Een korte duik in hoe u productgegevensovereenkomst en SKU-beheer kunt automatiseren met behulp van alleen producttitels en NLP.

Producttitelovereenkomst is het proces van het overeenkomen van gelijkaardige of exacte producten uit verschillende bronnen op basis van de titel en andere kopattributen van het product. Naarmate de gegevensvariatie en gegevensbronnen in een organisatie groeien, kan het moeilijker worden om productgegevens nauwkeurig te houden en nieuwe SKUs te beheren. Problemen ontstaan wanneer u verschillende leveranciers en verkopers gebruikt en het moeilijker wordt om hoogwaardige productgegevens te behouden. Dit kan problemen veroorzaken bij het evalueren van verkoopgegevens en het begrijpen van uw marketinginspanningen en het succespercentage.

Hoewel dit vaak handmatig gebeurt, kan het extreem tijdrovend worden en slecht schalen. Oude systemen die alleen basismogelijkheden van producten gebruiken, zoals SKUs en UPC-codes, werken niet goed met moderne ongestructureerde gegevens. Deze oudere systemen vereisen hulpprocessen om attributen te extraheren, dubbele verwijderen en stopwoorden uit de ongestructureerde productgegevens te verwijderen. Zelfs met alle gegevensreiniging en trefwoordextractie hebben deze systemen nog steeds moeite met dingen als:

GIGABYTE – 15,6″ FHD IPS 144Hz Gaming Laptop – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD

En

15,6″ Notebook – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Black 6494784

Om woordrelaties zoals “laptop” en “notebook” en deel van spraaktoetsen te begrijpen om GeForce overeen te komen, moeten we natuurlijke taalverwerking gebruiken.

Wat Producttitelovereenkomst voor U Kan Bieden

Productgegevensovereenkomst op basis van titel biedt retailers en e-commerce-merken een groot aantal voordelen in de wereld van verkoopgegevens en marketingintelligentie.

• Producten en SKUs organiseren over meerdere leveranciers en verkopers
• Concurrentgegevens gebruiken om markttrends en concurrerende prijzen te begrijpen
• Productlevenscyclus begrijpen
• Ervoor zorgen dat er geen ontbrekende stukken zijn in uw verkoopgegevens en marketingcampagnes

Het gebruik van een producttitel-gebaseerd overeenkomstig systeem stelt u in staat om ervoor te zorgen dat u altijd de exacte informatie hebt die u nodig heeft om gegevensovereenkomst uit te voeren. Andere systemen die een groot aantal gegevenspunten of diepgaande productbeschrijvingen vereisen, kunnen worstelen naarmate u meer producten schaalt. We hebben ontdekt dat het gebruik van een diepgaand leren gebaseerd NLP-systeem dat zich richt op producttitel, u vergelijkbare resultaten oplevert zonder het lange termijn schaalrisico. We hebben producttitelovereenkomst gebruikt als basis en andere modellen eromheen gebouwd, zoals UPC-overeenkomst en productbeschrijvingsovereenkomst, om resultaten te verbeteren, niet om van afhankelijk te zijn.

Producttitelovereenkomst met Natuurlijke Taalverwerking

We hebben onze producttitelovereenkomstsoftware gebouwd met behulp van populaire NLP-modellen zoals GPT-3, BERT en SBERT om de relatie tussen verschillende titeltaalkenmerken, titelattributen zoals merknaam, productnaam, type enz. te leren. Deze diepgaand leren gebaseerde modellen zijn veruit superieur aan fuzzy matching en andere regelgebaseerde benaderingen en zijn bewezen om gemakkelijk te schalen met nieuwe gegevensvariatie en ruis.

Overeenkomst tussen:Garmin nuvi 2699LMTHD — GPS-navigator — automotive 6.1 in nuvi 2699LMTHD Automobile Portable GPS Navigator

Dit resultaat van de NLP-software toont een aantal belangrijke dingen:

• Stopwoorden en tekens hebben geen invloed op onze mogelijkheid om twee producttitels overeen te komen
• Het model kan de woorden in de titel die ertoe doen, ongeacht de volgorde of lawaaiwoorden, identificeren.
• Merknamen zijn niet vereist voor ons om overeenkomsten te vinden of af te wijzen.
• Productattributen zijn niet vereist (grootte, lengte) in elk product dat we vergelijken en hoeven niet hetzelfde type te zijn.

Het producttitelmodel pikt kleine maar belangrijke verschillen op tussen verpakkingsgroottes die als verschillende SKUs in de productdatabase worden beschouwd. In het tweede voorbeeld zien we een heleboel bewegende delen – verschillende flesgroottes en ongestructureerde gegevensruis, maar nog steeds een gemakkelijke overeenkomst.

Verfijning voor Productiegebruik

Deze producttitelovereenkomstsoftware kan worden verfijnd op de werkelijke productgegevens van een winkel of e-commerce-merk om de nauwkeurigheid te verhogen en andere producten voor uw specifieke gebruik te overtreffen. Dit niveau van aanpassing is beschikbaar vanwege de taalmodelarchitectuur die wordt gebruikt om de producttitelovereenkomst te bouwen, in plaats van het gebruik van gimmicky fuzzer-matchers of entity-extractiemodellen. De mogelijkheid om de architectuur voor een specifiek bedrijf aan te passen, maakt het schalen gemakkelijker en het aanpassen aan veranderingen in ongestructureerde gegevens als u meer producten of bronnen toevoegt.

Relativiteit in Productovereenkomst

Zoals u misschien hebt opgemerkt, kan het idee van productovereenkomst enigszins relatief zijn op basis van het gebruik dat u probeert te dekken. Als u producten wilt onderscheiden op basis van SKU, wilt u andere resultaten dan wanneer u marktgrootte en concurrerende producten probeert te begrijpen.

Bijvoorbeeld, als u deze twee producttitels hebt:

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

U kunt ze niet als overeenkomst beschouwen op basis van het idee dat ze twee verschillende SKUs in dezelfde winkel hebben, maar kunt ze ook als overeenkomst beschouwen op basis van het idee dat ze allebei Mastic Gum zijn. Als we nu deze producttitel in de mix opnemen:

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

Moeten we van tevoren beslissen wat we overeenkomen. Dit is duidelijk een concurrerend product en heeft een andere UPC-code, maar het is nog steeds Mastic Gum en als we alleen maar producten onder dezelfde “paraplu” zoeken, is dit een overeenkomst. Er is veel om over na te denken bij het ontwerpen van uw productgegevensovereenkomstsystemen.

Wanneer u een NLP-gebaseerd producttitelovereenkomstgereedschap gebruikt, wordt deze flexibiliteit een fluitje van een cent. We passen onze architectuur eenvoudig aan voor uw gebruik en optimaliseren deze voor uw specifieke behoeften. Deze flexibiliteit is een game-changer wanneer u hetzelfde architectuur voor meerdere gebruik in een organisatie wilt gebruiken en nog steeds hoge nauwkeurigheid bereiken.

Ons SKU-gebaseerd pijplijn beschouwt dit correct als geen overeenkomst.

Productgegevensextractie

Zodra we producttitels hebben overeengekomen en een begrip hebben van onze interne verkoopgegevensvariatie of concurrerende productgegevens, kunnen we productcategorisatiemodellen of NLP-gebaseerde attribuutextractietools gebruiken om eventuele gegevenslacunes te vullen, zoals productgrootte, fabrikantnaam en productattributen, automatisch.

Verbetering van Uw Producttaxonomie

Voorbeeld van het genereren van productcategorieën en tags vanuit ons GPT-3-model.

Met het producttitelovereenkomstgereedschap kunt u de duidelijkheid van uw taxonomie verbeteren door meerdere overeenkomende productattributen samen te voegen in één categorie. Dit maakt de attributen die uw taxonomiesysteem vormen, een stuk schoner en gestandaardiseerder.

GIGABYTE – 15,6″ FHD IPS 144Hz Gaming Laptop – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD

En

15,6″ Notebook – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Black 6494784

Het begrijpen dat deze allebei hetzelfde product zijn, stelt u in staat om eventuele lacunes te vullen, zoals het plaatsen van “Notebook” en “Laptop” in dezelfde categorie, “NVIDIA (NVDA ) ” als fabrikant voor beide producten enz. Dit laat u toe om verkeerd gecategoriseerde producten te vinden en eventuele lacunes te vullen.

Productgegevensbegrip is Sleutel

Denkt u dat producttitelovereenkomst u kan helpen uw productgegevens te begrijpen en uw verkoopintelligentie op te schonen? Laat ons vandaag een demo plannen bij Width.ai.