Para acompanhar o ritmo das práticas modernas de comércio eletrônico, as empresas devem fornecer consistentemente informações precisas sobre os produtos em uma variedade de canais de marketing e vendas para poder competir. Gerenciamento de informações do produto (PIM) os sistemas são projetados para atingir esse objetivo, centralizando e distribuindo perfeitamente os dados dos produtos em sites e mercados de comércio eletrônico. A recuperação eficiente de dados de produtos é crítica para a funcionalidade dos sistemas PIM, especialmente devido às suas estruturas de dados complexas e grande composição de dados. No entanto, a integração da inteligência artificial oferece às empresas uma solução para esse problema através da IA pesquisa e descoberta acionadas. Ao utilizar várias técnicas e algoritmos, a IA pode simplificar o processo e aumentar a eficácia com que os usuários extraem dados de produtos de seu PIM, liberando todo o potencial deste poderoso software.
QUAL É A IMPORTÂNCIA DE UMA COLETA DE DADOS DO PRODUTO EFICIENTE?
A recuperação de dados do produto é o processo de acesso e recuperação de informações relevantes e precisas do produto do repositório centralizado do PIM. Inclui pesquisar, filtrar e recuperar dados de produtos usando atributos de produtos – como nomes, descrições ou imagens – categorias ou outros sistemas de classificação usados na taxonomia de dados. A recuperação eficiente dos dados do produto é um aspecto crítico do gerenciamento de informações do produto, pois garante a disponibilidade constante de dados precisos do produto nos vários pontos de contato de marketing e vendas. Usando sistemas de recuperação confiáveis, como pesquisa e descoberta com tecnologia AI, o PIM é capaz de atender às necessidades dos clientes, equipes de marketing e vendas e outras partes interessadas no negócio de comércio eletrônico.
A recuperação eficiente dos dados do produto é importante por vários motivos. Eles contém:
PRECISÃO
A recuperação precisa dos dados do produto equivale a distribuição de dados do produto. Portanto, uma recuperação eficiente de dados garante que as empresas divulguem apenas informações corretas e úteis, minimizando a incidência de especificações desatualizadas de produtos ou informações de preços, que podem impactar negativamente a marca.
COERÊNCIA
Ecommerce As empresas que vendem seus produtos e serviços em várias plataformas devem se esforçar para manter experiências perfeitas simplificando os dados do produto. Um sistema de pesquisa eficaz garante consistência em todos os canais, mantém a reputação da marca e melhora a confiança do cliente.
ESCALABILIDADE
À medida que sua marca se expande para novos territórios e mercados, a quantidade de dados do produto a processar aumentará. Isso também aumenta o risco de erros devido ao gerenciamento inadequado de dados. Isso requer o uso de métodos de pesquisa e descoberta baseados em IA para recuperar dados do produto. As empresas podem escalar suas operações usando esses métodos eficientes sem comprometer a qualidade ou precisão dos dados.
EXPERIÊNCIA DE USUÁRIO
Velocidade e facilidade de uso são fatores cruciais para experiências positivas do usuário. Relatórios da Forrester Research mostram que 45% de compradores online abandonarão uma compra se não encontrarem rapidamente as informações de que precisam. Ao simplificar o processo de acesso aos dados do produto, sua empresa pode garantir uma experiência de usuário envolvente para cada cliente que interage com seu site.
COMO A PESQUISA E A DESCOBERTA COM IA CONTRIBUEM PARA A BUSCA DE DADOS DO PRODUTO EFICIENTE?
A pesquisa e descoberta com IA é o uso de técnicas de inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina para aprimorar os recursos de pesquisa do software PIM. A tecnologia avançada permite que os usuários do PIM pesquisem grandes conjuntos de dados e recuperem com precisão as informações relevantes do produto. É uma atualização dos métodos de pesquisa tradicionais que melhora a descoberta de produtos por meio do uso de algoritmos complexos e robustos que analisam e interpretam rapidamente os dados do produto, tornando o processo de recuperação de dados do produto quase instantâneo.
O uso de pesquisa e descoberta com tecnologia AI melhora muito a precisão da pesquisa. Isso acontece porque a IA pode entender a intenção por trás das consultas e compará-las com gigabytes de nomes de produtos, atributos e metadados. Isso permite que o sistema PIM vá além das pesquisas manuais de palavras-chave, que geralmente são prejudicadas por usabilidade limitada e resultados incorretos. Além disso, a integração da IA no PIM pode permitir a análise dos dados do cliente e contribuir para resultados de pesquisa personalizados.
Existem várias maneiras pelas quais a pesquisa e a descoberta de IA melhoram a recuperação do produto. Aqui estão cinco das maneiras mais eficientes:
PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
O processamento de linguagem natural (NLP) é um subconjunto da tecnologia de IA que permite que os computadores entendam a linguagem humana. A integração do NLP no PIM traz inúmeros benefícios, incluindo um sistema de recuperação de dados de produto mais eficiente. Os algoritmos de PNL podem analisar as consultas que as pessoas inserem para identificar os principais componentes, como especificações ou recursos do produto. O resultado dessa análise é processado em relação aos dados de texto nas informações do produto para encontrar a correspondência mais precisa, após o que o resultado da pesquisa é apresentado ao usuário.
O NLP também oferece recursos adicionais que fortalecem o caso de pesquisa e descoberta com tecnologia de IA. Ele oferece suporte multilíngue, permitindo que as empresas recuperem dados de produtos em vários idiomas. Esse recurso é especialmente importante para a escalabilidade de um negócio de comércio eletrônico, e expandir o mercado geralmente significa atrair clientes que falam idiomas diferentes. A PNL também fornece compreensão semântica, permitindo identificar sinônimos, frases e variações sutis de linguagem, como inglês britânico e americano.
APRENDIZADO DE MÁQUINA
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender com dados históricos e usar esses insights para melhorar com o tempo. No contexto da recuperação de dados do produto, o aprendizado de máquina significa que a pesquisa e a descoberta com tecnologia AI podem fornecer resultados de pesquisa mais relevantes e precisos, analisando as preferências e o comportamento do usuário. Por exemplo, o aprendizado de máquina pode identificar os produtos mais pesquisados, clicados ou comprados e ajustar a classificação de pesquisa de acordo.
Os recursos de aprendizado da IA podem ser aplicados mais de perto para fornecer recomendações personalizadas com base em informações como histórico de compras e comportamento de navegação. Os algoritmos de ML também podem atualizar automaticamente as informações do produto para que as pesquisas subsequentes retornem informações atualizadas. Por meio de melhoria contínua, automação e adaptabilidade, o aprendizado de máquina pode garantir que a função de recuperação de dados do produto PIM funcione em um nível máximo.
PESQUISA BASEADA EM VISUAL
A pesquisa visual é uma tecnologia de nível superior que permite às empresas ir além das pesquisas baseadas em texto para localizar e recuperar dados de produtos usando dicas visuais. Esse recurso de pesquisa e descoberta com inteligência artificial é particularmente útil na indústria de moda e design de interiores, pois a decisão de compra do cliente depende muito da aparência dos produtos. A pesquisa visual combina reconhecimento de imagem e algoritmos de aprendizado profundo para colher seus benefícios.
O reconhecimento de imagem avançado analisa e interpreta padrões, formas, cores e outros recursos relevantes do produto capturados na imagem. Algoritmos de aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais, também são úteis para extrair os principais recursos das imagens. Em seguida, os recursos e especificações extraídos do produto podem ser vinculados aos dados do produto no repositório para fornecer resultados de pesquisa precisos. Permitir que os clientes pesquisem usando imagens é útil e pode trazer satisfação e melhorar a experiência do usuário.
MARCAÇÃO AUTOMÁTICA DE DADOS
A capacidade aprimorada da inteligência artificial de categorizar e organizar com eficiência os dados do produto por meio da marcação automática com palavras-chave e atributos relevantes também melhora significativamente a recuperação de dados do produto. Por exemplo, um produto chamado "Vestido de jantar vermelho feminino" pode ser marcado automaticamente com palavras-chave como "Roupas femininas", "Vestido de jantar" e "Vermelho". Portanto, quando os usuários tentam recuperar produtos com base em uma das tags, o PIM responde mais rapidamente e os resultados da pesquisa são mais relevantes.
SUGESTÃO AUTOMÁTICA E CORREÇÃO AUTOMÁTICA
Outra contribuição da pesquisa e descoberta com tecnologia de IA para recuperar dados de produtos no PIM são os recursos avançados de autossugestão e autocorreção. Por um lado, a sugestão automática fornece sugestões em tempo real aos usuários enquanto eles digitam suas consultas. Por exemplo, o sistema pode fornecer sugestões como “suplementos de proteína à base de plantas” e “suplementos de proteína de soro de leite” quando os usuários inserem consultas de pesquisa como “suplementos de proteína” ou “pós de proteína”. Por outro lado, a correção automática garante que o PIM retorne resultados relevantes, mesmo que as pesquisas contenham erros ortográficos e tipográficos. Ambos os recursos melhoram a descoberta mais rápida de produtos e aprimoram as experiências do usuário.
Em conclusão, a pesquisa e a descoberta com tecnologia AI oferecem muitas melhorias interessantes para o importante processo de recuperação de dados de produtos do PIM. Aproveitando o enorme potencial das IAs Integração PIM, as empresas podem melhorar a precisão dos dados e a experiência do usuário, aumentar as vendas, simplificar os fluxos de trabalho e fornecer uma vantagem competitiva no mundo dinâmico do comércio eletrônico.
