为了跟上现代电子商务实践的步伐，公司必须在营销和销售渠道中始终如一地提供准确的产品信息才能参与竞争。产品信息管理（PIM）系统旨在通过跨电子商务网站和市场无缝集中和分发产品数据来实现这一目标。高效的产品数据检索对于 PIM 系统的功能至关重要，特别是由于其数据结构复杂且数据组成庞大。然而，人工智能的集成为公司提供了解决该问题的方法： 人工智能 动力搜索和发现。通过利用各种技术和算法，人工智能可以简化用户从 PIM 提取产品数据的流程并提高效率，从而释放这款强大软件的全部潜力。
高效的产品数据收集有何重要性？
产品数据检索是从 PIM 的中央存储库访问和检索相关且准确的产品信息的过程。它包括使用产品属性（例如名称、描述或图像）类别或数据分类法中使用的其他分类系统搜索、过滤和检索产品数据。高效的产品数据检索是产品信息管理的一个重要方面，因为它可确保跨各种营销和销售接触点持续提供准确的产品数据。 PIM 使用可靠的检索系统，例如 AI 驱动的搜索和发现，能够满足客户、营销和销售团队以及电子商务业务中其他利益相关者的需求。
出于多种原因，有效地检索产品数据很重要。他们包含：
准确性
准确的产品数据检索等于准确的 产品数据联合.因此，高效的数据检索可确保公司仅传播正确和有用的信息，最大限度地减少过时的产品规格或定价信息的发生，这会对品牌产生负面影响。
一致性
Ecommerce 在多个平台上销售其产品和服务的公司应努力通过简化产品数据来保持无缝体验。有效的搜索系统可确保所有渠道的一致性，维护品牌声誉并提高客户信心。
可扩展性
随着您的品牌扩展到新的领域和市场，要处理的产品数据量将会增加。这也增加了由于数据管理不善而导致错误的风险。这需要使用人工智能驱动的搜索和发现方法来检索产品数据。公司可以使用这种有效的方法扩展其运营，而不会影响数据质量或准确性。
用户体验
速度和易用性是积极用户体验的关键因素。 Forrester Research 的报告显示，如果 45% 的在线购物者不能快速找到所需信息，他们将放弃购买。通过简化访问产品数据的过程，您的公司可以确保为与您网站交互的每位客户提供引人入胜的用户体验。
人工智能驱动的搜索和发现如何有助于高效的产品数据获取？
AI 驱动的搜索和发现是使用人工智能技术和机器学习算法来增强 PIM 软件的搜索能力。先进的技术使 PIM 用户能够搜索大型数据集并准确检索相关产品信息。它是对传统搜索方法的升级，通过使用快速分析和解释产品数据的复杂而强大的算法改进产品发现，使检索产品数据的过程几乎是即时的。
使用 AI 驱动的搜索和发现可大大提高搜索准确性。发生这种情况是因为 AI 可以理解查询背后的意图，并将其与千兆字节的产品名称、属性和元数据进行比较。这使得 PIM 系统超越了手动关键字搜索，后者通常受可用性有限和结果不正确的困扰。此外，PIM 中集成的人工智能可以分析客户数据并有助于个性化搜索结果。
AI 搜索和发现可以通过多种方式改进产品检索。以下是五种最有效的方法：
自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 是人工智能技术的一个子集，可以让计算机理解人类语言。将 NLP 集成到 PIM 中有很多好处，包括更高效的产品数据检索系统。 NLP 算法可以分析人们输入的查询以识别关键组件，例如产品规格或功能。该分析的结果将根据产品信息中的文本数据进行处理，以找到最准确的匹配项，然后将搜索结果呈现给用户。
NLP 还提供了额外的功能，以加强 AI 驱动的搜索和发现的案例。它提供多语言支持，使公司能够以多种语言检索产品数据。此功能对于电子商务业务的可扩展性尤为重要，扩大市场通常意味着吸引使用不同语言的客户。 NLP 还提供语义理解，使其能够识别同义词、短语和细微的语言变体，例如英式和美式英语。
机器学习
机器学习算法可以从历史数据中学习，并利用这些见解随着时间的推移进行改进。在产品数据检索的背景下，机器学习意味着人工智能驱动的搜索和发现可以通过分析用户偏好和行为来提供更相关和更准确的搜索结果。例如，机器学习可以识别搜索次数最多、点击次数最多或购买次数最多的产品，并相应地调整搜索排名。
可以更紧密地应用人工智能的学习能力，根据购买历史和浏览行为等信息提供个性化推荐。机器学习算法还可以自动更新产品信息，以便后续搜索返回更新后的信息。通过持续改进、自动化和适应性，机器学习可以确保 PIM 产品数据检索功能发挥最大水平。
基于视觉的搜索
视觉搜索是下一代技术，它允许企业超越基于文本的搜索，使用视觉提示查找和检索产品数据。这种基于人工智能的搜索和发现功能在时尚和室内设计行业特别有用，因为客户的购买决定在很大程度上取决于产品的外观。视觉搜索结合了图像识别和深度学习算法以获取其优势。
高级图像识别分析和解释图像中捕获的图案、形状、颜色和其他相关产品特征。深度学习算法，如卷积神经网络，也可用于从图像中提取关键特征。然后，可以将提取的产品特性和规格链接到存储库中的产品数据，以提供准确的搜索结果。让客户使用图像进行搜索是有用的，可以带来满意度并改善用户体验。
自动数据标记
人工智能通过使用相关关键字和属性自动标记来有效分类和组织产品数据的增强能力也显着改善了产品数据检索。例如，名为“女士红色晚礼服”的产品可以自动标记为“女士服装”、“晚礼服”和“红色”等关键字。因此，当用户尝试根据其中一个标签检索产品时，PIM 的响应速度更快，搜索结果也更相关。
自动建议和自动更正
AI 驱动的搜索和发现对 PIM 中产品数据检索的另一个贡献是高级自动建议和自动更正功能。一方面，自动建议在用户键入查询时向他们提供实时建议。例如，当用户输入“蛋白质补充剂”或“蛋白粉”等搜索查询时，系统可能会提供“植物性蛋白质补充剂”和“乳清蛋白补充剂”等建议。另一方面，自动更正可确保 PIM 返回相关结果，即使搜索包含拼写和印刷错误也是如此。这两项功能都提高了产品发现速度并增强了用户体验。
总之，人工智能驱动的搜索和发现为 PIM 的重要产品数据检索过程提供了许多令人兴奋的改进。通过利用 AI 的巨大潜力 PIM一体化，公司可以提高数据准确性和用户体验，增加销售额，简化工作流程并在充满活力的电子商务世界中提供竞争优势。
