Ürün verisi eşleştirmesi ve stok yönetimi için yalnızca ürün başlıklarıyla NLP kullanarak nasıl otomasyon yapabileceğinize hızlı bir bakış.

Ürün başlığı eşleştirmesi, ürünün başlığı ve diğer başlık özniteliklerine dayanarak farklı kaynaklardan benzer veya aynı ürünleri eşleştirmeye yönelik bir süreçtir. Bir organizasyondaki veri çeşitliliği ve veri kaynakları arttıkça, ürün verilerini doğru tutmak ve yeni stokları yönetmek daha zor hale gelebilir. Farklı tedarikçiler ve satıcılar kullanıldığında ve yüksek kaliteli ürün verilerini tutmak daha zor hale geldiğinde sorunlar ortaya çıkar. Bu, satış verilerini değerlendirirken ve pazarlama çabalarınızın ve başarı oranının anlaşılmasını etkileyebilir.

Bu genellikle manuel olarak yapılır, ancak çok zaman alıcı olabilir ve kötü bir şekilde ölçeklenebilir. Temel ürün özniteliklerine dayanarak yalnızca SKU ve UPC kodlarını kullanan eski sistemler, modern yapılandırılmamış verilerle iyi çalışmaz. Bu eski sistemler, öznitelikleri çıkarmak, kopyaları çıkarmak ve yapılandırılmamış ürün verilerinden durdurma kelimelerini temizlemek için yardımcı süreçlere ihtiyaç duyar. Tüm veri temizleme ve anahtar kelime çıkarma işlemlerine rağmen, bu sistemler hâlâ aşağıdaki gibi şeylerle mücadele eder:

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

Ve

15.6″ Dizüstü Bilgisayar – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Siyah 6494784

“Laptop” ve “dizüstü bilgisayar” gibi kelime ilişkilerini ve GeForce eşleştirmesinde sözcük türlerine ilişkin ipuçlarını anlamak için doğal dil işleme kullanmamız gerekir.

Ürün Başlığı Eşleştirmesi Size Ne Sağlayabilir

Ürün verisi eşleştirmesi, başlığa dayalı olarak perakendecilere ve e-ticaret markalarına satış verileri ve pazarlama istihbaratı dünyasında birçok fayda sağlar.

• Çoklu tedarikçiler ve satıcılar arasında ürünleri ve stokları düzenle
• Rakip verilerini kullanarak pazar trendlerini ve rekabetçi fiyatları anlayın
• Ürün yaşam döngüsünü anlayın
• Satış verilerinize ve pazarlama kampanyalarınıza hiçbir parça eksik olmadığını doğrulayın

Ürün başlığı tabanlı eşleştirmeye dayalı bir sistem kullanarak, her zaman veri eşleştirmesi için gereken kesin bilgileri elde edebilirsiniz. Çok sayıda veri noktasına veya ayrıntılı ürün açıklamalarına ihtiyaç duyan diğer sistemler, ürün sayısını artırırken mücadele edebilir. Derin öğrenme tabanlı bir NLP sistemi kullanarak, ürün başlığını odak noktası olarak aldığımızda, uzun vadeli ölçeklendirme riski olmadan benzer sonuçlar elde edebiliriz. Ürün başlığı eşleştirmesini temel olarak kullanarak, UPC eşleştirmesi ve ürün açıklaması eşleştirmesi gibi ek modelleri bunlara bağımlı olmak için değil, yalnızca sonuçları iyileştirmek için geliştirebiliriz.

Doğal Dil İşleme ile Ürün Başlığı Eşleştirmesi

Ürün başlığı eşleştirmesi yazılımlarımızı, GPT-3, BERT ve SBERT gibi popüler NLP modellerini kullanarak, marka adı, ürün adı ve türü gibi başlık öznitelikleri ile başlıkların dilsel özellikleri arasındaki ilişkileri öğrenmek üzere geliştirdik. Bu derin öğrenme tabanlı modeller, fuzzy eşleştirmeye ve kural tabanlı yaklaşımlara kıyasla çok daha üstündür ve yeni veri çeşitliliği ve gürültü ile kolayca ölçeklenebilir.

Eşleştirmeler: Garmin nuvi 2699LMTHD — GPS navigatör — otomotiv 6.1 in nuvi 2699LMTHD Otomobil Taşınabilir GPS Navigatör

Bu NLP yazılımlarından elde edilen sonuç, birkaç önemli şeyi gösterir:

• Durdurma kelimeleri ve karakterler, iki ürün başlığını eşleştirmemizi engellemiyor
• Model, başlıktaki önemli kelimeleri, sıralama veya gürültü kelimelerine bakmaksızın bulabilir
• Marka adları, eşleştirmeleri bulmak veya reddetmek için gerekli değildir
• Ürün öznitelikleri, karşılaştırdığımız her ürün için gerekli değildir (boyut, uzunluk) ve aynı türde olmak zorunda değildir

Ürün başlığı modeli, ürün veritabanında farklı SKU’lar olarak değerlendirilen kap boyutları arasındaki küçük ama önemli farkları tespit edebilir. İkinci örnekte, farklı şişe adetleri gibi birçok değişken ve yapılandırılmamış veri gürültüsü olmasına rağmen, yine de kolay bir eşleştirmeyi görürüz.

Üretim İçin İyileştirme

Bu ürün başlığı eşleştirmesi yazılımları, bir perakende mağazası veya e-ticaret markasının gerçek ürün verilerine göre uyarlanabilir ve bu şekilde kullanım durumu için doğruluğu artırabilir. Bu düzeyde özelleştirme, ürün başlığı eşleştirmesini oluşturmak için kullanılan dil modeli mimarisi sayesinde mümkündür. Bu olanak, gösterişli ama yetersiz bulanık eşleştirme araçları veya varlık çıkarma modelleri yerine kullanılan dil modeli mimarisinden kaynaklanır. Mimariyi belirli bir şirketin verilerine göre ince ayarlamak daha iyi ölçeklenebilirlik sağlar ve yeni ürünler veya kaynaklar eklendikçe yapılandırılmamış verilerdeki değişikliklere uyum sağlamayı kolaylaştırır.

Ürün Eşleştirmesinde Görecelik

Ürün eşleştirmesi fikri, kapsamlı olmayı amaçladığınız kullanım durumuna göre göreceli olabilir. SKU’ya dayalı olarak ürünleri ayırt etmeye çalışıyorsanız, pazar büyüklüğü ve rakip ürünleri anlamaya çalışıyorsanız farklı sonuçlar elde edersiniz.

Örneğin, aşağıdaki ürün başlıklarınız varsa:

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

Bu ürünleri, aynı mağazadaki farklı SKU’lara sahip oldukları için eşleştirmeyebilirsiniz, ancak her ikisinin de mastik reçinesi olduğu için eşleştirebilirsiniz. Şimdi aşağıdaki ürün başlığını ekleyelim:

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

Önceden neye göre eşleştireceğimizi belirlememiz gerekir. Bu, açıkça bir rakip ürün ve farklı bir UPC kodu vardır, ancak yine de mastik reçinesi’dir ve yalnızca aynı “şemsiye” altındaki ürünleri arıyorsak, bu bir eşleştirmedir. Ürün verisi eşleştirmesi sistemlerini tasarlarken çok şey düşünmek gerekir.

NLP tabanlı bir ürün başlığı eşleştirmesi aracı kullanıldığında, bu düzeyde esneklik kolaylaşır. Neyi ‘eşleşme’ olarak gördüğünüzden bağımsız olarak, mimarimizi kullanım durumunuza göre ince ayarlar ve o hedefe yönelik optimize ederiz. Bu düzeyde esneklik, bir organizasyon içinde birçok farklı kullanım durumu için aynı mimariyi kullanırken yüksek doğruluğu korumayı sağlayan önemli bir yeniliktir.

SKU tabanlı işlem hattımız bu örneği doğru biçimde eşleşme yok olarak değerlendirir.

Ürün Verisi Çıkarma

Ürün başlıklarını zaten eşleştirdik ve iç satış verilerindeki varyans veya rakip ürün verilerini anladığımıza göre, ürün kategorileme modellerini veya NLP tabanlı öznitelik çıkarma araçlarını kullanarak ürün boyutu, üretici adı, ürün öznitelikleri gibi veri boşluklarını otomatik olarak doldurabiliriz. Bu işlem hatları ürün eşleştirme sistemimizle aynı mimariyi kullandığı için kolayca entegre edilebilir.

Ürün Taksonominizi İyileştirin

GPT-3 modelimizden ürün kategorileri ve etiketler oluşturma örneği.

Ürün başlığı eşleştirmesi aracı ile, ürün özniteliklerini birleştirerek taksonominizdeki kategorileri temizleyebilir ve standartlaştırabilirsiniz.

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

Ve

15.6″ Dizüstü Bilgisayar – i5-11400H – 16GB – GeForce RTX 3050 512 GB Siyah 6494784

Bu ürünlerin aynı ürün olduğunu anlamak, “Notebook” ve “Laptop” adlarını aynı kategoriye, “NVIDIA (NVDA ) “yı her iki ürün için üretici olarak eklemenize ve benzeri veri boşluklarını doldurmanıza olanak tanır. Böylece yanlış kategorilenmiş ürünleri bulabilir ve eksik bilgileri tamamlayabilirsiniz.

Ürün Verisi Anlama Anahtardır

Ürün başlığı eşleştirmesinin ürün verilerinizi anlamanıza ve satış istihbaratınızı temizlemeye yardımcı olabileceğini düşünüyor musunuz? Bugün Width.ai‘de bir demo ayarlayın.