5 cara AI meningkatkan pencarian dan penemuan data produk di PIM

Untuk mengimbangi laju praktik e-niaga modern, perusahaan harus secara konsisten menyampaikan informasi produk yang akurat di berbagai saluran pemasaran dan penjualan agar dapat bersaing. Manajemen Informasi Produk (PIM) sistem dirancang untuk memenuhi tujuan tersebut dengan memusatkan dan mendistribusikan data produk secara lancar di seluruh situs web dan pasar e-niaga. Pengambilan data produk yang efisien sangat penting untuk fungsionalitas sistem PIM, terutama karena struktur datanya yang kompleks dan komposisi datanya yang besar. Namun, integrasi kecerdasan buatan menawarkan solusi bagi perusahaan untuk mengatasi masalah tersebut AI pencarian dan penemuan bertenaga. Dengan memanfaatkan berbagai teknik dan algoritme, AI dapat menyederhanakan proses dan meningkatkan efektivitas pengguna dalam mengekstrak data produk dari PIM mereka, sehingga membuka potensi penuh dari perangkat lunak canggih ini.

APA PENTINGNYA PENGUMPULAN DATA PRODUK YANG EFISIEN?

Pengambilan data produk adalah proses mengakses dan mengambil informasi produk yang relevan dan akurat dari repositori terpusat PIM. Ini termasuk mencari, memfilter, dan mengambil data produk menggunakan atribut produk – seperti nama, deskripsi atau gambar – kategori atau sistem klasifikasi lain yang digunakan dalam taksonomi data. Pengambilan data produk yang efisien merupakan aspek penting dari manajemen informasi produk, karena memastikan ketersediaan konstan data produk yang akurat di berbagai titik kontak pemasaran dan penjualan. Menggunakan sistem pengambilan yang andal seperti pencarian dan penemuan bertenaga AI, PIM mampu memenuhi kebutuhan pelanggan, tim pemasaran dan penjualan, serta pemangku kepentingan lainnya dalam bisnis e-niaga.

Mengambil data produk secara efisien penting karena beberapa alasan. Mereka berisi:

KETEPATAN

Pengambilan data produk yang akurat sama dengan akurat sindikasi data produk. Oleh karena itu, pengambilan data yang efisien memastikan bahwa perusahaan hanya menyebarkan informasi yang benar dan berguna, meminimalkan terjadinya spesifikasi produk yang ketinggalan zaman atau informasi harga, yang dapat berdampak negatif pada merek.

KOHERENSI

Ecommerce Perusahaan yang menjual produk dan layanan mereka di berbagai platform harus berusaha mempertahankan pengalaman yang mulus dengan merampingkan data produk. Sistem pencarian yang efektif memastikan konsistensi di semua saluran, mempertahankan reputasi merek, dan meningkatkan kepercayaan pelanggan.

SKALABILITAS

Saat merek Anda berkembang ke wilayah dan pasar baru, jumlah data produk yang akan diproses akan meningkat. Ini juga meningkatkan risiko kesalahan karena manajemen data yang buruk. Ini membutuhkan penggunaan metode pencarian dan penemuan yang didukung AI untuk mengambil data produk. Perusahaan dapat menskalakan operasinya menggunakan metode yang efisien tersebut tanpa mengorbankan kualitas atau akurasi data.

PENGALAMAN PENGGUNA

Kecepatan dan kemudahan penggunaan merupakan faktor penting untuk pengalaman pengguna yang positif. Laporan dari Forrester Research menunjukkan bahwa 45% pembeli online akan membatalkan pembelian jika mereka tidak segera menemukan informasi yang mereka butuhkan. Dengan menyederhanakan proses mengakses data produk, perusahaan Anda dapat memastikan pengalaman pengguna yang menarik bagi setiap pelanggan yang berinteraksi dengan situs Anda.

BAGAIMANA AI-POWERED SEARCH AND DISCOVERY BERKONTRIBUSI PADA PENGAMBILAN DATA PRODUK YANG EFISIEN?

Pencarian dan penemuan bertenaga AI adalah penggunaan teknik kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan kemampuan pencarian perangkat lunak PIM. Teknologi canggih memungkinkan pengguna PIM untuk mencari kumpulan data besar dan secara akurat mengambil informasi produk yang relevan. Ini adalah peningkatan dari metode pencarian tradisional yang meningkatkan penemuan produk melalui penggunaan algoritme yang kompleks dan kuat yang dengan cepat menganalisis dan menginterpretasikan data produk, menjadikan proses pengambilan data produk hampir seketika.

Menggunakan pencarian dan penemuan bertenaga AI sangat meningkatkan akurasi pencarian. Ini terjadi karena AI dapat memahami maksud di balik kueri dan membandingkannya dengan gigabyte nama produk, atribut, dan metadata. Hal ini memungkinkan sistem PIM melampaui pencarian kata kunci manual, yang sering terganggu oleh kegunaan terbatas dan hasil yang salah. Selain itu, integrasi AI di PIM dapat mengaktifkan analisis data pelanggan dan berkontribusi pada hasil pencarian yang dipersonalisasi.

Ada beberapa cara pencarian dan penemuan AI meningkatkan pengambilan produk. Berikut adalah lima cara paling efisien:

PENGOLAHAN BAHASA ALAMI

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah bagian dari teknologi AI yang memungkinkan komputer memahami bahasa manusia. Mengintegrasikan NLP ke dalam PIM memiliki banyak manfaat, termasuk sistem pengambilan data produk yang lebih efisien. Algoritme NLP dapat menganalisis kueri yang dimasukkan orang untuk mengidentifikasi komponen utama, seperti spesifikasi atau fitur produk. Hasil analisis tersebut diolah terhadap data teks pada informasi produk untuk menemukan kecocokan yang paling akurat, setelah itu hasil pencarian disajikan kepada pengguna.

NLP juga menawarkan fitur tambahan yang memperkuat kasus pencarian dan penemuan bertenaga AI. Ini menawarkan dukungan multibahasa, memungkinkan perusahaan untuk mengambil data produk dalam berbagai bahasa. Fitur ini sangat penting untuk skalabilitas bisnis e-niaga, dan memperluas pasar sering kali berarti menarik pelanggan yang berbicara bahasa berbeda. NLP juga menyediakan pemahaman semantik, memungkinkannya mengidentifikasi sinonim, frasa, dan variasi bahasa halus seperti bahasa Inggris Inggris dan Amerika.

PEMBELAJARAN MESIN

Algoritme pembelajaran mesin dapat belajar dari data historis dan menggunakan wawasan tersebut untuk meningkat dari waktu ke waktu. Dalam konteks pengambilan data produk, pembelajaran mesin berarti pencarian dan penemuan yang didukung AI dapat memberikan hasil pencarian yang lebih relevan dan akurat dengan menganalisis preferensi dan perilaku pengguna. Misalnya, pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi produk yang paling banyak dicari, diklik, atau dibeli dan menyesuaikan peringkat pencariannya.

Kemampuan pembelajaran AI dapat diterapkan lebih dekat untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan informasi seperti riwayat pembelian dan perilaku penelusuran. Algoritme ML juga dapat memperbarui informasi produk secara otomatis sehingga pencarian selanjutnya menghasilkan informasi yang diperbarui. Melalui peningkatan berkelanjutan, otomatisasi, dan kemampuan beradaptasi, pembelajaran mesin dapat memastikan bahwa fungsi pengambilan data produk PIM bekerja pada tingkat maksimum.

PENCARIAN BERBASIS VISUAL

Pencarian visual adalah teknologi tingkat berikutnya yang memungkinkan bisnis melampaui pencarian berbasis teks untuk menemukan dan mengambil data produk menggunakan isyarat visual. Fitur pencarian dan penemuan bertenaga AI ini sangat berguna dalam industri fashion dan desain interior, karena keputusan pembelian pelanggan sangat bergantung pada penampilan produk. Pencarian visual menggabungkan pengenalan gambar dan algoritme pembelajaran mendalam untuk mendapatkan manfaatnya.

Pengenalan gambar tingkat lanjut menganalisis dan menginterpretasikan pola, bentuk, warna, dan fitur produk relevan lainnya yang ditangkap dalam gambar. Algoritme pembelajaran mendalam, seperti Convolutional Neural Networks, juga berguna untuk mengekstraksi fitur utama dari gambar. Kemudian fitur dan spesifikasi produk yang diekstraksi dapat ditautkan ke data produk di repositori untuk memberikan hasil pencarian yang akurat. Membiarkan pelanggan menelusuri menggunakan gambar bermanfaat dan dapat memberikan kepuasan serta meningkatkan pengalaman pengguna.

PENANDAAN DATA OTOMATIS

Peningkatan kemampuan kecerdasan buatan untuk mengkategorikan dan mengatur data produk secara efisien melalui penandaan otomatis dengan kata kunci dan atribut yang relevan juga secara signifikan meningkatkan pengambilan data produk. Misalnya, produk bernama "Gaun Makan Malam Merah Wanita" dapat diberi tag secara otomatis dengan kata kunci seperti "Pakaian Wanita", "Gaun Makan Malam", dan "Merah". Jadi ketika pengguna mencoba mengambil produk berdasarkan salah satu tag, PIM merespons lebih cepat dan hasil pencarian lebih relevan.

SARAN OTOMATIS & KOREKSI OTOMATIS

Kontribusi lain dari pencarian dan penemuan bertenaga AI untuk mengambil data produk di PIM adalah fitur saran otomatis dan koreksi otomatis tingkat lanjut. Di satu sisi, saran otomatis memberikan saran waktu nyata kepada pengguna saat mereka mengetik kueri. Misalnya, sistem dapat memberikan saran seperti "suplemen protein nabati" dan "suplemen protein whey" saat pengguna memasukkan kueri penelusuran seperti "suplemen protein" atau "bubuk protein". Di sisi lain, koreksi otomatis memastikan bahwa PIM mengembalikan hasil yang relevan meskipun pencarian mengandung kesalahan ejaan dan tipografi. Kedua fitur meningkatkan penemuan produk lebih cepat dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Sebagai kesimpulan, pencarian dan penemuan yang didukung AI menawarkan banyak peningkatan menarik pada proses pengambilan data produk penting PIM. Dengan memanfaatkan potensi AI yang sangat besar Integrasi PIM, perusahaan dapat meningkatkan keakuratan data dan pengalaman pengguna, meningkatkan penjualan, merampingkan alur kerja, dan memberikan keunggulan kompetitif dalam dunia e-niaga yang dinamis.

2023-05-18T17:13:45+02:00
Pergi ke Atas