Расширение возможностей данных о продуктах — дуэт AI и PIM

Узнайте из данной статьи, как динамичный дуэт искусственного интеллекта (ИИ) и управления информацией о продуктах (PIM) может революционизировать ваш B2B/B2C бизнес.

Практические приложения в управлении информацией о продуктах (PIM)

Языковые модели ИИ с их способностью понимать и генерировать человекоподобный текст открывают новые возможности для компаний по управлению информацией о продуктах. Но, что на самом деле представляют собой языковые модели AI и соответствуют ли они ожиданиям? Если вы планируете обновить или внедрить систему управления информацией о продуктах , интересуетесь преимуществами искусственного интеллекта или просто интересуетесь последними тенденциями в области технологий, вы, вероятно, встречали термин «языковые модели искусственного интеллекта». Читайте дальше, чтобы узнать о технологиях, которые могут изменить правила игры в вашем бизнесе.

Языковые модели ИИ существуют уже много лет как часть более широких областей AI и машинного обучения (ML). Итак, откуда такой внезапный интерес?

После нескольких значительных достижений и крупных инвестиций в ИИ, в настоящее время появляются захватывающие возможности для создания контента, обслуживания клиентов и управления продуктами. Вот ключевой момент: языковые модели ИИ не ограничиваются какой-то одной компанией или отраслью. Их потенциал распространяется на каждый сектор любой отрасли, который взаимодействует с языком, открывая заманчивую перспективу для предприятий оптимизировать свою деятельность и расширять свои предложения.

Основная причина, по которой предприятия должны обратить на это внимание, — это заманчивая возможность использовать интеллектуальную автоматизированную систему, которая может генерировать высококачественный текст, тем самым экономя время и ресурсы.

Вы когда-нибудь задумывались, что такое языковые модели ИИ на самом деле? Вы можете думать о них как о компьютерных программах, обученных понимать закономерности и структуры естественного языка, а также генерировать и манипулировать языком так же, как это делаем мы, люди.

Имея правильный набор инструкций, они могут создавать связный текст, соответствующий контексту и даже отражающий единый стиль. Другими словами, они могут писать невероятно по-человечески. Однако важно помнить, что их выходные данные отражают шаблоны, извлеченные из данных, на которых они обучались, и им по-прежнему требуется человеческое руководство для обеспечения уместности и точности.

Эти модели могут служить мощной инфраструктурой для предприятий, позволяя им быстро создавать контент, который не только привлекает внимание, но и адаптирован к конкретным потребностям.

Революционное управление информацией о продуктах

Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, она уже начинает оказывать значительное влияние на системы управления информацией о продуктах (PIM). Чтобы понять, как языковые модели ИИ вписываются в этот контекст, давайте сначала определим PIM. PIM — это набор бизнес-методов и категория бизнес-приложений, ориентированных на управление информацией о продуктах для использования во всей организации, от цепочки поставок до торговли и клиентов. Решение PIM предоставляет единое место для сбора, управления и обогащения информации о продуктах, создания каталога продуктов и распространения его по каналам продаж и электронной коммерции.

Теперь рассмотрим роль языковых моделей AI в этом процессе. Речь идет не только о создании уникальных описаний продуктов или броских маркетинговых копий. При правильном внедрении языковые модели ИИ могут стать неотъемлемой частью системы PIM, помогая предприятиям более эффективно управлять и оптимизировать информацию о своих продуктах.

Эффективность и точность

Интеграция языковых моделей ИИ в системы PIM может революционизировать то, как компании обрабатывают информацию о своих продуктах. Представьте себе сценарий, в котором компания собирается запустить новую линейку продуктов. Задача создания, редактирования и точной настройки сотен или даже тысяч описаний продуктов может отнимать много времени и подвержена человеческим ошибкам. Однако с помощью языковой модели AI этот процесс можно значительно упростить.

Благодаря способности модели ИИ понимать контекст и генерировать соответствующий контент, она может создавать точные и привлекательные описания продуктов на основе предоставленных данных. Кроме того, модель может настроить тон и стиль описания в соответствии с фирменным стилем компании, создавая единообразный опыт для всех продуктов.

Языковые модели ИИ также могут помочь предприятиям адаптироваться к изменяющимся потребностям и предпочтениям своих клиентов. Они могут анализировать отзывы и обзоры клиентов, чтобы выявить общие проблемы или области для улучшения. Затем эту информацию можно использовать для обновления описаний продуктов и другого соответствующего контента, чтобы они всегда отражали текущее предложение продуктов и соответствовали ожиданиям клиентов.

Без крайностей в ожидании

AI — это не волшебная пуля. Как мы намекали ранее, языковые модели ИИ нуждаются в структурированных и высококачественных данных для эффективной работы, и важно отметить, что эффективность этих приложений сильно зависит от качества базовых данных и постоянного участия специалистов-людей.

Предприятиям также необходимо разработать предопределенные шаблоны или правила, отражающие голос и стиль их бренда. И, возможно, самое главное, итеративный процесс обратной связи с участием профессионалов имеет решающее значение для улучшения контента, созданного ИИ.

Использование языковых моделей AI в системе PIM все еще находится на ранней стадии, и существует большой потенциал для дальнейшего развития и инноваций. По мере того, как все больше предприятий начинают осознавать преимущества этой технологии, вполне вероятно, что в ближайшем будущем мы увидим более широкое распространение и более сложные приложения.

Язык ИИ — это не просто мимолетная тенденция; это новый этап цифровой трансформации, объединяющий творческий потенциал человека и возможности искусственного интеллекта для повышения качества покупок. Инвестиции в эту технологию могут дать предприятиям конкурентное преимущество, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить прибыльность.

Понимание языковых моделей ИИ — это повторяющийся процесс, требующий постоянного обучения и гибкости. Ниже приведены несколько советов, которые помогут лучше понять эту технологию и ее потенциал в вашем бизнесе:

1. ОБУЧАЙТЕСЬ

Прежде всего, узнайте о языковых моделях ИИ. Ознакомьтесь с ключевыми концепциями, поймите, как они работают, и изучите их применение в различных отраслях.

2. ЭКСПЕРИМЕНТИРУЙТЕ С ЯЗЫКОВЫМИ МОДЕЛЯМИ AI

Одно дело теория, другое практика. Используйте языковые модели ИИ в небольших проектах. В Интернете существует множество платформ, где вы можете тестировать эти модели и взаимодействовать с ними. Этот практический опыт поможет вам лучше понять их потенциал и ограничения.

3. СОТРУДНИЧАЙТЕ С ЭКСПЕРТАМИ ПО ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ

Эксперты или консультанты по AI могут предоставить индивидуальные советы и стратегии, основанные на ваших конкретных бизнес-потребностях и проблемах, а также предоставить отраслевые справочные примеры, делясь критическими знаниями для вашего пути к ИИ.

4. НАЧНИТЕ С МАЛОГО И ПОСТЕПЕННО МАСШТАБИРУЙТЕСЬ

Внедрение языковых моделей ИИ — это не мгновенный процесс. Начните с небольших проектов, учитесь на результатах, а затем постепенно расширяйте масштабы своей деятельности.

Языковые модели AI представляют собой захватывающий рубеж в цифровом мире. Благодаря своей способности понимать и генерировать человекоподобный текст, эти модели предлагают компаниям бесчисленные возможности для улучшения своей деятельности и обеспечения превосходного качества обслуживания клиентов.

Используя эту технологию, предприятия могут оставаться на шаг впереди и получить конкурентное преимущество в эпоху цифровых технологий. Но помните, что ключ к успешному внедрению лежит в понимании технологии, согласовании ее с вашими бизнес-целями, а также в постоянном обучении и адаптации на этом пути.

Сегодня искусственный интеллект (ИИ) быстро становится одной из самых важных технологий для бизнеса. Обладая способностью анализировать большие объемы данных , извлекать из них уроки, а также делать прогнозы и принимать решения, AI может произвести революцию в том, как компании управляют информацией о своих продуктах и оптимизируют ее. Здесь мы представим концепцию ИИ и объясним, как ее можно использовать для повышения эффективности и результативности вашей системы управления информацией о продуктах (PIM).

Во-первых, давайте определимся, что такое ИИ. AI относится к способности машин имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем и принятие решений. Этого можно достичь с помощью различных методов, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение.

Когда дело доходит до PIM, AI можно использовать различными способами для улучшения управления и оптимизации информации о продукте. Одним из наиболее важных применений ИИ в PIM является управление данными. Благодаря способности автоматически анализировать и систематизировать большие объемы данных о продуктах AI может помочь повысить точность и полноту информации о продукте, что приведет к улучшению продаж и маркетинговых усилий. Еще одним важным применением ИИ в PIM является управление запасами. Используя алгоритмы машинного обучения для анализа данных о потребительском спросе, моделях продаж и других факторах, AI может помочь предприятиям более эффективно прогнозировать спрос и оптимизировать уровень своих запасов, что приведет к увеличению продаж и сокращению отходов.

AI также можно использовать в PIM для улучшения персонализации рекомендаций по продуктам. Анализируя данные о клиентах и историю просмотров, ИИ может помочь создать персонализированные рекомендации по продуктам, адаптированным для отдельных клиентов, увеличивая конверсию и стимулируя продажи. В то же время AI также может помочь компаниям лучше понять своих клиентов. Анализируя данные о клиентах, ИИ может помочь выявить закономерности и тенденции, предоставляя информацию о предпочтениях и поведении клиентов, которая может использоваться для разработки продуктовых и маркетинговых стратегий.

В целом, искусственный интеллект может произвести революцию в том, как предприятия управляют информацией о своих продуктах и оптимизируют ее. Автоматизируя и улучшая управление данными, управление запасами, персонализацию и понимание клиентов, AI может помочь компаниям стимулировать рост и повысить свою прибыль. Если вы хотите повысить эффективность и результативность своей системы PIM, то внедрение ИИ является обязательным.

PIM, система управления информацией о продуктах (PIM), может помочь в реализации возможностей AI. Система предоставляет центральный репозиторий для хранения и управления информацией о продукте, который можно использовать для обучения и реализации моделей ИИ. Возможности моделирования данных PIM позволяют создавать наборы структурированных данных, которые можно использовать для задач машинного обучения. Кроме того, PIM предлагает мощный API, который можно использовать для интеграции моделей искусственного интеллекта с системой PIM, обеспечивая автоматическую обработку данных и принятие решений. PIM также может предложить простую интеграцию с технологиями искусственного интеллекта, такими как Apache Solr, TensorFlow и Google Cloud Vision, что упрощает добавление этих возможностей в вашу систему PIM.

• AI относится к способности машин имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем и принятие решений.
• AI можно использовать в PIM для улучшения управления и оптимизации информации о продукте, такой как управление данными, управление запасами и персонализация рекомендаций по продукту.
• AI может помочь предприятиям повысить точность и полноту информации о продуктах, что приведет к улучшению продаж и маркетинговых усилий.
• AI также может помочь компаниям лучше прогнозировать спрос, оптимизировать уровни запасов и создавать персонализированные рекомендации по продуктам, что приводит к увеличению конверсии и продаж.
• AI также может помочь компаниям лучше понять своих клиентов, анализируя данные о клиентах и предоставляя информацию о предпочтениях и поведении клиентов, которая может использоваться для разработки продуктовых и маркетинговых стратегий.

Управление информацией о продуктах (PIM) — одна из наиболее важных задач управления данными для электронной коммерции и интернет-магазинов. Давайте ещё раз посмотрим, что такое управление информацией о продукте и как мы можем использовать искусственный интеллект (ИИ) для оптимизации задач PIM и тем самым повысить ценность платформы.

Управление информацией о продукте — это процесс структурирования и управления сложной информацией о продукте, такой как содержание продукта, таксономия продукта и другие активы, связанные с продуктом. Система PIM сосредоточена на создании единой точки взаимодействия для всех процессов данных о продуктах и простой синхронизации продаж на нескольких платформах или торговых площадках. Цель состоит в том, чтобы повысить эффективность продаж и предоставить компаниям электронной коммерции больше структур для управления продаваемыми ими продуктами.

Лучшие практики управления информацией о продуктах

Лучшие методы управления информацией о продуктах сводятся к тому, что лучше всего подходит вашей организации во всем, от структуры бизнес-продукта до приверженности сотрудников. Понимание того, что входит в успешное управление информацией о продукте, и возможность количественного преобразования этого в конечные результаты ресурсов, является ключом к тому, чтобы PIM могла как система показать рентабельность ваших инвестиций.

Понимание ролей и обязанностей

Разбивка иерархии задач PIM на конкретные роли — отличный способ понять работу каждого и результаты каждой из них. Это позволяет обеспечить охват наиболее распространенных задач PIM, таких как публикация продуктов, обновление инвентарных номеров, синхронизация продуктов по каналам и обновление таксономий продуктов.

Многие системы PIM позволяют создавать различные роли с разными уровнями доступа к различным операциям. Это позволяет контролировать риски и понимать, кто имеет доступ к каким операциям.

SOP для ключевых задач

Внесение изменений и оптимизация информации о продукте — это процесс, которого почти невозможно избежать. Вместо того, чтобы пытаться сократить количество раз, которое вам нужно выполнять самые популярные задачи PIM, почему бы не оптимизировать процесс выполнения этих задач? Цель PIM — упростить выполнение этих процессов. Популярные задачи PIM, такие как создание новых продуктов и обновление данных о продуктах, никуда не денутся, но их можно оптимизировать с помощью улучшенных SOP (Standard Operating Procedure - Стандартные операционные процедуры).

Централизуйте информацию о продукте

Создание централизованной системы информации о продуктах позволяет вам видеть весь каталог товаров объёмно. Это позволяет лучше понять качество данных о продуктах по одному или нескольким каналам и более эффективно вносить изменения.

Централизация информации о продуктах также упрощает управление качеством данных. Стандартизация, связанная с подгонкой данных о продуктах к установленным полям, приводит к лучшему представлению данных каталога продуктов в целом, что упрощает поиск пробелов в информации о продукте. Отчет об исследовании от Forrester показал, что сайты с плохой архитектурой продают на 50% меньше, чем организованные сайты с четкой структурой информации о продукте.

Современные инструменты информации о продуктах направлены на улучшение структуры информации о продуктах для брендов электронной коммерции и розничных продавцов. Целевые результаты обычно описываются как повышение ясности и оптимизация информационных задач для сотрудников, что позволяет предприятиям оптимизировать необходимые задачи управления продуктами.

Но критическим недостатком современного управления информацией о продукте является зависимость от ручных усилий сотрудников для фактического управления информацией о продукте. Эти задачи, хотя и оптимизированы с помощью рабочих процессов PIM, в тоже время по-прежнему требуют, чтобы люди:

1. Выполняли задачи.
2. Проводили мониторинг репозиториев информации о продуктах.
3. Создавали группы поддержки для работы с постоянными обновлениями.
4. Имели глубокое понимание таксономии продуктов.

Давайте рассмотрим несколько ключевых моментов, которые делают управление информацией о продуктах сложной задачей для растущих брендов электронной коммерции даже при использовании современного программного обеспечения PIM.

Задачи требуют ручной работы

Мало того, что эти задачи должны выполняться вручную, но количество ресурсов, необходимых для их выполнения, увеличивается по мере роста размера компании. Распределение 1000 товаров по 20 категориям — это совсем другая рабочая нагрузка, чем 50 000 товаров по 5595 категориям (например, таксономия продуктов). Больше продуктов, больше категорий и скорость создания продуктов приводят к резкому увеличению необходимой работы с информацией о продукте.

Даже небольшие изменения в информации о продукте требуют приличного объема работы. Добавление новой категории потребует от вас просмотра всех окружающих категорий и определения того, какие продукты относятся к вновь созданной категории.

Сегодня большинство программ PIM упрощает управление этими задачами и делает их более эффективными, но не устраняет необходимость ручного труда.

Понимание соответствия продукта в предметной области

Задачи информации о продукте, такие как категоризация или структурирование таксономии, требуют от людей, работающих над ними, специальных отраслевых навыков и знаний. Таксономисты продуктов, которые работают в компании, занимающейся электронной торговлей, должны понимать продукт достаточно хорошо. Это означает, что требуются специалисты, которые могут быть более дорогими для бизнеса.

Необходимые знания по оптимизации намерений клиентов

Оптимизация покупательского опыта для клиентов является ключевой целью управления информацией о продуктах и каталогами. Клиенты хотят иметь возможность получить продукт, о котором они думают, за как можно меньшее количество поисковых запросов, и 47% пользователей отказываются от поиска после одной попытки. Структурирование данных о продуктах и категориях в формате, который лучше всего соответствует намерениям ваших клиентов, помогает снизить показатель отказов и удержать потенциальных клиентов на вашем сайте и помочь найти именно тот продукт, который они ищут.

Оптимизация намерений клиентов — сложная задача, требующая знания как внутренних показателей, так и общей оптимизации продаж электронной коммерции. Ваши сотрудники, работающие в области управления информацией о продуктах, должны понимать, как их внутренняя работа повышает коэффициент конверсии. Требуемый навык для PIM — это больше, чем просто мониторинг данных о продукте.

Ключевым выводом из трудностей и проблем, связанных с современными инструментами PIM, является зависимость от серьезной ручной работы и опыта для следования передовым методам. Инструменты PIM оптимизируют многие старые процессы, но по-прежнему полагаются на ручные команды для выполнения этих новых задач, и многие из них со временем увеличивают рабочую нагрузку.

Искусственный интеллект (AI) и обработка естественного языка (NLP) подтолкнули многие отрасли к автоматизации, ориентированной на данные. Автоматизация, ориентированная на данные, позволяет многим отраслям, таким как электронная коммерция, юриспруденция, бухгалтерский учет и т.д., избавиться от огромных объемов ручной работы, необходимой для выполнения задач с данными. Эти задачи также могут быть автоматизированы с таким же или более высоким уровнем точности, чем усилия человека.

Ai делает то же самое с PIM и управлением данными о продуктах. Модели изучают отношения между различными точками данных продукта, чтобы позволить этим моделям автоматически выполнять различные задачи. Эти отношения могут быть между данными о продукте из одного и того же поля или относительно других полей в зависимости от задачи. Как только отношения данных изучены, мы можем начать использовать их для сравнения, прогнозирования результатов и создания новых данных, таких как описания продуктов. Наложение этих простых строительных блоков поверх каждого приводит к созданию мощных конвейеров искусственного интеллекта, которые могут выполнять задачи.

Давайте рассмотрим несколько быстрых примеров того, как ИИ можно использовать для улучшения решений PIM.

Автоматическая категоризация продуктов

Автоматическая категоризация продуктов позволяет автоматически сопоставлять данные о продукте, такие как название, описание и изображение, с вашей внутренней таксономией продукта. Эти модели искусственного интеллекта изучают отношения между данными о продукте и деревьями таксономии на основе предыдущих и текущих отношений каталога. Вы можете использовать таксономию продуктов размером от 10 категорий или такую большую, как таксономия продуктов Google (более 5 800 категорий). Эти автоматизированные модели категоризации продуктов классифицируют продукты в 17 раз быстрее, чем вручную, и становятся еще более эффективными по мере увеличения объема данных.

Автоматическое создание и извлечение метаданных продукта

Эти конвейеры AI позволяют создавать метаданные, такие как категории и теги продуктов, из данных о продукте. Это отличный способ добавить информацию о вашем продукте и улучшить способность вашей поисковой системы находить наиболее подходящие продукты и снизить показатель отказов.

Вы также можете взять необработанные неструктурированные данные о продукте и извлечь метаданные, такие как инструкции по уходу, размер, цвет, описания и бирки. Эти две модели искусственного интеллекта позволяют автоматизировать огромные части процесса адаптации новых продуктов.

Сопоставление данных о продукте

Сопоставление продуктов позволяет сравнивать данные о продуктах, такие как названия, описания и изображения, на предмет сходства. Эти модели изучают глубокую взаимосвязь между продуктами на основе цели, лежащей в основе метрики. Это позволяет автоматизировать такие задачи, как:

• Стандартизация SKU для нескольких продавцов: Интернет-рынки, которые продают один и тот же продукт от разных поставщиков, должны стандартизировать входящие продукты по внутреннему SKU. Эти продукты поступают от разных продавцов с большим разбросом информации, представленной в заголовках и описаниях. Модели сопоставления продуктов AI позволяют сравнивать эти поступающие продукты с существующими продуктами и сопоставлять их с правильным SKU.
• Категоризация продуктов в режиме реального времени: сравнивайте существующие продукты из той же категории с новыми продуктами, чтобы понять, что лучше всего подходит на основе вашего текущего каталога.
• Оптимизация списка продуктов на основе анализа конкурентов: автоматизируйте анализ конкурентов, сравнивая продукты на предмет сходства. Вы можете пойти дальше с моделями глубокого обучения, которые извлекают ключевую информацию из списков и найдут пробелы в ваших.
• Автоматическая оптимизация дерева таксономии продуктов: понимая сходство между набором продуктов в категории, вы можете оценивать ассортимент для создания более глубоких категорий.

Начало работы с искусственным интеллектом в управлении информацией о продуктах

Мы создали продукт SDB-Panel, который предлагает ряд конечных точек на основе искусственного интеллекта, которые позволяют автоматизировать все эти задачи PIM за считанные секунды. Давайте посмотрим, как вы можете начать автоматизировать задачи PIM с помощью Ai.

Шаг 1. Соберите полезные данные для необходимых задач PIM

Понимание и сбор данных о продукте, полезных для задач PIM, — это первый шаг в использовании ИИ для автоматизации. Для большинства задач PIM требуются такие данные, как:

• Поля данных продукта. Такие поля, как атрибуты, характеристики, цена, модель и т.д., могут быть добавлены как необязательные поля или добавлены к описанию продукта. Качество данных о продукте важно при использовании машинного обучения или искусственного интеллекта. Наличие точных данных о продукте улучшит результаты, которые вы получите.
• Дерево таксономии или список категорий. Это может быть так же просто, как названия категорий и древовидная структура. Вы должны включить все уровни в дерево, поскольку модели ИИ используют всю информацию для выполнения задач таксономии.
• Существующий продукт соответствует категории. Эти взаимосвязи можно использовать для точной настройки базовых моделей для повышения производительности.

Эти информационные данные о продуктах можно экспортировать из вашей системы PIM или внутренней базы данных продуктов. Многие платформы электронной коммерции, такие как Woocommerce, поддерживают быстрый экспорт данных.

Шаг 2. Загрузите данные PIM или подключитесь к нашему API

Есть два способа взаимодействия с моделями и конечными точками в SDB-Panel — загрузка файлов на панель инструментов или прямое подключение к API. При использовании панели мониторинга вам потребуется отформатировать данные в приемлемом формате в зависимости от используемых вами конечных точек. Корпоративные клиенты с настраиваемой интеграцией с внешними базами данных или платформами электронной коммерции могут использовать свои собственные рабочие процессы загрузки.

Соединение API позволяет вам пропустить панель инструментов и напрямую взаимодействовать с конечными точками PIM. Вы можете легко встраивать конечные точки в рабочие процессы PIM, добавляя автоматизацию к задачам, не требуя ручного запуска задач AI. Необработанное API-соединение также значительно упрощает наложение нескольких задач ИИ друг на друга для создания полностью автоматизированных рабочих процессов PIM.

Шаг 3. Выберите конечные точки AI для автоматизированного решения PIM

SDB-Panel предлагает ряд встроенных конечных точек AI, которые позволяют автоматизировать различные задачи PIM. Эти конечные точки ИИ предлагают базовые модели, созданные для общего использования, и их можно настроить для повышения производительности в вашем конкретном случае использования. Тонкая настройка позволяет этим моделям изучать более глубокие отношения на основе ваших данных, которые «направляют» понимание к вашим данным.

Все описанные выше задачи PIM, а также многие другие можно автоматизировать с помощью конечных точек SDB-Panel. Давайте взглянем на некоторые из предлагаемых в базовой версии.

Динамическая категоризация продуктов:

Этот конвейер фокусируется на категоризации данных о продукте в дерево таксономии категорий. Динамический характер позволяет подгонять продукты под дерево таксономии без обучения моделей конкретным категориям. Эта функция позволяет быстро приступить к категоризации продуктов без необходимости обучения модели, специфичной для ваших категорий. Вы можете использовать такие большие деревья таксономии, как Google Product Taxonomy.

Сопоставление данных о продукте:

Конвейер обработки естественного языка фокусируется на понимании взаимосвязей между продуктами.

Извлечение метаданных продукта:

Конечная точка AI ориентирована на извлечение метаданных из неструктурированных данных о продуктах. Подгоняет метаданные в формат метаданных CMS.

Генерация метаданных продукта:

Создавайте новые метаданные, такие как категории и теги. Может использоваться для создания метаданных «высшего порядка».

Шаг 4. Завершите автоматизацию PIM

После того, как вы подключили информацию о своем продукте к конечным точкам ИИ, вы можете официально заявить, что приступили к автоматизированному управлению информацией. Уровень ручного труда после этого зависит от вас. Вы можете создавать полностью автоматизированные конвейеры (см. выше) с настраиваемой интеграцией. Наиболее распространенные интеграции, которые мы создали для клиентов:

• CMS
• инструмент PIM
• Google Таблицы
• другие инструменты управления цифровыми активами
• другие модели AI (мы всё ещё компания-разработчик)

Начните автоматизировать управление информацией о продуктах уже сегодня

SDB-Panel — это платформа расширения PIM, которая использует наши проверенные модели для автоматизации задач с информацией о продукте и простой настройки автоматизации рабочего процесса цифровой коммерции. С помощью наших услуг по разработке вы можете использовать пользовательские модели и интеграции, встроенные непосредственно в программное обеспечение. Закажите комплексное внедрение, чтобы автоматизировать управление продуктами и больше не тратить сотни часов, а выполнять за несколько минут.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q