एनएलपी के साथ उत्पाद शीर्षक मिलान और एसक्यू प्रबंधन के लिए उत्पाद डेटा मिलान को स्वचालित करने का एक त्वरित अवलोकन।

उत्पाद शीर्षक मिलान विभिन्न स्रोतों से समान या समान उत्पादों को मिलाने की प्रक्रिया है, जो केवल उत्पाद के शीर्षक और अन्य शीर्षक विशेषताओं पर आधारित है। जैसे ही एक संगठन में डेटा विचलन और डेटा स्रोत बढ़ते हैं, उत्पाद डेटा को सटीक रखना और नए एसक्यू को प्रबंधित करना कठिन हो सकता है। विभिन्न आपूर्तिकर्ताओं और विक्रेताओं का उपयोग करते समय समस्याएं उत्पन्न होती हैं और उच्च गुणवत्ता वाले उत्पाद डेटा को बनाए रखना कठिन हो जाता है। यह बिक्री डेटा का मूल्यांकन करने और विपणन प्रयासों और सफलता दर को समझने में समस्याएं पैदा कर सकता है।

जबकि यह अक्सर मैन्युअल रूप से किया जाता है, यह बहुत समय लेने वाला हो सकता है और खराब तरीके से स्केल करता है। पुराने सिस्टम बुनियादी उत्पाद विशेषताओं जैसे एसक्यू और यूपीसी कोड पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो आधुनिक असंरचित डेटा के साथ अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं। इन पुराने सिस्टम को विशेषताओं को निकालने, डुप्लिकेट को हटाने और असंरचित उत्पाद डेटा से रोकने वाले शब्दों को साफ करने के लिए सहायक प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। डेटा क्लीनिंग और कीवर्ड निष्कर्षण के बावजूद, ये सिस्टम अभी भी चीजों जैसे कि:

जीआईजीबाइट – 15.6″ एफएचडी आईपीएस 144Hz गेमिंग लैपटॉप – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD

और

15.6″ नोटबुक – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB ब्लैक 6494784

इस तरह के शब्द संबंधों को समझने के लिए, जैसे कि “लैपटॉप” और “नोटबुक”, और भाग के मुख्य शब्दों को मिलाने के लिए जॉर्जेफोर्स की आवश्यकता होगी, हमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करने की आवश्यकता होगी।

उत्पाद शीर्षक मिलान आपके लिए क्या प्रदान कर सकता है

उत्पाद डेटा मिलान शीर्षक पर आधारित खुदरा विक्रेताओं और ईकॉमर्स ब्रांडों को बिक्री डेटा और विपणन बुद्धिमत्ता की दुनिया में कई लाभ प्रदान करता है।

• एकाधिक विक्रेताओं और आपूर्तिकर्ताओं के उत्पादों और एसक्यू को व्यवस्थित करें
• प्रतिस्पर्धी डेटा का उपयोग करके बाजार के रुझानों और प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण को समझें
• उत्पाद जीवन चक्र को समझें
• सुनिश्चित करें कि आपके बिक्री डेटा और विपणन अभियानों में कोई कमी नहीं है

उत्पाद शीर्षक आधारित मिलान प्रणाली का उपयोग करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपके पास डेटा मिलान के लिए आवश्यक सटीक जानकारी है। अन्य प्रणाली जो कई डेटा बिंदुओं या विस्तृत उत्पाद विवरणों की आवश्यकता होती है, वे स्केल करते समय संघर्ष कर सकती हैं। हमने पाया है कि उत्पाद शीर्षक पर ध्यान केंद्रित करने वाले एक गहरे शिक्षण आधारित एनएलपी प्रणाली का उपयोग करके, आप लंबे समय में स्केलिंग जोखिम के बिना समान परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। हम उत्पाद शीर्षक मिलान को एक आधार के रूप में उपयोग करने में सक्षम हैं और यूपीसी मिलान और उत्पाद विवरण मिलान जैसे अन्य मॉडलों को बनाने के लिए इसका उपयोग करते हैं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ उत्पाद शीर्षक मिलान

हमने अपने उत्पाद शीर्षक मिलान सॉफ्टवेयर को लोकप्रिय एनएलपी मॉडल जैसे जीपीटी-3, बीईआरटी और एसबीईआरटी का उपयोग करके विकसित किया है, जो विभिन्न शीर्षक भाषा विशेषताओं, शीर्षक विशेषताओं जैसे ब्रांड नाम, उत्पाद नाम, प्रकार आदि के बीच संबंध सीखने के लिए। ये गहरे शिक्षण आधारित मॉडल फजी मिलान और अन्य नियम-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में बहुत अधिक हैं और नए डेटा विचलन और शोर के साथ आसानी से स्केल करने के लिए सिद्ध हुए हैं।

मिलान के बीच: गार्मिन न्यूवी 2699LMTHD — जीपीएस नेविगेटर — ऑटोमोटिव 6.1 मेंnuvi 2699LMTHD ऑटोमोबाइल पोर्टेबल जीपीएस नेविगेटर

एनएलपी सॉफ्टवेयर से यह परिणाम कुछ महत्वपूर्ण बातें दिखाता है:

• रोकने वाले शब्द और अक्षर हमारी क्षमता को प्रभावित नहीं करते हैं दो उत्पाद शीर्षकों को मिलाने के लिए
• मॉडल शीर्षक में महत्वपूर्ण शब्दों को समझ सकता है, चाहे वह किसी भी क्रम में हों या शोर शब्द हों।
• ब्रांड नामों की आवश्यकता नहीं है मिलान या अस्वीकार करने के लिए।
• उत्पाद विशेषताओं की आवश्यकता नहीं है (आकार, लंबाई) प्रत्येक उत्पाद में जो हम तुलना कर रहे हैं और उन्हें एक ही प्रकार का होने की आवश्यकता नहीं है।

उत्पाद शीर्षक मॉडल कंटेनर आकार के बीच छोटे लेकिन महत्वपूर्ण अंतरों को उठाता है जो उत्पाद डेटाबेस में अलग एसक्यू माने जाते हैं। दूसरे उदाहरण में, हम देखते हैं कि कई चलती भाग हैं – विभिन्न बोतल गिनती और असंरचित डेटा शोर – लेकिन फिर भी एक आसान मिलान है।

उत्पादन उपयोग मामले के लिए परिष्करण

यह उत्पाद शीर्षक मिलान सॉफ्टवेयर उत्पाद खुदरा स्टोर या ईकॉमर्स ब्रांड के वास्तविक उत्पाद डेटा पर महीन करने के लिए महीन किया जा सकता है ताकि सटीकता को अन्य उत्पादों के लिए आगे बढ़ाया जा सके। यह स्तर की अनुकूलन इसलिए उपलब्ध है क्योंकि भाषा मॉडल आर्किटेक्चर का उपयोग करके उत्पाद शीर्षक मिलान बनाया गया है, इसके बजाय फजी मिलान या इकाई निष्कर्षण मॉडल का उपयोग किया जाता है। कंपनी के डेटा के लिए आर्किटेक्चर को अनुकूलित करने की क्षमता बेहतर स्केलेबिलिटी की अनुमति देती है और यह नए उत्पादों या स्रोतों को जोड़ने के रूप में असंरचित डेटा में परिवर्तनों के लिए अनुकूलन करना आसान बनाता है।

उत्पाद मिलान में सापेक्षता

जैसा कि आप देख सकते हैं, उत्पाद मिलान की अवधारणा कुछ हद तक सापेक्ष हो सकती है, जो उपयोग के मामले पर निर्भर करती है जिसे आप कवर करने का प्रयास कर रहे हैं। यदि आप एसक्यू के आधार पर उत्पादों को अलग करना चाहते हैं, तो आपको बाजार के आकार और प्रतिस्पर्धी उत्पादों को समझने के लिए अलग परिणाम चाहिए।

उदाहरण के लिए, यदि आपके पास ये दो उत्पाद शीर्षक हैं:

चियोस मास्टिहा पैक 60gr (2.11 oz) छोटे आंसू गम 100% प्राकृतिक मास्टिक गम मास्टिक ग्रोवर्स फ्रेश

चियोस मास्टिहा पैक 25gr (0.88oz) माध्यम आंसू गम 100% प्राकृतिक मास्टिक गम मास्टिक ग्रोवर्स फ्रेश

आप उन्हें एसक्यू के विचार पर मिलाने के आधार पर मेल नहीं खाने वाले मान सकते हैं क्योंकि वे एक ही स्टोर में दो अलग-अलग एसक्यू हैं, लेकिन आप उन्हें मेल खाने वाले मान सकते हैं क्योंकि वे दोनों मास्टिक गम हैं। यदि हम अब इस उत्पाद शीर्षक को मिश्रण में शामिल करते हैं:

होरबाच मास्टिक गम 1500mg 120 कैप्सूल | गैर-जीएमओ और ग्लूटेन-मुक्त

हमें पहले से तय करना होगा कि हम क्या मिलाना चाहते हैं। यह स्पष्ट रूप से एक प्रतिस्पर्धी उत्पाद है और इसमें एक अलग यूपीसी कोड है, लेकिन यह अभी भी मास्टिक गम है और यदि हम केवल एक ही “छतरी” के नीचे उत्पादों की तलाश में हैं, तो यह एक मिलान है। उत्पाद डेटा मिलान प्रणाली को डिज़ाइन करते समय बहुत कुछ सोचना होगा।

जब आप एक एनएलपी आधारित उत्पाद शीर्षक मिलान टूल का उपयोग कर रहे हों, तो यह स्तर की लचीलापन एक हवा है। हम просто अपने आर्किटेक्चर को आपके उपयोग के मामले के लिए महीन करते हैं, चाहे आप कुछ भी मेल खाने वाले मानते हैं, और उसी के लिए अनुकूलित करते हैं। यह स्तर की लचीलापन एक खेल परिवर्तक है जब एक ही आर्किटेक्चर का उपयोग एक संगठन के भीतर कई अलग-अलग उपयोग के मामलों के लिए किया जा रहा है और अभी भी उच्च सटीकता तक पहुंच रहा है।

हमारा एसक्यू आधारित पाइपलाइन सही ढंग से इसे एक मेल नहीं मानती है।

उत्पाद डेटा निष्कर्षण

एक बार जब हम उत्पाद शीर्षकों को मिलाने और हमारे आंतरिक बिक्री डेटा विचलन या प्रतिस्पर्धी उत्पाद डेटा को समझने के लिए मिलाने के बाद, हम उत्पाद वर्गीकरण मॉडल या एनएलपी आधारित विशेषता निष्कर्षण टूल का उपयोग करके उत्पाद आकार, निर्माता नाम, और उत्पाद विशेषताओं जैसे किसी भी डेटा अंतराल को भरने के लिए उपयोग कर सकते हैं स्वचालित रूप से। ये पाइपलाइन हमारे उत्पाद मिलान के समान आर्किटेक्चर का उपयोग करती हैं इसलिए वे आसानी से एकीकृत की जा सकती हैं।

अपनी उत्पाद टैक्सोनॉमी में सुधार करें

हमारे जीपीटी-3 मॉडल से उत्पाद श्रेणियों और टैग का निर्माण।

उत्पाद शीर्षक मिलान टूल के साथ, आप अपनी टैक्सोनॉमी की स्पष्टता को बेहतर बनाने के लिए एक ही श्रेणी में कई मिलान उत्पाद विशेषताओं को एक साथ जोड़ सकते हैं। यह आपकी टैक्सोनॉमी प्रणाली को बनाने वाले विशेषताओं को बहुत साफ और मानकीकृत करता है।

जीआईजीबाइट – 15.6″ एफएचडी आईपीएस 144Hz गेमिंग लैपटॉप – i5-11400H – 16GB – NVIDIA (NVDA ) GeForce RTX 3050 512 GB SSD

और

15.6″ नोटबुक – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB ब्लैक

यह दोनों एक ही उत्पाद होने के बारे में जानने से आपको “नोटबुक” और “लैपटॉप” को एक ही श्रेणी में रखने में मदद मिल सकती है, “एनवीडिया” को दोनों उत्पादों के लिए निर्माता के रूप में रखें, और इसी तरह। यह आपको गलत वर्गीकृत उत्पादों को खोजने और किसी भी अंतराल को भरने में मदद करता है।

उत्पाद डेटा समझ मूलभूत है

क्या आप सोचते हैं कि उत्पाद शीर्षक मिलान आपको अपने उत्पाद डेटा को समझने और अपनी बिक्री बुद्धिमत्ता को साफ करने में मदद कर सकता है? आज ही विद्थ.एआई पर एक डेमो कार्यक्रम निर्धारित करें।