सारा असूस, उत्पाद विपणन के उपाध्यक्ष, अकेनियो – साक्षात्कार श्रृंखला

सारा असूस अकेनियो में उत्पाद विपणन के उपाध्यक्ष हैं, जहां वे रणनीतिक संदेश, स्थिति और बाजार में जाने की रणनीतियों को बढ़ावा देते हैं। एक परिणाम-निर्देशित नेता, उन्होंने कंपनी के विकास को तेज करने और राजस्व उत्पादन का समर्थन करने के लिए विपणन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। सामग्री रणनीति, ग्राहक जुड़ाव और प्रतिस्पर्धी स्थिति में विशेषज्ञता के साथ, वे विश्व-स्तरीय उत्पाद अनुभव प्रदान करने के लिए रचनात्मकता और व्यावसायिक कौशल को जोड़ते हैं।

जबकि पारंपरिक पीआईएम प्रणालियां उत्पाद जानकारी को केंद्रीकृत और प्रबंधित करने के लिए प्रभावी हैं, कई समाधान जटिल ओम्नीचैनल रणनीतियों, गतिशील डेटा और अन्य ईकॉमर्स या डेटा प्लेटफ़ॉर्म के साथ एकीकरण का समर्थन करने में संघर्ष करते हैं, जिसका अर्थ है कि पीआईएम केवल एक और डेटा सिलो बन जाता है।

दूसरी ओर, उत्पाद क्लाउड एक संगीतमय सूट है जो पूरे उत्पाद जीवन चक्र में गतिशील और स्थिर दोनों डेटा के लिए पूरे उत्पाद रिकॉर्ड का समर्थन करता है; हमारा लचीला, स्केलेबल पीआईएम समाधान उत्पाद क्लाउड का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, हालांकि यह केवल एक हिस्सा है।

अकेनियो उत्पाद क्लाउड के हिस्से के रूप में, हम एक बुद्धिमान आपूर्तिकर्ता डेटा ऑनबोर्डिंग समाधान, एक सिंडिकेशन प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करते हैं जो वैश्विक बाज़ारों में उत्पाद जानकारी को सक्रिय करने की क्षमता के साथ, एक सुरक्षित उत्पाद पोर्टल जो सभी हितधारकों को मांग पर डिजिटल उत्पाद कैटलॉग तक पहुंच प्रदान करता है, और 150 से अधिक एकीकरण का एक व्यापक नेटवर्क। इन सभी समाधानों का एक साथ काम करने से यह सुनिश्चित होता है कि उत्पाद डेटा किसी सिलोइड समाधान में नहीं रहता है, बल्कि पूरे उत्पाद जीवन चक्र में अनुकूलित, समृद्ध और सक्रिय होता है, जिससे व्यवसायों को ऑप्टिमल ओम्नीचैनल उत्पाद अनुभव बनाने, उच्च रूपांतरण दरों को बढ़ाने और ग्राहक वफादारी में सुधार करने में मदद मिलती है।

उत्पाद सूचना प्रबंधन (पीआईएम) में एआई कैसे डेटा को केवल केंद्रीकृत करने से परे है?

डेटा केंद्रीकरण से परे, एआई पीआईएम में एक शक्तिशाली उपकरण है क्योंकि यह एक उद्योग में उन्नत प्रौद्योगिकी लाता है जिसने पहले पुराने और अकुशल उपकरणों पर निर्भर किया है। केंद्रीकृत डेटा के अलावा, हम पीआईएम समाधानों के भीतर एआई का उपयोग देख रहे हैं, जिनमें शामिल हैं:

1. उत्पाद डेटा को साफ करना और समृद्ध करना, जिसमें डी-डुप्लिकेशन और डेटा निष्कर्षण शामिल हैं
2. केंद्रीकृत डेटा का उपयोग करके तैयार करने के लिए सामग्री तैयार करना, जिससे उत्पाद पृष्ठ ब्रांड वॉइस के साथ संरेखित हो
3. मजबूत उत्पाद अनुभव प्रदान करने के लिए कई भाषाओं में उत्पाद सामग्री का तेजी से और कुशलता से अनुवाद करना
4. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और उपयोगकर्ता के इरादे को बेहतर ढंग से समझने के द्वारा उत्पाद खोज और खोज कार्यक्षमता को अनुकूलित करना

क्या आप अकेनियो के एआई-संचालित आपूर्तिकर्ता डेटा प्रबंधक के माध्यम से डेटा संग्रह और समृद्धि को कैसे सुव्यवस्थित करते हैं?

अकेनियो का आपूर्तिकर्ता डेटा प्रबंधक (एसडीएम) आपूर्तिकर्ता द्वारा प्रदान की गई उत्पाद जानकारी और संपत्तियों के संग्रह, प्रबंधन और समृद्धि को सुव्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें आपूर्तिकर्ताओं के लिए एक उपयोगकर्ता-मित्र पोर्टल प्रदान किया जाता है जहां वे उत्पाद डेटा और मीडिया फ़ाइलों को अपलोड कर सकते हैं, जो तब स्वचालित रूप से खुदरा विक्रेता और/या वितरक के डेटा संरचना में मैप किए जाते हैं। हमारी प्रणाली उत्पाद वर्गीकरण को स्वचालित करने, विवरण और लेबल से विशेषताओं को समृद्ध करने और डेटा को सामान्य करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती है, जिससे मैनुअल प्रयास कम होता है, समय-समय पर बाजार में उतार-चढ़ाव होता है और खुदरा विक्रेताओं और आपूर्तिकर्ताओं के बीच सहयोग में सुधार होता है। इसके परिणामस्वरूप, ब्रांड और/या निर्माता सुसंगत आपूर्तिकर्ता अंतर्दृष्टि प्राप्त करके ओम्नीचैनल सफलता के लिए तैयार होते हैं।

उत्पाद डेटा की सटीकता और संगतता सुनिश्चित करने में एआई की क्या भूमिका है?

आज एआई का सबसे व्यावहारिक उपयोग इसकी डेटा मानकीकरण, समृद्धि और सत्यापन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की क्षमता है, जिससे कई चैनलों में सटीकता और संगतता सुनिश्चित होती है। एआई-संचालित एल्गोरिदम असंगतताओं का पता लगा सकते हैं और उन्हें ठीक कर सकते हैं,缺失 विशेषताओं को भर सकते हैं और उत्पादों को पूर्व-निर्धारित नियमों या सीखे गए पैटर्न के आधार पर वर्गीकृत कर सकते हैं, मैनुअल त्रुटियों को कम कर सकते हैं और बाज़ारों, ईकॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म, प्रिंट कैटलॉग और कहीं भी आप बेचते हैं वहां समानता सुनिश्चित कर सकते हैं। इसके अलावा, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और एआई-संचालित खोज क्षमताएं व्यवसायों को उपयोगकर्ता के इरादे को बेहतर ढंग से समझने में मदद करती हैं, जिससे वे उत्पाद विवरण और विशेषताओं को ग्राहकों की खोज के साथ मेल खाने के लिए अनुकूलित कर सकते हैं। खोज प्रश्नों का विश्लेषण करके, एआई अधिक प्रासंगिक कीवर्ड सुझा सकता है, उत्पाद टैगिंग में सुधार कर सकता है और खोज परिणामों को गतिशील रूप से परिष्कृत कर सकता है, जिससे ग्राहकों को सबसे सटीक और प्रेरक उत्पाद जानकारी मिल सके, जिससे उच्च जुड़ाव, रूपांतरण और कम वापसी हो सके।

उत्पाद अनुभव प्रबंधन में एआई लागू करने में सबसे बड़ी चुनौतियां क्या हैं, और अकेनियो उन्हें कैसे संबोधित करता है?

एआई उच्च गुणवत्ता वाले संरचित डेटा पर निर्भर करता है ताकि अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सके, लेकिन कई व्यवसाय खंडित या अधूरे उत्पाद जानकारी से जूझते हैं। स्केलेबिलिटी एक और चुनौती है, क्योंकि एआई मॉडल को नए उत्पाद डेटा, ग्राहक व्यवहार और बाजार के रुझानों के अनुकूल होने की आवश्यकता होती है, जबकि सटीकता और प्रासंगिकता बनाए रखना होता है। अकेनियो के उत्पाद क्लाउड समाधान में पीआईएम, सिंडिकेशन और आपूर्तिकर्ता डेटा प्रबंधक क्षमताएं हैं, जिससे खुदरा विक्रेताओं को अपने सभी उत्पाद डेटा एक ही स्थान पर रखने में मदद मिलती है। हम एआई का भी लाभ उठाते हैं ताकि डेटा की गुणवत्ता और संगतता में सुधार किया जा सके, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि एआई समाधानों में खिलाया गया डेटा पूर्ण, सटीक और विश्वसनीय है, जो कई प्लेटफ़ॉर्म पर असंगत डेटा की समस्या को कम कर सकता है और खुदरा विक्रेताओं पर मैनुअल प्रक्रियाओं के तहत भार को कम कर सकता है।

एआई-जनित सामग्री के उदय के साथ, अकेनियो ब्रांड वॉइस और प्रामाणिकता को कैसे बनाए रखता है?

जबकि एआई-जनित सामग्री बहुत उपयोगी हो सकती है, खासकर खोज कार्यक्षमता और उत्पाद विवरण में, ब्रांड पहचान को बनाए रखना महत्वपूर्ण है जब इन उपकरणों का उपयोग किया जाता है। अकेनियो यह सुनिश्चित करता है कि एआई द्वारा विकसित की जाने वाली किसी भी सामग्री में हमेशा एक मानव होता है जो ब्रांड प्रामाणिकता को बनाए रखने के लिए होता है। एआई-जनित सामग्री का उपयोग करते समय, हम वास्तव में इसे एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में उपयोग करते हैं। ब्रांड संदेश को सामग्री के माध्यम से बुनने में सक्षम होने से टोन को सभी चैनलों में संगत बनाए रखने में मदद मिलती है और विपणन टीम को रणनीतिक सामग्री पर ध्यान केंद्रित करने के लिए समय मिलता है।

ब्रांड एआई-संचालित व्यक्तिगतीकरण रणनीतियों को लागू कर सकते हैं ताकि ग्राहक अनुभव में सुधार हो?

व्यक्तिगतीकरण कुछ नया नहीं है, लेकिन एआई और एमएल प्रौद्योगिकी ब्रांडों को उच्च ग्राहक अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए व्यक्तिगतीकरण के नए स्तरों में प्रवेश करने की अनुमति देती है। एआई टूल्स द्वारा संसाधित किए जा सकने वाले डेटा की मात्रा को जानते हुए, यह शक्ति व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशें बनाने के लिए ग्राहक आदेश इतिहास, पसंद और अन्य जैसे ग्राहक डेटा के व्यापक संबंधों को सक्षम करने के लिए दरवाजा खोलती है। ग्राहक डेटा का यह तरीका उपयोग करने से एआई एल्गोरिदम को व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशें बनाने में मदद मिलती है। एआई-संचालित खोज और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण खोज परिणामों को उपयोगकर्ता के इरादे की व्याख्या में सुधार करके परिष्कृत कर सकते हैं, जिससे खोज और खरीदारी यात्रा में कम घर्षण होता है। लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि एआई रणनीतियों की विविधता के बिना और एआई समाधानों को प्रशिक्षित और समर्थन देने के लिए डेटा का एक मजबूत आधार के बिना, ग्राहक अनुभवों को व्यक्तिगत करना इस प्रौद्योगिकी के साथ लगभग असंभव है।

अकेनियो एआई का उपयोग करके उत्पाद खोज और खोज कार्यक्षमता को कैसे अनुकूलित करता है?

एक अच्छा उत्पाद खोज और खोज अनुभव उत्पादों को सटीक रूप से टैग, वर्गीकृत और सही चैनलों में सिंडिकेट किए जाने पर निर्भर करता है। यही कारण है कि हम अकेनियो पीआईएम में स्वदेशी एआई क्षमताएं प्रदान करते हैं जो मौजूदा जानकारी का विश्लेषण करके缺失 विशेषताओं को भरने के लिए समृद्ध उत्पाद डेटा को सक्षम बनाती हैं, जिससे व्यापक और सटीक उत्पाद सूचियां सुनिश्चित होती हैं। अकेनियो एसडीएम भी आपूर्तिकर्ता डेटा को पूर्ण, सही और सही ढंग से स्वरूपित करने के लिए एआई क्षमताएं प्रदान करता है। और यदि यह पर्याप्त नहीं था, तो हम अपने व्यापक ऐप स्टोर में 20+ एआई अनुप्रयोग भी प्रदान करते हैं जो विभिन्न एआई उपयोग मामलों को कवर करते हैं, जिनमें से कुछ अकेनियो के लिए विशेष रूप से निर्मित हैं। ये सुविधाएं यह सुनिश्चित करने में मदद करती हैं कि सही जानकारी सही ग्राहकों को सही समय पर प्रदान की जाती है।

उत्पाद डेटा को प्रबंधित करने में उद्यम स्तर पर सबसे आम बोतलें क्या हैं, और अकेनियो उन्हें कैसे हल करता है?

हालांकि उत्पाद डेटा में तकनीकी प्रगति व्यापक है, कई संगठन अभी भी मैनुअल उत्पाद जानकारी प्रबंधन से जूझ रहे हैं। हम जिन प्रमुख चुनौतियों का सामना उद्यमों को करते हुए देखते हैं उनमें कई भाषाओं और बाजारों में उत्पाद जानकारी का प्रबंधन, पैमाने पर सुसंगत और आकर्षक उत्पाद विवरण बनाना, समय-समय पर बाजार में उतार-चढ़ाव और तकनीकी, विपणन और बिक्री टीमों के बीच समन्वय शामिल हैं। ये चुनौतियां उन्हें आज की डिजिटल वाणिज्यिक अपेक्षाओं के साथ तालमेल बिठाने में असमर्थ बना देती हैं।

अकेनियो के साथ, ये चुनौतियां बड़े पैमाने पर समाप्त हो जाती हैं। मजबूत एआई सुविधाओं के साथ, अकेनियो भाषा सामग्री अनुवाद के लिए नियमों को स्वचालित रूप से लागू करने में सक्षम है, साथ ही बुद्धिमान सामग्री पीढ़ी का उपयोग करके तकनीकी विशिष्टताओं को विचारशील सारांश और आकर्षक विपणन कथाओं में बदलने की अनुमति देता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि बुद्धिमान सामग्री विपणन टीमों को समाप्त नहीं करती है, बल्कि उन्हें एआई-जनित सामग्री को व्यक्तिगत करने के लिए एक प्रारंभिक बिंदु प्रदान करके उन्हें प्रफुल्लित करने में मदद करती है।

उत्पाद अनुभव प्रबंधन में एआई की भूमिका अगले पांच वर्षों में कैसे विकसित होगी, और अकेनियो इन परिवर्तनों से आगे रहने के लिए खुद को कैसे स्थिति दे रहा है?

पांच साल से आगे की भविष्यवाणी करना मुश्किल है, जानते हुए कि एआई का विकास हर दिन बदल रहा है। हालांकि, गूगल के पर्प्लेक्सिटी जैसे टूल्स के परिचय के साथ, हम एआई शॉपिंग एजेंटों के उदय की उम्मीद कर सकते हैं, जहां खरीदार एक ही स्थान पर उत्पादों का शोध, ब्राउज़, तुलना और खरीदारी कर सकते हैं। जैसे-जैसे एआई और एनएलपी ग्राहक के इरादे को बेहतर ढंग से समझने और व्याख्या करने के लिए विकसित होते हैं, व्यक्तिगत खोज अनुभव पारंपरिक खोज अनुभवों के साथ-साथ लोकप्रिय होने लगते हैं।

हालांकि भविष्य की भविष्यवाणी करना मुश्किल है, हम एक बात जानते हैं: एआई समाधान हमेशा कमजोर होंगे यदि उन्हें मजबूत, अद्यतन, विश्वसनीय और पूर्ण उत्पाद जानकारी के आधार पर समर्थन नहीं मिलता है। जो आउटपुट ts created are only as good as the data provided, so wherever the evolution of this technology is headed, the first step to success will always be creating that single source of truth for product data, which is where Akeneo can help. Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should vivit Akeneo.