Kecerdasan buatan (AI) telah merevolusi cara perusahaan mengelola data produknya. Salah satu area di mana AI mempunyai dampak signifikan adalah kategorisasi produk dalam Manajemen Informasi Produk (PIM)-perangkat lunak. Menurut laporan dari Markets and Markets, ukuran pasar PIM diperkirakan akan tumbuh dari USD 7,0 miliar pada tahun 2020 menjadi USD 16,0 miliar pada tahun 2025 dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 17,3%. Meningkatnya permintaan untuk pengelolaan data produk yang efisien dan akurat sebagian besar mendorong pertumbuhan ini. Dengan integrasi AI di PIM, perangkat lunak ini telah membuka kemampuan luar biasa, termasuk kemampuan untuk mengkategorikan produk dengan cara yang sangat memperkaya pengalaman pelanggan.
APA ITU KATEGORISASI PRODUK?
Kategorisasi produk adalah proses mengatur dan mengklasifikasikan produk ke dalam kategori berdasarkan karakteristik tertentu seperti ukuran, warna, bahan dan harga. Sistem kategorisasi yang dirancang dengan baik meningkatkan akurasi, konsistensi, dan kelengkapan data produk dan merupakan keharusan bagi setiap toko e-niaga. Tanpa struktur kategori produk yang memandu pembeli online, pelanggan dapat dengan mudah tersesat di situs ecommerce. Namun, kategorisasi yang tepat memudahkan pelanggan menemukan produk yang mereka inginkan sekaligus memaksimalkan pengalaman berbelanja mereka.
Kategorisasi produk adalah proses penting yang menguntungkan perusahaan dan pelanggan. Ini memungkinkan merek untuk mengelola data produk dalam jumlah besar dengan lebih efisien. Misalnya, toko e-niaga dapat menangani berbagai macam produk, seperti pakaian, elektronik, dan furnitur. Untuk mengambil, mengedit, dan memperbarui data produk dengan mudah, toko semacam itu harus membuat taksonomi produk yang andal dan kemudian melanjutkan untuk mengkategorikan produk berdasarkan karakteristiknya. Kegagalan untuk melakukannya akan menghasilkan data yang tidak akurat dan representasi produk yang tidak konsisten di semua saluran penjualan. Sebaliknya, kategorisasi yang efisien mengarah pada pengalaman pelanggan yang lebih baik, lebih banyak visibilitas produk, dan akurasi data produk yang lebih baik.
BAGAIMANA AI BISA MENINGKATKAN KATEGORISASI PRODUK DI PIM?
Sekarang pentingnya kategorisasi produk telah ditetapkan dengan jelas, mari kita lihat peran AI dalam fungsi penting PIM ini. Tanpa input AI dan himpunan bagiannya, PIM dapat mengkategorikan produk secara efisien. Tapi tentu saja AI membuat segalanya menjadi lebih baik, lebih cepat, dan lebih akurat. Oleh karena itu, perusahaan dengan data produk yang besar harus mempertimbangkan penerapan PIM yang digerakkan oleh AI dalam strategi produk jangka panjang mereka. AI meningkatkan proses pengkategorian produk dalam beberapa cara. Berikut adalah lima cara tersebut:
PENGAYAAN DATA OTOMATIS
AI dapat meningkatkan kategorisasi produk dalam perangkat lunak PIM melalui otomatisasi pengayaan data. AI memiliki algoritme dan teknik tangguh yang memungkinkannya memperkaya data produk secara otomatis. Misalnya, menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami, AI dapat secara otomatis mengekstrak fitur produk dari sumber data, seperti deskripsi dan gambar produk, dan menambahkannya ke bidang data produk. Ini memastikan bahwa semua fitur produk yang relevan ditangkap dan disertakan dalam proses kategorisasi.
Selain itu, AI dapat menormalkan nilai atribut untuk memastikan konsistensi di berbagai kategori produk. Misalnya, AI dapat mengenali bahwa "abu-abu" dan "abu-abu" memiliki warna yang sama dan menormalkannya menjadi nilai atribut tunggal. Selain itu, AI dapat memperbarui data produk secara otomatis berdasarkan atribut produk atau perubahan taksonomi. Ini memastikan bahwa data produk selalu terkini dan akurat. Jika
sebagai hasilnya, kebutuhan input manusia berkurang, memungkinkan proses manajemen data produk.
DATA PRODUK LEBIH AKURAT
Informasi yang tidak lengkap, tidak akurat, dan duplikat adalah bentuk data kotor yang dapat merusak taksonomi dan kategorisasi produk. Saat menggunakan metode manual, data kotor cenderung merusak proses kategorisasi. Namun, AI meniadakannya dengan memastikan akurasi data yang lebih tinggi. Cara penting AI memastikan data yang akurat adalah melalui entri data otomatis. Setelah mengekstrak atribut produk dari berbagai sumber, Ai dapat secara otomatis mengisi kolom data di perangkat lunak PIM. Ini menghilangkan kebutuhan untuk entri data manual, yang rentan terhadap kesalahan.
Selain itu, AI dapat memindai banyak data produk, mendeteksi atribut yang hilang atau duplikat, dan segera meminta pengguna akhir untuk memperbarui informasi. Selain itu, fitur AI seperti kategorisasi otomatis dan normalisasi atribut dapat meningkatkan akurasi data produk secara signifikan, menjadikan PIM bertenaga AI sebagai aset besar bagi merek e-niaga.
KLASIFIKASI LEBIH CEPAT
Studi kasus Unilever menunjukkan bahwa menggunakan AI untuk mengotomatiskan kategorisasi produk mengurangi waktu yang diperlukan untuk mengklasifikasikan dengan 97%. PIM bertenaga AI membantu bisnis menghemat waktu yang dihabiskan untuk tugas berulang dan manual, memungkinkan merek memproses lebih banyak data produk sekaligus dan meningkatkan produktivitas di area lain. Ini dimungkinkan berkat fungsionalitas AI yang kuat, yang memungkinkannya memproses dan melakukan banyak tugas secara bersamaan. Selain itu, algoritme pembelajaran mesin dapat belajar dari keputusan klasifikasi sebelumnya dan meningkatkan akurasi dan kecepatan klasifikasi di masa mendatang. Oleh karena itu, dengan jumlah data yang signifikan, merek dapat memanfaatkan kecepatan sambil mempertahankan efisiensi yang memungkinkan mereka mengkategorikan produk dengan cara terbaik.
TAKSONOMI DINAMIS
Banyak merek menggunakan sistem taksonomi statis di mana struktur dan kategori yang telah ditentukan tetap tidak berubah. Sementara taksonomi seperti itu lebih mudah dipertahankan, hal itu menimbulkan masalah ketika perusahaan mencoba memperkenalkan yang baru yang tidak mudah masuk ke dalam kategori yang ada. Misalnya, toko elektronik mungkin memiliki taksonomi berdasarkan kategori seperti laptop, smartphone, dan smartwatch. Jika merek semacam itu menambahkan speaker pintar ke jangkauannya, mengkategorikan akuisisi baru menjadi bermasalah.
Oleh karena itu, diperlukan taksonomi dinamis di mana kategori baru dibuat setelah mendeteksi atribut baru. AI dapat membantu mengimplementasikan sistem taksonomi dinamis menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang secara otomatis dapat membuat atribut baru yang konsisten dengan struktur yang ada. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengelola informasi produk mereka dengan lebih baik, meningkatkan kemampuan menemukan produk dalam prosesnya.
PENGALAMAN PELANGGAN YANG LEBIH KAYA
Dengan meningkatkan proses kategorisasi produk dalam perangkat lunak PIM, AI pada akhirnya meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan pengkategorian produk yang lebih baik, pelanggan akan dengan mudah menemukan produk yang mereka butuhkan, meningkatkan kepuasan pelanggan dan meningkatkan penjualan. AI juga dapat menyarankan produk lain yang mungkin diminati pelanggan berdasarkan riwayat penelusuran dan perilaku mereka. Ini menciptakan rasa personalisasi yang sangat dibutuhkan yang akan selalu menyenangkan pelanggan.
Kesimpulannya, kategorisasi produk adalah proses yang sangat penting PIMperangkat lunak yang membantu perusahaan mengelola data produk mereka dengan lebih efisien. AI dapat meningkatkan proses ini secara signifikan dengan meningkatkan akurasi data, meningkatkan efisiensi, dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Perangkat lunak PIM yang didukung AI memungkinkan perusahaan memperoleh keunggulan kompetitif dengan memberikan informasi produk yang akurat dan relevan kepada pelanggan mereka setiap saat.
