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उत्पाद डेटा मिलान और एसक्यूएल प्रबंधन को स्वचालित करने के लिए उत्पाद शीर्षकों का उपयोग करके आप कैसे कर सकते हैं, इसकी एक त्वरित झलक एनएलपी के साथ।
उत्पाद शीर्षक मिलान विभिन्न स्रोतों से समान या समान उत्पादों को मिलाने की प्रक्रिया है जो केवल उत्पाद के शीर्षक और अन्य हेडलाइन विशेषताओं पर आधारित है। जैसे ही एक संगठन में डेटा विविधता और डेटा स्रोत बढ़ते हैं, उत्पाद डेटा को सटीक रखना और नए एसक्यूएल का प्रबंधन करना मुश्किल हो सकता है। विभिन्न आपूर्तिकर्ताओं और विक्रेताओं का उपयोग करते समय समस्याएं उत्पन्न होती हैं और उच्च गुणवत्ता वाले उत्पाद डेटा को बनाए रखना मुश्किल हो जाता है। यह बिक्री डेटा का मूल्यांकन करने और अपने विपणन प्रयासों और सफलता दर को समझने में समस्याएं पैदा कर सकता है।
जबकि यह अक्सर मैन्युअल रूप से किया जाता है, यह अत्यधिक समय लेने वाला हो सकता है और खराब तरीके से स्केल करता है। पुराने सिस्टम ने केवल बुनियादी उत्पाद विशेषताओं जैसे एसक्यूएल और यूपीसी कोड का उपयोग किया 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 साथ भी, ये सिस्टम अभी भी इस तरह की चीजों के साथ संघर्ष करते हैं:
जीगाबाइट – 15.6″ एफएचडी आईपीएस 144Hz गेमिंग लैपटॉप – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD
और
15.6″ नोटबुक – i5-11400H – 16GB – जीफोर्स RTX 3050 512 GB ब्लैक 6494784
“लैपटॉप” और “नोटबुक” जैसे शब्द संबंधों और जीफोर्स को मिलाने के लिए भाग के मुख्य शब्दों को समझने के लिए, 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 बहुत सारे लाभ प्रदान करता है।
- विभिन्न विक्रेताओं और आपूर्तिकर्ताओं में उत्पादों और एसक्यूएल को व्यवस्थित करें
- प्रतिस्पर्धी डेटा का उपयोग बाजार के रुझानों और प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण को समझने के लिए करें
- उत्पाद जीवन चक्र को समझें
- सुनिश्चित करें कि आपके बिक्री डेटा और विपणन अभियानों में कोई लापता टुकड़े नहीं हैं
उत्पाद शीर्षक आधारित मिलान प्रणाली का उपयोग करके आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपके पास डेटा मिलान करने के लिए आवश्यक सटीक जानकारी है। अन्य प्रणाली जो बहुत सारे डेटा बिंदुओं या गहन उत्पाद विवरण की आवश्यकता होती है, उन्हें संघर्ष हो सकता है क्योंकि आप अधिक उत्पादों में स्केल करते हैं। हमने पाया है कि उत्पाद शीर्षक पर ध्यान केंद्रित करने वाली एक गहरी शिक्षा आधारित एनएलपी प्रणाली का उपयोग करके आप लंबी अवधि के स्केलिंग जोखिम के बिना समान परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। हम उत्पाद शीर्षक मिलान को एक आधार के रूप में उपयोग करने में सक्षम हुए हैं और यूपीसी मिलान और उत्पाद विवरण मिलान जैसे अन्य मॉडल बनाने के लिए इसके चारों ओर निर्माण किया है ताकि परिणामों को बढ़ाने के लिए, निर्भर न करें।
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 विभिन्न शीर्षक भाषा सुविधाओं, शीर्षक विशेषताओं जैसे ब्रांड नाम, उत्पाद नाम, प्रकार आदि के बीच संबंध सीखने के लिए बनाया है। ये गहरी शिक्षा आधारित मॉडल फजी मिलान और अन्य नियम-आधारित दृष्टिकोणों से बहुत ऊपर हैं और नए डेटा विविधता और शोर के साथ आसानी से स्केल करने के लिए सिद्ध हुए हैं।
मिलान के बीच: गार्मिन नुवी 2699LMTHD — जीपीएस नेविगेटर — ऑटोमोटिव 6.1 में नुवी 2699LMTHD ऑटोमोबाइल पोर्टेबल जीपीएस नेविगेटर
एनएलपी सॉफ्टवेयर से यह परिणाम कुछ महत्वपूर्ण बातों को 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 हो या शोर शब्दों के बीच में हों।
- ब्रांड नाम की आवश्यकता नहीं है मिलान या अस्वीकार करने के लिए।
- उत्पाद विशेषताएं आवश्यक नहीं हैं (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 उत्पाद डेटाबेस में विभिन्न कंटेनर आकारों के बीच छोटे लेकिन महत्वपूर्ण अंतरों को उठाता है जो अलग एसक्यूएल माने जाते हैं। दूसरे उदाहरण में हम देखते हैं कि बहुत सारे चलते हुए भाग हैं – विभिन्न बोतल गिनती और असंरचित डेटा शोर लेकिन फिर भी एक आसान मिलान।
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 इस्तेमाल किया जा सकता है ताकि सटीकता को अन्य उत्पादों के लिए अपने विशिष्ट उपयोग मामले के लिए आगे बढ़ाया जा सके। यह स्तर का अनुकूलन भाषा मॉडल वास्तुकला के कारण उपलब्ध है जिसका उपयोग उत्पाद शीर्षक मिलान器 बनाने के लिए किया गया था, इसके बजाय फजी मिलान या इकाई निष्कर्षण मॉडल का उपयोग करने के बजाय। एक विशिष्ट कंपनी के डेटा के लिए वास्तुकला को अनुकूलित करने की क्षमता स्केलेबिलिटी के साथ-साथ अनुकूलन को आसान बनाती है क्योंकि यह असंरचित डेटा में परिवर्तनों के अनुकूल होना बहुत आसान हो जाता है क्योंकि आप अधिक उत्पादों या स्रोतों को जोड़ते हैं।
उत्पाद मिलान में सापेक्षता
जैसा कि आप देख सकते हैं, उत्पाद मिलान की अवधारणा कुछ हद तक सापेक्ष हो सकती है जो उपयोग मामले को कवर करने की कोशिश कर रहे हैं। यदि आप एसक्यूएल के आधार पर उत्पादों को अलग करना चाहते हैं तो आप बाजार के आकार और प्रतिस्पर्धी उत्पादों को समझने की कोशिश कर रहे हैं तो अलग-अलग परिणाम चाहते हैं।
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 से ताज़ा
चियोस मास्टिहा पैक 25gr (0.88oz) माध्यम आंसू गम 100% प्राकृतिक मास्टिक गम मास्टिक ग्रोवर्स से ताज़ा
आप उन्हें एसक्यूएल के विचार पर मेल नहीं खाने के आधार पर मेल नहीं खाने के रूप में मान सकते हैं क्योंकि वे एक ही स्टोर में दो अलग-अलग एसक्यूएल हैं, लेकिन आप उन्हें मास्टिक गम होने के विचार पर मेल खाने के रूप में भी मान सकते 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 किस लिए मिलान कर रहे हैं। यह स्पष्ट रूप से एक प्रतिस्पर्धी का 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 कर रहे हैं तो यह एक मेल है। बहुत कुछ सोचने के लिए जब आप अपने उत्पाद डेटा मिलान प्रणाली को डिज़ाइन कर रहे हैं।
जब आप एक एनएलपी आधारित उत्पाद शीर्षक मिलान उपकरण का उपयोग कर रहे हैं, तो यह स्तर की लचीलापन एक हवा बन जाता है। हम बस अपनी वास्तुकला को आपके उपयोग मामले के लिए महीन करते हैं, चाहे आप क्या मानते हैं एक “मेल” और उसी की ओर अनुकूलन करते हैं। यह स्तर की लचीलापन एक खेल परिवर्तनकर्ता है जब आप एक ही वास्तुकला का उपयोग कई अलग-अलग उपयोग मामलों के लिए एक संगठन के भीतर देखते हैं और अभी भी उच्च सटीकता तक पहुंचते हैं।
हमारा एसक्यूएल आधारित पाइपलाइन इसे एक नो मैच के रूप में सही ढंग से मानती है।
उत्पाद डेटा निष्कर्षण
एक बार जब हमने उत्पाद शीर्षकों को मिलाने और हमारे आंतरिक बिक्री डेटा विविधता या प्रतिस्पर्धी उत्पाद डेटा की समझ हासिल कर ली, तो हम उत्पाद वर्गीकरण मॉडल या एनएलपी आधारित विशेषता निष्कर्षण उपकरण का उपयोग करके उत्पाद आकार, निर्माता नाम, और उत्पाद विशेषताओं जैसे किसी भी डेटा अंतराल को स्वचालित रूप से भरने के लिए कर सकते हैं स्वचालित रूप से। ये पाइपलाइन हमारे उत्पाद मिलान के समान वास्तुकला का उपयोग करते हैं ताकि वे आसानी से एकीकृत किए जा सकें।
अपने उत्पाद कर्तव्य को बेहतर बनाएं
हमारे जीपीटी-3 मॉडल से उत्पाद श्रेणियों और टैग का निर्माण करने का उदाहरण।
उत्पाद शीर्षक मिलान उपकरण के साथ आप अपने कर्तव्य की स्पष्टता में सुधार कर सकते हैं एक ही श्रेणी में मिलाने वाले उत्पादों की विशेषताओं को एकत्रित करके। यह आपके कर्तव्य प्रणाली के हिस्से को बनाता है और मानकीकृत करता है।
जीगाबाइट – 15.6″ एफएचडी आईपीएस 144Hz गेमिंग लैपटॉप – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD
और
15.6″ नोटबुक – i5-11400H – 16GB – जीफोर्स RTX 3050 512 GB ब्लैक 6494784
यह दोनों एक ही उत्पाद होने के समझने से आपको “नोटबुक” और “लैपटॉप” को एक ही श्रेणी में रखने में मदद मिलती है, “एनवीडिया” को दोनों उत्पादों के लिए निर्माता के रूप में और इसी तरह। यह आपको गलत तरीके से 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 Width.ai पर एक डेमो कार्यक्रम निर्धारित करें।
