Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Produktdaten verwalten, revolutioniert. Ein Bereich, in dem KI erhebliche Auswirkungen hatte, ist die Produktkategorisierung innerhalb des Produktinformationsmanagements (PIM)-Software. Laut einem Bericht von Markets and Markets wird die Größe des PIM-Marktes voraussichtlich von 7,0 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf 16,0 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 wachsen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 17,3%. Die steigende Nachfrage nach einer effizienten und genauen Verwaltung von Produktdaten ist maßgeblich für dieses Wachstum verantwortlich. Durch die Integration von KI in PIM hat die Software enorme Möglichkeiten freigesetzt, einschließlich der Möglichkeit, Produkte auf eine Weise zu kategorisieren, die das Kundenerlebnis erheblich bereichert.
WAS IST PRODUKTKATEGORISIERUNG?
Produktkategorisierung ist der Prozess der Organisation und Klassifizierung von Produkten in Kategorien basierend auf bestimmten Merkmalen wie Größe, Farbe, Material und Preis. Ein gut gestaltetes Kategorisierungssystem verbessert die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit der Produktdaten und ist ein Muss für jeden E-Commerce-Shop. Ohne die Produktkategoriestruktur, die Online-Käufer leitet, könnten sich Kunden leicht auf einer E-Commerce-Website verirren. Die richtige Kategorisierung erleichtert es den Kunden jedoch, die gewünschten Produkte zu finden, und maximiert gleichzeitig ihr Einkaufserlebnis.
Die Produktkategorisierung ist ein wichtiger Prozess, von dem sowohl Unternehmen als auch Kunden profitieren. Es ermöglicht Marken, große Mengen an Produktdaten effizienter zu verwalten. Beispielsweise kann ein E-Commerce-Geschäft mit einer Vielzahl von Produkten wie Kleidung, Elektronik und Möbeln handeln. Um Produktdaten einfach abzurufen, zu bearbeiten und zu aktualisieren, sollte ein solches Geschäft eine zuverlässige Produkttaxonomie erstellen und dann damit fortfahren, Produkte basierend auf ihren Merkmalen zu kategorisieren. Andernfalls führt dies zu ungenauen Daten und einer inkonsistenten Produktdarstellung über alle Vertriebskanäle hinweg. Im Gegenteil, eine effiziente Kategorisierung führt zu einem besseren Kundenerlebnis, mehr Produktsichtbarkeit und verbesserter Genauigkeit der Produktdaten.
WIE KANN KI DIE PRODUKTKATEGORISIERUNG IN PIM VERBESSERN?
Nachdem nun die Bedeutung der Produktkategorisierung klar ist, schauen wir uns die Rolle der KI in dieser entscheidenden PIM-Funktion an. Ohne die Eingabe von KI und ihren Teilmengen kann PIM Produkte effizient kategorisieren. Aber natürlich macht KI alles besser, schneller und genauer. Daher sollten Unternehmen mit großen Produktdaten die Implementierung von KI-gesteuertem PIM in ihre langfristige Produktstrategie in Betracht ziehen. KI verbessert den Prozess der Kategorisierung von Produkten in mehrfacher Hinsicht. Hier sind fünf solcher Möglichkeiten:
AUTOMATISIERTE DATENANREICHERUNG
KI kann die Produktkategorisierung in der PIM-Software durch Automatisierung verbessern Datenanreicherung. KI verfügt über robuste Algorithmen und Techniken, die es ihr ermöglichen, Produktdaten automatisch anzureichern. Mithilfe von Natural Language Processing kann KI beispielsweise automatisch Produktmerkmale aus Datenquellen wie Produktbeschreibungen und Bildern extrahieren und sie Produktdatenfeldern hinzufügen. Dadurch wird sichergestellt, dass alle relevanten Produktmerkmale erfasst und in den Kategorisierungsprozess einbezogen werden.
Darüber hinaus kann KI Attributwerte normalisieren, um die Konsistenz über verschiedene Produktkategorien hinweg sicherzustellen. Beispielsweise kann die KI erkennen, dass „Grau“ und „Grau“ dieselbe Farbe haben, und sie auf einen einzigen Attributwert normalisieren. Darüber hinaus kann KI Produktdaten basierend auf Produktattributen oder Taxonomieänderungen automatisch aktualisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Produktdaten immer aktuell und korrekt sind. Wenn
Dadurch wird der Bedarf an menschlicher Eingabe reduziert, was den Prozess des Produktdatenmanagements ermöglicht.
GENAUERE PRODUKTDATEN
Unvollständige, ungenaue und doppelte Informationen sind Formen schmutziger Daten, die der Produkttaxonomie und -kategorisierung schaden können. Bei der Verwendung manueller Methoden wird der Kategorisierungsprozess wahrscheinlich durch unsaubere Daten beschädigt. KI negiert dies jedoch, indem sie eine höhere Datengenauigkeit gewährleistet. Ein wichtiger Weg, wie KI genaue Daten sicherstellt, ist die automatisierte Dateneingabe. Nach dem Extrahieren von Produktattributen aus verschiedenen Quellen kann Ai die Datenfelder in der PIM-Software automatisch ausfüllen. Dadurch entfällt die fehleranfällige manuelle Dateneingabe.
Außerdem kann KI Tonnen von Produktdaten scannen, fehlende oder doppelte Attribute erkennen und Endbenutzer sofort auffordern, die Informationen zu aktualisieren. Darüber hinaus können KI-Funktionen wie automatische Kategorisierung und Attributnormalisierung die Genauigkeit von Produktdaten erheblich verbessern, was den KI-gestützten PIM zu einem enormen Vorteil für E-Commerce-Marken macht.
SCHNELLERE KLASSIFIZIERUNG
Eine Fallstudie von Unilever hat gezeigt, dass die Verwendung von KI zur Automatisierung der Produktkategorisierung die Zeit reduziert, die für die Klassifizierung mit 97% benötigt wird. Das KI-gestützte PIM hilft Unternehmen dabei, Zeit zu sparen, die sonst für sich wiederholende und manuelle Aufgaben aufgewendet werden müsste, wodurch Marken in die Lage versetzt werden, mehr Produktdaten gleichzeitig zu verarbeiten und die Produktivität in anderen Bereichen zu verbessern. Dies ist dank der robusten Funktionalität von KI möglich, die es ihr ermöglicht, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu verarbeiten und auszuführen. Außerdem können maschinelle Lernalgorithmen aus früheren Klassifizierungsentscheidungen lernen und die Genauigkeit und Geschwindigkeit zukünftiger Klassifizierungen verbessern. Daher können Marken mit einer beträchtlichen Datenmenge von Geschwindigkeit profitieren und gleichzeitig die Effizienz aufrechterhalten, die es ihnen ermöglicht, Produkte bestmöglich zu kategorisieren.
DYNAMISCHE TAXONOMIE
Viele Marken verwenden ein statisches Taxonomiesystem, bei dem die vordefinierte Struktur und die Kategorien unverändert bleiben. Während eine solche Taxonomie einfacher zu pflegen ist, verursacht sie Probleme, wenn das Unternehmen versucht, neue einzuführen, die nicht einfach in bestehende Kategorien passen. Beispielsweise könnte ein Elektronikgeschäft eine Taxonomie haben, die auf Kategorien wie Laptops, Smartphones und Smartwatches basiert. Nimmt eine solche Marke smarte Lautsprecher in ihr Sortiment auf, wird die Kategorisierung der Neuanschaffung problematisch.
Daher besteht ein Bedarf an einer dynamischen Taxonomie, bei der neue Kategorien bei der Erkennung neuer Attribute erstellt werden. KI kann dabei helfen, ein dynamisches Taxonomiesystem mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren, die automatisch neue Attribute erstellen können, die mit der vorhandenen Struktur übereinstimmen. Dadurch können Unternehmen ihre Produktinformationen besser verwalten und dadurch die Produktauffindbarkeit verbessern.
BESSERE KUNDENERFAHRUNG
Durch die Verbesserung des Produktkategorisierungsprozesses in der PIM-Software verbessert die KI letztendlich das Kundenerlebnis. Mit einer besseren Produktkategorisierung finden Kunden leicht die Produkte, die sie benötigen, was die Kundenzufriedenheit erhöht und den Umsatz verbessert. AI kann auch andere Produkte vorschlagen, an denen der Kunde basierend auf seinem Browserverlauf und -verhalten interessiert sein könnte. Dies schafft ein dringend benötigtes Gefühl der Personalisierung, das die Kunden immer begeistern wird.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Produktkategorisierung ein entscheidender Prozess ist PIMSoftware, die Unternehmen hilft, ihre Produktdaten effizienter zu verwalten. KI kann diesen Prozess erheblich verbessern, indem sie die Datengenauigkeit verbessert, die Effizienz steigert und ein besseres Kundenerlebnis bietet. Die KI-gestützte PIM-Software ermöglicht es Unternehmen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie ihren Kunden jederzeit genaue und relevante Produktinformationen zur Verfügung stellen.
