Sztuczna inteligencja (sztuczna inteligencja) zrewolucjonizowało sposób, w jaki firmy zarządzają danymi swoich produktów. Jednym z obszarów, na który sztuczna inteligencja wywarła znaczący wpływ, jest kategoryzacja produktów w ramach zarządzania informacjami o produkcie (PIM)-oprogramowanie. Według raportu Markets and Markets wielkość rynku PIM ma wzrosnąć z 7,0 mld USD w 2020 r. do 16,0 mld USD w 2025 r. przy skumulowanej rocznej stopie wzrostu (CAGR) na poziomie 17,31 TP185T. Rosnące zapotrzebowanie na wydajne i dokładne zarządzanie danymi produktów jest w dużej mierze motorem tego wzrostu. Dzięki integracji sztucznej inteligencji w PIM oprogramowanie odblokowało ogromne możliwości, w tym możliwość kategoryzowania produktów w sposób znacznie wzbogacający doświadczenie klienta.
CZYM JEST KATEGORYZACJA PRODUKTÓW?
Kategoryzacja produktów to proces organizowania i klasyfikowania produktów w kategorie na podstawie określonych cech, takich jak rozmiar, kolor, materiał i cena. Dobrze zaprojektowany system kategoryzacji poprawia dokładność, spójność i kompletność danych produktów i jest koniecznością dla każdego sklepu e-commerce. Bez struktury kategorii produktów, która prowadzi kupujących online, klienci mogą łatwo zgubić się w witrynie e-commerce. Jednak właściwa kategoryzacja ułatwia klientom znalezienie potrzebnych im produktów, jednocześnie maksymalizując ich doświadczenie zakupowe.
Kategoryzacja produktów to ważny proces, który przynosi korzyści zarówno firmom, jak i klientom. Umożliwia markom wydajniejsze zarządzanie dużymi ilościami danych produktów. Na przykład sklep e-commerce może oferować szeroką gamę produktów, takich jak odzież, elektronika i meble. Aby łatwo wyszukiwać, edytować i aktualizować dane produktów, taki sklep powinien ustalić wiarygodną taksonomię produktów, a następnie przejść do kategoryzacji produktów na podstawie ich cech. Niezastosowanie się do tego spowoduje niedokładne dane i niespójną reprezentację produktów we wszystkich kanałach sprzedaży. Wręcz przeciwnie, wydajna kategoryzacja prowadzi do lepszych doświadczeń klientów, lepszej widoczności produktów i lepszej dokładności danych produktów.
W JAKI SPOSÓB AI MOŻE POPRAWIĆ KATEGORYZACJĘ PRODUKTÓW W PIM?
Teraz, gdy znaczenie kategoryzacji produktów jest jasno określone, przyjrzyjmy się roli sztucznej inteligencji w tej kluczowej funkcji PIM. Bez udziału sztucznej inteligencji i jej podzbiorów PIM może skutecznie kategoryzować produkty. Ale oczywiście sztuczna inteligencja sprawia, że wszystko jest lepsze, szybsze i dokładniejsze. Dlatego firmy dysponujące dużymi danymi produktowymi powinny rozważyć wdrożenie PIM opartego na sztucznej inteligencji w swojej długoterminowej strategii produktowej. AI usprawnia proces kategoryzacji produktów na kilka sposobów. Oto pięć takich sposobów:
AUTOMATYCZNE WZBOGACANIE DANYCH
Sztuczna inteligencja może poprawić kategoryzację produktów w oprogramowaniu PIM poprzez automatyzację wzbogacanie danych. Sztuczna inteligencja dysponuje solidnymi algorytmami i technikami, które pozwalają jej automatycznie wzbogacać dane produktowe. Na przykład za pomocą przetwarzania języka naturalnego sztuczna inteligencja może automatycznie wyodrębniać cechy produktów ze źródeł danych, takich jak opisy produktów i obrazy, oraz dodawać je do pól danych produktów. Gwarantuje to, że wszystkie istotne cechy produktu zostaną uchwycone i uwzględnione w procesie kategoryzacji.
Ponadto sztuczna inteligencja może normalizować wartości atrybutów, aby zapewnić spójność w różnych kategoriach produktów. Na przykład sztuczna inteligencja może rozpoznać, że „szary” i „szary” to ten sam kolor i znormalizować je do jednej wartości atrybutu. Ponadto sztuczna inteligencja może automatycznie aktualizować dane produktu na podstawie atrybutów produktu lub zmian w taksonomii. Dzięki temu dane produktów są zawsze aktualne i dokładne. Jeśli
w rezultacie zmniejsza się potrzeba wkładu ludzkiego, umożliwiając proces zarządzania danymi produktu.
BARDZIEJ DOKŁADNE DANE PRODUKTU
Niekompletne, niedokładne i zduplikowane informacje to formy brudnych danych, które mogą zaszkodzić taksonomii i kategoryzacji produktów. Podczas korzystania z metod ręcznych brudne dane mogą zakłócić proces kategoryzacji. Sztuczna inteligencja jednak temu zaprzecza, zapewniając większą dokładność danych. Ważnym sposobem, w jaki sztuczna inteligencja zapewnia dokładność danych, jest automatyczne wprowadzanie danych. Po wyodrębnieniu atrybutów produktu z różnych źródeł, Ai może automatycznie wypełnić pola danych w oprogramowaniu PIM. Eliminuje to konieczność ręcznego wprowadzania danych, które jest podatne na błędy.
Ponadto sztuczna inteligencja może skanować tony danych produktów, wykrywać brakujące lub zduplikowane atrybuty i natychmiast monitować użytkowników końcowych o aktualizację informacji. Ponadto funkcje sztucznej inteligencji, takie jak automatyczna kategoryzacja i normalizacja atrybutów, mogą znacznie poprawić dokładność danych o produktach, czyniąc z PIM zasilany sztuczną inteligencją ogromny atut dla marek e-commerce.
SZYBSZA KLASYFIKACJA
Studium przypadku firmy Unilever wykazało, że wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji kategoryzacji produktów skróciło czas potrzebny do sklasyfikowania za pomocą 97%. Wspomagany sztuczną inteligencją model PIM pomaga firmom zaoszczędzić czas, który w innym przypadku byłby poświęcany na powtarzalne i ręczne zadania, umożliwiając markom przetwarzanie większej ilości danych produktów na raz i poprawiając produktywność w innych obszarach. Jest to możliwe dzięki solidnej funkcjonalności sztucznej inteligencji, która pozwala przetwarzać i wykonywać wiele zadań jednocześnie. Ponadto algorytmy uczenia maszynowego mogą uczyć się na podstawie wcześniejszych decyzji dotyczących klasyfikacji i poprawiać dokładność i szybkość przyszłych klasyfikacji. Dlatego przy znacznej ilości danych marki mogą czerpać korzyści z szybkości przy zachowaniu wydajności, która pozwala im w najlepszy możliwy sposób kategoryzować produkty.
TAKSONOMIA DYNAMICZNA
Wiele marek korzysta ze statycznego systemu taksonomii, w którym predefiniowana struktura i kategorie pozostają niezmienione. Chociaż taka taksonomia jest łatwiejsza w utrzymaniu, stwarza problemy, gdy firma próbuje wprowadzić nowe, które nie pasują łatwo do istniejących kategorii. Na przykład sklep elektroniczny może mieć taksonomię opartą na kategoriach, takich jak laptopy, smartfony i smartwatche. Jeśli taka marka doda do swojej oferty inteligentne głośniki, kategoryzowanie nowego nabytku staje się problematyczne.
Dlatego istnieje potrzeba dynamicznej taksonomii, w której nowe kategorie są tworzone po wykryciu nowych atrybutów. Sztuczna inteligencja może pomóc we wdrożeniu dynamicznego systemu taksonomii przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego, które mogą automatycznie tworzyć nowe atrybuty, które są spójne z istniejącą strukturą. Umożliwia to firmom lepsze zarządzanie informacjami o produktach, poprawiając w ten sposób wyszukiwanie produktów.
BOGATSZE DOŚWIADCZENIE KLIENTA
Udoskonalając proces kategoryzacji produktów w oprogramowaniu PIM, sztuczna inteligencja ostatecznie poprawia jakość obsługi klienta. Dzięki lepszej kategoryzacji produktów klienci z łatwością znajdą produkty, których potrzebują, zwiększając zadowolenie klientów i poprawiając sprzedaż. Sztuczna inteligencja może również sugerować inne produkty, którymi klient może być zainteresowany na podstawie jego historii przeglądania i zachowań. Stwarza to bardzo potrzebne poczucie personalizacji, które zawsze zachwyca klientów.
Podsumowując, kategoryzacja produktów jest kluczowym procesem PIMoprogramowanie, które pomaga firmom wydajniej zarządzać danymi produktów. Sztuczna inteligencja może znacznie usprawnić ten proces, poprawiając dokładność danych, zwiększając wydajność i zapewniając lepszą obsługę klienta. Oparte na sztucznej inteligencji oprogramowanie PIM umożliwia firmom uzyskanie przewagi konkurencyjnej poprzez dostarczanie klientom przez cały czas dokładnych i istotnych informacji o produkcie.
