Yapay zeka (AI) şirketlerin ürün verilerini yönetme biçiminde devrim yarattı. Yapay zekanın önemli bir etkiye sahip olduğu alanlardan biri de Ürün Bilgi Yönetimi kapsamındaki ürün kategorizasyonudur (PIM)-yazılım. Markets and Markets tarafından hazırlanan bir rapora göre, PIM pazar büyüklüğünün 2020'de 7,0 milyar ABD dolarından, 17,3% bileşik yıllık büyüme oranıyla (CAGR) 2025'te 16,0 milyar ABD dolarına çıkması bekleniyor. Verimli ve doğru ürün veri yönetimine yönelik artan talep, büyük ölçüde bu büyümeyi tetikliyor. Yapay zekanın PIM'ye entegrasyonuyla yazılım, ürünleri müşteri deneyimini büyük ölçüde zenginleştirecek şekilde kategorilere ayırma yeteneği de dahil olmak üzere muazzam yeteneklerin kilidini açtı.
ÜRÜN KATEGORİZASYONU NEDİR?
Ürün sınıflandırması, ürünleri boyut, renk, malzeme ve fiyat gibi belirli özelliklere dayalı olarak kategorilere ayırma ve sınıflandırma işlemidir. İyi tasarlanmış bir sınıflandırma sistemi, ürün verilerinin doğruluğunu, tutarlılığını ve eksiksizliğini artırır ve herhangi bir e-ticaret mağazası için bir zorunluluktur. Çevrimiçi alışveriş yapanlara rehberlik eden ürün kategorisi yapısı olmadan müşteriler bir e-ticaret sitesinde kolayca kaybolabilir. Bununla birlikte, uygun kategorilendirme, müşterilerin alışveriş deneyimlerini en üst düzeye çıkarırken istedikleri ürünleri bulmalarını kolaylaştırır.
Ürün sınıflandırması, hem şirketlere hem de müşterilere fayda sağlayan önemli bir süreçtir. Markaların büyük miktarda ürün verisini daha verimli bir şekilde yönetmesini sağlar. Örneğin, bir e-ticaret mağazası giyim, elektronik ve mobilya gibi çok çeşitli ürünlerle ilgilenebilir. Ürün verilerini kolayca almak, düzenlemek ve güncellemek için böyle bir mağaza güvenilir bir ürün sınıflandırması oluşturmalı ve ardından ürünleri özelliklerine göre kategorize etmeye devam etmelidir. Bunun yapılmaması, tüm satış kanallarında hatalı verilere ve tutarsız ürün temsiline neden olacaktır. Aksine, verimli sınıflandırma, daha iyi bir müşteri deneyimine, daha fazla ürün görünürlüğüne ve gelişmiş ürün verileri doğruluğuna yol açar.
AI, PIM'DE ÜRÜN KATEGORİZASYONUNU NASIL İYİLEŞTİREBİLİR?
Artık ürün sınıflandırmasının önemi net bir şekilde belirlendiğine göre, bu çok önemli PIM işlevinde yapay zekanın rolüne bakalım. PIM, AI ve alt kümelerinin girişi olmadan ürünleri verimli bir şekilde kategorize edebilir. Ama elbette yapay zeka her şeyi daha iyi, daha hızlı ve daha doğru hale getiriyor. Bu nedenle, büyük ürün verilerine sahip şirketler, uzun vadeli ürün stratejilerinde yapay zeka destekli PIM'yi uygulamayı düşünmelidir. AI, ürünleri kategorize etme sürecini çeşitli şekillerde geliştirir. İşte böyle beş yol:
OTOMATİK VERİ ZENGİNLEŞTİRME
Yapay zeka, PIM yazılımındaki ürün sınıflandırmasını otomatikleştirme yoluyla iyileştirebilir veri zenginleştirme. AI, ürün verilerini otomatik olarak zenginleştirmesine izin veren güçlü algoritmalara ve tekniklere sahiptir. Örneğin, Yapay Zeka, Doğal Dil İşleme'yi kullanarak ürün açıklamaları ve resimler gibi ürün özelliklerini veri kaynaklarından otomatik olarak çıkarabilir ve bunları ürün verisi alanlarına ekleyebilir. Bu, ilgili tüm ürün özelliklerinin yakalanmasını ve sınıflandırma sürecine dahil edilmesini sağlar.
Ayrıca yapay zeka, farklı ürün kategorilerinde tutarlılığı sağlamak için özellik değerlerini normalleştirebilir. Örneğin yapay zeka, "gri" ve "gri"nin aynı renk olduğunu anlayabilir ve bunları tek bir özellik değerine normalleştirebilir. Ayrıca yapay zeka, ürün özelliklerini veya taksonomi değişikliklerini temel alarak ürün verilerini otomatik olarak güncelleyebilir. Bu, ürün verilerinin her zaman güncel ve doğru olmasını sağlar. Eğer
Sonuç olarak, insan girdisine olan ihtiyaç azaltılarak ürün veri yönetimi süreci etkinleştirilir.
DAHA DOĞRU ÜRÜN VERİLERİ
Eksik, yanlış ve mükerrer bilgiler, ürün sınıflandırmasına ve sınıflandırmasına zarar verebilecek kirli veri biçimleridir. Manuel yöntemler kullanılırken, kirli verilerin kategorizasyon sürecini bozması muhtemeldir. Ancak yapay zeka, daha yüksek veri doğruluğu sağlayarak bunu ortadan kaldırır. Yapay zekanın doğru verileri sağlamasının önemli bir yolu, otomatik veri girişidir. Ai, çeşitli kaynaklardan ürün özelliklerini çıkardıktan sonra, PIM yazılımındaki veri alanlarını otomatik olarak doldurabilir. Bu, hatalara açık olan manuel veri girişi ihtiyacını ortadan kaldırır.
Ayrıca yapay zeka, tonlarca ürün verisini tarayabilir, eksik veya yinelenen özellikleri tespit edebilir ve son kullanıcılardan bilgileri güncellemelerini hemen isteyebilir. Ayrıca, otomatik sınıflandırma ve öznitelik normalleştirme gibi yapay zeka özellikleri, ürün verilerinin doğruluğunu önemli ölçüde artırarak yapay zeka destekli PIM'yi e-ticaret markaları için çok büyük bir varlık haline getirebilir.
DAHA HIZLI SINIFLANDIRMA
Bir Unilever vaka çalışması, ürün kategorizasyonunu otomatikleştirmek için yapay zeka kullanımının 97% ile sınıflandırma süresini azalttığını gösterdi. Yapay zeka destekli PIM, işletmelerin tekrarlayan ve manuel görevlere harcanan zamandan tasarruf etmesine yardımcı olarak markaların bir seferde daha fazla ürün verisini işlemesine olanak tanır ve diğer alanlarda üretkenliği artırır. Bu, yapay zekanın aynı anda birden çok görevi işlemesine ve gerçekleştirmesine olanak tanıyan güçlü işlevselliği sayesinde mümkündür. Ayrıca, makine öğrenimi algoritmaları geçmiş sınıflandırma kararlarından öğrenebilir ve gelecekteki sınıflandırmaların doğruluğunu ve hızını iyileştirebilir. Bu nedenle, önemli miktarda veri ile markalar, ürünleri mümkün olan en iyi şekilde kategorize etmelerini sağlayan verimliliği korurken hızdan faydalanabilir.
DİNAMİK TAKSONOMİ
Birçok marka, önceden tanımlanmış yapı ve kategorilerin değişmeden kaldığı statik bir sınıflandırma sistemi kullanır. Böyle bir taksonominin sürdürülmesi daha kolay olsa da, şirket mevcut kategorilere kolayca uymayan yenilerini tanıtmaya çalıştığında sorun yaratır. Örneğin, bir elektronik mağazasının dizüstü bilgisayarlar, akıllı telefonlar ve akıllı saatler gibi kategorilere dayalı bir taksonomisi olabilir. Böyle bir marka, ürün yelpazesine akıllı hoparlörler eklerse, yeni edinimi kategorize etmek sorunlu hale gelir.
Bu nedenle, yeni özniteliklerin tespiti üzerine yeni kategorilerin oluşturulduğu dinamik taksonomiye ihtiyaç vardır. Yapay zeka, mevcut yapıyla tutarlı yeni öznitelikleri otomatik olarak oluşturabilen makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak dinamik bir taksonomi sisteminin uygulanmasına yardımcı olabilir. Bu, şirketlerin ürün bilgilerini daha iyi yönetmelerini ve süreçte ürün bulunabilirliğini geliştirmelerini sağlar.
DAHA ZENGİN MÜŞTERİ DENEYİMİ
Yapay zeka, PIM yazılımındaki ürün sınıflandırma sürecini iyileştirerek nihai olarak müşteri deneyimini iyileştirir. Daha iyi ürün sınıflandırması ile müşteriler, ihtiyaç duydukları ürünleri kolayca bulabilecek, müşteri memnuniyetini artıracak ve satışları iyileştirecektir. Yapay Zeka, tarama geçmişine ve davranışlarına göre müşterinin ilgilenebileceği diğer ürünleri de önerebilir. Bu, müşterileri her zaman memnun edecek çok ihtiyaç duyulan bir kişiselleştirme duygusu yaratır.
Sonuç olarak, ürün kategorizasyonu çok önemli bir süreçtir. PIMşirketlerin ürün verilerini daha verimli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olan yazılım. AI, veri doğruluğunu iyileştirerek, verimliliği artırarak ve daha iyi bir müşteri deneyimi sağlayarak bu süreci önemli ölçüde iyileştirebilir. Yapay zeka destekli PIM yazılımı, şirketlerin müşterilerine her zaman doğru ve ilgili ürün bilgileri sağlayarak rekabet avantajı elde etmelerini sağlar.
