Eine kurze Einführung in die Automatisierung von Produkt-Daten-Matching und SKU-Verwaltung mithilfe von Produkt-Titeln und NLP.

Produkt-Titel-Matching ist der Prozess des Matchens ähnlicher oder exakter Produkte aus verschiedenen Quellen, basierend ausschließlich auf dem Titel und anderen Überschriften-Attributen des Produkts. Wenn die Datenvarianz und die Datenquellen in einem Unternehmen wachsen, kann es schwieriger werden, die Produkt-Daten genau zu halten und neue SKUs zu verwalten. Probleme entstehen, wenn verschiedene Lieferanten und Hersteller verwendet werden und es schwieriger wird, hochwertige Produkt-Daten zu erhalten. Dies kann zu Problemen bei der Auswertung von Verkaufsdaten und der Bewertung von Marketing-Efforts und Erfolgsraten führen.

Während dies oft manuell durchgeführt wird, kann es sehr zeitaufwändig werden und skaliert schlecht. Alte Systeme, die nur grundlegende Produkt-Attribute wie SKUs und UPC-Codes verwenden, funktionieren nicht gut mit modernen unstrukturierten Daten. Diese älteren Systeme erfordern zusätzliche Prozesse, um Attribute zu extrahieren, Duplikate zu entfernen und Stoppwörter aus den unstrukturierten Produkt-Daten zu entfernen. Selbst mit all den Daten-Reinigungs- und Schlüsselwort-Extraktions-Verfahren kämpfen diese Systeme noch mit Dingen wie:

GIGABYTE – 15,6″ FHD IPS 144Hz Gaming Laptop – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD

Und

15,6″ Notebook – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Schwarz 6494784

Um Wort-Beziehungen wie “Laptop” und “Notebook” und Teil-der-Rede-Schlüssel zu verstehen, um GeForce zu matchen, müssen wir Natural Language Processing verwenden.

Was Produkt-Titel-Matching für Sie bieten kann

Produkt-Daten-Matching basierend auf Titeln bietet Einzelhändlern und E-Commerce-Marken eine Vielzahl von Vorteilen in der Welt der Verkaufsdaten und Marketing-Intelligenz.

• Organisieren Sie Produkte und SKUs über mehrere Lieferanten und Hersteller hinweg
• Verwenden Sie Wettbewerbs-Daten, um Markt-Trends und Wettbewerbs-Preise zu verstehen
• Verstehen Sie den Produkt-Lebenszyklus
• Stellen Sie sicher, dass es keine fehlenden Teile in Ihren Verkaufsdaten und Marketing-Kampagnen gibt

Die Verwendung eines Produkt-Titel-basierten Matching-Systems ermöglicht es Ihnen, sicherzustellen, dass Sie immer die genauen Informationen haben, die Sie benötigen, um Daten-Matching durchzuführen. Andere Systeme, die eine Vielzahl von Daten-Punkten oder detaillierte Produkt-Beschreibungen erfordern, können Schwierigkeiten haben, wenn Sie in mehr Produkte skalieren. Wir haben festgestellt, dass die Verwendung eines Deep-Learning-basierten NLP-Systems, das sich auf Produkt-Titel konzentriert, es ermöglicht, ähnliche Ergebnisse zu erzielen, ohne das langfristige Skalierungs-Risiko.

Produkt-Titel-Matching mit Natural Language Processing

Wir haben unsere Produkt-Titel-Matching-Software mit populären NLP-Modellen wie GPT-3, BERT und SBERT entwickelt, um die Beziehung zwischen verschiedenen Titel-Sprach-Features, Titel-Attributen wie Markenname, Produktname, Typ usw. zu lernen. Diese Deep-Learning-basierten Modelle sind weit überlegen gegenüber fuzzy-Matching- und anderen regel-basierten Ansätzen und sind bewiesen, leicht zu skalieren, wenn neue Daten-Varianz und -Geräusche hinzukommen.

Matching zwischen: Garmin nuvi 2699LMTHD — GPS-Navigator — Automotive 6,1 Zoll nuvi 2699LMTHD Automobile Portable GPS-Navigator

Dieses Ergebnis aus der NLP-Software zeigt einige wichtige Dinge:

• Stoppwörter und Zeichen beeinträchtigen nicht unsere Fähigkeit, zwei Produkt-Titel zu matchen
• Das Modell kann die Wörter im Titel erkennen, die wichtig sind, unabhängig von der Reihenfolge oder Geräuschen
• Markennamen sind nicht erforderlich, um Matches zu finden oder abzulehnen
• Produkt-Attribute sind nicht erforderlich (Größe, Länge) in jedem Produkt, das wir vergleichen, und müssen nicht dieselbe Art sein

Das Produkt-Titel-Modell erkennt kleine, aber wichtige Unterschiede zwischen Container-Größen, die als verschiedene SKUs im Produkt-Datenbestand betrachtet werden. Im zweiten Beispiel sehen wir, dass es viele bewegliche Teile gibt – verschiedene Flaschenzahlen und unstrukturierte Daten-Geräusche – aber immer noch ein einfaches Match.

Feinabstimmung für Produktions-Anwendungsfälle

Diese Produkt-Titel-Matching-Software kann auf die tatsächlichen Produkt-Daten eines Einzelhändlers oder einer E-Commerce-Marke feinabgestimmt werden, um die Genauigkeit über andere Produkte für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu steigern. Dieses Maß an Anpassung ist aufgrund der Architektur des Sprach-Modells möglich, das zur Entwicklung des Produkt-Titel-Matchers verwendet wurde, anstatt auf gimmick-hafte Fuzzer-Matcher oder Entity-Extraktions-Modelle zu setzen. Die Fähigkeit, die Architektur für die Daten eines bestimmten Unternehmens anzupassen, ermöglicht eine bessere Skalierbarkeit und es wird viel einfacher, sich an Änderungen in unstrukturierten Daten anzupassen, wenn Sie mehr Produkte oder Quellen hinzufügen.

Relativität im Produkt-Matching

Wie Sie vielleicht bemerkt haben, kann die Idee des Produkt-Matchings relativ sein, abhängig von dem Anwendungsfall, den Sie abdecken möchten. Wenn Sie Produkte basierend auf SKUs differenzieren möchten, werden Sie andere Ergebnisse erhalten als wenn Sie den Markt-Größe und Wettbewerbs-Produkte verstehen möchten.

Zum Beispiel, wenn Sie diese beiden Produkt-Titel haben:

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

Sie könnten sie als nicht übereinstimmend betrachten, basierend auf der Idee, dass sie zwei verschiedene SKUs in demselben Laden haben, aber auch als übereinstimmend, basierend auf der Idee, dass sie beide Mastic-Gum sind. Wenn wir nun diesen Produkt-Titel in die Mischung aufnehmen:

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

Wir müssen vorher entscheiden, was wir matchen. Dies ist offensichtlich ein Wettbewerbs-Produkt und hat einen anderen UPC-Code, aber es ist immer noch Mastic-Gum und wenn wir nur nach Produkten unter demselben “Schirm” suchen, dann ist dies ein Match. Es gibt viel zu beachten, wenn Sie Ihr Produkt-Daten-Matching-System entwerfen.

Wenn Sie ein NLP-basiertes Produkt-Titel-Matching-Tool verwenden, wird diese Flexibilität zu einem Kinderspiel. Wir stimmen unsere Architektur einfach auf Ihren Anwendungsfall ab, unabhängig davon, was Sie als “Match” betrachten, und optimieren es entsprechend. Diese Flexibilität ist ein Game-Changer, wenn Sie nach einer Architektur suchen, die für viele verschiedene Anwendungsfälle innerhalb eines Unternehmens geeignet ist und immer noch eine hohe Genauigkeit erreicht.

Unsere SKU-basierte Pipeline betrachtet dies korrekt als kein Match.

Produkt-Daten-Extraktion

Sobald wir Produkt-Titel gematcht und ein Verständnis für unsere internen Verkaufsdaten-Varianz oder Wettbewerbs-Produkt-Daten haben, können wir Produkt-Kategorisierungs-Modelle oder NLP-basierte Attribut-Extraktions-Tools verwenden, um Lücken in unseren Daten zu füllen, wie Produkt-Größe, Hersteller-Name und Produkt-Attribute automatisch. Diese Pipelines verwenden die gleiche Architektur wie unser Produkt-Matching, sodass sie leicht integriert werden können.

Verbesserung Ihrer Produkt-Taxonomie

Beispiel für die Generierung von Produkt-Kategorien und -Tags aus unserem GPT-3-Modell.

Mit dem Produkt-Titel-Matching-Tool können Sie die Klarheit Ihrer Taxonomie verbessern, indem Sie mehrere übereinstimmende Produkt-Attribute zusammen in eine einzige Kategorie kombinieren. Dies reinigt und standardisiert die Attribute, die Ihren Taxonomie-System ausmachen.

GIGABYTE – 15,6″ FHD IPS 144Hz Gaming Laptop – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD

Und

15,6″ Notebook – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Schwarz 6494784

Das Verständnis, dass dies beide das gleiche Produkt sind, ermöglicht es Ihnen, Lücken wie “Notebook” und “Laptop” in dieselbe Kategorie zu füllen, “NVIDIA (NVDA ) ” als Hersteller für beide Produkte und so weiter. Dies ermöglicht es Ihnen, fehlkategorisierte Produkte zu finden und Lücken zu füllen.

Produkt-Daten-Verständnis ist der Schlüssel

Denken Sie, dass Produkt-Titel-Matching Ihnen helfen kann, Ihre Produkt-Daten zu verstehen und Ihre Verkaufs-Intelligenz zu reinigen? Lassen Sie uns heute noch einen Demo-Termin bei Width.ai vereinbaren.