Modern e-ticaret uygulamalarının hızına ayak uydurmak için şirketlerin rekabet edebilmek amacıyla pazarlama ve satış kanallarında tutarlı bir şekilde doğru ürün bilgileri sunması gerekir. Ürün Bilgi Yönetimi (PIM)-systemen zijn ontworpen om aan dat doel te voldoen door productgegevens naadloos te centraliseren en te verspreiden over ecommerce websites en marktplaatsen. Efficiënt ophalen van productgegevens is van cruciaal belang voor de functionaliteit van PIM-systemen, met name vanwege hun complexe gegevensstructuren en grote gegevenssamenstelling. Integratie van kunstmatige intelligentie biedt bedrijven echter een oplossing voor dat probleem door middel van door AI aangedreven zoeken en ontdekken. Door gebruik te maken van de verschillende technieken en algoritmen, kan AI het proces vereenvoudigen en de effectiviteit verhogen waarmee gebruikers productgegevens uit hun PIM halen, waardoor het volledige potentieel van deze krachtige software wordt ontsloten.
ETKİLİ ÜRÜN VERİLERİ TOPLAMANIN ÖNEMİ NEDİR?
Ürün verisi alma, PIM'nin merkezi deposundan ilgili ve doğru ürün bilgilerine erişme ve bunları alma işlemidir. Adlar, açıklamalar veya resimler gibi ürün özelliklerini, kategorileri veya veri taksonomisinde kullanılan diğer sınıflandırma sistemlerini kullanarak ürün verilerinin aranmasını, filtrelenmesini ve alınmasını içerir. Ürün verilerinin verimli bir şekilde alınması, çeşitli pazarlama ve satış temas noktalarında doğru ürün verilerinin sürekli kullanılabilirliğini sağladığından, ürün bilgileri yönetiminin kritik bir yönüdür. Yapay zeka destekli arama ve keşif gibi güvenilir erişim sistemlerini kullanan PIM, müşterilerin, pazarlama ve satış ekiplerinin ve e-ticaret işindeki diğer paydaşların ihtiyaçlarını karşılayabilir.
Ürün verilerinin verimli bir şekilde alınması birkaç nedenden dolayı önemlidir. İçerdikleri:
KESİNLİK
Doğru ürün verisi alımı, doğru sonuçla eşittir ürün verileri sendikasyonu. Bu nedenle, verimli veri alma, şirketlerin yalnızca doğru ve yararlı bilgileri yaymasını sağlayarak, markayı olumsuz etkileyebilecek güncel olmayan ürün spesifikasyonları veya fiyatlandırma bilgilerinin görülme sıklığını en aza indirir.
TUTARLILIK
Ecommerce Ürünlerini ve hizmetlerini birden çok platformda satan şirketler, ürün verilerini kolaylaştırarak sorunsuz deneyimleri sürdürmeye çalışmalıdır. Etkili bir arama sistemi, tüm kanallarda tutarlılık sağlar, marka itibarını korur ve müşteri güvenini artırır.
ÖLÇEKLENEBİLİRLİK
Markanız yeni bölgelere ve pazarlara açıldıkça işlenecek ürün verisi miktarı artacaktır. Bu aynı zamanda kötü veri yönetimi nedeniyle hata riskini de artırır. Bu, ürün verilerini almak için yapay zeka destekli arama ve keşif yöntemlerinin kullanılmasını gerektirir. Şirketler, veri kalitesinden veya doğruluğundan ödün vermeden bu tür verimli yöntemleri kullanarak operasyonlarını ölçeklendirebilir.
KULLANICI DENEYİMİ
Hız ve kullanım kolaylığı, olumlu kullanıcı deneyimleri için çok önemli faktörlerdir. Forrester Research'ün raporları, çevrimiçi alışveriş yapan 45%'nin ihtiyaç duydukları bilgileri hızlı bir şekilde bulamazlarsa satın alma işleminden vazgeçeceğini gösteriyor. Şirketiniz, ürün verilerine erişim sürecini basitleştirerek, sitenizle etkileşime giren her müşteri için ilgi çekici bir kullanıcı deneyimi sağlayabilir.
Yapay zeka destekli ARAMA VE KEŞİF, VERİMLİ ÜRÜN VERİLERİ ALMAYA NASIL KATKI SAĞLAR?
Yapay zeka destekli arama ve keşif, PIM yazılımının arama yeteneklerini geliştirmek için yapay zeka tekniklerinin ve makine öğrenimi algoritmalarının kullanılmasıdır. Gelişmiş teknoloji, PIM kullanıcılarının büyük veri kümelerini aramasına ve ilgili ürün bilgilerini doğru bir şekilde almasına olanak tanır. Ürün verilerini hızlı bir şekilde analiz eden ve yorumlayan karmaşık ve sağlam algoritmalar kullanarak ürün keşfini iyileştiren ve ürün verilerini alma sürecini neredeyse anında gerçekleştiren geleneksel arama yöntemlerinden bir yükseltmedir.
Yapay zeka destekli arama ve bulmayı kullanmak, arama doğruluğunu büyük ölçüde artırır. Bunun nedeni, yapay zekanın sorguların ardındaki amacı anlayabilmesi ve bunları gigabaytlarca ürün adı, öznitelik ve meta veriyle karşılaştırabilmesidir. Bu, PIM sisteminin, genellikle sınırlı kullanılabilirlik ve yanlış sonuçlarla boğuşan manuel anahtar kelime aramalarının ötesine geçmesini sağlar. Ayrıca, yapay zekanın PIM'ye entegrasyonu, müşteri verilerinin analiz edilmesini sağlayabilir ve kişiselleştirilmiş arama sonuçlarına katkıda bulunabilir.
Yapay zeka arama ve keşfinin ürün erişimini iyileştirmesinin birkaç yolu vardır. İşte en etkili yollardan beşi:
DOĞAL DİL İŞLEME
Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlamasını sağlayan yapay zeka teknolojisinin bir alt kümesidir. NLP'yi PIM'ye entegre etmenin, daha verimli bir ürün verisi alma sistemi de dahil olmak üzere çok sayıda faydası vardır. NLP algoritmaları, insanların ürün özellikleri veya özellikleri gibi temel bileşenleri belirlemek için girdiği sorguları analiz edebilir. Bu analizin sonucu, en doğru eşleşmeyi bulmak için ürün bilgisindeki metin verileriyle işlenir ve ardından arama sonucu kullanıcıya sunulur.
NLP ayrıca yapay zeka destekli arama ve keşif durumunu güçlendiren ek özellikler de sunar. Şirketlerin ürün verilerini birden çok dilde almasını sağlayan çok dilli destek sunar. Bu özellik, bir e-ticaret işinin ölçeklenebilirliği için özellikle önemlidir ve pazarı genişletmek genellikle farklı dilleri konuşan müşterileri çekmek anlamına gelir. NLP ayrıca, eşanlamlıları, deyimleri ve İngiliz ve Amerikan İngilizcesi gibi incelikli dil varyasyonlarını tanımlamasını sağlayarak semantik anlayış sağlar.
MAKİNE ÖĞRENME
Makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş verilerden öğrenebilir ve bu içgörüleri zaman içinde iyileştirmek için kullanabilir. Ürün verilerinin alınması bağlamında, makine öğrenimi, yapay zeka destekli arama ve keşfin, kullanıcı tercihlerini ve davranışlarını analiz ederek daha alakalı ve doğru arama sonuçları sunabileceği anlamına gelir. Örneğin, makine öğrenimi en çok aranan, tıklanan veya satın alınan ürünleri tanımlayabilir ve arama sıralamasını buna göre ayarlayabilir.
Yapay zekanın öğrenme yetenekleri, satın alma geçmişi ve göz atma davranışı gibi bilgilere dayalı kişiselleştirilmiş öneriler sağlamak için daha yakından uygulanabilir. Makine öğrenimi algoritmaları ayrıca ürün bilgilerini otomatik olarak güncelleyerek sonraki aramaların güncel bilgileri döndürmesini sağlayabilir. Sürekli iyileştirme, otomasyon ve uyarlanabilirlik sayesinde makine öğrenimi, PIM ürün veri alma işlevinin maksimum düzeyde çalışmasını sağlayabilir.
GÖRSEL TABANLI ARAMA
Görsel arama, işletmelerin görsel ipuçlarını kullanarak ürün verilerini bulmak ve almak için metin tabanlı aramaların ötesine geçmesine olanak tanıyan bir sonraki düzey teknolojidir. Yapay zeka destekli bu arama ve bulma özelliği, müşterinin satın alma kararı büyük ölçüde ürünlerin görünümüne bağlı olduğundan, özellikle moda ve iç tasarım endüstrisinde kullanışlıdır. Görsel arama, avantajlarından yararlanmak için görüntü tanıma ve derin öğrenme algoritmalarını birleştirir.
Gelişmiş görüntü tanıma, görüntüde yakalanan desenleri, şekilleri, renkleri ve diğer ilgili ürün özelliklerini analiz eder ve yorumlar. Evrişimli Sinir Ağları gibi derin öğrenme algoritmaları da görüntülerden temel özellikleri çıkarmak için kullanışlıdır. Ardından, çıkarılan ürün özellikleri ve spesifikasyonları, doğru arama sonuçları sağlamak için havuzdaki ürün verilerine bağlanabilir. Müşterilerin görselleri kullanarak arama yapmasına izin vermek faydalıdır ve memnuniyet getirebilir ve kullanıcı deneyimini geliştirebilir.
OTOMATİK VERİ ETİKETLEME
Yapay zekanın, ilgili anahtar kelimeler ve niteliklerle otomatik etiketleme yoluyla ürün verilerini verimli bir şekilde kategorize etme ve düzenleme konusundaki gelişmiş yeteneği, ürün verilerinin alınmasını da önemli ölçüde geliştirir. Örneğin, "Kırmızı Kadın Abiye" adlı bir ürün, "Kadın Giyim", "Abiye Elbise" ve "Kırmızı" gibi anahtar kelimelerle otomatik olarak etiketlenebilir. Böylece kullanıcılar, etiketlerden birini temel alarak ürünleri almaya çalıştıklarında, PIM daha hızlı yanıt verir ve arama sonuçları daha alakalı olur.
OTOMATİK ÖNERİ & OTOMATİK DÜZELTME
Yapay zeka destekli arama ve keşfin PIM'de ürün verilerinin alınmasına bir başka katkısı da, gelişmiş otomatik öneri ve otomatik düzeltme özellikleridir. Bir yandan otomatik öneri, kullanıcılara sorgularını yazarken gerçek zamanlı öneriler sunar. Örneğin, kullanıcılar “protein takviyeleri” veya “protein tozları” gibi arama sorguları girdiklerinde sistem “bitkisel protein takviyeleri” ve “peynir altı suyu protein takviyeleri” gibi öneriler sunabilir. Öte yandan, otomatik düzeltme, aramalar yazım ve yazım hataları içerse bile PIM'nin ilgili sonuçları döndürmesini sağlar. Her iki özellik de daha hızlı ürün keşfini iyileştirir ve kullanıcı deneyimlerini geliştirir.
Sonuç olarak, yapay zeka destekli arama ve keşif, PIM'nin önemli ürün verisi alma sürecinde birçok heyecan verici iyileştirme sunuyor. AI'ların muazzam potansiyelinden yararlanarak PIM entegrasyonu, şirketler veri doğruluğunu ve kullanıcı deneyimini iyileştirebilir, satışları artırabilir, iş akışlarını kolaylaştırabilir ve e-ticaretin dinamik dünyasında rekabet avantajı sağlayabilir.
