È impossibile sopravvalutare quante transazioni e-commerce dipendono dai dati di prodotto. Per i clienti che acquistano online, i dati di prodotto sono l'unico modo per interagire con i prodotti pubblicizzati nei negozi virtuali. È l'unico modo per gli acquirenti di scoprire prodotti sui motori di ricerca. Poiché non possono vedere o toccare fisicamente i prodotti, le informazioni disponibili sono tutto ciò di cui i clienti hanno bisogno per prendere decisioni di acquisto. Di conseguenza, l’arricchimento dei dati di prodotto è diventata un’area chiave su cui concentrarsi per le aziende lungimiranti e incentrate sul cliente. Tuttavia, può essere difficile date le tonnellate di dati coinvolti nell’ottimizzazione delle informazioni sul prodotto secondo gli standard più elevati. Ma proprio come in altri settori, AI ancora una volta è emerso come una soluzione a questo problema.
CHE COS'È L'ARRICHIMENTO DEI DATI DI PRODOTTO?
L'arricchimento dei dati di prodotto è il processo di aggiornamento delle informazioni sui prodotti pubblicate per aumentare la rilevanza e l'utilità dei dati disponibili per clienti e potenziali clienti. In altre parole, è il processo di creazione di una storia completa attorno a ciascun prodotto per supportare il processo decisionale dei potenziali acquirenti. Questo è anche chiamato Product Experience Management (PXM): quando i clienti si imbattono in un capo di abbigliamento o in un dispositivo elettronico, cercano immediatamente maggiori dettagli. Colore, taglia e materiale sono esempi di dettagli di cui qualcuno ha bisogno per comprare vestiti. D'altra parte, l'acquirente di elettronica cercherà la durata della batteria, il peso e la garanzia. Il più delle volte, la quantità e la qualità delle informazioni che trovano determinano se viene effettuato un acquisto. Inoltre, l'accuratezza dei dati è correlata alla soddisfazione derivante dall'uso dell'articolo acquistato.
Le informazioni richieste per l'arricchimento dei dati di prodotto variano a seconda del prodotto e del settore. In generale, per completare l'attribuzione del prodotto sono necessarie le seguenti informazioni:
- Specifiche: inclusi peso, altezza, colore, dimensioni, materiali di produzione, ecc.
- Definizione delle caratteristiche: copre attributi come capacità, durata della batteria, informazioni sulla garanzia
- Recensioni e confronti: commenti di utenti verificati dei prodotti insieme alla rappresentazione grafica di come il prodotto si confronta con le alternative nella sua fascia di prezzo
- Immagini: preferibilmente immagini interattive ad alta risoluzione
- Video: di solito include la visualizzazione dei dati del prodotto in video brevi o lunghi
- Prezzi: prezzo attuale e sconti e offerte disponibili
- Dati SEO: meta descrizioni, testo alternativo, focus e parole chiave correlate
Prima che un'azienda possa affermare di aver arricchito il proprio database, tutte le informazioni di cui sopra devono essere disponibili per ogni prodotto del proprio catalogo. I tentativi di aggiornare manualmente queste informazioni lasciano spazio a dati incoerenti, duplicati o incompleti. L'introduzione del software PIM nel mercato dell'e-commerce ha sicuramente migliorato le prospettive di arricchimento dei dati di prodotto. Ma c'è sempre un livello successivo; in questo caso, quel livello è l'arricchimento dei dati arricchito con intelligenza artificiale.
IN CHE MODO L'AI CONTRIBUISCE ALL'ARRICHIMENTO DEI DATI DI PRODOTTO?
Accadono cose positive per clienti e aziende quando l'IA è coinvolta nell'arricchimento dei dati di prodotto. I clienti godono di migliori esperienze di acquisto e hanno meno motivi per restituire i prodotti. Per le aziende, l'intelligenza artificiale è uno strumento per risparmiare tempo e denaro. Offre opportunità per aumentare la produttività del personale, la visibilità sui motori di ricerca e le vendite attraverso un aumento del cross-selling e dell'upselling.
Quindi, in che modo esattamente l'IA guida il processo di arricchimento dei dati di prodotto? Di seguito sono riportati cinque modi in cui ciò può accadere:
CLASSIFICAZIONE DEI PRODOTTI
La categorizzazione dei prodotti è essenziale per la reperibilità. Semplifica il processo di ricerca di prodotti pertinenti durante la navigazione nei motori di ricerca e nei negozi di e-commerce. L'intelligenza artificiale contribuisce all'arricchimento dei dati di prodotto introducendo sofisticatezza nel processo di categorizzazione in molti modi. Ad esempio, Natural Language Processing (NLP) può scansionare grandi quantità di testo, foto e grafica e utilizzare parole chiave per posizionare i prodotti nelle giuste categorie.
Allo stesso modo, gli algoritmi di machine learning e clustering possono classificare i prodotti utilizzando set di dati etichettati e non etichettati. In definitiva, l'intelligenza artificiale può suddividere grandi cataloghi di prodotti in abbigliamento, cibo, smartphone e molte altre categorie in un breve lasso di tempo e con elevata precisione utilizzando una o più delle tecniche di cui sopra.
PRODOTTI ABBINATI
L'intelligenza artificiale può utilizzare tecniche simili di elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento automatico e clustering per abbinare prodotti simili. Pertanto, diventa più facile effettuare vendite incrociate e di upsell attraverso consigli sui prodotti pertinenti. La soluzione AI utilizza gli attributi per suggerire prodotti che si completano a vicenda o hanno sorprendenti somiglianze. Quindi, con questo tipo di arricchimento dei dati di prodotto, le aziende possono offrire la personalizzazione migliorando al contempo l'esperienza del cliente.
ESTRAZIONE DI PAROLE CHIAVE
Gli acquirenti hanno bisogno di parole chiave per trovare informazioni pertinenti nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca. Poiché le parole chiave sono fondamentali per i potenziali clienti che scoprono i prodotti online, l'estrazione delle parole chiave è importante per l'arricchimento dei dati sui prodotti. Le parole chiave e le frasi estratte possono essere utilizzate per creare metadati, descrizioni di prodotti o categorie di prodotti. Ma come si estraggono le parole chiave da centinaia di megabyte di testo?
Bene, l'intelligenza artificiale ha diverse tecniche che possono risolvere questo problema. I marchi Ecommerce possono addestrare la propria intelligenza artificiale a utilizzare tecniche basate su NLP o ML per trovare parole chiave importanti. Possono essere utili anche metodi di estrazione avanzati come Term-Frequency Inverse Document Frequency (TD-IDF) e modelli basati su reti neurali. TD-IDF determina le parole chiave considerando la frequenza di una parola in tutto il documento. D'altra parte, i modelli basati su reti neurali utilizzano metodi di deep learning per identificare le parole chiave. Indipendentemente dalla tecnica utilizzata, ci si può fidare dell'intelligenza artificiale per facilitare il processo di estrazione delle parole chiave per l'arricchimento dei dati di prodotto.
ESTRAZIONE DI PROPRIETÀ DA IMMAGINI E VIDEO
Immagini e video sono ricche fonti di dati e l'intelligenza artificiale può estrarre in modo efficiente le informazioni necessarie. Utilizzando tecniche di visione artificiale, l'intelligenza artificiale può cercare tra migliaia di foto e video, identificando le caratteristiche del prodotto lungo il percorso. Ciò può includere caratteristiche come colore, dimensioni, trama e informazioni sulla garanzia. Le informazioni ottenute possono quindi essere utilizzate per aggiornare le descrizioni dei prodotti, eseguire la corrispondenza dei prodotti e formulare raccomandazioni sui prodotti.
GENERAZIONE DI DESCRIZIONI DI PRODOTTO
Invece di utilizzare l'intelligenza artificiale per estrarre informazioni per le descrizioni dei prodotti, la tua azienda può affidare l'intero compito all'intelligenza artificiale. ChatGPT, il recente strumento di intelligenza artificiale che sta creando scalpore nel mercato, sarà perfetto per questo metodo di arricchimento dei dati di prodotto. ChatGPT e soluzioni AI simili possono generare descrizioni di prodotti accurate con le parole chiave necessarie. Il modello AI richiede naturalmente grandi set di dati e una formazione approfondita per svolgere bene questo compito. Una volta soddisfatti questi requisiti, la macchina inizia a produrre descrizioni eccellenti con una supervisione umana minima.
In breve, l'arricchimento dei dati di prodotto è un compito che ogni azienda di e-commerce deve svolgere in questi giorni. C'è un'elevata competitività nel mercato e l'arricchimento del banca dati dei prodotti è un passo importante per stare al passo con i rivali in affari. L'intelligenza artificiale può accelerare il percorso verso una migliore esperienza del cliente e una maggiore visibilità del mercato attraverso le sue straordinarie tecniche di elaborazione dei dati. Pertanto, le aziende che desiderano espandersi e ridimensionarsi dovrebbero prendere in considerazione l'introduzione dell'IA nelle loro strategie di prodotto a lungo termine.
