لمحة سريعة عن أتمتة مطابقة بيانات المنتجات وإدارة وحدات SKU باستخدام عناوين المنتجات فقط ومعالجة اللغة الطبيعية.

مطابقة عنوان المنتج هي عملية مطابقة المنتجات المماثلة أو المتطابقة من مصادر مختلفة بالاعتماد حصراً على عنوان المنتج وسمات العنوان الأخرى. مع نمو تباين البيانات ومصادر البيانات في المنظمة ، يمكن أن يصبح من الصعب الحفاظ على دقة بيانات المنتج وإدارة SKUs جديدة. تظهر المشاكل عند استخدام موردين وبائعين مختلفين ، ويصبح من الصعب الحفاظ على بيانات منتج عالية الجودة. يمكن أن يسبب هذا مشاكل عند تقييم بيانات المبيعات وفهم جهود التسويق ونسبة النجاح.

في حين يتم القيام بذلك يدوياً ، يمكن أن يصبح الأمر شديد الاستهلاك للوقت ولا يتوسع جيداً. كانت الأنظمة القديمة تركز على استخدام سمات المنتج الأساسية مثل SKUs ورموز UPC التي لا تعمل جيداً مع البيانات غير المهيكلة الحديثة. تتطلب هذه الأنظمة القديمة عمليات مساعدة لاستخراج السمات وإزالة المكررات وتنظيف كلمات الوقف من بيانات المنتج غير المهيكلة. حتى مع كل عمليات تنظيف البيانات واستخراج الكلمات المفتاحية ، لا تزال هذه الأنظمة تعاني من أشياء مثل:

GIGABYTE – 15.6″ FHD IPS 144Hz Gaming Laptop – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD

و

15.6″ Notebook – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Black 6494784

لفهم العلاقات الكلامية مثل “اللابتوب” و “النوت بوك” ، والقرائن المتعلقة بأقسام الكلام لمطابقة GeForce ، سنحتاج إلى استخدام معالجة اللغة الطبيعية.

ما الذي يمكن أن تقدمه لك مطابقة عناوين المنتجات

مطابقة بيانات المنتج بناءً على العنوان توفر لتجار التجزئة والعلامات التجارية في التجارة الإلكترونية العديد من الفوائد في عالم بيانات المبيعات وذكاء التسويق.

• تنظيم المنتجات و SKUs عبر موردين وبائعين متعددين
• استخدام بيانات المنافس لفهم اتجاهات السوق والأسعار التنافسية
• فهم دورة حياة المنتج
• التأكد من عدم وجود قطع مفقودة في بيانات المبيعات وحملات التسويق

استخدام نظام مطابقة عنوان المنتج يسمح لك بالتأكد دائمًا من أن لديك المعلومات الدقيقة التي تحتاجها لأداء مطابقة البيانات. الأنظمة الأخرى التي تتطلب الكثير من نقاط البيانات أو وصف المنتج العميق تعاني عندما تتوسع إلى المزيد من المنتجات. لقد وجدنا أن استخدام نظام NLP قائم على التعلم العميق يركز على عنوان المنتج يسمح لك بالحصول على نتائج مماثلة دون مخاطر التوسع على المدى الطويل. وقد استخدمنا مطابقة عناوين المنتجات أساساً، وبنينا حولها نماذج أخرى مثل مطابقة UPC ومطابقة أوصاف المنتجات، لتحسين النتائج لا للاعتماد عليها.

مطابقة عنوان المنتج مع معالجة اللغة الطبيعية

لقد بنينا برنامج مطابقة عنوان المنتج باستخدام نماذج NLP الشهيرة مثل GPT-3 و BERT و SBERT لتعلم العلاقة بين سمات عنوان اللغة المختلفة ، مثل اسم العلامة التجارية واسم المنتج والنوع وغيرها. هذه النماذج القائمة على التعلم العميق تفوق بكثير المطابقة الضبابية والمناهج القائمة على القواعد وتثبت أنها تتوسع بسهولة مع تباين البيانات الجديد والضوضاء.

المطابقة بين:Garmin nuvi 2699LMTHD — GPS navigator — automotive 6.1 in nuvi 2699LMTHD Automobile Portable GPS Navigator

هذه النتيجة من برنامج NLP تُظهر بعض الأشياء المهمة:

• لا تؤثر كلمات الوقف والرموز على قدرتنا على مطابقة عناوين المنتج
• يمكن للنموذج تحديد الكلمات في العنوان التي تهم لا يهم الترتيب أو أي كلمات ضجيج موجودة.
• لا تُشترط أسماء العلامات التجارية للعثور على تطابق أو رفضه.
• لا يُشترط وجود سمات المنتج، مثل الحجم والطول، في كل منتج نقارنه، ولا يلزم أن تكون السمات من النوع نفسه.

نموذج عنوان المنتج يلتقط الفروق الصغيرة ولكن المهمة بين أحجام الحاويات التي تعتبر SKUs مختلفة في قاعدة بيانات المنتج. في المثال الثاني نرى أن هناك الكثير من العوامل المتغيرة – عدد زجاجات مختلف وضوضاء بيانات غير مهيكلة ولكن لا تزال مطابقة سهلة.

الضبط الدقيق للاستخدام الفعلي

يمكن تعديل برنامج مطابقة عنوان المنتج هذا على بيانات منتجات متجر التجزئة أو العلامة التجارية الإلكترونية الفعلية لتحسين الدقة أكثر من المنتجات الأخرى لحالة الاستخدام الخاصة بك. هذا المستوى من التخصيص متاح بسبب هيكل نموذج اللغة المستخدم لإنشاء مطابقة عنوان المنتج ، بدلاً من استخدام أدوات المطابقة التقريبية الاستعراضية أو نماذج استخراج الكيانات. القدرة على تعديل الهيكل لبيانات شركة معينة تسمح بتوسع أفضل بالإضافة إلى أن من السهل التكيف مع التغييرات في البيانات غير المهيكلة عند إضافة المزيد من المنتجات أو المصادر.

النسبية في مطابقة المنتج

كما قد لاحظت ، يمكن أن تكون فكرة مطابقة المنتج نسبية إلى حد ما بناءً على الحالة التي تحاول تغطيتها. إذا كنت تبحث عن التمييز بين المنتجات بناءً على SKU ، فستريد نتائج مختلفة عن تلك التي تحاول من خلالها فهم حجم السوق ومنتجات المنافس.

على سبيل المثال ، إذا كان لديك هذان العنوانان لمنتجين:

Chios Mastiha Pack 60gr (2.11 oz) Small Tears Gum 100% Natural Mastic Gum From Mastic Growers Fresh

Chios Mastiha Pack 25gr (0.88oz) Medium Tears Gum 100% Natural Mastic Gum From Mastic Growers Fresh

يمكن اعتبارهم لا يتطابقان بناءً على فكرة أن لديهم SKUs مختلفة داخل نفس المتجر ، ولكن يمكن اعتبارهم متطابقين بناءً على فكرة أنهم كلاهما من راتنج المستكة. إذا أضفنا الآن هذا العنوان المنتج إلى الخليط:

Horbaach Mastic Gum 1500mg 120 Capsules | Non-GMO & Gluten Free

علينا أن نحدد مسبقاً الأساس الذي نطابق المنتجات وفقاً له. هذا هو ببساطة منتج منافس ولديه رمز UPC مختلف ، ولكنه لا يزال راتنج المستكة. إذا كنا نبحث فقط عن المنتجات تحت نفس “المظلة” ، فهذا يُعد تطابقاً. هناك الكثير مما ينبغي التفكير فيه عند تصميم أنظمة مطابقة بيانات المنتج.

عندما تستخدم أداة مطابقة عنوان المنتج القائمة على NLP ، يصبح هذا المستوى من المرونة سهلاً. نعدل هيكلنا لحالة الاستخدام الخاصة بك بغض النظر عما تعتبره “مطابقة” ونحسنها. يمثل هذا المستوى من المرونة نقلة مهمة عندما تبحث عن استخدام نفس الهيكل لاستخدامات متعددة داخل المنظمة مع الحفاظ على دقة عالية.

يُصنّف مسار المعالجة المعتمد على SKU هذا المثال تصنيفاً صحيحاً بوصفه غير متطابق.

استخراج بيانات المنتج

بمجرد أن قمنا بمطابقة عناوين المنتج وفهم تباين بيانات المبيعات الداخلية أو بيانات المنتج المنافس ، يمكننا استخدام نماذج تصنيف المنتج أو أدوات استخراج سمات قائمة على NLP لملء أي فجوات في البيانات التي لدينا مثل حجم المنتج واسم الشركة المصنعة وسمات المنتج تلقائيًا. مسارات المعالجة هذه تستخدم نفس الهيكل مثل مطابقة عنوان المنتج لذلك يمكن دمجها بسهولة.

تحسين تصنيف المنتج

مثال على توليد فئات المنتج والوسوم من نموذج GPT-3.

مع أداة مطابقة عنوان المنتج ، يمكنك تحسين وضوح تصنيفك من خلال الجمع بين سمات متعددة لمنتجات متطابقة معاً في فئة واحدة. هذا يعمل على تنظيف وتنظيم السمات التي تشكل نظام التصنيف الخاص بك.

GIGABYTE – 15.6″ FHD IPS 144Hz Gaming Laptop – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD

و

15.6″ Notebook – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Black 6494784

فهم أن هذين هما المنتج نفسه يسمح لك بملء أي فجوات مثل وضع “النوت بوك” و “اللابتوب” في نفس الفئة ، و “NVIDIA (NVDA ) ” كشركة مصنعة لكلا المنتجين ، وهكذا. هذا يسمح لك بالعثور على منتجات غير مصنفة بشكل صحيح وملء أي فجوات.

فهم بيانات المنتج هو المفتاح

هل تعتقد أن مطابقة عنوان المنتج يمكن أن تساعدك على فهم بيانات المنتج وتنظيف ذكاء المبيعات؟ لنحدد موعداً لعرض توضيحي اليوم في Width.ai.