Compo Soft следит за мировыми тенденциями и оперативно внедряет полезные новшества в продукты платформы. Конечно, мы не могли пройти мимо возможностей искусственного интеллекта, которые могут обогатить и улучшить PIM-систему.
Благодаря искусственному интеллекту можно значительно сократить время, затрачиваемое на работу с контентом. Создание названий и описаний товаров, адаптация контента под разные площадки, автоматическое заполнение характеристик, различные проверки соответствия и качества — это лишь малая часть возможностей, которые можно реализовать с помощью искусственного интеллекта.
В этом обзоре мы собрали наиболее интересные функции искусственного интеллекта в PIM системе с точки зрения прикладных и бизнес задач. Часть из этих функций уже применяется в Compo PIM, некоторые находятся в активной разработке, а какие-то есть в стратегических планах.
1.Генерация описания для товара
Описание процесса. Искусственный интеллект генерирует описание товара на основе уже существующих данных (название, характеристики) или после визуального распознавания товара. Текст формируется с учетом необходимой длины (количество символов), вхождением релевантных ключевых слов и других параметров.
В чём польза для бизнеса. Функция устраняет проблему ручного написания однотипных текстов и снижает нагрузку на контент-менеджеров. Позволяет запустить в продажу больше товаров в меньшие сроки.
В Compo PIM функция генерации описания реализована через один клик в карточке товара или с помощью массовых операций. Текст генерируется на основе промтов с учётом типа, характеристик товара, целевой аудитории, канала продаж.
2.Генерация названий и описаний товаров для маркетплейсов
Описание процесса. Функция по принципу схожа с предыдущей, но имеет особенности. Искусственный интеллект адаптирует товарный контент под формат маркетплейса или создает для каждого товара в каждом маркетплейсе свой уникальный и соответствующий требованиям площадки контент.
В чём польза для бизнеса. Названия и описания товаров в CMS и на каждом маркетплейсе могут отличаться в зависимости от маркетинговых целей. Неправильный товарный контент может существенно снизить видимость в поисковой выдаче, конверсию и продажи.
Искусственный интеллект также может помочь с сопоставлением характеристик и атрибутов между данными PIM системы и шаблонами маркетплейсов. Подобный функционал уже реализован в Compo PIM .
3.Распознавание и обработка характеристик
Описание процесса. Зачастую характеристики товара уже присутствуют в описании, и их необходимо разнести в PIM системе. Искусственный интеллект может определить имеющиеся данные в описании и сопоставить их с наиболее подходящими полями характеристик.
В чём польза для бизнеса. Автоматизация процесса внесения данных позволяет сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах. В то же время это минимизирует риск ошибок, связанных с ручным вводом данных.
4.Извлечение и очистка данных
Описание процесса. Искусственный интеллект может автоматически распознавать и исправлять ошибки в данных, такие как опечатки, неверные форматы и дубликаты. Также алгоритмы анализируют данные о продуктах, быстро выявляя закономерности и взаимосвязи.
В чём польза для бизнеса. Значительно автоматизирует рутинные задачи, такие как импорт данных из различных источников, и улучшает процессы проверки и обновления данных. В продуктовых данных меньше ошибок, а на витрину гарантированно будет доставлена точная информация.
Аналогичная функция уже реализована в Compo PIM через системные маркеры и уведомления. При редактировании карточки товара система оповестит контент-менеджера об отсутствии важной информации и предложит ее заполнить. Маркеры и уведомления можно настроить с учётом любой специфики товаров и характеристик.
5.Персонализированные рекомендации по продуктам
Описание процесса. Искусственный интеллект на основе поведенческих данных может строить продуктовые рекомендации. Анализируя историю покупок, просмотры, поисковые запросы и атрибуты продуктов, ИИ может предлагать оптимальные комбинации продуктов на основе предпочтений пользователей и других факторов.
В чём польза для бизнеса. Эти данные можно использовать для увеличения среднего чека, увеличения продаж и ознакомления пользователя с новыми видами товаров. Покупатель получает выборку товаров, которые ему, возможно, необходимы, но из-за низкого потребительского опыта он о них не знает.
6. Поиск и сопоставление дубликатов и аналогов
Описание процесса. Языковая модель обученная на товарном сегменте использует созданный промт для определения дубликатов и аналогов на основе заданных параметров. После получения данных создается «золотая запись» товарной позиции.
В чём польза для бизнеса. Компании могут использовать для отслеживания дубликатов товарных карточек — меньшей пересорта, точнее отчёты, лучшее планирование закупок, снижение неликвида на складах. Также используется для создания товарных подборок и рекомендации аналогов, которые могут увеличить средний чек и оборот компании
7.Сопоставление и классификация атрибутов
Описание процесса. Искусственный интеллект может сопоставить близкие по смыслу атрибуты либо атрибуты, схожие по ключевым признакам. Родство атрибутов может учитывать и поведенческие факторы, и товарные предпочтения клиентов.
В чём польза для бизнеса. Это одна из составных частей предыдущего пункта, которая может использоваться как для внутренних задач, так и для организации персональных рекомендаций. Это позволит более качественно настроить фильтрацию и листинг товаров. Может увеличить конверсию и пользовательский опыт.
8.Сортировка продуктов по категориям
Описание процесса. Искусственный интеллект может автоматически сортировать товары на основе названия, описания или изображений по категориям каталога.
В чём польза для бизнеса. При большой номенклатуре это сократит десятки часов ручной работы. К примеру, магазин автозапчастей может распределить продукты по определенным моделям автомобилей, к которым они подходят.
9.Создание категорий с нуля
Описание процесса. ИИ может создать товарный каталог с нуля. Аналогичный с сортировкой процесс, за исключением того, что перед, тем как сортировать товары, ИИ создаст структуру каталога, проанализировав названия, описания, атрибуты и изображения.
В чём польза для бизнеса. Это очень удобно, когда товаров много, и для понимания структуры требуется изучения многих позиций и характеристик.
10.Контроль цен
Описание процесса. Поиск и автоматическое сопоставление артикулов дублирующихся продуктов на основе искусственного интеллекта. Функция особенно полезна на маркетплейсах, где множество разных продавцов могут предлагать один и тот же продукт.
В чём польза для бизнеса. Для примера работы можно представить 10 продавцов, которые предлагают один и тот же продукт, но один из них продаётся всего за 30% от обычной цены. Возможно, это большая распродажа, а возможно ошибка или нарушение правил по РРЦ. И это стоит проверить. Искусственный интеллект может находить эти аномалии в режиме реального времени и предлагать их для проверки человеком.
11.Перевод и локализация
Описание процесса. Искусственный интеллект может помочь с обеспечением согласованностью данных о продуктах на всех языках и в разных регионах. Организация автоматического перевода названия, описания, адаптации и перевода характеристик и атрибутов.
В чём польза для бизнеса. Для каждого региона и каждой страны в каналы продаж могут поступать данные на нужном языке и с учётом региональных особенностей и стандартов. Обеспечивает выполнение национальных и региональных стандартов в каждой точке присутствия компании.
12.Оптимизация контента для лучшего SEO
Описание процесса. Искусственный интеллект может анализировать меняющиеся тенденции поиска и предлагать новые ключевые фразы, соответствующие специфике данного рынка.
В чём польза для бизнеса. Автоматизированная оптимизация контента позволяет постоянно корректировать описания в соответствии с меняющимися тенденциями, что увеличивает органический трафик и улучшает позиции продуктов в результатах поиска.
13.Адаптация товарного контента
Описание процесса. Алгоритмы искусственного интеллекта создают несколько версий описания для каждого продукта, каждая из которых адаптирована под предпочтения и потребности определенного сегмента (молодые, пожилые, технически подкованные, и.т.п). Когда пользователи просматривают продукты, система распознает их сегмент на основе поведения (просмотренные продукты, предпочтения и т.п) и представляет наиболее подходящее описание.
В чём польза для бизнеса. Это повышает вовлеченность пользователя и вероятность совершения покупки. Цели и потребности у каждого сегмента могут отличаться, а каждый канал распространения может иметь свою специфику. Это позволяет оправдывать ожидания посетителей и лучше конвертировать их в покупателей.
В Compo PIM обработка товаров и создание промтов происходит в фоновом режиме.
После обработки товаров в базу данных загружается маркетинговая информация о целевой аудитории, стилях и тональности текста.
В дальнейшем эти данные используются для генерации персонализированного описания товара.
14.Создание презентаций и буклетов
Описание процесса. Автоматическое создание товарных презентаций и буклетов на основе описания, характеристик, фотографий, цен и наличия. Информация о выбранных в PIM системе товарах трансформируется в презентацию или буклет.
В чём польза для бизнеса. Быстрое создание персонализированных рекламных, маркетинговых материалов и коммерческих предложений, которые можно отправить клиентам или распечатать.
15.Создание продуктового видео (DAM+PIM)
Описание процесса. На основе данных из DAM и PIM систем искусственный интеллект формирует видеоролики с заданным таймингом и в необходимом формате. Из DAM системы AI забирает визуальные данные, а из PIM — описание и характеристики.
В чём польза для бизнеса. Различные варианты видео можно использовать в товарных карточках, маркетинге либо в рекламных целях на сторонних площадках.
16.Чат-бот на основе искусственного интеллекта
Описание процесса. Имея доступ к полной товарной информации, истории покупок, данным о избранных товарах и корзине, искусственный интеллект может вести коммуникации с клиентами и помогать им с решением вопросов.
В чём польза для бизнеса. Чат бот может консультировать клиентов по вопросам эксплуатации товаров, его техническим характеристикам, совместимости с другими продуктами, делиться опытом пользователей, рекомендовать сопутствующие и необходимые в обслуживании товары. Инструмент полезен как с точки зрения повышения лояльности, так и совершения дополнительных продаж.
Примеры использования возможностей AI в ритейле и производстве
- Ювелирная компания Pandora с помощью AI анализирует товарные данные в PIM системе, чтобы создавать пакеты и комплекты продуктов, которые нравятся их клиентам. Это улучшает потребительский опыт за счёт персонализированных рекомендаций и увеличивает вероятность дополнительных покупок.
- Компания Michelin используют чат-ботов, интегрированных с PIM-системами, для предоставления послепродажной поддержки. Эти чат-боты могут отвечать на вопросы об уходе за шинами, сообщать информацию о гарантии и статусе заказа.
- Один из крупных производителей мебели использует возможности AI для создания динамических видеороликов и изображений продуктов. Для этого процесса AI получает доступ к подробной информации о продукте из PIM системы, включая размеры, материалы, варианты цветов. Из DAM системы AI получает изображения и мета теги. Алгоритм обрабатывает данные и создаёт ряд изображений и видео продуктов. Эти медиа автоматически распространяются по веб-сайту, мобильному приложению и торговым каналам ритейлера.
- Производитель спортивной одежды создает описания продуктов на русском языке, а затем автоматически переводит их на английский, румынский и итальянский язык, принимая во внимание местную лексику. При переводе учитываются предпочтительные термины для материалов или названия продуктов. После перевода тексты дополнительно проверяются и исправляются администраторами PIM-системы.
- Крупная B2B-компания сантехнической отрасли использует AI для автоматического анализа согласованности технических описаний. Система проверяет согласованность спецификаций на разных языках и заполнение каждого поля описания, сводя к минимуму риск ошибок в ключевых документах по продукту.
- Продавец электроники использует AI для создания подробных описаний для каждой новой модели смартфона. На основе введенных атрибутов, таких как тип процессора, разрешение экрана и объем памяти, система генерирует полные описания всего за несколько секунд. Это позволяет компании быстрее выводить товар в продажу, сохраняя при этом высокое качество и единообразие контента.
Присоединяйтесь к нам:
