É impossível superestimar quantas transações de comércio eletrônico dependem dos dados do produto. Para clientes que compram online, os dados do produto são a única forma de interagir com os produtos anunciados nas lojas virtuais. É a única forma de os compradores descobrirem produtos nos motores de busca. Como eles não podem ver ou tocar fisicamente nos produtos, as informações disponíveis são tudo o que os clientes precisam para informar suas decisões de compra. Como resultado, o enriquecimento de dados de produtos tornou-se uma área-chave de foco para empresas com visão de futuro e centradas no cliente. No entanto, pode ser difícil, dadas as toneladas de dados envolvidos na otimização das informações do produto com o mais alto padrão. Mas, assim como em outras indústrias, IA mais uma vez surgiu como solução para este problema.
O QUE É O ENRIQUECIMENTO DE DADOS DO PRODUTO?
O enriquecimento de dados do produto é o processo de atualização das informações publicadas do produto para aumentar a relevância e a utilidade dos dados disponíveis para clientes e possíveis clientes. Em outras palavras, é o processo de criar uma história abrangente em torno de cada produto para apoiar a tomada de decisão de potenciais compradores. Isso também é chamado de Product Experience Management (PXM) Quando o cliente se depara com uma peça de roupa ou aparelho eletrônico, ele imediatamente procura por mais detalhes. Cor, tamanho e material são exemplos de detalhes que alguém precisa para comprar roupas. Por outro lado, o comprador de eletrônicos procurará duração da bateria, peso e garantia. Na maioria das vezes, a quantidade e a qualidade das informações que eles encontram determinam se uma compra é feita. Além disso, a precisão dos dados se correlaciona com a satisfação resultante do uso do item adquirido.
As informações necessárias para enriquecimento de dados do produto variam de acordo com o produto e o setor. Em geral, as seguintes informações são necessárias para concluir a atribuição do produto:
- Especificações: Incluindo peso, altura, cor, tamanho, materiais de produção, etc.
- Características definidoras: Abrange atributos como capacidades, duração da bateria, informações de garantia
- Avaliações e comparações: comentários de usuários verificados dos produtos, juntamente com a representação gráfica de como o produto se compara a alternativas em sua faixa de preço
- Imagens: De preferência imagens interativas de alta resolução
- Vídeos: geralmente inclui a exibição de dados do produto em vídeos curtos ou longos
- Preços: preço atual e descontos e ofertas disponíveis
- Dados de SEO: meta descrições, texto alternativo, foco e palavras-chave relacionadas
Antes que uma empresa possa alegar ter enriquecido seu banco de dados, todas as informações acima devem estar disponíveis para cada produto em seu catálogo. Tentativas de atualizar manualmente essas informações deixam espaço para dados inconsistentes, duplicados ou incompletos. A introdução do software PIM no mercado de comércio eletrônico certamente melhorou as perspectivas de enriquecimento de dados do produto. Mas sempre há um próximo nível; nesse caso, esse nível é o enriquecimento de dados enriquecido por IA.
COMO A IA CONTRIBUI PARA O ENRIQUECIMENTO DE DADOS DO PRODUTO?
Coisas boas acontecem para clientes e empresas quando a IA está envolvida no enriquecimento de dados do produto. Os clientes desfrutam de melhores experiências de compra e têm menos motivos para devolver produtos. Para as empresas, a IA é uma ferramenta de economia de tempo e custos. Ele oferece oportunidades para aumentar a produtividade da equipe, a visibilidade do mecanismo de pesquisa e as vendas por meio do aumento das vendas cruzadas e adicionais.
Então, como exatamente a IA conduz o processo de enriquecimento de dados do produto? Abaixo estão cinco maneiras pelas quais isso pode acontecer:
CLASSIFICAÇÃO DOS PRODUTOS
A categorização do produto é essencial para a localização. Simplifica o processo de encontrar produtos relevantes ao navegar em mecanismos de pesquisa e lojas de comércio eletrônico. A IA contribui para o enriquecimento dos dados do produto, introduzindo sofisticação no processo de categorização de várias maneiras. Por exemplo, o Processamento de Linguagem Natural (NLP) pode digitalizar grandes quantidades de texto, fotos e gráficos e usar palavras-chave para colocar os produtos nas categorias certas.
Da mesma forma, os algoritmos de aprendizado de máquina e agrupamento podem categorizar produtos usando conjuntos de dados rotulados e não rotulados. Por fim, a IA pode dividir grandes catálogos de produtos em vestuário, alimentos, smartphones e várias outras categorias em um curto período de tempo e com alta precisão usando uma ou mais das técnicas acima.
PRODUTOS CORRESPONDENTES
A IA pode usar técnicas semelhantes de processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e agrupamento para combinar produtos semelhantes. Portanto, torna-se mais fácil fazer cross-sell e upsell por meio de recomendações de produtos relevantes. A solução de IA usa atributos para sugerir produtos que se complementam ou possuem semelhanças marcantes. Assim, com esse tipo de enriquecimento de dados do produto, as empresas podem oferecer personalização enquanto melhoram a experiência do cliente.
EXTRAÇÃO DE PALAVRAS-CHAVE
Os compradores precisam de palavras-chave para encontrar informações relevantes nas páginas de resultados do mecanismo de pesquisa. Como as palavras-chave são cruciais para os clientes em potencial que descobrem produtos on-line, a extração de palavras-chave é importante para o enriquecimento dos dados do produto. As palavras-chave e frases extraídas podem ser usadas para criar metadados, descrições de produtos ou categorias de produtos. Mas como você extrai palavras-chave de centenas de megabytes de texto?
Bem, a IA tem várias técnicas que podem resolver esse problema. As marcas Ecommerce podem treinar sua IA para usar técnicas baseadas em NLP ou ML para encontrar palavras-chave importantes. Métodos avançados de extração, como Term-Frequency Inverse Document Frequency (TD-IDF) e modelos baseados em rede neural também podem ser úteis. O TD-IDF determina palavras-chave considerando a frequência de uma palavra em todo o documento. Por outro lado, modelos baseados em redes neurais usam métodos de aprendizado profundo para identificar palavras-chave. Independentemente da técnica usada, a IA pode ser confiável para facilitar o processo de extração de palavras-chave para enriquecimento de dados do produto.
EXTRAÇÃO DE PROPRIEDADES DE IMAGENS E VÍDEOS
Imagens e vídeos são fontes ricas de dados e a IA pode extrair com eficiência as informações necessárias. Usando técnicas de visão computacional, a IA pode pesquisar milhares de fotos e vídeos, identificando os recursos do produto ao longo do caminho. Isso pode incluir recursos como cor, tamanho, textura e informações de garantia. As informações obtidas podem ser usadas para atualizar as descrições do produto, realizar a correspondência do produto e fazer recomendações de produtos.
GERAÇÃO DE DESCRIÇÕES DE PRODUTOS
Em vez de usar IA para extrair informações para descrições de produtos, sua empresa pode confiar toda a tarefa à IA. ChatGPT, a recente ferramenta de IA que está criando um burburinho no mercado, será perfeita para esse método de enriquecimento de dados do produto. O ChatGPT e soluções semelhantes de IA podem gerar descrições precisas de produtos com as palavras-chave necessárias. O modelo de IA requer naturalmente grandes conjuntos de dados e treinamento extensivo para executar bem essa tarefa. Uma vez atendidos esses requisitos, a máquina começa a produzir descrições excelentes com o mínimo de supervisão humana.
Em suma, o enriquecimento de dados do produto é uma tarefa que toda empresa de comércio eletrônico deve realizar nos dias de hoje. Há alta competitividade no mercado e enriquecendo o banco de dados do produto é um passo importante para ficar à frente dos rivais de negócios. A inteligência artificial pode acelerar o caminho para melhores experiências do cliente e maior visibilidade do mercado por meio de suas notáveis técnicas de processamento de dados. Portanto, as empresas que desejam expandir e escalar devem considerar a introdução da IA em suas estratégias de produtos de longo prazo.
