Một cái nhìn nhanh về cách bạn có thể tự động hóa việc phù hợp dữ liệu sản phẩm và quản lý SKU bằng cách sử dụng chỉ tiêu đề sản phẩm với NLP.

Phù hợp tiêu đề sản phẩm là quá trình phù hợp sản phẩm tương tự hoặc chính xác từ các nguồn khác nhau dựa trên tiêu đề và các thuộc tính tiêu đề khác của sản phẩm. Khi sự thay đổi dữ liệu và nguồn dữ liệu tăng lên trong một tổ chức, việc giữ cho dữ liệu sản phẩm chính xác và quản lý SKU mới có thể trở nên khó khăn hơn. Các vấn đề phát sinh khi sử dụng các nhà cung cấp và nhà bán lẻ khác nhau và giữ cho dữ liệu sản phẩm chất lượng cao trở nên khó khăn hơn. Điều này có thể gây ra vấn đề khi đánh giá dữ liệu bán hàng và hiểu các nỗ lực tiếp thị và tỷ lệ thành công.

Mặc dù điều này thường được thực hiện thủ công, nhưng nó có thể trở nên cực kỳ tốn thời gian và không mở rộng quy mô tốt. Các hệ thống cũ tập trung vào việc sử dụng các thuộc tính sản phẩm cơ bản như SKU và mã UPC không hoạt động tốt với dữ liệu không cấu trúc hiện đại. Các hệ thống cũ này yêu cầu các quy trình phụ trợ để trích xuất thuộc tính, loại bỏ bản sao và làm sạch từ dừng từ dữ liệu sản phẩm không cấu trúc. Ngay cả với tất cả các quy trình làm sạch dữ liệu và trích xuất từ khóa, các hệ thống này vẫn gặp khó khăn với những thứ như:

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

Và

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

Để hiểu mối quan hệ từ như “laptop” và “notebook”, và các khóa phần tử để phù hợp GeForce, chúng tôi cần sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Phù hợp Tiêu đề Sản phẩm có thể Cung cấp cho Bạn

Phù hợp dữ liệu sản phẩm dựa trên tiêu đề cung cấp cho các nhà bán lẻ và thương hiệu thương mại điện tử rất nhiều lợi ích trong thế giới dữ liệu bán hàng và thông tin tiếp thị.

• Tổ chức sản phẩm và SKU trên nhiều nhà cung cấp và nhà bán lẻ
• Sử dụng dữ liệu cạnh tranh để hiểu xu hướng thị trường và giá cả cạnh tranh
• Hiểu chu kỳ sống sản phẩm
• Đảm bảo không có phần nào bị thiếu trong dữ liệu bán hàng và chiến dịch tiếp thị của bạn

Sử dụng hệ thống phù hợp tiêu đề sản phẩm cho phép bạn đảm bảo rằng bạn luôn có thông tin chính xác cần thiết để thực hiện phù hợp dữ liệu. Các hệ thống khác yêu cầu nhiều điểm dữ liệu hoặc mô tả sản phẩm chi tiết có thể gặp khó khăn khi bạn mở rộng quy mô sản phẩm. Chúng tôi đã tìm thấy rằng sử dụng hệ thống NLP dựa trên học sâu tập trung vào tiêu đề sản phẩm cho phép bạn đạt được kết quả tương tự mà không có rủi ro mở rộng quy mô lâu dài.

Phù hợp Tiêu đề Sản phẩm với Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên

Chúng tôi đã xây dựng phần mềm phù hợp tiêu đề sản phẩm của mình bằng cách sử dụng các mô hình NLP phổ biến như GPT-3, BERT và SBERT để học mối quan hệ giữa các tính năng ngôn ngữ tiêu đề khác nhau, thuộc tính tiêu đề như tên thương hiệu, tên sản phẩm, loại v.v. Các mô hình học sâu này vượt trội hơn so với các phương pháp phù hợp mờ và các phương pháp dựa trên quy tắc khác và đã được chứng minh là mở rộng quy mô dễ dàng với sự thay đổi dữ liệu mới và nhiễu.

Phù hợp giữa: Garmin nuvi 2699LMTHD — GPS navigator — automotive 6.1 in nuvi 2699LMTHD Automobile Portable GPS Navigator

Kết quả này từ phần mềm NLP cho thấy một số điều quan trọng:

• Từ dừng và ký tự không ảnh hưởng đến khả năng phù hợp của chúng tôi hai tiêu đề sản phẩm
• Mô hình có thể tìm thấy từ quan trọng trong tiêu đề mà không quan tâm đến thứ tự hoặc bất kỳ từ nhiễu nào.
• Tên thương hiệu không cần thiết cho chúng tôi để tìm kiếm phù hợp hoặc từ chối phù hợp.
• Thuộc tính sản phẩm không cần thiết (kích thước, chiều dài) trong mỗi sản phẩm chúng tôi đang so sánh và không cần phải cùng loại.

Mô hình tiêu đề sản phẩm nhận ra sự khác biệt nhỏ nhưng quan trọng giữa các kích thước容器 được coi là các SKU khác nhau trong cơ sở dữ liệu sản phẩm. Trong ví dụ thứ hai, chúng tôi thấy có rất nhiều bộ phận chuyển động – các bộ đếm chai khác nhau và nhiễu dữ liệu không cấu trúc nhưng vẫn là một phù hợp dễ dàng.

Chỉnh sửa cho Trường hợp Sử dụng Sản xuất

Phần mềm phù hợp tiêu đề sản phẩm này có thể được tinh chỉnh trên dữ liệu sản phẩm thực tế của cửa hàng bán lẻ hoặc thương hiệu thương mại điện tử để đẩy độ chính xác vượt qua các sản phẩm khác cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Mức độ tùy chỉnh này có sẵn vì kiến trúc ngôn ngữ được sử dụng để xây dựng trình phù hợp tiêu đề sản phẩm, thay vì sử dụng các trình phù hợp mờ hoặc mô hình trích xuất thực thể. Khả năng tinh chỉnh kiến trúc cho dữ liệu của một công ty cụ thể cho phép mở rộng quy mô tốt hơn cũng như điều chỉnh dễ dàng hơn với các thay đổi trong dữ liệu không cấu trúc khi bạn thêm nhiều sản phẩm hoặc nguồn.

Sự tương đối trong Phù hợp Sản phẩm

Khi bạn có thể đã nhận thấy, ý tưởng về phù hợp sản phẩm có thể là tương đối dựa trên trường hợp sử dụng bạn đang cố gắng bao quát. Nếu bạn đang tìm cách phân biệt sản phẩm dựa trên SKU, bạn sẽ muốn có kết quả khác thì nếu bạn đang cố gắng hiểu kích thước thị trường và sản phẩm của đối thủ.

Ví dụ, nếu bạn có hai tiêu đề sản phẩm này:

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

Bạn có thể coi chúng không phải là phù hợp dựa trên ý tưởng chúng có hai SKU khác nhau trong cùng một cửa hàng, nhưng cũng có thể coi chúng là phù hợp dựa trên ý tưởng chúng đều là Mastic Gum. Nếu chúng tôi bây giờ bao gồm tiêu đề sản phẩm này trong hỗn hợp:

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

Chúng tôi phải quyết định trước khi chúng tôi đang phù hợp với gì. Điều này rõ ràng là sản phẩm của đối thủ và có mã UPC khác, nhưng nó vẫn là Mastic Gum và nếu chúng tôi chỉ đang tìm kiếm sản phẩm dưới cùng một “ô” thì đây là một phù hợp. Có rất nhiều điều để suy nghĩ khi thiết kế hệ thống phù hợp dữ liệu sản phẩm của bạn.

Khi bạn sử dụng công cụ phù hợp tiêu đề sản phẩm dựa trên NLP, mức độ linh hoạt này trở nên dễ dàng. Chúng tôi chỉ cần tinh chỉnh kiến trúc của chúng tôi cho trường hợp sử dụng của bạn, bất kể bạn coi là một “phù hợp” và tối ưu hóa cho nó. Mức độ linh hoạt này là một yếu tố thay đổi trò chơi khi tìm cách sử dụng cùng một kiến trúc cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong một tổ chức và vẫn đạt được độ chính xác cao.

Đường ống dựa trên SKU của chúng tôi chính xác coi đây là không phù hợp.

Trích xuất Dữ liệu Sản phẩm

Một khi chúng tôi đã phù hợp tiêu đề sản phẩm và có hiểu biết về sự thay đổi dữ liệu bán hàng nội bộ hoặc dữ liệu sản phẩm của đối thủ, chúng tôi có thể sử dụng mô hình phân loại sản phẩm hoặc công cụ trích xuất thuộc tính dựa trên NLP để lấp đầy bất kỳ khoảng trống dữ liệu nào chúng tôi có, chẳng hạn như kích thước sản phẩm, tên nhà sản xuất và thuộc tính sản phẩm tự động. Các đường ống này sử dụng cùng một kiến trúc như trình phù hợp tiêu đề sản phẩm của chúng tôi, vì vậy chúng có thể được tích hợp dễ dàng.

Cải thiện Phân loại Sản phẩm của Bạn

Ví dụ về việc tạo danh mục sản phẩm và thẻ từ mô hình GPT-3 của chúng tôi.

Với công cụ phù hợp tiêu đề sản phẩm, bạn có thể cải thiện sự rõ ràng của phân loại sản phẩm bằng cách kết hợp nhiều thuộc tính sản phẩm phù hợp lại với nhau thành một danh mục duy nhất. Điều này làm sạch và tiêu chuẩn hóa các thuộc tính tạo nên hệ thống phân loại của bạn.

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

Và

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

Hiểu rằng những sản phẩm này đều là cùng một sản phẩm cho phép bạn lấp đầy bất kỳ khoảng trống nào, chẳng hạn như đặt “Notebook” và “Laptop” vào cùng một danh mục, “NVIDIA (NVDA ) ” là nhà sản xuất cho cả hai sản phẩm và v.v. Điều này cho phép bạn tìm thấy sản phẩm bị phân loại sai và lấp đầy bất kỳ khoảng trống nào.

Hiểu biết Dữ liệu Sản phẩm là Chìa khóa

Bạn nghĩ rằng phù hợp tiêu đề sản phẩm có thể giúp bạn hiểu dữ liệu sản phẩm và làm sạch thông tin bán hàng của mình? Hãy lên lịch trình một bản demo hôm nay tại Width.ai.