Il est impossible de surestimer combien de transactions de commerce électronique dépendent des données sur les produits. Pour les clients qui achètent en ligne, les données sur les produits constituent le seul moyen d’interagir avec les produits annoncés dans les magasins virtuels. C'est le seul moyen pour les acheteurs de découvrir des produits sur les moteurs de recherche. Puisqu’ils ne peuvent pas physiquement voir ou toucher les produits, les informations disponibles constituent toutes les informations dont les clients ont besoin pour éclairer leurs décisions d’achat. En conséquence, l’enrichissement des données produits est devenu un domaine d’intérêt clé pour les entreprises avant-gardistes et centrées sur le client. Cependant, cela peut s'avérer difficile étant donné les tonnes de données impliquées dans l'optimisation des informations sur les produits au plus haut niveau. Mais comme dans d'autres secteurs, IA une fois de plus apparu comme une solution à ce problème.
QU'EST-CE QUE L'ENRICHISSEMENT DES DONNÉES PRODUITS ?
L'enrichissement des données produit est le processus de mise à jour des informations produit publiées afin d'accroître la pertinence et l'utilité des données disponibles pour les clients et prospects. En d'autres termes, c'est le processus de création d'une histoire complète autour de chaque produit pour soutenir la prise de décision des acheteurs potentiels. C'est ce qu'on appelle également la gestion de l'expérience produit (PXM).Lorsque les clients tombent sur un vêtement ou un appareil électronique, ils recherchent immédiatement plus de détails. La couleur, la taille et le matériau sont des exemples de détails dont quelqu'un a besoin pour acheter des vêtements. D'autre part, l'acheteur d'électronique recherchera la durée de vie, le poids et la garantie de la batterie. Le plus souvent, la quantité et la qualité des informations qu'ils trouvent déterminent si un achat est effectué. De plus, l'exactitude des données est en corrélation avec la satisfaction résultant de l'utilisation de l'article acheté.
Les informations requises pour l'enrichissement des données produit varient selon le produit et l'industrie. En général, les informations suivantes sont requises pour compléter l'attribution du produit :
- Spécifications : y compris le poids, la taille, la couleur, la taille, les matériaux de production, etc.
- Définition des fonctionnalités : couvre les attributs tels que les capacités, la durée de vie de la batterie, les informations de garantie
- Avis et comparaisons : commentaires d'utilisateurs vérifiés des produits ainsi que la représentation graphique de la façon dont le produit se compare aux alternatives dans sa gamme de prix
- Images : de préférence des images interactives haute résolution
- Vidéos : inclut généralement l'affichage des données produit dans des vidéos courtes ou longues
- Prix : prix en vigueur et remises et offres disponibles
- Données SEO : méta-descriptions, texte alternatif, focus et mots-clés associés
Avant qu'une entreprise puisse prétendre avoir enrichi sa base de données, toutes les informations ci-dessus doivent être disponibles pour chaque produit de son catalogue. Les tentatives de mise à jour manuelle de ces informations laissent place à des données incohérentes, en double ou incomplètes. L'introduction du logiciel PIM sur le marché du commerce électronique a certainement amélioré les perspectives d'enrichissement des données produit. Mais il y a toujours un niveau supérieur ; dans ce cas, ce niveau est un enrichissement de données enrichi par l'IA.
COMMENT L'IA CONTRIBUE-T-ELLE À L'ENRICHISSEMENT DES DONNÉES PRODUITS ?
De bonnes choses se produisent pour les clients et les entreprises lorsque l'IA est impliquée dans l'enrichissement des données produit. Les clients profitent de meilleures expériences d'achat et ont moins de raisons de retourner des produits. Pour les entreprises, l'IA est un outil d'économie de temps et d'argent. Il offre des opportunités d'augmenter la productivité du personnel, la visibilité sur les moteurs de recherche et les ventes grâce à une augmentation des ventes croisées et des ventes incitatives.
Alors, comment l'IA pilote-t-elle exactement le processus d'enrichissement des données produit ? Voici cinq façons dont cela peut se produire :
CLASSEMENT DES PRODUITS
La catégorisation des produits est essentielle pour la trouvabilité. Il simplifie le processus de recherche de produits pertinents lors de la navigation dans les moteurs de recherche et les magasins de commerce électronique. L'IA contribue à l'enrichissement des données produit en introduisant de nombreuses façons de la sophistication dans le processus de catégorisation. Par exemple, le traitement du langage naturel (TLN) peut numériser de grandes quantités de texte, de photos et de graphiques et utiliser des mots-clés pour placer les produits dans les bonnes catégories.
De même, les algorithmes d'apprentissage automatique et de clustering peuvent catégoriser les produits à l'aide d'ensembles de données étiquetés et non étiquetés. En fin de compte, l'IA peut décomposer de grands catalogues de produits en vêtements, aliments, smartphones et plusieurs autres catégories en peu de temps et avec une grande précision en utilisant une ou plusieurs des techniques ci-dessus.
PRODUITS CORRESPONDANTS
L'IA peut utiliser des techniques similaires de traitement du langage naturel, d'apprentissage automatique et de clustering pour faire correspondre des produits similaires. Par conséquent, il devient plus facile de réaliser des ventes croisées et incitatives grâce à des recommandations de produits pertinentes. La solution d'IA utilise des attributs pour suggérer des produits qui se complètent ou présentent des similitudes frappantes. Ainsi, avec ce type d'enrichissement des données produit, les entreprises peuvent proposer une personnalisation tout en améliorant l'expérience client.
EXTRACTION DE MOT-CLÉ
Les acheteurs ont besoin de mots clés pour trouver des informations pertinentes sur les pages de résultats des moteurs de recherche. Les mots-clés étant cruciaux pour les prospects découvrant des produits en ligne, l'extraction de mots-clés est importante pour l'enrichissement des données produit. Les mots-clés et expressions extraits peuvent être utilisés pour créer des métadonnées, des descriptions de produits ou des catégories de produits. Mais comment extraire des mots clés de centaines de mégaoctets de texte ?
Eh bien, l'IA a plusieurs techniques qui peuvent résoudre ce problème. Les marques Ecommerce peuvent entraîner leur IA à utiliser des techniques basées sur le NLP ou le ML pour trouver des mots-clés importants. Des méthodes d'extraction avancées telles que Term-Frequency Inverse Document Frequency (TD-IDF) et des modèles basés sur des réseaux de neurones peuvent également être utiles. TD-IDF détermine les mots clés en tenant compte de la fréquence d'un mot dans le document. D'autre part, les modèles basés sur les réseaux de neurones utilisent des méthodes d'apprentissage en profondeur pour identifier les mots-clés. Quelle que soit la technique utilisée, on peut faire confiance à l'IA pour faciliter le processus d'extraction de mots-clés pour l'enrichissement des données produit.
EXTRACTION DE PROPRIÉTÉS À PARTIR D'IMAGES ET DE VIDÉOS
Les images et les vidéos sont de riches sources de données et l'IA peut extraire efficacement les informations nécessaires. À l'aide de techniques de vision par ordinateur, l'IA peut rechercher parmi des milliers de photos et de vidéos, en identifiant les caractéristiques du produit en cours de route. Cela peut inclure des caractéristiques telles que la couleur, la taille, la texture et les informations de garantie. Les informations obtenues peuvent ensuite être utilisées pour mettre à jour les descriptions de produits, effectuer une mise en correspondance des produits et faire des recommandations de produits.
GÉNÉRATION DES DESSINS PRODUITS
Au lieu d'utiliser l'IA pour extraire des informations pour les descriptions de produits, votre entreprise peut confier l'intégralité de la tâche à l'IA. ChatGPT, le récent outil d'IA qui fait le buzz sur le marché, sera parfait pour cette méthode d'enrichissement des données produits. ChatGPT et des solutions d'IA similaires peuvent générer des descriptions de produits précises avec les mots-clés nécessaires. Le modèle d'IA nécessite naturellement de grands ensembles de données et une formation approfondie pour bien effectuer cette tâche. Une fois ces exigences remplies, la machine commence à produire d'excellentes descriptions avec un minimum de supervision humaine.
En bref, l'enrichissement des données produit est une tâche que toute entreprise de commerce électronique doit accomplir de nos jours. Il y a une forte compétitivité sur le marché et l'enrichissement de la base de données de produits est une étape importante pour garder une longueur d'avance sur les concurrents commerciaux. L'intelligence artificielle peut accélérer la voie vers de meilleures expériences client et une plus grande visibilité sur le marché grâce à ses remarquables techniques de traitement des données. Par conséquent, les entreprises qui cherchent à se développer et à évoluer devraient envisager d'introduire l'IA dans leurs stratégies de produits à long terme.
