E-ticaret işlemlerinin ne kadarının ürün verilerine bağlı olduğunu abartmak imkansızdır. Çevrimiçi alışveriş yapan müşteriler için ürün verileri, sanal mağazalarda reklamı yapılan ürünlerle etkileşim kurmanın tek yoludur. Alıcıların arama motorlarında ürünleri keşfetmesinin tek yolu budur. Ürünleri fiziksel olarak göremedikleri veya onlara dokunamadıkları için, müşterilerin satın alma kararlarını bildirmek için ihtiyaç duydukları tek şey mevcut bilgilerdir. Sonuç olarak ürün verilerinin zenginleştirilmesi, ileri görüşlü, müşteri odaklı şirketler için önemli bir odak alanı haline geldi. Ancak ürün bilgilerinin en yüksek standartta optimize edilmesinde kullanılan tonlarca veri göz önüne alındığında bu zor olabilir. Ancak tıpkı diğer sektörlerde olduğu gibi, AI bu soruna çözüm olarak bir kez daha ortaya çıktı.
ÜRÜN VERİLERİNİ ZENGİNLEŞTİRME NEDİR?
Ürün verilerinin zenginleştirilmesi, mevcut verilerin müşteriler ve potansiyel müşteriler için alaka düzeyini ve yararlılığını artırmak için yayınlanan ürün bilgilerinin güncellenmesi sürecidir. Başka bir deyişle, potansiyel alıcıların karar vermesini desteklemek için her bir ürün etrafında kapsamlı bir hikaye oluşturma sürecidir. Buna Ürün Deneyimi Yönetimi (PXM) de denir.Müşteriler bir giysi veya elektronik cihazla karşılaştıklarında hemen daha fazla ayrıntı ararlar. Renk, boyut ve malzeme, birinin kıyafet satın alması gereken ayrıntılara örnektir. Öte yandan, elektronik alışverişi yapan kişi pil ömrüne, ağırlığına ve garantisine bakacaktır. Çoğu zaman, buldukları bilgilerin miktarı ve kalitesi bir satın alma işleminin yapılıp yapılmayacağını belirler. Ayrıca, verilerin doğruluğu, satın alınan ürünün kullanımından kaynaklanan memnuniyet ile ilişkilidir.
Ürün verilerinin zenginleştirilmesi için gereken bilgiler, ürüne ve sektöre göre değişir. Genel olarak, ürün ilişkilendirmesini tamamlamak için aşağıdaki bilgiler gereklidir:
- Özellikler: Ağırlık, boy, renk, boyut, üretim malzemeleri vb.
- Tanımlayıcı Özellikler: Yetenekler, pil ömrü, garanti bilgileri gibi özellikleri kapsar
- İncelemeler ve Karşılaştırmalar: Ürünlerin doğrulanmış kullanıcılarından gelen yorumlar ve ürünün kendi fiyat aralığındaki alternatiflerle karşılaştırmasının grafiksel gösterimi
- Görüntüler: Tercihen yüksek çözünürlüklü etkileşimli görüntüler
- Videolar: Genellikle ürün verilerinin kısa veya uzun videolarda görüntülenmesini içerir
- Fiyatlar: mevcut fiyat ve indirimler ve teklifler
- SEO verileri: meta açıklamaları, alternatif metin, odak ve ilgili anahtar kelimeler
Bir şirketin veritabanını zenginleştirdiğini iddia edebilmesi için, yukarıdaki bilgilerin tümünün kataloğundaki her ürün için mevcut olması gerekir. Bu bilgileri manuel olarak güncelleme girişimleri, tutarsız, yinelenen veya eksik veriler için yer bırakır. PIM yazılımının e-ticaret pazarına sunulması, ürün verisi zenginleştirme beklentilerini kesinlikle iyileştirdi. Ama her zaman bir sonraki seviye vardır; bu durumda, bu seviye yapay zeka ile zenginleştirilmiş veri zenginleştirmedir.
AI, ÜRÜN VERİLERİNİN ZENGİNLEŞTİRİLMESİNE NASIL KATKI SAĞLAR?
Yapay zeka, ürün verilerinin zenginleştirilmesine dahil olduğunda müşteriler ve işletmeler için iyi şeyler olur. Müşteriler daha iyi alışveriş deneyimlerinin keyfini çıkarır ve ürünleri iade etmek için daha az nedenleri olur. Şirketler için AI, zaman ve maliyet tasarrufu sağlayan bir araçtır. Arttırılmış çapraz satış ve ek satış yoluyla personel üretkenliğini, arama motoru görünürlüğünü ve satışları artırma fırsatları sunar.
Peki yapay zeka, ürün veri zenginleştirme sürecini tam olarak nasıl yönlendiriyor? Aşağıda bunun olmasının beş yolu vardır:
ÜRÜNLERİN SINIFLANDIRILMASI
Ürün sınıflandırması, bulunabilirlik için çok önemlidir. Arama motorlarında ve e-ticaret mağazalarında gezinirken ilgili ürünleri bulma sürecini basitleştirir. AI, kategorizasyon sürecine birçok yönden karmaşıklık getirerek ürün verilerinin zenginleştirilmesine katkıda bulunur. Örneğin, Doğal Dil İşleme (NLP) büyük miktarda metin, fotoğraf ve grafik tarayabilir ve ürünleri doğru kategorilere yerleştirmek için anahtar sözcükler kullanabilir.
Benzer şekilde, makine öğrenimi ve kümeleme algoritmaları, etiketli ve etiketsiz veri kümelerini kullanarak ürünleri kategorilere ayırabilir. Nihayetinde yapay zeka, yukarıdaki tekniklerden bir veya daha fazlasını kullanarak büyük ürün kataloglarını kısa sürede ve yüksek doğrulukla giyim, yiyecek, akıllı telefonlar ve diğer birkaç kategoriye ayırabilir.
UYGUN ÜRÜNLER
AI, benzer ürünleri eşleştirmek için benzer doğal dil işleme, makine öğrenimi ve kümeleme tekniklerini kullanabilir. Bu nedenle, ilgili ürün önerileri aracılığıyla çapraz satış yapmak ve ek satış yapmak daha kolay hale gelir. AI çözümü, birbirini tamamlayan veya çarpıcı benzerliklere sahip ürünler önermek için nitelikleri kullanır. Dolayısıyla, bu tür ürün verisi zenginleştirme ile şirketler, müşteri deneyimini geliştirirken kişiselleştirme sunabilir.
ANAHTAR KELİME ÇIKARMA
Alışveriş yapanlar, arama motoru sonuç sayfalarında ilgili bilgileri bulmak için anahtar kelimelere ihtiyaç duyar. Anahtar kelimeler, çevrimiçi ürünleri keşfeden potansiyel müşteriler için çok önemli olduğundan, anahtar kelime çıkarımı, ürün verilerinin zenginleştirilmesi için önemlidir. Ayıklanan anahtar kelimeler ve ifadeler, meta veriler, ürün açıklamaları veya ürün kategorileri oluşturmak için kullanılabilir. Ancak, yüzlerce megabaytlık metinden anahtar kelimeleri nasıl çıkarırsınız?
Yapay zekanın bu sorunu çözebilecek birkaç tekniği var. Ecommerce markaları, AI'larını önemli anahtar kelimeleri bulmak için NLP veya ML tabanlı teknikleri kullanacak şekilde eğitebilir. Terim-Frekans Ters Belge Frekansı (TD-IDF) ve sinir ağı tabanlı modeller gibi gelişmiş çıkarma yöntemleri de yararlı olabilir. TD-IDF, anahtar kelimeleri bir kelimenin dokümandaki sıklığını dikkate alarak belirler. Öte yandan, sinir ağı tabanlı modeller, anahtar kelimeleri belirlemek için derin öğrenme yöntemlerini kullanır. Kullanılan teknik ne olursa olsun, ürün verilerini zenginleştirmeye yönelik anahtar kelime çıkarma sürecini kolaylaştırmak için yapay zekaya güvenilebilir.
GÖRSELLERDEN VE VİDEOLARDAN ÖZELLİKLERİN ÇIKARILMASI
Görüntüler ve videolar zengin veri kaynaklarıdır ve yapay zeka gerekli bilgileri verimli bir şekilde çıkarabilir. Yapay zeka, bilgisayarla görme tekniklerini kullanarak binlerce fotoğraf ve video arasında arama yaparak yol boyunca ürün özelliklerini belirleyebilir. Bu, renk, boyut, doku ve garanti bilgileri gibi özellikleri içerebilir. Elde edilen bilgiler daha sonra ürün açıklamalarını güncellemek, ürün eşleştirme yapmak ve ürün önerileri yapmak için kullanılabilir.
ÜRÜN AÇIKLAMALARININ OLUŞTURULMASI
Ürün açıklamaları için bilgi ayıklamak amacıyla yapay zeka kullanmak yerine, şirketiniz tüm görevi yapay zekaya emanet edebilir. ChatGPT, piyasada bir vızıltı yaratan en son yapay zeka aracı, bu ürün verisi zenginleştirme yöntemi için mükemmel olacaktır. ChatGPT ve benzeri AI çözümleri, gerekli anahtar kelimelerle doğru ürün açıklamaları oluşturabilir. AI modeli, bu görevi iyi bir şekilde gerçekleştirmek için doğal olarak büyük veri kümeleri ve kapsamlı eğitim gerektirir. Bu gereksinimler karşılandığında, makine minimum insan denetimi ile mükemmel açıklamalar üretmeye başlar.
Kısacası, ürün verisi zenginleştirme, günümüzde her e-ticaret şirketinin gerçekleştirmesi gereken bir görevdir. Pazarda yüksek rekabet gücü var ve zenginleştirici ürün veritabanı iş rakiplerinin önünde kalmak için önemli bir adımdır. Yapay zeka, olağanüstü veri işleme teknikleri sayesinde daha iyi müşteri deneyimlerine ve daha fazla pazar görünürlüğüne giden yolu hızlandırabilir. Bu nedenle, büyümek ve ölçeklenmek isteyen şirketler, uzun vadeli ürün stratejilerine yapay zekayı dahil etmeyi düşünmelidir.
