最新の e コマース慣行のペースに追いつくために、企業はマーケティングおよび販売チャネル全体で正確な製品情報を一貫して提供し、競争する必要があります。製品情報管理（PIM) システムは、e コマース Web サイトや市場全体で製品データをシームレスに一元化して分散することで、その目標を達成できるように設計されています。効率的な製品データの取得は、特に複雑なデータ構造と大規模なデータ構成のため、PIM システムの機能にとって非常に重要です。しかし、人工知能の統合は、企業に次のような方法でその問題の解決策を提供します。 AI 強力な検索と発見。さまざまな技術とアルゴリズムを利用することで、AI はプロセスを簡素化し、ユーザーが PIM から製品データを抽出する効率を高め、この強力なソフトウェアの可能性を最大限に引き出すことができます。
効率的な製品データ収集の重要性は何ですか?
製品データの取得は、PIM の集中リポジトリにアクセスし、関連する正確な製品情報を取得するプロセスです。これには、名前、説明、画像などの製品属性、データ分類で使用されるカテゴリやその他の分類システムを使用した製品データの検索、フィルタリング、取得が含まれます。製品データの効率的な取得は、マーケティングおよび販売のさまざまなタッチポイントにわたって正確な製品データを常に利用できるようにするため、製品情報管理の重要な側面です。 PIM は、AI を活用した検索や発見などの信頼性の高い検索システムを使用して、顧客、マーケティングおよび営業チーム、および e コマース ビジネスのその他の関係者のニーズを満たすことができます。
製品データを効率的に取得することは、いくつかの理由から重要です。それらが中に含んでいる：
正確さ
正確な製品データの取得は、正確な製品データの取得と同等です。 製品データ シンジケーション。したがって、効率的なデータ取得により、企業は正しく有用な情報のみを広めることができ、ブランドに悪影響を与える可能性のある古い製品仕様や価格情報の発生を最小限に抑えることができます。
一貫性
Ecommerce 複数のプラットフォームで製品やサービスを販売する企業は、製品データを合理化することでシームレスなエクスペリエンスを維持するよう努める必要があります。効果的な検索システムは、すべてのチャネルにわたる一貫性を確保し、ブランドの評判を維持し、顧客の信頼を向上させます。
スケーラビリティ
ブランドが新しい領域や市場に拡大するにつれて、処理する製品データの量が増加します。これにより、データ管理が不十分なためにエラーが発生するリスクも高まります。これには、製品データを取得するために AI を活用した検索および検出方法を使用する必要があります。企業は、データの品質や精度を損なうことなく、このような効率的な方法を使用して業務を拡張できます。
ユーザー体験
速度と使いやすさは、優れたユーザー エクスペリエンスにとって重要な要素です。 Forrester Research のレポートによると、オンライン買い物客のうち 45% は、必要な情報がすぐに見つからないと購入を放棄してしまうことがわかっています。製品データにアクセスするプロセスを簡素化することで、サイトを操作するすべての顧客に魅力的なユーザー エクスペリエンスを保証できます。
AI を活用した検索と検出は、効率的な製品データの取得にどのように貢献しますか?
AI を活用した検索と検出は、人工知能技術と機械学習アルゴリズムを使用して PIM ソフトウェアの検索機能を強化します。高度なテクノロジーにより、PIM ユーザーは大規模なデータセットを検索し、関連する製品情報を正確に取得できます。これは、製品データを迅速に分析および解釈する複雑で堅牢なアルゴリズムを使用することで製品の発見を向上させ、製品データを取得するプロセスをほぼ瞬時に行う、従来の検索方法からのアップグレードです。
AI を活用した検索と検出を使用すると、検索の精度が大幅に向上します。これは、AI がクエリの背後にある意図を理解し、それらを数ギガバイトの製品名、属性、メタデータと比較できるために起こります。これにより、PIM システムは、使いやすさの制限や不正確な結果に悩まされることが多い手動キーワード検索を超えることができます。さらに、PIM に AI を統合することで、顧客データの分析が可能になり、パーソナライズされた検索結果に貢献できます。
AI の検索と発見によって製品検索を改善する方法はいくつかあります。最も効率的な方法を 5 つ紹介します。
自然言語処理
自然言語処理 (NLP) は、コンピューターが人間の言語を理解できるようにする AI テクノロジーのサブセットです。 NLP を PIM に統合すると、より効率的な製品データ検索システムなど、多くの利点が得られます。 NLP アルゴリズムは、ユーザーが入力したクエリを分析して、製品の仕様や機能などの主要なコンポーネントを特定できます。その分析結果は、製品情報のテキスト データと照合して処理され、最も正確に一致するものが検索され、その後、検索結果がユーザーに表示されます。
NLP は、AI を活用した検索と発見の根拠を強化する追加機能も提供します。多言語サポートを提供し、企業が製品データを多言語で取得できるようにします。この機能は、電子商取引ビジネスの拡張性にとって特に重要であり、市場の拡大は、多くの場合、異なる言語を話す顧客を引き付けることを意味します。 NLP は意味の理解を提供し、同義語、フレーズ、イギリス英語やアメリカ英語などの微妙な言語のバリエーションを識別できるようにします。
機械学習
機械学習アルゴリズムは履歴データから学習し、それらの洞察を使用して時間の経過とともに改善できます。製品データ検索のコンテキストでは、機械学習は、AI を活用した検索と発見が、ユーザーの好みや行動を分析することで、より関連性の高い正確な検索結果を提供できることを意味します。たとえば、機械学習により、最も検索、クリック、または購入された製品を特定し、それに応じて検索ランキングを調整できます。
AI の学習機能をより密接に適用して、購入履歴や閲覧行動などの情報に基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供できます。 ML アルゴリズムは、後続の検索で更新された情報が返されるように、製品情報を自動的に更新することもできます。機械学習は、継続的な改善、自動化、適応性を通じて、PIM 製品データ検索機能が最大レベルで動作することを保証します。
ビジュアルベースの検索
ビジュアル検索は、企業がテキストベースの検索を超えて、ビジュアルキューを使用して製品データを検索および取得できるようにする次のレベルのテクノロジーです。この AI を活用した検索および発見機能は、顧客の購入決定が製品の外観に大きく依存するため、ファッションおよびインテリア デザイン業界で特に役立ちます。ビジュアル検索は、画像認識と深層学習アルゴリズムを組み合わせてその利点を享受します。
高度な画像認識により、画像に取り込まれたパターン、形状、色、その他の関連製品の特徴が分析および解釈されます。畳み込みニューラル ネットワークなどの深層学習アルゴリズムも、画像から主要な特徴を抽出するのに役立ちます。その後、抽出された製品の機能と仕様をリポジトリ内の製品データにリンクして、正確な検索結果を提供できます。顧客が画像を使用して検索できるようにすると便利で、満足感をもたらし、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。
自動データタグ付け
関連するキーワードと属性による自動タグ付けを通じて製品データを効率的に分類および整理する人工知能の強化された機能により、製品データの検索も大幅に向上します。たとえば、「Women's Red Dinner Dress」という名前の商品には、「Women's Clothing」、「Dinner Dress」、「Red」などのキーワードが自動的にタグ付けされます。そのため、ユーザーがいずれかのタグに基づいて製品を取得しようとすると、PIM の応答が速くなり、検索結果の関連性が高まります。
自動提案と自動修正
PIM での製品データの取得に対する AI を活用した検索と発見のもう 1 つの貢献は、高度な自動提案と自動修正機能です。一方では、自動提案は、ユーザーがクエリを入力するときにリアルタイムの提案を提供します。たとえば、ユーザーが「プロテイン サプリメント」や「プロテイン パウダー」などの検索クエリを入力すると、システムは「植物ベースのプロテイン サプリメント」や「ホエイ プロテイン サプリメント」などの候補を提供する場合があります。一方、オートコレクトにより、検索にスペルやタイプミスが含まれている場合でも、PIM は関連する結果を返します。どちらの機能も、製品の発見を迅速化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。
結論として、AI を活用した検索と発見は、PIM の重要な製品データ検索プロセスに多くの魅力的な改善をもたらします。 AIの大きな可能性を活用して PIM統合、企業はデータの精度とユーザー エクスペリエンスを向上させ、売上を増加させ、ワークフローを合理化し、動的な e コマースの世界で競争上の優位性を提供できます。
