人工知能 （AI) は、企業の製品データの管理方法に革命をもたらしました。 AI が大きな影響を与えている分野の 1 つは、製品情報管理における製品の分類です (PIM）-ソフトウェア。 Markets and Markets のレポートによると、PIM の市場規模は、2020 年の 70 億米ドルから 2025 年には 160 億米ドルまで、17.3% の年平均成長率で成長すると予想されています。効率的かつ正確な製品データ管理に対する需要の高まりが、主にこの成長を推進しています。 AI を PIM に統合することで、このソフトウェアは、顧客エクスペリエンスを大幅に向上させる方法で製品を分類する機能など、膨大な機能を解放しました。
製品分類とは?
製品の分類とは、サイズ、色、素材、価格などの特定の特性に基づいて、製品をカテゴリに整理および分類するプロセスです。適切に設計された分類システムは、製品データの正確性、一貫性、および完全性を向上させ、あらゆる e コマース ストアに不可欠です。オンライン ショッパーを導く製品カテゴリ構造がなければ、顧客は e コマース サイトで迷子になりがちです。ただし、適切な分類により、顧客はショッピング体験を最大化しながら、必要な製品を簡単に見つけることができます。
製品の分類は、企業と顧客の両方に利益をもたらす重要なプロセスです。これにより、ブランドは大量の製品データをより効率的に管理できます。たとえば、e コマース ストアでは、衣料品、電化製品、家具など、さまざまな商品を扱うことができます。製品データを簡単に取得、編集、更新するには、そのようなストアは信頼できる製品分類法を確立し、特性に基づいて製品を分類する必要があります。そうしないと、データが不正確になり、すべての販売チャネルで製品の表示に一貫性がなくなります。それどころか、効率的な分類は、より良い顧客体験、より多くの製品可視性、および改善された製品データの精度につながります.
AI は PIM の製品分類をどのように改善できますか?
製品分類の重要性が明確になったので、この重要な PIM 機能における AI の役割を見てみましょう。 AI とそのサブセットの入力がなくても、PIM は製品を効率的に分類できます。しかしもちろん、AI はすべてをより良く、より速く、より正確にします。したがって、大規模な製品データを持つ企業は、長期的な製品戦略に AI 主導の PIM を実装することを検討する必要があります。 AI は、いくつかの方法で製品を分類するプロセスを改善します。以下に、そのような 5 つの方法を示します。
自動化されたデータ強化
AI は、自動化によって PIM ソフトウェアの製品分類を改善できます。 データ強化. AI には、製品データを自動的に充実させることを可能にする堅牢なアルゴリズムと技術があります。たとえば、自然言語処理を使用して、AI は製品の説明や画像などのデータ ソースから製品の特徴を自動的に抽出し、それらを製品データ フィールドに追加できます。これにより、関連するすべての製品機能が取得され、分類プロセスに含まれるようになります。
さらに、AI は属性値を正規化して、さまざまな製品カテゴリ間で一貫性を確保できます。たとえば、AI は「灰色」と「灰色」が同じ色であることを認識し、単一の属性値に正規化できます。さらに、AI は、製品の属性または分類法の変更に基づいて、製品データを自動的に更新できます。これにより、製品データが常に最新かつ正確になります。もしも
その結果、人による入力の必要性が減り、製品データ管理のプロセスが可能になります。
より正確な製品データ
不完全、不正確、重複した情報は、製品の分類と分類に害を及ぼす可能性のあるダーティ データの形式です。手動の方法を使用すると、ダーティ データによって分類プロセスが破損する可能性があります。しかし、AI はより高いデータ精度を確保することでそれを否定します。 AI が正確なデータを保証する重要な方法は、自動データ入力です。さまざまなソースから製品属性を抽出した後、Ai は PIM ソフトウェアのデータ フィールドに自動的に入力できます。これにより、エラーが発生しやすい手作業によるデータ入力の必要がなくなります。
また、AI は大量の製品データをスキャンし、属性の欠落や重複を検出して、エンド ユーザーに情報を更新するようすぐに促すことができます。さらに、自動分類や属性の正規化などの AI 機能により、製品データの精度が大幅に向上するため、AI を活用した PIM は e コマース ブランドにとって大きな資産となります。
より迅速な分類
ユニリーバのケース スタディでは、AI を使用して製品の分類を自動化することで、97% の分類にかかる時間が短縮されたことが示されました。 AI を活用した PIM は、企業が繰り返しの手作業に費やす時間を節約し、ブランドが一度により多くの製品データを処理できるようにし、他の分野の生産性を向上させるのに役立ちます。これは、複数のタスクを同時に処理および実行できる AI の堅牢な機能のおかげで可能になります。また、機械学習アルゴリズムは過去の分類決定から学習し、将来の分類の精度と速度を向上させることができます。したがって、大量のデータを使用すると、ブランドは効率を維持しながらスピードの恩恵を受けることができ、可能な限り最良の方法で製品を分類できます。
動的分類法
多くのブランドは、定義済みの構造とカテゴリが変更されない静的分類システムを使用しています。このような分類法は保守が容易ですが、会社が既存のカテゴリに簡単に適合しない新しい分類法を導入しようとすると、問題が生じます。たとえば、電器店には、ラップトップ、スマートフォン、スマートウォッチなどのカテゴリに基づく分類があります。そのようなブランドがその範囲にスマート スピーカーを追加すると、新しい買収の分類が問題になります。
したがって、新しい属性の検出時に新しいカテゴリが作成される動的な分類法が必要です。 AI は、既存の構造と一致する新しい属性を自動的に作成できる機械学習アルゴリズムを使用して、動的な分類システムを実装するのに役立ちます。これにより、企業は製品情報をより適切に管理できるようになり、その過程で製品を見つけやすくなります。
より豊かな顧客体験
PIM ソフトウェアの製品分類プロセスを改善することで、AI は最終的にカスタマー エクスペリエンスを改善します。製品の分類が改善されると、顧客は必要な製品を簡単に見つけることができ、顧客満足度が向上し、売上が向上します。 AI は、閲覧履歴と行動に基づいて、顧客が興味を持つ可能性のある他の製品を提案することもできます。これにより、常に顧客を喜ばせる、非常に必要とされているパーソナライゼーションの感覚が生まれます。
結論として、製品の分類は重要なプロセスです PIM企業が製品データをより効率的に管理するのに役立つソフトウェア。 AI は、データの精度を高め、効率を高め、より優れたカスタマー エクスペリエンスを提供することで、このプロセスを大幅に改善できます。 AI を活用した PIM ソフトウェアを使用すると、顧客に常に正確で関連性の高い製品情報を提供することで、企業は競争上の優位性を得ることができます。
