Nie da się przecenić, jak wiele transakcji e-commerce zależy od danych produktowych. Dla klientów dokonujących zakupów online dane produktów to jedyny sposób na interakcję z reklamowanymi towarami w wirtualnych sklepach. To jedyny sposób, w jaki kupujący mogą odkryć produkty w wyszukiwarkach. Ponieważ klienci nie mogą fizycznie zobaczyć ani dotknąć produktów, dostępne informacje to wszystko, czego potrzebują klienci, aby podjąć decyzję o zakupie. W rezultacie wzbogacanie danych o produktach stało się kluczowym obszarem zainteresowania myślących przyszłościowo i zorientowanych na klienta firm. Może to być jednak trudne, biorąc pod uwagę tony danych niezbędnych do optymalizacji informacji o produkcie zgodnie z najwyższymi standardami. Ale podobnie jak w innych branżach, sztuczna inteligencja po raz kolejny pojawił się jako rozwiązanie tego problemu.
CZYM JEST WZBOGACANIE DANYCH PRODUKTOWYCH?
Wzbogacanie danych o produktach to proces aktualizacji opublikowanych informacji o produktach w celu zwiększenia przydatności i przydatności dostępnych danych dla klientów i potencjalnych klientów. Innymi słowy, jest to proces tworzenia kompleksowej historii dotyczącej każdego produktu, aby wesprzeć proces podejmowania decyzji przez potencjalnych nabywców. Nazywa się to również Product Experience Management (PXM) Kiedy klienci natkną się na ubranie lub urządzenie elektroniczne, od razu szukają więcej szczegółów. Kolor, rozmiar i materiał to przykłady detali, których ktoś potrzebuje, aby kupić ubrania. Z drugiej strony kupujący elektronikę będą szukać żywotności baterii, wagi i gwarancji. Najczęściej ilość i jakość znalezionych informacji decyduje o dokonaniu zakupu. Również poprawność danych koreluje z satysfakcją wynikającą z użytkowania zakupionego przedmiotu.
Informacje wymagane do wzbogacenia danych produktów różnią się w zależności od produktu i branży. Ogólnie rzecz biorąc, do ukończenia przypisania produktu wymagane są następujące informacje:
- Dane techniczne: w tym waga, wzrost, kolor, rozmiar, materiały produkcyjne itp.
- Definiowanie funkcji: Obejmuje atrybuty, takie jak możliwości, żywotność baterii, informacje o gwarancji
- Recenzje i porównania: komentarze zweryfikowanych użytkowników produktów wraz z graficzną reprezentacją porównania produktu z alternatywami w swoim przedziale cenowym
- Obrazy: najlepiej interaktywne obrazy o wysokiej rozdzielczości
- Wideo: zwykle obejmuje wyświetlanie danych produktu w krótkich lub długich filmach
- Ceny: aktualna cena oraz dostępne rabaty i oferty
- Dane SEO: metaopisy, tekst alternatywny, fokus i powiązane słowa kluczowe
Zanim firma będzie mogła twierdzić, że wzbogaciła swoją bazę danych, wszystkie powyższe informacje muszą być dostępne dla każdego produktu w jej katalogu. Próby ręcznej aktualizacji tych informacji pozostawiają miejsce na niespójne, zduplikowane lub niekompletne dane. Wprowadzenie oprogramowania PIM na rynek e-commerce z pewnością poprawiło perspektywy wzbogacenia danych produktowych. Ale zawsze jest następny poziom; w tym przypadku tym poziomem jest wzbogacanie danych za pomocą sztucznej inteligencji.
W JAKI SPOSÓB AI PRZYCZYNIA SIĘ DO WZBOGACANIA DANYCH PRODUKTOWYCH?
Dobre rzeczy dzieją się dla klientów i firm, gdy sztuczna inteligencja jest zaangażowana we wzbogacanie danych o produktach. Klienci cieszą się lepszymi doświadczeniami zakupowymi i mają mniej powodów do zwracania produktów. Dla firm sztuczna inteligencja to narzędzie oszczędzające czas i koszty. Oferuje możliwości zwiększenia produktywności personelu, widoczności w wyszukiwarkach i sprzedaży poprzez zwiększenie sprzedaży krzyżowej i dodatkowej.
Jak dokładnie sztuczna inteligencja napędza proces wzbogacania danych o produktach? Poniżej znajduje się pięć sposobów, w jakie może się to zdarzyć:
KLASYFIKACJA PRODUKTÓW
Kategoryzacja produktów jest niezbędna do znalezienia. Upraszcza proces znajdowania odpowiednich produktów podczas przeglądania wyszukiwarek i sklepów e-commerce. Sztuczna inteligencja przyczynia się do wzbogacania danych o produktach, wprowadzając wyrafinowanie do procesu kategoryzacji na wiele sposobów. Na przykład przetwarzanie języka naturalnego (NLP) może skanować duże ilości tekstu, zdjęć i grafiki oraz używać słów kluczowych do umieszczania produktów we właściwych kategoriach.
Podobnie algorytmy uczenia maszynowego i grupowania mogą kategoryzować produkty przy użyciu zestawów danych oznaczonych i nieoznaczonych. Ostatecznie sztuczna inteligencja może podzielić duże katalogi produktów na odzież, żywność, smartfony i kilka innych kategorii w krótkim czasie iz dużą dokładnością, korzystając z jednej lub więcej z powyższych technik.
PASUJĄCE PRODUKTY
Sztuczna inteligencja może wykorzystywać podobne techniki przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego i grupowania, aby dopasować podobne produkty. Dzięki odpowiednim rekomendacjom produktowym łatwiej jest sprzedawać krzyżowo i drożej. Rozwiązanie AI wykorzystuje atrybuty do sugerowania produktów, które się uzupełniają lub mają uderzające podobieństwa. Tak więc dzięki tego rodzaju wzbogacaniu danych o produktach firmy mogą oferować personalizację, jednocześnie poprawiając obsługę klienta.
EKSTRAKCJA SŁÓW KLUCZOWYCH
Kupujący potrzebują słów kluczowych, aby znaleźć odpowiednie informacje na stronach wyników wyszukiwania. Ponieważ słowa kluczowe mają kluczowe znaczenie dla potencjalnych klientów odkrywających produkty online, wyodrębnianie słów kluczowych jest ważne dla wzbogacenia danych o produktach. Wyodrębnione słowa kluczowe i frazy można wykorzystać do budowy metadanych, opisów produktów lub kategorii produktów. Ale jak wyodrębnić słowa kluczowe z setek megabajtów tekstu?
Cóż, AI ma kilka technik, które mogą rozwiązać ten problem. Marki Ecommerce mogą szkolić swoją sztuczną inteligencję, aby używała technik opartych na NLP lub ML w celu znajdowania ważnych słów kluczowych. Przydatne mogą być również zaawansowane metody ekstrakcji, takie jak Term-Frequency Inverse Document Frequency (TD-IDF) i modele oparte na sieciach neuronowych. TD-IDF określa słowa kluczowe, biorąc pod uwagę częstotliwość występowania słowa w całym dokumencie. Z drugiej strony modele oparte na sieciach neuronowych wykorzystują metody głębokiego uczenia się do identyfikacji słów kluczowych. Niezależnie od zastosowanej techniki, można zaufać sztucznej inteligencji, która ułatwi proces ekstrakcji słów kluczowych w celu wzbogacenia danych produktowych.
EKSTRAKCJA WŁAŚCIWOŚCI Z OBRAZÓW I WIDEO
Obrazy i filmy są bogatym źródłem danych, a sztuczna inteligencja może skutecznie wydobywać niezbędne informacje. Wykorzystując komputerowe techniki wizyjne, sztuczna inteligencja może przeszukiwać tysiące zdjęć i filmów, identyfikując po drodze cechy produktu. Może to obejmować takie cechy, jak kolor, rozmiar, tekstura i informacje o gwarancji. Uzyskane informacje można następnie wykorzystać do aktualizacji opisów produktów, dopasowywania produktów i formułowania rekomendacji produktów.
GENEROWANIE OPISÓW PRODUKTÓW
Zamiast wykorzystywać sztuczną inteligencję do wydobywania informacji do opisów produktów, Twoja firma może powierzyć całe zadanie sztucznej inteligencji. ChatGPT, najnowsze narzędzie AI, które robi furorę na rynku, będzie idealne do tej metody wzbogacania danych produktowych. ChatGPT i podobne rozwiązania AI mogą generować dokładne opisy produktów z niezbędnymi słowami kluczowymi. Model AI naturalnie wymaga dużych zbiorów danych i intensywnego szkolenia, aby dobrze wykonać to zadanie. Po spełnieniu tych wymagań maszyna zaczyna tworzyć doskonałe opisy przy minimalnym nadzorze człowieka.
Krótko mówiąc, wzbogacanie danych produktowych to zadanie, które musi wykonać każda firma e-commerce. Na rynku panuje duża konkurencyjność i wzbogacenie baza produktów jest ważnym krokiem, aby wyprzedzić rywali biznesowych. Sztuczna inteligencja może przyspieszyć drogę do lepszych doświadczeń klientów i większej widoczności rynku dzięki niezwykłym technikom przetwarzania danych. Dlatego firmy, które chcą się rozwijać i skalować, powinny rozważyć wprowadzenie sztucznej inteligencji do swoich długoterminowych strategii produktowych.
