Es lässt sich kaum überschätzen, wie viele E-Commerce-Transaktionen von Produktdaten abhängen. Für Kunden, die online einkaufen, sind Produktdaten die einzige Möglichkeit, mit beworbenen Waren in virtuellen Geschäften zu interagieren. Nur so können Käufer Produkte in Suchmaschinen entdecken. Da sie Produkte nicht physisch sehen oder berühren können, sind die verfügbaren Informationen alles, was Kunden für ihre Kaufentscheidungen benötigen. Infolgedessen ist die Produktdatenanreicherung zu einem zentralen Schwerpunkt für zukunftsorientierte, kundenorientierte Unternehmen geworden. Allerdings kann es angesichts der Unmengen an Daten, die erforderlich sind, um Produktinformationen auf höchstem Niveau zu optimieren, schwierig sein. Aber genau wie in anderen Branchen auch KI hat sich erneut als Lösung für dieses Problem herausgestellt.
WAS IST PRODUKTDATENANREICHERUNG?
Produktdatenanreicherung ist der Prozess der Aktualisierung veröffentlichter Produktinformationen, um die Relevanz und Nützlichkeit der verfügbaren Daten für Kunden und Interessenten zu erhöhen. Mit anderen Worten, es ist der Prozess, eine umfassende Geschichte um jedes Produkt herum zu erstellen, um die Entscheidungsfindung potenzieller Käufer zu unterstützen. Dies wird auch als Product Experience Management (PXM) bezeichnet: Wenn Kunden auf ein Kleidungsstück oder ein elektronisches Gerät stoßen, suchen sie sofort nach weiteren Details. Farbe, Größe und Material sind Beispiele für Details, die jemand braucht, um Kleidung zu kaufen. Auf der anderen Seite wird der Elektronikkäufer nach Batterielebensdauer, Gewicht und Garantie Ausschau halten. In den meisten Fällen entscheiden die Quantität und Qualität der gefundenen Informationen darüber, ob ein Kauf getätigt wird. Auch die Genauigkeit der Daten korreliert mit der Zufriedenheit, die sich aus der Nutzung des gekauften Artikels ergibt.
Die für die Produktdatenanreicherung erforderlichen Informationen variieren je nach Produkt und Branche. Im Allgemeinen sind die folgenden Informationen erforderlich, um die Produktzuordnung abzuschließen:
- Spezifikationen: Einschließlich Gewicht, Höhe, Farbe, Größe, Produktionsmaterialien usw.
- Merkmale definieren: Umfasst Attribute wie Fähigkeiten, Akkulaufzeit, Garantieinformationen
- Bewertungen und Vergleiche: Kommentare von verifizierten Benutzern der Produkte zusammen mit der grafischen Darstellung, wie das Produkt im Vergleich zu Alternativen in seiner Preisklasse abschneidet
- Bilder: Vorzugsweise hochauflösende interaktive Bilder
- Videos: Beinhaltet in der Regel die Darstellung von Produktdaten in kurzen oder langen Videos
- Preise: aktueller Preis und verfügbare Rabatte und Angebote
- SEO-Daten: Meta-Beschreibungen, Alt-Text, Fokus und verwandte Schlüsselwörter
Bevor ein Unternehmen behaupten kann, seine Datenbank bereichert zu haben, müssen alle oben genannten Informationen für jedes Produkt in seinem Katalog verfügbar sein. Versuche, diese Informationen manuell zu aktualisieren, lassen Raum für inkonsistente, doppelte oder unvollständige Daten. Die Einführung der PIM-Software auf dem E-Commerce-Markt hat die Aussichten für die Anreicherung von Produktdaten sicherlich verbessert. Aber es gibt immer eine nächste Ebene; In diesem Fall ist diese Ebene die KI-angereicherte Datenanreicherung.
WIE TRÄGT KI ZUR PRODUKTDATENANREICHERUNG BEI?
Gute Dinge passieren für Kunden und Unternehmen, wenn KI an der Anreicherung von Produktdaten beteiligt ist. Kunden genießen ein besseres Einkaufserlebnis und haben weniger Gründe, Produkte zurückzugeben. Für Unternehmen ist KI ein zeit- und kostensparendes Tool. Es bietet Möglichkeiten zur Steigerung der Mitarbeiterproduktivität, der Sichtbarkeit in Suchmaschinen und des Umsatzes durch verstärktes Cross-Selling und Upselling.
Wie genau treibt KI also den Prozess der Produktdatenanreicherung voran? Im Folgenden sind fünf Möglichkeiten aufgeführt, wie dies geschehen kann:
KLASSIFIZIERUNG DER PRODUKTE
Die Produktkategorisierung ist für die Auffindbarkeit unerlässlich. Es vereinfacht das Auffinden relevanter Produkte beim Durchsuchen von Suchmaschinen und E-Commerce-Shops. KI trägt zur Anreicherung von Produktdaten bei, indem sie den Kategorisierungsprozess auf vielfältige Weise verfeinert. Beispielsweise kann Natural Language Processing (NLP) große Mengen an Text, Fotos und Grafiken scannen und Schlüsselwörter verwenden, um Produkte in die richtigen Kategorien einzuordnen.
In ähnlicher Weise können maschinelles Lernen und Clustering-Algorithmen Produkte anhand von gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Datensätzen kategorisieren. Letztendlich kann KI große Produktkataloge in kurzer Zeit und mit hoher Genauigkeit mithilfe einer oder mehrerer der oben genannten Techniken in Bekleidung, Lebensmittel, Smartphones und mehrere andere Kategorien aufteilen.
PASSENDE PRODUKTE
KI kann ähnliche Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und Clustering-Techniken verwenden, um ähnliche Produkte abzugleichen. Daher wird Cross- und Upselling durch relevante Produktempfehlungen einfacher. Die KI-Lösung schlägt anhand von Attributen Produkte vor, die sich ergänzen oder verblüffende Ähnlichkeiten aufweisen. Mit dieser Art der Produktdatenanreicherung können Unternehmen also Personalisierung anbieten und gleichzeitig das Kundenerlebnis verbessern.
SCHLÜSSELWORT-EXTRAKTION
Käufer benötigen Schlüsselwörter, um relevante Informationen auf den Ergebnisseiten von Suchmaschinen zu finden. Da Schlüsselwörter für Interessenten, die Produkte online entdecken, von entscheidender Bedeutung sind, ist die Schlüsselwortextraktion für die Anreicherung von Produktdaten wichtig. Die extrahierten Schlüsselwörter und Phrasen können verwendet werden, um Metadaten, Produktbeschreibungen oder Produktkategorien zu erstellen. Aber wie extrahiert man Keywords aus Hunderten von Megabytes an Text?
Nun, KI hat mehrere Techniken, die dieses Problem lösen können. Ecommerce-Marken können ihre KI darin trainieren, NLP- oder ML-basierte Techniken zu verwenden, um wichtige Keywords zu finden. Fortschrittliche Extraktionsmethoden wie Term-Frequency Inverse Document Frequency (TD-IDF) und neuronale netzwerkbasierte Modelle können ebenfalls nützlich sein. TD-IDF bestimmt Schlüsselwörter, indem es die Häufigkeit eines Wortes im gesamten Dokument berücksichtigt. Auf der anderen Seite verwenden neuronale netzwerkbasierte Modelle Deep-Learning-Methoden, um Schlüsselwörter zu identifizieren. Unabhängig von der verwendeten Technik kann man sich darauf verlassen, dass KI den Keyword-Extraktionsprozess für die Produktdatenanreicherung erleichtert.
EXTRAKTION VON EIGENSCHAFTEN AUS BILDERN UND VIDEOS
Bilder und Videos sind reichhaltige Datenquellen und KI kann die notwendigen Informationen effizient extrahieren. Mithilfe von Computer-Vision-Techniken kann die KI Tausende von Fotos und Videos durchsuchen und dabei Produktmerkmale identifizieren. Dies kann Merkmale wie Farbe, Größe, Textur und Garantieinformationen umfassen. Die erhaltenen Informationen können dann verwendet werden, um Produktbeschreibungen zu aktualisieren, Produktabgleiche durchzuführen und Produktempfehlungen abzugeben.
ERSTELLUNG VON PRODUKTBESCHREIBUNGEN
Anstatt KI zu verwenden, um Informationen für Produktbeschreibungen zu extrahieren, kann Ihr Unternehmen die gesamte Aufgabe der KI anvertrauen. ChatGPT, das neueste KI-Tool, das auf dem Markt für Furore sorgt, wird sich perfekt für diese Methode der Produktdatenanreicherung eignen. ChatGPT und ähnliche KI-Lösungen können genaue Produktbeschreibungen mit den erforderlichen Schlüsselwörtern generieren. Das KI-Modell erfordert natürlich große Datensätze und umfangreiches Training, um diese Aufgabe gut zu erfüllen. Sobald diese Anforderungen erfüllt sind, beginnt die Maschine, mit minimaler menschlicher Überwachung hervorragende Beschreibungen zu erstellen.
Kurz gesagt, die Produktdatenanreicherung ist eine Aufgabe, die heutzutage jedes E-Commerce-Unternehmen bewältigen muss. Es gibt eine hohe Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt und eine Bereicherung der Produktdatenbank ist ein wichtiger Schritt, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Künstliche Intelligenz kann durch ihre bemerkenswerten Datenverarbeitungstechniken den Weg zu besseren Kundenerlebnissen und größerer Marktsichtbarkeit beschleunigen. Daher sollten Unternehmen, die expandieren und skalieren möchten, die Einführung von KI in ihre langfristigen Produktstrategien in Betracht ziehen.
