من المستحيل المبالغة في تقدير عدد معاملات التجارة الإلكترونية التي تعتمد على بيانات المنتج. بالنسبة للعملاء الذين يتسوقون عبر الإنترنت، فإن بيانات المنتج هي الطريقة الوحيدة للتفاعل مع السلع المعلن عنها في المتاجر الافتراضية. إنها الطريقة الوحيدة للمشترين لاكتشاف المنتجات على محركات البحث. نظرًا لأنهم لا يستطيعون رؤية المنتجات أو لمسها فعليًا، فإن المعلومات المتاحة هي كل ما يحتاجه العملاء لاتخاذ قرارات الشراء الخاصة بهم. ونتيجة لذلك، أصبح إثراء بيانات المنتج مجالًا رئيسيًا للتركيز على الشركات ذات التفكير المستقبلي التي تركز على العملاء. ومع ذلك، قد يكون الأمر صعبًا نظرًا للكم الهائل من البيانات المستخدمة في تحسين معلومات المنتج إلى أعلى مستوى. ولكن كما هو الحال في الصناعات الأخرى، منظمة العفو الدولية ظهرت مرة أخرى كحل لهذه المشكلة.
ما هو إثراء بيانات المنتج؟
إثراء بيانات المنتج هو عملية تحديث معلومات المنتج المنشورة لزيادة ملاءمة وفائدة البيانات المتاحة للعملاء والتوقعات. بمعنى آخر ، إنها عملية إنشاء قصة شاملة حول كل منتج لدعم اتخاذ القرار للمشترين المحتملين. يسمى هذا أيضًا إدارة تجربة المنتج (PXM). عندما يصادف العملاء قطعة من الملابس أو جهاز إلكتروني ، فإنهم يبحثون على الفور عن مزيد من التفاصيل. اللون والحجم والمواد هي أمثلة على التفاصيل التي يحتاجها شخص ما لشراء الملابس. من ناحية أخرى ، سيبحث متسوق الإلكترونيات عن عمر البطارية والوزن والضمان. في أغلب الأحيان ، تحدد كمية ونوعية المعلومات التي يجدونها ما إذا كان قد تم إجراء عملية شراء أم لا. أيضًا ، ترتبط دقة البيانات بالرضا الناتج عن استخدام العنصر الذي تم شراؤه.
تختلف المعلومات المطلوبة لإثراء بيانات المنتج حسب المنتج والصناعة. بشكل عام ، المعلومات التالية مطلوبة لإكمال إحالة المنتج:
- المواصفات: بما في ذلك الوزن ، والطول ، واللون ، والحجم ، ومواد الإنتاج ، إلخ.
- تحديد الميزات: يغطي سمات مثل القدرات وعمر البطارية ومعلومات الضمان
- المراجعات والمقارنات: تعليقات من المستخدمين المعتمدين للمنتجات جنبًا إلى جنب مع التمثيل الرسومي لكيفية مقارنة المنتج بالبدائل في النطاق السعري
- الصور: يفضل الصور التفاعلية عالية الدقة
- مقاطع الفيديو: تتضمن عادةً عرض بيانات المنتج في مقاطع فيديو قصيرة أو طويلة
- الأسعار: السعر الحالي والخصومات والعروض المتاحة
- بيانات تحسين محركات البحث: الأوصاف التعريفية والنص البديل والتركيز والكلمات الرئيسية ذات الصلة
قبل أن تدعي الشركة أنها قامت بإثراء قاعدة بياناتها ، يجب أن تكون جميع المعلومات المذكورة أعلاه متاحة لكل منتج في الكتالوج الخاص بها. محاولات تحديث هذه المعلومات يدويًا تترك مجالًا للبيانات غير المتسقة أو المكررة أو غير الكاملة. أدى إدخال برنامج PIM إلى سوق التجارة الإلكترونية بالتأكيد إلى تحسين آفاق إثراء بيانات المنتج. ولكن هناك دائمًا مستوى تالي ؛ في هذه الحالة ، هذا المستوى هو إثراء البيانات المخصب بالذكاء الاصطناعي.
كيف يساهم الذكاء الاصطناعي في إثراء بيانات المنتج؟
تحدث الأشياء الجيدة للعملاء والشركات عندما يشارك الذكاء الاصطناعي في إثراء بيانات المنتج. يتمتع العملاء بتجارب تسوق أفضل ولديهم أسباب أقل لإرجاع المنتجات. بالنسبة للشركات ، يعد الذكاء الاصطناعي أداة لتوفير الوقت والتكلفة. إنه يوفر فرصًا لزيادة إنتاجية الموظفين وظهور محركات البحث والمبيعات من خلال زيادة البيع المتبادل والبيع.
إذن ، كيف بالضبط يقود الذكاء الاصطناعي عملية إثراء بيانات المنتج؟ فيما يلي خمس طرق يمكن أن يحدث بها ذلك:
تصنيف المنتجات
تصنيف المنتج ضروري لإمكانية العثور عليها. يبسط عملية العثور على المنتجات ذات الصلة عند تصفح محركات البحث ومتاجر التجارة الإلكترونية. يساهم الذكاء الاصطناعي في إثراء بيانات المنتج من خلال إدخال التطور في عملية التصنيف بعدة طرق. على سبيل المثال ، يمكن أن تقوم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بمسح كميات كبيرة من النصوص والصور والرسومات واستخدام الكلمات الأساسية لوضع المنتجات في الفئات الصحيحة.
وبالمثل ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي والتجميع تصنيف المنتجات باستخدام مجموعات البيانات المصنفة وغير المسماة. في النهاية ، يمكن للذكاء الاصطناعي تقسيم كتالوجات المنتجات الكبيرة إلى ملابس وطعام وهواتف ذكية والعديد من الفئات الأخرى في فترة زمنية قصيرة وبدقة عالية باستخدام واحد أو أكثر من الأساليب المذكورة أعلاه.
منتجات مطابقة
يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام تقنيات متشابهة في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي والتجميع لمطابقة المنتجات المماثلة. لذلك ، يصبح من الأسهل إجراء عمليات بيع متقاطعة من خلال توصيات المنتج ذات الصلة. يستخدم حل الذكاء الاصطناعي سمات لاقتراح المنتجات التي تكمل بعضها البعض أو التي لها أوجه تشابه مذهلة. لذلك ، مع هذا النوع من إثراء بيانات المنتج ، يمكن للشركات تقديم التخصيص مع تحسين تجربة العملاء.
استخراج الكلمات الرئيسية
يحتاج المتسوقون إلى كلمات رئيسية للعثور على المعلومات ذات الصلة على صفحات نتائج محرك البحث. نظرًا لأن الكلمات الرئيسية ضرورية لاكتشاف العملاء المحتملين للمنتجات عبر الإنترنت ، فإن استخراج الكلمات الرئيسية مهم لإثراء بيانات المنتج. يمكن استخدام الكلمات الرئيسية والعبارات المستخرجة لإنشاء البيانات الوصفية أو أوصاف المنتجات أو فئات المنتجات. ولكن كيف يمكنك استخراج الكلمات الرئيسية من مئات ميغا بايت من النص؟
حسنًا ، لدى الذكاء الاصطناعي العديد من التقنيات التي يمكنها حل هذه المشكلة. يمكن للعلامات التجارية Ecommerce تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بها على استخدام تقنيات تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية أو التعلم الآلي للعثور على كلمات رئيسية مهمة. يمكن أن تكون طرق الاستخراج المتقدمة مثل تردد الوثيقة العكسي (TD-IDF) والنماذج القائمة على الشبكة العصبية مفيدة أيضًا. يحدد TD-IDF الكلمات الرئيسية من خلال النظر في تكرار الكلمة في جميع أنحاء المستند. من ناحية أخرى ، تستخدم النماذج القائمة على الشبكة العصبية طرق التعلم العميق لتحديد الكلمات الرئيسية. بغض النظر عن التقنية المستخدمة ، يمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي لتسهيل عملية استخراج الكلمات الرئيسية لإثراء بيانات المنتج.
استخراج الخصائص من الصور ومقاطع الفيديو
الصور ومقاطع الفيديو هي مصادر غنية للبيانات ويمكن للذكاء الاصطناعي استخراج المعلومات الضرورية بكفاءة. باستخدام تقنيات رؤية الكمبيوتر ، يمكن للذكاء الاصطناعي البحث في آلاف الصور ومقاطع الفيديو ، وتحديد ميزات المنتج على طول الطريق. قد يشمل ذلك ميزات مثل اللون والحجم والملمس ومعلومات الضمان. يمكن بعد ذلك استخدام المعلومات التي تم الحصول عليها لتحديث أوصاف المنتج وإجراء مطابقة للمنتج وتقديم توصيات المنتج.
توليد أوصاف المنتج
بدلاً من استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج المعلومات من أجل أوصاف المنتج ، يمكن لشركتك أن تعهد بالمهمة بأكملها إلى الذكاء الاصطناعي. الدردشة، أداة الذكاء الاصطناعي الحديثة التي تخلق ضجة في السوق ، ستكون مثالية لهذه الطريقة لإثراء بيانات المنتج. يمكن أن تولد ChatGPT وحلول الذكاء الاصطناعي المماثلة أوصافًا دقيقة للمنتج باستخدام الكلمات الرئيسية الضرورية. يتطلب نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل طبيعي مجموعات بيانات كبيرة وتدريبًا مكثفًا لأداء هذه المهمة بشكل جيد. بمجرد تلبية هذه المتطلبات ، تبدأ الآلة في إنتاج أوصاف ممتازة بأقل إشراف بشري.
باختصار ، إثراء بيانات المنتج هي مهمة يتعين على كل شركة تجارة إلكترونية القيام بها هذه الأيام. هناك قدرة تنافسية عالية في السوق وإثراء قاعدة بيانات المنتج خطوة مهمة للبقاء في صدارة منافسي الأعمال. يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع الطريق إلى تجارب أفضل للعملاء وزيادة رؤية السوق من خلال تقنيات معالجة البيانات الرائعة. لذلك ، يجب على الشركات التي تتطلع إلى التوسع والتوسع التفكير في إدخال الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات منتجاتها طويلة الأجل.
