Sarah Assous, Vice President of Product Marketing, Akeneo – Interview-Serie

Sarah Assous ist die Vice President of Product Marketing bei Akeneo, wo sie strategische Messaging, Positionierung und Go-to-Market-Strategien leitet. Als Ergebnis-orientierte Führungskraft hat sie eine Schlüsselrolle bei der Beschleunigung des Unternehmenswachstums und der Nutzung von Marketing zur Unterstützung der Umsatzgenerierung gespielt. Mit ihrer Expertise in Content-Strategie, Kundenbindung und Wettbewerbspositionierung kombiniert sie Kreativität und Geschäftsverständnis, um weltklasse-Produkterlebnisse zu liefern.

Während herkömmliche PIM-Systeme effektiv für die Zentralisierung und Verwaltung von Produkt-Informationen sind, haben viele Lösungen Schwierigkeiten, komplexe Omni-Channel-Strategien, dynamische Daten und Integrationen mit anderen E-Commerce- oder Daten-Plattformen zu unterstützen, was dazu führt, dass die PIM nur ein weiteres Daten-Silo wird.

Die Produkt-Cloud hingegen ist ein komponierter Satz von Technologien, der den gesamten Produkt-Record für dynamische und statische Daten über den gesamten Produkt-Lebenszyklus unterstützt; unsere flexible, skalierbare PIM-Lösung ist ein wichtiger Aspekt der Produkt-Cloud, jedoch nur ein Teil davon.

Als Teil von Akeneos Produkt-Cloud bieten wir auch eine künstliche Intelligenz-gestützte Lösung für die Onboarding von Lieferantendaten, eine Syndikations-Plattform mit der Fähigkeit, Produkt-Informationen auf globalen Märkten zu aktivieren, ein sicheres Produkt-Portal, das es allen Beteiligten ermöglicht, digitale Produkt-Kataloge auf Abruf zu accessen, und ein umfangreiches Netzwerk von über 150 Integrationen. All diese Lösungen arbeiten zusammen, um sicherzustellen, dass Produkt-Daten nicht in einem isolierten Lösungssystem leben, sondern optimiert, angereichert und über alle Stufen des Produkt-Lebenszyklus aktiviert werden, was es Unternehmen ermöglicht, optimale Omni-Channel-Produkt-Erlebnisse zu schaffen, höhere Konversionsraten zu erzielen und die Kundenbindung zu verbessern.

Wie verändert künstliche Intelligenz das Produkt-Information-Management (PIM) jenseits der bloßen Zentralisierung von Daten?

Jenseits der Zentralisierung von Daten ist künstliche Intelligenz ein leistungsfähiges Werkzeug im Bereich PIM, da sie fortschrittliche Technologie in eine Branche bringt, die bisher auf veralteten und ineffizienten Werkzeugen basierte. Neben der Zentralisierung von Daten sehen wir künstliche Intelligenz in einer breiten Palette von PIM-Lösungen eingesetzt, einschließlich:

1. Reinigung und Anreicherung von Produkt-Daten, einschließlich Entfernung von Duplikaten und Daten-Extraktion
2. Erstellung von bearbeitbaren Inhalten unter Verwendung der zentralisierten Daten, um sicherzustellen, dass die Produkt-Seite mit der Marken-Stimme übereinstimmt
3. Schnelle und effiziente Übersetzung von Produkt-Inhalten, um starke Produkt-Erlebnisse in mehreren Sprachen zu liefern
4. Optimierung der Produkt-Suche und -Entdeckung durch Verbesserung der natürlichen Sprach-Verarbeitung und des Verständnisses der Benutzer-Intention

Können Sie uns erklären, wie Akeneos künstliche Intelligenz-gestützte Lieferantendaten-Manager die Datenerfassung und -anreicherung rationalisiert?

Akeneos Lieferantendaten-Manager (SDM) ist darauf ausgelegt, die Erfassung, Verwaltung und Anreicherung von Lieferantendaten und -Assets zu rationalisieren, indem ein benutzerfreundliches Portal bereitgestellt wird, in dem Lieferanten Produkt-Daten und Medien-Dateien hochladen können, die dann automatisch auf die Daten-Struktur des Händlers und/oder Großhändlers abgebildet werden. Unser System nutzt künstliche Intelligenz, um die Produkt-Klassifizierung, die Anreicherung von Attributen aus Beschreibungen und Labels sowie die Normalisierung von Daten zu automatisieren, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten, was den manuellen Aufwand reduziert, die Zeit bis zur Markteinführung beschleunigt und die Zusammenarbeit zwischen Händlern und Lieferanten durch eine zentrale Plattform für effiziente Kommunikation und Daten-Austausch verbessert. Als Ergebnis sind Marken und/oder Hersteller für Omni-Channel-Erfolg gerüstet, indem sie konsistente Lieferantenerkenntnisse über Systeme hinweg haben.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz bei der Gewährleistung der Genauigkeit und Konsistenz von Produkt-Daten über mehrere Kanäle hinweg?

Eine der praktischsten Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz heute ist ihre Fähigkeit, die Automatisierung von Daten-Standardisierungs-, Anreicherungs- und Validierungs-Prozessen zu gewährleisten, um Genauigkeit und Konsistenz über mehrere Kanäle hinweg zu gewährleisten. Künstliche Intelligenz-Algorithmen können Inkonsistenzen erkennen und korrigieren, fehlende Attribute ausfüllen und Produkte basierend auf vordefinierten Regeln oder erlernten Mustern klassifizieren, was manuelle Fehler reduziert und die Einheitlichkeit über Märkte, E-Commerce-Plattformen, Druck-Kataloge und andere Verkaufskanäle hinweg gewährleistet. Darüber hinaus helfen natürliche Sprach-Verarbeitung (NLP) und künstliche Intelligenz-gestützte Such-Funktionen Unternehmen, die Benutzer-Intention besser zu verstehen, um Produkt-Beschreibungen und -Attribute zu optimieren, um der Art und Weise, wie Kunden tatsächlich suchen, zu entsprechen. Durch die Analyse von Such-Anfragen kann künstliche Intelligenz relevantere Schlüsselwörter vorschlagen, Produkt-Tagging verbessern und Such-Ergebnisse dynamisch verfeinern, um sicherzustellen, dass Kunden die genauesten und überzeugendsten Produkt-Informationen finden, was letztendlich zu höherer Bindung, Konversionen und reduzierten Rückgaben führt.

Welche sind die größten Herausforderungen bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz im Produkt-Erlebnis-Management, und wie geht Akeneo darauf ein?

Künstliche Intelligenz benötigt hochwertige, strukturierte Daten, um sinnvolle Erkenntnisse zu generieren, aber viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten oder unvollständigen Produkt-Informationen. Eine weitere Herausforderung ist die Skalierbarkeit, da künstliche Intelligenz-Modelle kontinuierlich lernen und sich an neue Produkt-Daten, Kunden-Verhaltensweisen und Markttrends anpassen müssen, während sie Genauigkeit und Relevanz aufrechterhalten. Akeneos Produkt-Cloud-Lösung verfügt über PIM-, Syndikations- und Lieferantendaten-Manager-Funktionen, die es Händlern ermöglichen, alle ihre Produkt-Daten an einem Ort zu haben. Wir nutzen auch künstliche Intelligenz, um die Daten-Qualität und -Konsistenz zu verbessern, um sicherzustellen, dass die Informationen, die in künstliche Intelligenz-Lösungen eingespeist werden, vollständig, genau und zuverlässig sind, was das Problem der inkonsistenten Daten über mehrere Plattformen hinweg lindern und den Händlern den manuellen Prozess erleichtern kann.

Wie stellt Akeneo sicher, dass die Marken-Stimme und -Authentizität bei der Verwendung von künstlicher Intelligenz-generierten Inhalten erhalten bleiben?

Obwohl künstliche Intelligenz-generierte Inhalte sehr nützlich sein können, insbesondere bei der Suche und den Produkt-Beschreibungen, ist es wichtig, eine starke Marken-Identität beizubehalten, wenn diese Werkzeuge eingesetzt werden. Akeneo stellt sicher, dass unabhängig davon, welche Art von Inhalten wir mit künstlicher Intelligenz entwickeln, immer ein Mensch auf der anderen Seite ist, um die Marken-Authentizität zu gewährleisten. Wenn wir künstliche Intelligenz-generierte Inhalte verwenden, nutzen wir sie als Ausgangspunkt, um die Marken-Botschaften und -Töne konsistent über alle Kanäle hinweg zu halten und dem Marketing-Team Zeit zu geben, sich auf strategische Inhalte zu konzentrieren.

Welche künstliche Intelligenz-gestützten Personalisierungs-Strategien können Marken implementieren, um die Kunden-Erlebnisse zu verbessern?

Obwohl Personalisierung nichts Neues für Marken ist, ermöglicht künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Technologie es Marken, auf neue Levels der Kunden-Personalisierung zu gelangen, um den hohen Konsumenten-Erwartungen gerecht zu werden. Da künstliche Intelligenz-Werkzeuge große Mengen an Daten verarbeiten können, öffnet sich die Tür, um unvergleichliche Levels der Personalisierung während der Kunden-Interaktionen durch Daten-Analyse zu ermöglichen. Durch die Nutzung von Kunden-Daten auf diese Weise können künstliche Intelligenz-Algorithmen breitere Verbindungen über die Bestell-Historie, Vorlieben usw. herstellen, um maßgeschneiderte Produkt-Empfehlungen zu erstellen. Künstliche Intelligenz-gestützte Suche und natürliche Sprach-Verarbeitung können auch Such-Ergebnisse durch die Verbesserung der Benutzer-Intention-Interpretation verfeinern, um die Entdeckung und die Reduzierung der Reibung im Kauf-Prozess zu verbessern. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass ohne eine Vielzahl von künstlichen Intelligenz-Strategien und ohne eine starke Grundlage von Daten, um die künstliche Intelligenz-Lösungen zu trainieren und zu unterstützen, die Personalisierung von Kunden-Erlebnissen mit dieser Technologie fast unmöglich ist.

Wie optimiert Akeneo die Produkt-Suche und -Entdeckung mithilfe von künstlicher Intelligenz?

Ein gutes Produkt-Suche- und -Entdeckungserlebnis hängt von der genauen Klassifizierung, Kategorisierung und Syndikation von Produkten zu den richtigen Kanälen ab. Deshalb bieten wir native künstliche Intelligenz-Funktionen innerhalb von Akeneos PIM, die es ermöglichen, Produkt-Daten durch die Analyse bestehender Informationen zu anreichern, um umfassende und genaue Produkt-Listen zu gewährleisten. Akeneos Lieferantendaten-Manager bietet auch künstliche Intelligenz-Funktionen, um sicherzustellen, dass Lieferantendaten vollständig, korrekt und richtig formatiert sind. Und wenn das nicht genug wäre, bieten wir auch über 20 künstliche Intelligenz-Anwendungen in unserem umfangreichen App-Store an, die eine breite Palette von künstlichen Intelligenz-Anwendungsfällen abdecken, von denen einige speziell für Akeneo entwickelt wurden. Diese Funktionen helfen, sicherzustellen, dass die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt an die richtigen Kunden geliefert werden.

Welche sind die häufigsten Engpässe bei der Verwaltung von Produkt-Daten auf Unternehmens-Ebene, und wie löst Akeneo diese Probleme?

Obwohl technologische Fortschritte im Bereich der Produkt-Daten umfassend sind, kämpfen viele Organisationen immer noch mit der manuellen Verwaltung von Produkt-Informationen. Einige der größten Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, umfassen die Verwaltung von Produkt-Informationen in mehreren Sprachen und Märkten, die Erstellung konsistenter und ansprechender Produkt-Beschreibungen im großen Maßstab, die Aufrechterhaltung der Genauigkeit bei gleichzeitiger Reduzierung der Zeit bis zur Markteinführung und die Koordination zwischen technischen, Marketing- und Vertriebs-Teams. Diese Herausforderungen machen es ihnen unmöglich, mit dem Tempo der heutigen digitalen Handels-Erwartungen Schritt zu halten.

Mit Akeneo werden diese Herausforderungen weitgehend eliminiert. Durch starke künstliche Intelligenz-Funktionen kann Akeneo automatisch Regeln für die Übersetzung von Sprach-Inhalten implementieren, sowie intelligente Inhalts-Generierung verwenden, um technische Spezifikationen in sinnvolle Zusammenfassungen und ansprechende Marketing-Narrative umzuwandeln. Es ist wichtig zu beachten, dass intelligente Inhalte die Marketing-Teams nicht ersetzen, sondern ermöglichen, dass sie mit einem Ausgangspunkt für die Personalisierung von künstlicher Intelligenz-generierten Inhalten gedeihen, um sie auf die beste Weise an ihre Marke anzupassen.

Wohin entwickelt sich die Rolle von künstlicher Intelligenz im Produkt-Erlebnis-Management in den nächsten fünf Jahren, und wie positioniert sich Akeneo, um diesen Veränderungen voranzugehen?

Es ist schwierig, fünf Jahre im Voraus zu wissen, wie sich die Evolution von künstlicher Intelligenz verändern wird. Mit der Einführung von Tools wie Google’s Perplexity können wir jedoch erwarten, dass künstliche Intelligenz-Einkaufs-Assistenten zum Leben erweckt werden, bei denen Kunden recherchieren, browsen, vergleichen und Produkte an einem Ort kaufen können. Wenn künstliche Intelligenz und NLP weiterentwickelt werden, um die Benutzer-Intention besser zu verstehen und zu interpretieren, werden diese personalisierten Such-Erlebnisse an Popularität gewinnen und neben traditionellen Such-Erlebnissen existieren.

Obwohl es schwierig ist, die Zukunft vorherzusagen, wissen wir eines: Künstliche Intelligenz-Lösungen werden immer kurz kommen, wenn sie nicht von einer starken Grundlage von aktuellen, zuverlässigen und vollständigen Produkt-Informationen unterstützt werden. Die Ausgaben, die erstellt werden, sind nur so gut wie die Daten, die bereitgestellt werden, sodass der erste Schritt zum Erfolg immer darin besteht, diese einzige Wahrheitsquelle für Produkt-Daten zu schaffen, wo Akeneo helfen kann.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Akeneo besuchen: Akeneo.