Es imposible sobreestimar cuántas transacciones de comercio electrónico dependen de los datos del producto. Para los clientes que compran en línea, los datos del producto son la única forma de interactuar con los productos anunciados en las tiendas virtuales. Es la única forma que tienen los compradores de descubrir productos en los motores de búsqueda. Debido a que físicamente no pueden ver ni tocar los productos, la información disponible es todo lo que los clientes necesitan para fundamentar sus decisiones de compra. Como resultado, el enriquecimiento de datos de productos se ha convertido en un área clave de enfoque para las empresas con visión de futuro y centradas en el cliente. Sin embargo, puede resultar difícil dadas las toneladas de datos necesarios para optimizar la información del producto al más alto nivel. Pero al igual que en otras industrias, AI Una vez más surgió como una solución a este problema.
¿QUÉ ES EL ENRIQUECIMIENTO DE DATOS DE PRODUCTO?
El enriquecimiento de datos de productos es el proceso de actualizar la información de productos publicada para aumentar la relevancia y utilidad de los datos disponibles para los clientes actuales y potenciales. En otras palabras, es el proceso de crear una historia completa alrededor de cada producto para apoyar la toma de decisiones de los compradores potenciales. Esto también se denomina Gestión de la experiencia del producto (PXM) Cuando los clientes se encuentran con una prenda de vestir o un dispositivo electrónico, inmediatamente buscan más detalles. El color, la talla y el material son ejemplos de detalles que alguien necesita para comprar ropa. Por otro lado, el comprador de productos electrónicos buscará la duración, el peso y la garantía de la batería. La mayoría de las veces, la cantidad y calidad de la información que encuentran determina si se realiza una compra. Además, la precisión de los datos se correlaciona con la satisfacción resultante del uso del artículo comprado.
La información requerida para el enriquecimiento de datos de productos varía según el producto y la industria. En general, se requiere la siguiente información para completar la atribución del producto:
- Especificaciones: incluye peso, altura, color, tamaño, materiales de producción, etc.
- Características definitorias: Cubre atributos tales como capacidades, duración de la batería, información de garantía
- Reseñas y comparaciones: comentarios de usuarios verificados de los productos junto con la representación gráfica de cómo se compara el producto con las alternativas en su rango de precios
- Imágenes: Preferiblemente imágenes interactivas de alta resolución.
- Videos: generalmente incluye la visualización de datos de productos en videos cortos o largos
- Precios: precio actual y descuentos y ofertas disponibles
- Datos de SEO: meta descripciones, texto alternativo, enfoque y palabras clave relacionadas
Antes de que una empresa pueda afirmar que ha enriquecido su base de datos, toda la información anterior debe estar disponible para cada producto en su catálogo. Los intentos de actualizar manualmente esta información dejan espacio para datos incoherentes, duplicados o incompletos. La introducción del software PIM en el mercado de comercio electrónico sin duda ha mejorado las perspectivas de enriquecimiento de datos de productos. Pero siempre hay un siguiente nivel; en este caso, ese nivel es el enriquecimiento de datos enriquecido con IA.
¿CÓMO CONTRIBUYE LA IA AL ENRIQUECIMIENTO DE DATOS DE PRODUCTOS?
Suceden cosas buenas para los clientes y las empresas cuando la IA participa en el enriquecimiento de datos de productos. Los clientes disfrutan de mejores experiencias de compra y tienen menos motivos para devolver productos. Para las empresas, la IA es una herramienta que ahorra tiempo y dinero. Ofrece oportunidades para aumentar la productividad del personal, la visibilidad del motor de búsqueda y las ventas a través de una mayor venta cruzada y de ventas adicionales.
Entonces, ¿cómo impulsa exactamente la IA el proceso de enriquecimiento de datos de productos? A continuación hay cinco formas en que esto puede suceder:
CLASIFICACIÓN DE PRODUCTOS
La categorización del producto es esencial para la encontrabilidad. Simplifica el proceso de encontrar productos relevantes al navegar por motores de búsqueda y tiendas de comercio electrónico. La IA contribuye al enriquecimiento de los datos del producto al introducir sofisticación en el proceso de categorización de muchas maneras. Por ejemplo, el Procesamiento del lenguaje natural (NLP) puede escanear grandes cantidades de texto, fotos y gráficos y usar palabras clave para ubicar los productos en las categorías correctas.
Del mismo modo, los algoritmos de aprendizaje automático y de agrupamiento pueden categorizar productos utilizando conjuntos de datos etiquetados y no etiquetados. En última instancia, la IA puede desglosar grandes catálogos de productos en prendas de vestir, alimentos, teléfonos inteligentes y varias otras categorías en poco tiempo y con gran precisión utilizando una o más de las técnicas anteriores.
PRODUCTOS A JUEGO
La IA puede usar técnicas similares de procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y agrupamiento para hacer coincidir productos similares. Por lo tanto, se vuelve más fácil realizar ventas cruzadas y adicionales a través de recomendaciones de productos relevantes. La solución de IA utiliza atributos para sugerir productos que se complementan entre sí o tienen similitudes sorprendentes. Entonces, con este tipo de enriquecimiento de datos de productos, las empresas pueden ofrecer personalización mientras mejoran la experiencia del cliente.
EXTRACCIÓN DE PALABRAS CLAVE
Los compradores necesitan palabras clave para encontrar información relevante en las páginas de resultados del motor de búsqueda. Dado que las palabras clave son cruciales para que los prospectos descubran productos en línea, la extracción de palabras clave es importante para el enriquecimiento de datos de productos. Las palabras clave y frases extraídas se pueden utilizar para crear metadatos, descripciones de productos o categorías de productos. Pero, ¿cómo extrae palabras clave de cientos de megabytes de texto?
Bueno, AI tiene varias técnicas que pueden resolver este problema. Las marcas Ecommerce pueden entrenar su IA para usar técnicas basadas en NLP o ML para encontrar palabras clave importantes. Los métodos de extracción avanzados, como la frecuencia de documento inversa de frecuencia de términos (TD-IDF) y los modelos basados en redes neuronales, también pueden ser útiles. TD-IDF determina las palabras clave considerando la frecuencia de una palabra en todo el documento. Por otro lado, los modelos basados en redes neuronales utilizan métodos de aprendizaje profundo para identificar palabras clave. Independientemente de la técnica utilizada, se puede confiar en la IA para facilitar el proceso de extracción de palabras clave para el enriquecimiento de datos de productos.
EXTRACCIÓN DE PROPIEDADES DE IMÁGENES Y VIDEOS
Las imágenes y los videos son ricas fuentes de datos y la IA puede extraer de manera eficiente la información necesaria. Usando técnicas de visión por computadora, la IA puede buscar a través de miles de fotos y videos, identificando las características del producto en el camino. Esto puede incluir características como color, tamaño, textura e información de garantía. La información obtenida se puede utilizar para actualizar las descripciones de productos, realizar coincidencias de productos y hacer recomendaciones de productos.
GENERACIÓN DE DESCRIPCIONES DE PRODUCTO
En lugar de utilizar la IA para extraer información para las descripciones de los productos, su empresa puede confiarle toda la tarea a la IA. ChatGPT, la herramienta de inteligencia artificial reciente que está causando revuelo en el mercado, será perfecta para este método de enriquecimiento de datos de productos. ChatGPT y soluciones de IA similares pueden generar descripciones precisas de productos con las palabras clave necesarias. El modelo de IA naturalmente requiere grandes conjuntos de datos y una amplia capacitación para realizar bien esta tarea. Una vez que se cumplen estos requisitos, la máquina comienza a producir descripciones excelentes con una supervisión humana mínima.
En resumen, el enriquecimiento de datos de productos es una tarea que toda empresa de comercio electrónico tiene que realizar en estos días. Existe una alta competitividad en el mercado y el enriquecimiento de la base de datos de productos es un paso importante para mantenerse por delante de los rivales comerciales. La inteligencia artificial puede acelerar el camino hacia mejores experiencias de los clientes y una mayor visibilidad del mercado a través de sus notables técnicas de procesamiento de datos. Por lo tanto, las empresas que buscan expandirse y escalar deberían considerar introducir IA en sus estrategias de productos a largo plazo.
