Intelligence artificielle (IA) a révolutionné la manière dont les entreprises gèrent leurs données produits. Un domaine dans lequel l'IA a eu un impact significatif est la catégorisation des produits dans la gestion des informations sur les produits (PIM)-logiciel. Selon un rapport de Markets and Markets, la taille du marché du PIM devrait passer de 7,0 milliards USD en 2020 à 16,0 milliards USD en 2025 à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 17,3%. La demande croissante pour une gestion efficace et précise des données produit est en grande partie à l'origine de cette croissance. Avec l'intégration de l'IA dans PIM, le logiciel a débloqué d'énormes capacités, y compris la possibilité de catégoriser les produits de manière à enrichir considérablement l'expérience client.
QU'EST-CE QUE LA CATÉGORISATION DES PRODUITS ?
La catégorisation des produits est le processus d'organisation et de classification des produits en catégories en fonction de caractéristiques spécifiques telles que la taille, la couleur, le matériau et le prix. Un système de catégorisation bien conçu améliore l'exactitude, la cohérence et l'exhaustivité des données produit et est un must pour tout magasin de commerce électronique. Sans la structure de catégories de produits qui guide les acheteurs en ligne, les clients pourraient facilement se perdre sur un site de commerce électronique. Cependant, une catégorisation appropriée permet aux clients de trouver plus facilement les produits qu'ils souhaitent tout en maximisant leur expérience d'achat.
La catégorisation des produits est un processus important qui profite à la fois aux entreprises et aux clients. Il permet aux marques de gérer plus efficacement de grandes quantités de données produit. Par exemple, un magasin de commerce électronique peut vendre une grande variété de produits, tels que des vêtements, des appareils électroniques et des meubles. Pour récupérer, modifier et mettre à jour facilement les données sur les produits, un tel magasin doit établir une taxonomie de produits fiable, puis procéder à la catégorisation des produits en fonction de leurs caractéristiques. Le non-respect de cette consigne entraînera des données inexactes et une représentation incohérente des produits sur tous les canaux de vente. Au contraire, une catégorisation efficace conduit à une meilleure expérience client, à une plus grande visibilité des produits et à une meilleure précision des données produit.
COMMENT L'IA PEUT-ELLE AMÉLIORER LA CATÉGORISATION DES PRODUITS DANS PIM ?
Maintenant que l'importance de la catégorisation des produits est clairement établie, intéressons-nous au rôle de l'IA dans cette fonction cruciale de PIM. Sans l'entrée de l'IA et de ses sous-ensembles, le PIM peut catégoriser efficacement les produits. Mais bien sûr, l'IA rend tout meilleur, plus rapide et plus précis. Par conséquent, les entreprises disposant de données produit volumineuses devraient envisager d'implémenter PIM piloté par l'IA dans leur stratégie produit à long terme. L'IA améliore le processus de catégorisation des produits de plusieurs manières. Voici cinq de ces façons :
ENRICHISSEMENT AUTOMATISÉ DES DONNÉES
L'IA peut améliorer la catégorisation des produits dans le logiciel PIM grâce à l'automatisation enrichissement des données. L'IA dispose d'algorithmes et de techniques robustes qui lui permettent d'enrichir automatiquement les données produit. Par exemple, à l'aide du traitement du langage naturel, l'IA peut extraire automatiquement les caractéristiques des produits à partir de sources de données, telles que les descriptions et les images des produits, et les ajouter aux champs de données des produits. Cela garantit que toutes les fonctionnalités pertinentes du produit sont capturées et incluses dans le processus de catégorisation.
De plus, l'IA peut normaliser les valeurs des attributs pour assurer la cohérence entre les différentes catégories de produits. Par exemple, l'IA peut reconnaître que "gris" et "gris" sont de la même couleur et les normaliser en une seule valeur d'attribut. De plus, l'IA peut automatiquement mettre à jour les données produit en fonction des attributs du produit ou des changements de taxonomie. Cela garantit que les données sur les produits sont toujours à jour et exactes. Si
par conséquent, le besoin d'intervention humaine est réduit, ce qui permet le processus de gestion des données produit.
DONNÉES PRODUIT PLUS PRÉCISES
Les informations incomplètes, inexactes et en double sont des formes de données sales qui peuvent nuire à la taxonomie et à la catégorisation des produits. Lors de l'utilisation de méthodes manuelles, les données sales sont susceptibles de corrompre le processus de catégorisation. Cependant, l'IA annule cela en garantissant une plus grande précision des données. L'IA garantit l'exactitude des données grâce à la saisie automatisée des données. Après avoir extrait les attributs du produit de diverses sources, Ai peut remplir automatiquement les champs de données dans le logiciel PIM. Cela élimine le besoin de saisie manuelle des données, sujette aux erreurs.
En outre, l'IA peut analyser des tonnes de données sur les produits, détecter les attributs manquants ou en double et inviter immédiatement les utilisateurs finaux à mettre à jour les informations. De plus, les fonctionnalités d'IA telles que la catégorisation automatique et la normalisation des attributs peuvent améliorer considérablement la précision des données produit, faisant du PIM alimenté par l'IA un atout considérable pour les marques de commerce électronique.
CLASSEMENT PLUS RAPIDE
Une étude de cas d'Unilever a montré que l'utilisation de l'IA pour automatiser la catégorisation des produits réduisait le temps nécessaire à la classification avec 97%. Le PIM alimenté par l'IA aide les entreprises à gagner du temps autrement consacré aux tâches répétitives et manuelles, permettant aux marques de traiter plus de données produit à la fois et d'améliorer la productivité dans d'autres domaines. Cela est possible grâce à la fonctionnalité robuste de l'IA, qui lui permet de traiter et d'effectuer plusieurs tâches simultanément. De plus, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre des décisions de classification passées et améliorer la précision et la rapidité des classifications futures. Ainsi, avec une quantité importante de données, les marques peuvent bénéficier de la rapidité tout en conservant une efficacité qui leur permet de catégoriser au mieux les produits.
TAXONOMIE DYNAMIQUE
De nombreuses marques utilisent un système de taxonomie statique où la structure et les catégories prédéfinies restent inchangées. Bien qu'une telle taxonomie soit plus facile à maintenir, elle crée des problèmes lorsque l'entreprise essaie d'en introduire de nouvelles qui ne rentrent pas facilement dans les catégories existantes. Par exemple, un magasin d'électronique peut avoir une taxonomie basée sur des catégories telles que les ordinateurs portables, les smartphones et les montres connectées. Si une telle marque ajoute des haut-parleurs intelligents à sa gamme, catégoriser la nouvelle acquisition devient problématique.
Par conséquent, il existe un besoin de taxonomie dynamique où de nouvelles catégories sont créées lors de la détection de nouveaux attributs. L'IA peut aider à mettre en œuvre un système de taxonomie dynamique à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique capables de créer automatiquement de nouveaux attributs cohérents avec la structure existante. Cela permet aux entreprises de mieux gérer leurs informations sur les produits, améliorant ainsi la possibilité de trouver les produits.
EXPÉRIENCE CLIENT PLUS RICHE
En améliorant le processus de catégorisation des produits dans le logiciel PIM, l'IA améliore finalement l'expérience client. Avec une meilleure catégorisation des produits, les clients trouveront facilement les produits dont ils ont besoin, ce qui augmentera la satisfaction client et améliorera les ventes. L'IA peut également suggérer d'autres produits susceptibles d'intéresser le client en fonction de son historique de navigation et de son comportement. Cela crée un sentiment de personnalisation indispensable qui ravira toujours les clients.
En conclusion, la catégorisation des produits est un processus crucial PIMlogiciel qui aide les entreprises à gérer plus efficacement leurs données produit. L'IA peut considérablement améliorer ce processus en améliorant la précision des données, en augmentant l'efficacité et en offrant une meilleure expérience client. Le logiciel PIM alimenté par l'IA permet aux entreprises d'acquérir un avantage concurrentiel en fournissant à leurs clients des informations produit précises et pertinentes à tout moment.
