Beim Produktabgleich werden identische Produkte aus verschiedenen Quellen mithilfe von Deep-Learning-Technologien abgeglichen. In einem Wettbewerbsumfeld, in dem sich die Kaufgewohnheiten der Kunden erheblich verändert haben, sind die Einzelhändler gezwungen, ein tieferes Verständnis für ihre Produkte, Preise, Eigenschaften und mehr zu entwickeln.
Darüber hinaus wird es für Einzelhändler durch das wachsende Datenvolumen immer schwieriger, mit der Genauigkeit ihrer Produktdaten Schritt zu halten. Allzu oft treten Probleme mit Daten auf, die von verschiedenen Anbietern und Lieferanten stammen, was es für Einzelhändler schwierig macht, die Qualität ihrer Daten zu gewährleisten. Aus diesem Grund sind automatisierte, auf Deep Learning basierende Lösungen für das Produktdatenmanagement der Schlüssel zur Zukunft des Einzelhandels.
Hier erfahren Sie alles, was Sie über den Produktabgleich wissen müssen und wie er ein entscheidender Faktor für die Genauigkeit und Qualität Ihrer Vertriebs- und Marktforschungsberichte sein kann.
Mehr als nur einfache Attributabgleiche
Traditionell verwenden Einzelhändler Attribute wie SKUs, Titel und Marken, um Produkte manuell zuzuordnen. Dies ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch kontraproduktiv, zumal es sich bei den Produktdaten um unstrukturierten Text mit unterschiedlichen Informationen handelt.
Die Marken möchten, dass ihre Produkte einheitlich in der richtigen Kategorie dargestellt werden, aber die Einzelhändler versäumen es oft, das richtige Produkt in der richtigen Kategorie zu platzieren, oder sie versäumen es, ein Schlüsselattribut vollständig darzustellen. Damit der Produktabgleich funktioniert, müssen Einzelhändler Attribute extrahieren, Duplikate bereinigen, Informationen standardisieren und kategorisieren, um eine optimale Nutzererfahrung zu gewährleisten. Ohne diese Kontrollen könnte ein Nutzer beispielsweise bei einer Suche nach einem „Touch-Laptop“ einen Laptop ohne Touch-Funktion sehen. Der Produktabgleich ermöglicht es Einzelhändlern, Abweichungen zu klassifizieren und sicherzustellen, dass sie nicht zu einem Front-End-Problem werden. Wenn Kategorien und Attribute nicht klar definiert sind, kann es passieren, dass ein Nutzer das falsche Produkt kauft.
Heute geht der Produktabgleich über die Grundlagen hinaus. Moderne Lösungen wie ProductMatch Enterprise ermöglichen es Einzelhändlern, unterschiedliche Informationen aus verschiedenen Quellen zu bereinigen, zu standardisieren und zu konsolidieren, um einheitliche Produktinformationen zu erstellen. Die ganze Herausforderung beim Produktabgleich besteht darin, Attribute zu extrahieren und zu klassifizieren und dabei sicherzustellen, dass auch geringfügige Abweichungen erkannt werden.
Warum ist Product Matching so schwierig?
Genauigkeit, Präzision und unstrukturierter Text!
Können Sie den Unterschied zwischen den beiden Produkten erkennen?
Haben Sie bemerkt, dass es sich um dieselbe Marke, dasselbe Laptop-Modell, aber mit unterschiedlichen Eigenschaften handelt? Wenn Sie nun diese Produkte nur anhand der Marke, des Modellnamens oder der Modellnummer abgleichen würden, bekämen Sie ein falsches Positiv für eine Attributübereinstimmung. Schlimmer noch, der Kunde sieht dann das Angebot für eine 2 TB SSD statt für eine 512 GB SSD. Diese geringfügigen Abweichungen können sich auf die Glaubwürdigkeit, den Umsatz und die Marketingleistung Ihrer Website auswirken. Ganz zu schweigen davon, dass dies auch Auswirkungen auf Ihre Katalog- und Produktbestandsverwaltungsprozesse hat.
Einer der Hauptgründe, warum der Produktabgleich so schwierig ist, liegt in der Textbeschreibung. Hier ist die Textbeschreibung desselben Produkts auf drei verschiedenen Websites – der offiziellen HP-Website, Amazon und Walmart.
Die gleiche Beschreibung „HP Spectre x360 – 15-df1045nr“ ergab kein passendes Produkt bei Walmart. Stattdessen musste das Schlüsselwort auf HP Spectre x360 – 15 geändert werden, um das folgende Ergebnis zu erhalten:
Jede dieser Plattformen hat unterschiedliche Beschreibungen für ein und dasselbe Produkt. Wenn ein Einzelhändler bei diesen drei Anbietern einkaufen würde, hätte er es schwer, die Daten abzugleichen.
Eine weitere kritische Herausforderung sind verschmutzte oder verrauschte Produktdaten. Produktbeschreibungen können Tags, bedeutungslose oder unregelmäßige Attributwerte enthalten, während einige Informationen unvollständig sein können. Die Daten müssten vor dem eigentlichen Abgleich aufbereitet werden, um sie an bestimmte Standards anzupassen. Dies wirkt sich auch auf die Skalierbarkeit aus, da der Einzelhändler möglicherweise einen ganzen Katalog mit unterschiedlichen Informationen durchsuchen muss, um Paare ähnlicher Produkte zu erkennen.
Und schließlich ist die allgemeine Datenqualität eine schwer zu überwindende Hürde. Unterschiedliche Beschreibungen, unregelmäßige oder nicht vorhandene Standards (DHI665 oder DHI 665), unterschiedliche Schreibweisen oder Fehler (Kapuzenpulli, Hoodie oder Hood), fehlende Informationen und Duplikate machen es für Einzelhandelsunternehmen äußerst schwierig, einen effektiven Produktabgleich durchzuführen.
Vorteile des Produktabgleichs:
In einer datengesteuerten Welt, in der von Einzelhändlern erwartet wird, dass sie der Entwicklung in Echtzeit voraus sind, hat der Produktabgleich mehrere Vorteile. Es hilft den Einzelhändlern:
- Inserate auf einer Marktplatz-Plattform organisieren
- Entdecken Sie Lücken und fehlende Informationen oder Attribute im Produktkatalog
- Konsolidierung unterschiedlicher Produktdaten aus verschiedenen Quellen in einer einheitlichen Quelle
- Vergleicht den Produktlebenszyklus von Wettbewerbern
- Implementierung eines Rahmens für die Produktdatenqualität zur Gewährleistung der Genauigkeit der Produktdaten
Die meisten Lösungen für den Produktabgleich bemühen sich zwar um die Genauigkeit des Produktabgleichs, scheitern aber an menschlichen Fehlern, die die Qualität der Informationen beeinträchtigen. Die meisten Verkäufer halten sich beispielsweise nicht an die Richtlinien von Amazon für die Erstellung von Produktkataloginformationen. Die meisten Produkte haben keinen UPC-Code, andere sind nicht gekennzeichnet, so dass es schwierig ist, sie zuzuordnen. Da es keine definierten Standards gibt, verwenden die Einzelhändler ihre eigenen IDs, Beschreibungen und Attributnamen.
Nutzung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
In der heutigen Zeit wäre es unmöglich, Produktdaten genau abzugleichen und zu strukturieren. Dies ist redundante Arbeit, die mit Hilfe von semantischer Erkennung und künstlicher Intelligenz automatisiert werden muss. ProductMatch von Data Ladder baut auf historischen Produktinformationen und -attributen auf, die konsistent angereichert werden und es Einzelhändlern ermöglichen, Produkttaxonomien zu erstellen, wodurch die Kategorisierung von Produkten erleichtert wird.
ProductMatch verwendet eine Kombination aus proprietären und Fuzzy-Matching-Algorithmen, um Produkte auf Attributebene zu identifizieren und gleichzeitig die Entwicklung von Produkthierarchien zu ermöglichen. ProductMatch wurde entwickelt, um unstrukturierte Daten richtig zu erfassen und sicherzustellen, dass das Produktdatenmanagement Teil der Unternehmensprozesse wird, um wertvolle Geschäftseinblicke zu gewinnen.
Datenqualität und Produktabgleich gehen mit ProductMatch Hand in Hand
Sie finden mehrere Lösungen für den Produktabgleich, die Deep Learning nutzen, um Kataloge auf der Grundlage von Produktinformationen wie Produktname, Beschreibung, Attributwerte, Preis und Variantenanzahl zu durchsuchen. Dies ist zwar sehr hilfreich für die Organisation Ihres Produktkatalogs, geht aber nicht direkt auf die zugrunde liegenden Datenqualitätsprobleme ein, die den Produktabgleich erschweren.
Im Gegensatz zu Kundendaten sind bei Produktdaten Präzision und Genauigkeit gefragt, die ohne die Implementierung eines Datenqualitätsprozesses nicht erreicht werden können.
ProductMatch ist eine umfassende Lösung für die Qualität und den Abgleich von Produktdaten, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten zu bereinigen, zu analysieren, zu standardisieren, zu kategorisieren und eine konsolidierte Version ihrer Daten für einen genauen und präzisen Datenabgleich zu erstellen. Mit ProductMatch werden Sie in der Lage sein:
Bereinigen und standardisieren Sie Produktdaten:
Produktbeschreibungen müssen in Attribute zerlegt, geparst und normalisiert werden, damit sie Sinn ergeben. Mit ProductMatch können Benutzer Daten bereinigen, indem sie Tippfehler in unstrukturierten Daten korrigieren, relevante Attribute mit erweitertem Mustervergleich analysieren und Standardisierungsregeln in großem Umfang anwenden.
Intelligente Datenauswertung:
Analysieren Sie Freiformdaten genau, um Felder wie Produkttitel, Schlüsselattribute, Herstellernamen und Teilenummern mithilfe semantischer Erkennungstechnologie zu trennen.
Konsolidieren Sie Daten aus mehreren Quellen:
Einzelhändler haben oft mit unterschiedlichen Informationen aus verschiedenen Quellen zu kämpfen. In einer Warenwirtschaft wird ein Produkt beispielsweise als Samsung 1080i Wi-Fi 32″ LCD #2589-1 beschrieben, auf der Website könnte es jedoch einfach LCD 32 Zoll Wifi Samsung heißen. Dasselbe Produkt hat unterschiedliche Beschreibungen, wenn es im Geschäft ausgestellt oder in einem Katalog aufgeführt ist. Bei so vielen Unterschieden ist es eine große Herausforderung, einen klaren Überblick über die Produktdaten zu erhalten. ProductMatch ermöglicht es den Nutzern, diese verschiedenen Datenquellen miteinander zu verbinden und nutzt den semantischen Abgleich, um eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen – wie unten dargestellt:
Vereinfachen Sie attributreiche Daten:
Kunden verlassen sich auf solide Inhalte, um eine Kaufentscheidung zu treffen, und die Vereinfachung attributreicher Daten kann Einzelhändlern helfen, die Produktsuche, die Suchverfeinerung und den Vergleich zu verbessern. Eine solide Produkttaxonomie kann Beziehungen zwischen Produkten herstellen und dem Händler gleichzeitig ermöglichen, das Einkaufserlebnis der Nutzer zu verbessern. Ganz zu schweigen davon, dass die richtige Detailtiefe der Attribute auch die SEO und den Web-Traffic auf den Produktdetailseiten und den Listenseiten erhöhen kann.
Mit ProductMatch können Einzelhändler ein komplettes Produktdatenmanagementsystem implementieren, das 80 % weniger kostet als herkömmliche PIM-Lösungen. Unsere Erfahrung zeigt, dass Einzelhändler, die ihre Produkttaxonomie, Attribute und sauberen Daten verbessert haben, eine 2-fache Steigerung von ROI und Umsatz verzeichnen. Unternehmen, die online verkaufen, berichten von Umsatzsteigerungen zwischen 10 und 25 %, wenn sie detaillierte Produktattribute zu ihrem bestehenden Online-Katalog hinzugefügt haben, die die Benutzererfahrung bereichern und eine Steigerung der Kundenzufriedenheit ermöglichen.
Aus all diesen Gründen sind wir der Meinung, dass der Produktabgleich der Schlüsselfaktor für die Vertriebs- und Marketingintelligenz ist, vorausgesetzt, die Qualität der Produktdaten wird priorisiert.
Möchten Sie wissen, wie wir Ihnen helfen können, Ihre Produktdaten sinnvoll zu nutzen? Buchen Sie eine Demo, um mehr zu erfahren!
