製品データに依存する e コマース トランザクションの数を過大評価することは不可能です。オンライン ショッピングを行う顧客にとって、商品データは、仮想店舗で広告商品とやり取りする唯一の方法です。購入者が検索エンジンで商品を見つける唯一の方法です。顧客は物理的に製品を見たり触れたりすることができないため、入手可能な情報だけで購入の決定を行うことができます。その結果、製品データの強化は、先進的な顧客中心の企業にとって重要な重点分野となっています。ただし、製品情報を最高水準に最適化するには大量のデータが必要となるため、これは困難な場合があります。しかし、他の業界と同じように、 AI この問題の解決策として再び登場しました。
製品データの強化とは?
製品データ エンリッチメントとは、公開された製品情報を更新して、顧客や見込み客にとって利用可能なデータの関連性と有用性を高めるプロセスです。つまり、潜在的な購入者の意思決定をサポートするために、各製品に関する包括的なストーリーを作成するプロセスです。これはプロダクト エクスペリエンス マネジメント (PXM) とも呼ばれ、顧客が衣服や電子機器を目にすると、すぐに詳細を調べます。色、サイズ、素材は、誰かが服を買うのに必要な詳細の例です.一方、電化製品の買い物客は、バッテリーの寿命、重量、および保証を探します。多くの場合、彼らが見つけた情報の量と質によって、購入するかどうかが決まります。また、データの精度は、購入したアイテムの使用による満足度と相関します。
製品データの強化に必要な情報は、製品や業界によって異なります。一般に、製品の帰属表示を完了するには、次の情報が必要です。
- 仕様：重量、高さ、色、サイズ、生産材料などを含む
- 機能の定義: 機能、バッテリ寿命、保証情報などの属性をカバーします。
- レビューと比較: 製品の検証済みユーザーからのコメントと、その製品がその価格帯の代替製品とどのように比較されるかを示すグラフ表示
- 画像: 高解像度のインタラクティブな画像が望ましい
- ビデオ: 通常、短いビデオまたは長いビデオに製品データの表示が含まれます。
- 価格: 現在の価格と利用可能な割引とオファー
- SEO データ: メタディスクリプション、代替テキスト、フォーカスおよび関連キーワード
企業がデータベースを強化したと主張する前に、カタログ内の各製品について上記のすべての情報を入手できる必要があります。この情報を手動で更新しようとすると、一貫性のない、重複した、または不完全なデータが残る可能性があります。 PIM ソフトウェアを e コマース市場に導入したことで、製品データの強化の見通しが確かに改善されました。しかし、常に次のレベルがあります。この場合、そのレベルは AI 強化データ エンリッチメントです。
AI は製品データの強化にどのように貢献しますか?
AI が製品データの強化に関与すると、顧客と企業に良いことが起こります。顧客はより良いショッピング体験を楽しみ、製品を返品する理由が少なくなります。企業にとって、AI は時間とコストを節約するツールです。クロスセリングとアップセリングの増加により、スタッフの生産性、検索エンジンの可視性、売上を向上させる機会を提供します。
では、AI は製品データの強化プロセスをどのように推進するのでしょうか?以下に、これが発生する可能性のある 5 つの方法を示します。
製品の分類
製品の分類は、見つけやすさに不可欠です。検索エンジンや e コマース ストアを参照するときに、関連する製品を見つけるプロセスが簡素化されます。 AI は、さまざまな方法で分類プロセスに洗練を導入することで、製品データの充実に貢献します。たとえば、自然言語処理 (NLP) は、大量のテキスト、写真、グラフィックスをスキャンし、キーワードを使用して製品を適切なカテゴリに配置できます。
同様に、機械学習およびクラスタリング アルゴリズムは、ラベル付けされたデータセットとラベル付けされていないデータセットを使用して製品を分類できます。最終的に、AI は、上記の手法の 1 つ以上を使用して、大規模な製品カタログをアパレル、食品、スマートフォン、およびその他のいくつかのカテゴリに短時間で高精度に分類できます。
マッチング製品
AI は、同様の自然言語処理、機械学習、およびクラスタリング手法を使用して、同様の製品を照合できます。したがって、関連する製品の推奨を通じて、クロスセルやアップセルが容易になります。 AI ソリューションは、属性を使用して、相互に補完する製品や顕著な類似性を持つ製品を提案します。したがって、この種の製品データの強化により、企業は顧客体験を改善しながらパーソナライズを提供できます。
キーワード抽出
買い物客は、検索エンジンの結果ページで関連情報を見つけるためにキーワードが必要です。見込み客がオンラインで製品を発見するためにはキーワードが重要であるため、キーワード抽出は製品データのエンリッチメントにとって重要です。抽出されたキーワードとフレーズを使用して、メタデータ、製品の説明、または製品カテゴリを作成できます。しかし、何百メガバイトものテキストからどのようにキーワードを抽出するのでしょうか?
さて、AI にはこの問題を解決できるいくつかの手法があります。 Ecommerce ブランドは、AI をトレーニングして、NLP または ML ベースの手法を使用して重要なキーワードを見つけることができます。 Term-Frequency Inverse Document Frequency (TD-IDF) やニューラル ネットワーク ベースのモデルなどの高度な抽出方法も役立ちます。 TD-IDF は、ドキュメント全体での単語の頻度を考慮してキーワードを決定します。一方、ニューラル ネットワーク ベースのモデルは、ディープ ラーニング手法を使用してキーワードを識別します。使用される手法に関係なく、AI は、製品データを強化するためのキーワード抽出プロセスを容易にするために信頼できます。
画像とビデオからのプロパティの抽出
画像や動画は豊富なデータ ソースであり、AI は必要な情報を効率的に抽出できます。 AI はコンピューター ビジョン技術を使用して、何千もの写真やビデオを検索し、途中で製品の機能を特定できます。これには、色、サイズ、質感、および保証情報などの機能が含まれる場合があります。取得した情報を使用して、製品の説明を更新し、製品のマッチングを実行し、製品を推奨することができます。
製品説明の生成
AI を使用して製品説明の情報を抽出する代わりに、企業はタスク全体を AI に任せることができます。 チャットGPT、市場で話題を呼んでいる最近の AI ツールは、この製品データ強化の方法に最適です。 ChatGPT および同様の AI ソリューションは、必要なキーワードを使用して正確な製品説明を生成できます。 AIモデルは、当然、このタスクをうまく実行するために大規模なデータセットと広範なトレーニングを必要とします。これらの要件が満たされると、機械は最小限の人間の監督で優れた説明を作成し始めます。
要するに、製品データの強化は、最近すべての e コマース企業が実行しなければならないタスクです。市場競争力が高く、 製品データベース ビジネスのライバルに先んじるための重要なステップです。人工知能は、その優れたデータ処理技術を通じて、より良い顧客体験とより大きな市場可視性への道を加速することができます.したがって、拡大と拡大を目指す企業は、長期的な製品戦略に AI を導入することを検討する必要があります。
