O scurtă introducere în modul în care puteți automatiza corespondența datelor de produs și gestionarea SKU utilizând doar titlurile de produs cu NLP.

Corespondența titlului de produs este procesul de corespondență a produselor similare sau identice din surse diferite, bazat strict pe titlu și alte atribute de titlu ale produsului. Pe măsură ce varianța datelor și sursele de date cresc într-o organizație, poate deveni mai greu să se mențină datele de produs exacte și să se gestioneze noi SKU. Problemele apar atunci când se utilizează furnizori și furnizori diferiți și menținerea datelor de produs de înaltă calitate devine mai greu. Acest lucru poate cauza probleme atunci când se evaluează datele de vânzări și se înțeleg eforturile de marketing și rata de succes.

Deși acest lucru se face adesea manual, poate deveni extrem de consumator de timp și se extinde prost. Sistemele vechi se concentrau doar pe utilizarea atributelor de produs de bază, cum ar fi SKU și coduri UPC, care nu funcționează bine cu datele moderne neestructurate. Aceste sisteme mai vechi necesită procese auxiliare pentru a extrage atribute, a elimina duplicatele și a curăța cuvintele de oprire din datele de produs neestructurate. Chiar și cu toate curățarea datelor și extragerea cuvintelor cheie, aceste sisteme încă se luptă cu lucruri precum:

GIGABYTE – 15.6″ FHD IPS 144Hz Gaming Laptop – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD

Și

15.6″ Notebook – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Black 6494784

Pentru a înțelege relațiile de cuvinte, cum ar fi „laptop” și „notebook”, și chei de vorbire pentru a corespunde GeForce, vom avea nevoie de procesare de limbaj natural.

Ce poate oferi corespondența titlului de produs pentru dvs.

Corespondența datelor de produs bazată pe titlu oferă retailerilor și brandurilor de comerț electronic o mulțime de beneficii în lumea datelor de vânzări și a inteligenței de marketing.

• Organizați produse și SKU-uri din multiple furnizori și furnizori
• Utilizați datele concurenților pentru a înțelege tendințele de piață și prețurile competitive
• Înțelegeți ciclul de viață al produsului
• Asigurați-vă că nu există piese lipsă în datele de vânzări și în campaniile de marketing

Utilizarea unui sistem de corespondență a titlului de produs vă permite să vă asigurați că aveți întotdeauna informațiile exacte de care aveți nevoie pentru a efectua corespondența datelor. Alte sisteme care necesită multe puncte de date sau descrieri detaliate de produs pot avea dificultăți pe măsură ce extindeți mai multe produse. Am descoperit că utilizarea unui sistem de învățare profundă bazat pe NLP care se concentrează pe titlul de produs vă permite să obțineți rezultate similare fără riscul de extindere pe termen lung. Am reușit să utilizăm corespondența titlului de produs ca bază și să construim alte modele în jurul acesteia, cum ar fi corespondența UPC și corespondența descrierii de produs, pentru a îmbunătăți rezultatele, nu pentru a ne baza pe ele.

Corespondența titlului de produs cu procesare de limbaj natural

Am construit software-ul nostru de corespondență a titlului de produs utilizând modele NLP populare, cum ar fi GPT-3, BERT și SBERT, pentru a învăța relațiile dintre diferitele caracteristici ale titlului, atributele titlului, cum ar fi numele mărcii, numele produsului, tipul etc. Aceste modele de învățare profundă sunt mult superioare față de corespondența fuzzy și abordările bazate pe reguli și sunt dovedite a se extinde ușor cu noua varianță a datelor și zgomotul.

Corespondența dintre: Garmin nuvi 2699LMTHD — GPS navigator — automotive 6.1 in nuvi 2699LMTHD Automobile Portable GPS Navigator

Acest rezultat din software-ul NLP arată câteva lucruri importante:

• Cuvintele de oprire și caracterele nu afectează capacitatea noastră de a corespunde a două titluri de produs
• Modelul poate identifica cuvintele din titlu care contează, indiferent de ordine sau de cuvintele de zgomot.
• Numele mărcilor nu sunt necesare pentru a găsi corespondențe sau a refuza o corespondență.
• Atributele de produs nu sunt necesare (mărime, lungime) în fiecare produs pe care îl comparăm și nu trebuie să fie de același tip.

Modelul de titlu de produs identifică diferențele mici, dar importante, între dimensiunile containere care sunt considerate SKU-uri diferite în baza de date a produsului. În al doilea exemplu, vedem că există multe părți mobile – numărul de sticle și zgomotul datelor neestructurate, dar totuși o corespondență ușoară.

Afinarea pentru cazul de utilizare în producție

Acest software de corespondență a titlului de produs poate fi reglat pentru a se potrivi cu datele reale de produs ale unui magazin sau ale unei mărci de comerț electronic pentru a împinge acuratețea dincolo de alte produse pentru cazul dvs. specific de utilizare. Acest nivel de personalizare este disponibil datorită arhitecturii de limbaj utilizate pentru a construi corespondența titlului de produs, în loc de a utiliza corespondența fuzzy sau modele de extragere a entităților. Capacitatea de a regla arhitectura pentru datele unei companii specifice permite o mai bună extindere, precum și ajustarea la schimbările din datele neestructurate pe măsură ce adăugați mai multe produse sau surse.

Relativitatea în corespondența produsului

Cum ați putea observa, ideea de corespondență a produsului poate fi relativă, în funcție de cazul de utilizare pe care îl încercați să îl acoperiți. Dacă încercați să diferențiați produsele pe baza SKU, veți dori rezultate diferite decât dacă ați încerca să înțelegeți dimensiunea pieței și produsele concurenților.

De exemplu, dacă aveți aceste două titluri de produs:

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

Puteți considera că nu sunt o corespondență pe baza ideii că au două SKU-uri diferite în același magazin, dar puteți considera că sunt o corespondență pe baza ideii că sunt ambele gumă de mastic. Dacă includem acum acest titlu de produs în mix:

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

Trebuie să decidem dinainte ce corespundem. Acesta este clar un produs al unui concurent și are un cod UPC diferit, dar este tot gumă de mastic și, dacă suntem doar în căutarea produselor sub același „umbrelă”, atunci aceasta este o corespondență. Multe de gândit atunci când proiectați sistemele de corespondență a datelor de produs.

Când utilizați un instrument de corespondență a titlului de produs bazat pe NLP, acest nivel de flexibilitate devine o briză. Pur și simplu reglăm arhitectura noastră pentru cazul dvs. de utilizare, indiferent ce considerați o „corespondență” și optimizăm spre aceasta. Acest nivel de flexibilitate este un joc schimbător atunci când căutați să utilizați aceeași arhitectură pentru multe cazuri de utilizare diferite în cadrul unei organizații și să ajungeți la o acuratețe ridicată.

Conducta noastră bazată pe SKU consideră corect că aceasta nu este o corespondență.

Extracția datelor de produs

Odată ce am corespuns deja titlurile de produs și am o înțelegere a varianței datelor noastre de vânzări interne sau a datelor de produs ale concurenților, putem utiliza modele de categorizare a produsului sau unelte de extragere a atributelor bazate pe NLP pentru a umple orice goluri de date pe care le avem, cum ar fi dimensiunea produsului, numele producătorului și atributele produsului automat. Aceste conducte utilizează aceeași arhitectură ca și corespondența noastră de titlu de produs, astfel încât pot fi integrate ușor.

Îmbunătățiți taxonomia dvs. de produs

Exemplu de generare a categoriilor și etichetelor de produs din modelul nostru GPT-3.

Cu instrumentul de corespondență a titlului de produs, puteți îmbunătăți claritatea taxonomiei dvs. prin combinarea mai multor atribute de produs corespunzătoare într-o singură categorie. Acest lucru curăță și standardizează în mare măsură atributele care alcătuiesc sistemul dvs. de taxonomie.

GIGABYTE – 15.6″ FHD IPS 144Hz Gaming Laptop – i5-11400H – 16GB – NVIDIA GeForce RTX 3050 512 GB SSD

Și

15.6″ Notebook – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Black 6494784

Înțelegerea că acestea sunt ambele același produs vă permite să umpleți orice goluri, cum ar fi plasarea „Notebook” și „Laptop” în aceeași categorie, „NVIDIA (NVDA ) ” ca producător pentru ambele produse și așa mai departe. Acest lucru vă permite să găsiți produse greșit categorisite și să umpleți orice goluri.

Înțelegerea datelor de produs este cheia

Credeți că corespondența titlului de produs vă poate ajuta să înțelegeți datele de produs și să curățați inteligența de vânzări? Programați o demonstrație astăzi la Width.ai.