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

उत्पाद शीर्षक मिलान विभिन्न स्रोतों से मिलते-जुलते या बिल्कुल 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 SKU 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 SKU 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 स्टॉपवर्डों को साफ करने के लिए सहायक प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। डेटा क्लीनिंग और कीवर्ड निष्कर्षण के बावजूद, ये सिस्टम अब भी ऐसे उदाहरणों से जूझते हैं:

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

“लैपटॉप” और “नोटबुक” जैसे शब्दों के संबंध और GeForce का मिलान करने के लिए शब्द-भेद संबंधी संकेत समझने हेतु प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण 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 SKU 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 डीप लर्निंग 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 इसके आसपास यूपीसी मिलान तथा उत्पाद विवरण मिलान जैसे अन्य मॉडल बनाते हैं, ताकि परिणाम बेहतर हों, न कि उन मॉडलों पर निर्भरता बने।

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 डीप लर्निंग आधारित मॉडल फज़ी मिलान और अन्य नियम-आधारित तरीकों से कहीं बेहतर हैं और नए डेटा विचलन और शोर के साथ आसानी से स्केल करने के लिए सिद्ध हुए हैं।

मिलान के बीच: Garmin nuvi 2699LMTHD — GPS navigator — automotive 6.1 innuvi 2699LMTHD ऑटोमोबाइल पोर्टेबल जीपीएस नेविगेटर

एनएलपी सॉफ्टवेयर से यह परिणाम कुछ महत्वपूर्ण बातें दिखाता है:

• स्टॉपवर्ड 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 SKU माने जाते हैं। दूसरे उदाहरण में, हम देखते हैं कि कई कारक हैं—बोतलों की अलग-अलग संख्या और असंरचित डेटा शोर – लेकिन फिर भी एक आसान मिलान है।

उत्पादन उपयोग मामले के लिए परिष्करण

इस उत्पाद शीर्षक मिलान सॉफ्टवेयर को खुदरा स्टोर या ईकॉमर्स ब्रांड के वास्तविक उत्पाद डेटा पर फाइन-ट्यून करके, आपके विशिष्ट उपयोग में अन्य उत्पादों से अधिक सटीक बनाया जा सकता है। इस स्तर का अनुकूलन इसलिए संभव है कि शीर्षक मिलान प्रणाली दिखावटी फ़ज़ी मैचर या इकाई निष्कर्षण मॉडल के बजाय भाषा मॉडल आर्किटेक्चर पर बनाई गई 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 SKU 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:

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

आप उन्हें SKU के विचार पर मिलाने के आधार पर मेल नहीं खाने वाले मान सकते हैं क्योंकि वे एक ही स्टोर में दो अलग-अलग SKU 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:

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

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 व्यापक श्रेणी के 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 इतना लचीलापन आसानी से मिलता है। हम अपने आर्किटेक्चर को आपके उपयोग के लिए फाइन-ट्यून करते हैं, चाहे आप कुछ भी मेल खाने वाले मानते हैं, और उसी के लिए अनुकूलित करते हैं। इस स्तर का लचीलापन एक बड़ा सुधार है जब एक ही आर्किटेक्चर का उपयोग एक संगठन के भीतर कई अलग-अलग उपयोग के मामलों के लिए किया जा रहा है और फिर भी उच्च सटीकता प्राप्त होती है।

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

उत्पाद डेटा निष्कर्षण

उत्पाद शीर्षकों का मिलान करने और अपने आंतरिक बिक्री डेटा की विविधता या प्रतिस्पर्धी उत्पाद डेटा को समझने 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 स्वचालित रूप से भर सकते हैं। 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 GeForce RTX 3050 512 GB SSD

और

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

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, “NVIDIA (NVDA )” 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 Width.ai पर एक डेमो निर्धारित करें।