Per stare al passo con le moderne pratiche di e-commerce, per competere le aziende devono fornire costantemente informazioni accurate sui prodotti attraverso i canali di marketing e vendita. Gestione delle informazioni sul prodotto (PIM) sono progettati per raggiungere questo obiettivo centralizzando e distribuendo senza soluzione di continuità i dati di prodotto sui siti web e sui marketplace di e-commerce. Il recupero efficiente dei dati di prodotto è fondamentale per la funzionalità dei sistemi PIM, soprattutto a causa delle loro complesse strutture di dati e della grande composizione dei dati. Tuttavia, l’integrazione dell’intelligenza artificiale offre alle aziende una soluzione a questo problema AI ricerca e scoperta potenziate. Utilizzando le varie tecniche e algoritmi, l'intelligenza artificiale può semplificare il processo e aumentare l'efficacia con cui gli utenti estraggono i dati di prodotto dal loro PIM, sbloccando tutto il potenziale di questo potente software.
QUAL È L'IMPORTANZA DI UNA RACCOLTA EFFICIENTE DEI DATI DI PRODOTTO?
Il recupero dei dati di prodotto è il processo di accesso e recupero di informazioni di prodotto pertinenti e accurate dal repository centralizzato di PIM. Include la ricerca, il filtraggio e il recupero dei dati di prodotto utilizzando gli attributi del prodotto, come nomi, descrizioni o immagini, categorie o altri sistemi di classificazione utilizzati nella tassonomia dei dati. Il recupero efficiente dei dati di prodotto è un aspetto critico della gestione delle informazioni sui prodotti, in quanto garantisce la costante disponibilità di dati di prodotto accurati attraverso i vari punti di contatto di marketing e vendita. Utilizzando sistemi di recupero affidabili come la ricerca e la scoperta basate sull'intelligenza artificiale, PIM è in grado di soddisfare le esigenze dei clienti, dei team di marketing e vendita e di altre parti interessate nel settore dell'e-commerce.
Il recupero efficiente dei dati di prodotto è importante per diversi motivi. Contengono:
PRECISIONE
Il recupero accurato dei dati di prodotto equivale a accurato diffusione dei dati di prodotto. Pertanto, un efficiente recupero dei dati garantisce che le aziende diffondano solo informazioni corrette e utili, riducendo al minimo l'incidenza di specifiche di prodotto obsolete o informazioni sui prezzi, che possono avere un impatto negativo sul marchio.
COERENZA
Ecommerce Le aziende che vendono i loro prodotti e servizi su più piattaforme dovrebbero sforzarsi di mantenere esperienze senza soluzione di continuità semplificando i dati di prodotto. Un sistema di ricerca efficace garantisce la coerenza su tutti i canali, mantiene la reputazione del marchio e migliora la fiducia dei clienti.
SCALABILITÀ
Man mano che il tuo marchio si espande in nuovi territori e mercati, la quantità di dati di prodotto da elaborare aumenterà. Ciò aumenta anche il rischio di errori dovuti a una cattiva gestione dei dati. Ciò richiede l'uso di metodi di ricerca e scoperta basati sull'intelligenza artificiale per il recupero dei dati di prodotto. Le aziende possono ridimensionare le proprie operazioni utilizzando metodi così efficienti senza compromettere la qualità o l'accuratezza dei dati.
ESPERIENZA UTENTE
La velocità e la facilità d'uso sono fattori cruciali per esperienze utente positive. I rapporti di Forrester Research mostrano che il 45% degli acquirenti online abbandonerà un acquisto se non trova rapidamente le informazioni di cui ha bisogno. Semplificando il processo di accesso ai dati di prodotto, la tua azienda può garantire un'esperienza utente coinvolgente per ogni cliente che interagisce con il tuo sito.
IN CHE MODO LA RICERCA E LA SCOPERTA BASATE SU AI CONTRIBUISCONO A UN RECUPERO EFFICIENTE DEI DATI DI PRODOTTO?
La ricerca e la scoperta basate sull'intelligenza artificiale è l'uso di tecniche di intelligenza artificiale e algoritmi di apprendimento automatico per migliorare le capacità di ricerca del software PIM. La tecnologia avanzata consente agli utenti di PIM di cercare set di dati di grandi dimensioni e recuperare con precisione le informazioni rilevanti sul prodotto. Si tratta di un aggiornamento rispetto ai metodi di ricerca tradizionali che migliora la scoperta del prodotto attraverso l'uso di algoritmi complessi e robusti che analizzano e interpretano rapidamente i dati del prodotto, rendendo il processo di recupero dei dati del prodotto quasi istantaneo.
L'utilizzo della ricerca e della scoperta basate sull'intelligenza artificiale migliora notevolmente la precisione della ricerca. Ciò accade perché l'intelligenza artificiale può comprendere l'intento dietro le query e confrontarle con gigabyte di nomi di prodotti, attributi e metadati. Ciò consente al sistema PIM di andare oltre le ricerche manuali per parole chiave, spesso afflitte da usabilità limitata e risultati errati. Inoltre, l'integrazione dell'intelligenza artificiale nell'PIM può consentire l'analisi dei dati dei clienti e contribuire a risultati di ricerca personalizzati.
Esistono diversi modi in cui la ricerca e la scoperta dell'IA migliorano il recupero del prodotto. Ecco cinque dei modi più efficienti:
ELABORAZIONE DEL LINGUAGGIO NATURALE
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un sottoinsieme della tecnologia AI che consente ai computer di comprendere il linguaggio umano. L'integrazione della NLP in PIM presenta numerosi vantaggi, tra cui un sistema di recupero dei dati di prodotto più efficiente. Gli algoritmi NLP possono analizzare le query inserite dalle persone per identificare i componenti chiave, come le specifiche o le caratteristiche del prodotto. Il risultato di tale analisi viene elaborato rispetto ai dati di testo nelle informazioni sul prodotto per trovare la corrispondenza più accurata, dopodiché il risultato della ricerca viene presentato all'utente.
La PNL offre anche funzionalità aggiuntive che rafforzano la ricerca e la scoperta basate sull'intelligenza artificiale. Offre supporto multilingue, consentendo alle aziende di recuperare i dati sui prodotti in più lingue. Questa caratteristica è particolarmente importante per la scalabilità di un'attività di e-commerce, e espandere il mercato spesso significa attrarre clienti che parlano lingue diverse. La PNL fornisce anche la comprensione semantica, consentendole di identificare sinonimi, frasi e sottili variazioni linguistiche come l'inglese britannico e americano.
APPRENDIMENTO AUTOMATICO
Gli algoritmi di machine learning possono apprendere dai dati storici e utilizzare tali informazioni per migliorare nel tempo. Nel contesto del recupero dei dati di prodotto, l'apprendimento automatico significa che la ricerca e la scoperta basate sull'intelligenza artificiale possono fornire risultati di ricerca più pertinenti e accurati analizzando le preferenze e il comportamento degli utenti. Ad esempio, il machine learning può identificare i prodotti più cercati, cliccati o acquistati e regolare di conseguenza il ranking di ricerca.
Le capacità di apprendimento dell'intelligenza artificiale possono essere applicate più da vicino per fornire consigli personalizzati basati su informazioni come la cronologia degli acquisti e il comportamento di navigazione. Gli algoritmi ML possono anche aggiornare automaticamente le informazioni sul prodotto in modo che le ricerche successive restituiscano informazioni aggiornate. Attraverso il miglioramento continuo, l'automazione e l'adattabilità, l'apprendimento automatico può garantire che la funzione di recupero dei dati del prodotto PIM funzioni al massimo livello.
RICERCA VISIVA
La ricerca visiva è una tecnologia di livello superiore che consente alle aziende di andare oltre le ricerche testuali per trovare e recuperare i dati sui prodotti utilizzando segnali visivi. Questa funzione di ricerca e scoperta basata sull'intelligenza artificiale è particolarmente utile nel settore della moda e dell'interior design, poiché la decisione di acquisto del cliente dipende fortemente dall'aspetto dei prodotti. La ricerca visiva combina il riconoscimento delle immagini e gli algoritmi di deep learning per trarne i vantaggi.
Il riconoscimento avanzato delle immagini analizza e interpreta modelli, forme, colori e altre caratteristiche rilevanti del prodotto catturate nell'immagine. Gli algoritmi di deep learning, come le reti neurali convoluzionali, sono utili anche per estrarre caratteristiche chiave dalle immagini. Quindi le caratteristiche e le specifiche del prodotto estratte possono essere collegate ai dati del prodotto nel repository per fornire risultati di ricerca accurati. Consentire ai clienti di effettuare ricerche utilizzando le immagini è utile e può portare soddisfazione e migliorare l'esperienza dell'utente.
ETICHETTATURA AUTOMATIZZATA DEI DATI
La maggiore capacità dell'intelligenza artificiale di classificare e organizzare in modo efficiente i dati di prodotto attraverso l'etichettatura automatica con parole chiave e attributi pertinenti migliora anche significativamente il recupero dei dati di prodotto. Ad esempio, un prodotto denominato "Abito da sera rosso da donna" potrebbe essere codificato automaticamente con parole chiave come "Abbigliamento da donna", "Abito da sera" e "Rosso". Pertanto, quando gli utenti tentano di recuperare i prodotti in base a uno dei tag, PIM risponde più rapidamente e i risultati della ricerca sono più pertinenti.
SUGGERIMENTO AUTOMATICO E CORREZIONE AUTOMATICA
Un altro contributo della ricerca e scoperta basata sull'intelligenza artificiale al recupero dei dati di prodotto in PIM sono le funzionalità avanzate di suggerimento automatico e correzione automatica. Da un lato, il suggerimento automatico fornisce suggerimenti in tempo reale agli utenti mentre digitano le query. Ad esempio, il sistema può fornire suggerimenti come "integratori proteici a base vegetale" e "integratori proteici del siero di latte" quando gli utenti inseriscono query di ricerca come "integratori proteici" o "polveri proteiche". D'altra parte, la correzione automatica garantisce che PIM restituisca risultati pertinenti anche se le ricerche contengono errori di ortografia e tipografici. Entrambe le funzionalità migliorano la scoperta più rapida del prodotto e migliorano l'esperienza dell'utente.
In conclusione, la ricerca e la scoperta basate sull'intelligenza artificiale offrono molti interessanti miglioramenti all'importante processo di recupero dei dati di prodotto di PIM. Sfruttando l'enorme potenziale delle IA Integrazione PIM, le aziende possono migliorare l'accuratezza dei dati e l'esperienza utente, aumentare le vendite, semplificare i flussi di lavoro e fornire un vantaggio competitivo nel dinamico mondo dell'e-commerce.
