{"id":63040,"date":"2020-07-14T00:00:00","date_gmt":"2020-07-14T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/gestione-su-negocio-minorista-con-una-solida-solucion-de-calidad-de-datos-de-productos\/"},"modified":"2022-03-10T11:24:47","modified_gmt":"2022-03-10T11:24:47","slug":"gestione-su-negocio-minorista-con-una-solida-solucion-de-calidad-de-datos-de-productos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/gestione-su-negocio-minorista-con-una-solida-solucion-de-calidad-de-datos-de-productos\/","title":{"rendered":"Gestione su negocio minorista con una s\u00f3lida soluci\u00f3n de calidad de datos de productos"},"content":{"rendered":"<p><span data-contrast=\"auto\">El minorista A realiza sistem\u00e1ticamente m\u00e1s ventas que el minorista B para el mismo producto, al mismo precio. Ambos minoristas tienen valoraciones de m\u00e1s de 4,5 estrellas con rese\u00f1as positivas, pero el minorista B tiene una mayor tasa de rebote en el sitio web y no parece poder convertir su tr\u00e1fico en clientes. Una observaci\u00f3n detallada revela que el sitio de comercio electr\u00f3nico del minorista A es m\u00e1s elaborado. Dispone de amplia informaci\u00f3n sobre cada producto. Por ejemplo, el sitio web del minorista A tiene jerarqu\u00edas y categor\u00edas bien definidas que permiten a los usuarios buscar f\u00e1cilmente sus productos. Tambi\u00e9n cuenta con una completa informaci\u00f3n de productos con fuertes palabras clave con una categorizaci\u00f3n m\u00e1s profunda y precisa. El sitio web del minorista B tiene categor\u00edas mal definidas, con errores tipogr\u00e1ficos, informaci\u00f3n incompleta y categor\u00edas en las que faltan productos. En general, el minorista A tiene los datos de sus productos bajo control, aunque su sitio web no sea tan elegante como el del minorista B. <\/span><\/p>\n<p><i><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">Seg\u00fan Forrester Research, los sitios de venta al por menor con una estructura mal organizada pueden ver sus <\/span><br \/>\n<\/i><a href=\"https:\/\/www.kmworld.com\/Articles\/Editorial\/What-Is\/Taxonomy-101-The-Basics-and-Getting-Started-with-Taxonomies-98787.aspx\" rel=\"nofollow\"><br \/>\n<i><br \/>\n<span data-contrast=\"none\">ventas se reducen hasta un 50%<\/span><br \/>\n<\/i><br \/>\n<\/a><i><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\"> en comparaci\u00f3n con los sitios bien estructurados.<\/span><br \/>\n<\/i><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">El minorista B tiene problemas con la calidad de los datos de los productos y la falta de una <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/taxonomia-de-productos-101-como-clasificar-la-jerarquia-de-su-tienda-para-aumentar-las-ventas\/\">taxonom\u00eda de productos<\/a> bien definida. Le recomendamos que lea sobre las taxonom\u00edas de los productos aqu\u00ed. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">En este art\u00edculo, le explicaremos el marco b\u00e1sico de la calidad de los datos de los productos. Cubrir\u00e1 puntos importantes como: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Desaf\u00edos con los datos de los productos <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Definir qu\u00e9 es lo que hace que los datos de los productos sean de alta calidad <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">La tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico como soluci\u00f3n <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"4\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">C\u00f3mo puede ayudar la correspondencia de productos de Data Ladder <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Comencemos. <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">Desaf\u00edos con los datos de los productos que se han encontrado <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Los datos de los productos son intr\u00ednsecamente datos textuales no estructurados, por lo que no se pueden clasificar o categorizar f\u00e1cilmente en filas y columnas a menos que se extraiga cada uno de los atributos y se introduzca manualmente en una hoja de c\u00e1lculo. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Este es un ejemplo de c\u00f3mo la descripci\u00f3n de un producto se desglosa en atributos y se almacena en tablas que luego se utilizar\u00e1n para determinar la categor\u00eda y la clasificaci\u00f3n del producto en un sitio web. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Las m\u00faltiples clasificaciones de los atributos garantizan que su producto se pueda buscar y sea visible para un consumidor siempre que escriba un t\u00e9rmino de b\u00fasqueda. <\/span><\/p>\n<p><img class=\"aligncenter wp-image-53625 size-full\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/product-data-quality.png\" alt=\"product is searchable and visible\" width=\"980\" height=\"682\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/product-data-quality.png 980w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/product-data-quality-300x209.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/product-data-quality-768x534.png 768w\" sizes=\"(max-width: 980px) 100vw, 980px\" \/><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Ahora bien, este era un ejemplo ideal, es decir, no hay ning\u00fan fallo estructural, ni errores ortogr\u00e1ficos, ni problemas de normalizaci\u00f3n, ni falta de informaci\u00f3n. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">En circunstancias menos ideales, estos datos pueden estar duplicados varias veces en un inventario de productos. Y lo que es peor, si hay empleados que introducen los datos manualmente, podr\u00eda terminar con UPNs incorrectos o incompletos. Incluso con el UPN correcto, los datos del producto en s\u00ed pueden ser defectuosos. Por ejemplo, <\/span><b><span data-contrast=\"auto\">Samsung puede escribirse como SMSG <\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">en corto o el campo de color puede dejarse en blanco. Los datos deficientes de los productos no s\u00f3lo afectan a los clientes, sino tambi\u00e9n a los procesos de backend que implican la gesti\u00f3n de los productos y la elaboraci\u00f3n de listas de inventario, sobre todo si se desea cotejar las listas de productos con los vendedores o proveedores. <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">&#8230;\u00bfPero qu\u00e9 es exactamente un dato de producto bueno o de alta calidad? <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">\u00bfC\u00f3mo se determina lo que es un dato bueno, aceptable o de alta calidad del producto? Existe un punto de referencia com\u00fan sobre la calidad de los datos que se utiliza ampliamente, sin embargo, ese marco es m\u00e1s adecuado para otras formas de datos, como los datos de los clientes o de las transacciones. Para los datos de los productos, tendr\u00e1 que utilizar un sistema que incorpore su naturaleza compleja. Lo ideal es que los datos de los productos sean de alta calidad: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"5\" data-aria-level=\"1\"><strong>Estructurado:<\/strong><span data-contrast=\"auto\">El criterio m\u00e1s importante es convertir los datos no estructurados en datos estructurados. Esto es necesario para poder clasificar los productos en una jerarqu\u00eda.<\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"6\" data-aria-level=\"1\"><strong>\u00danico:<\/strong><span data-contrast=\"auto\"> \u00bfCoca, Coca Cola o Cola? \u00bfCu\u00e1l es? Hay m\u00faltiples variaciones en el nombre de un producto, lo que supone un reto importante durante el proceso de agrupaci\u00f3n de productos. Ser\u00e1 un reto hacer coincidir los datos cuando haya tantas variaciones de un mismo producto. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"7\" data-aria-level=\"1\"><strong>Normalizado:<\/strong><span data-contrast=\"auto\">SAMSUNG o <\/span><span data-contrast=\"auto\">samsung<\/span><span data-contrast=\"auto\">? \u00bfGALAXY o GLXY? \u00bf10 Plus o 10+? Los datos no normalizados deterioran la calidad de los datos y los hacen menos utilizables. A <\/span><span data-contrast=\"auto\">criterios clave<\/span><span data-contrast=\"auto\"> para los datos de los productos <\/span><span data-contrast=\"auto\">es<\/span><span data-contrast=\"auto\"> su coherencia en t\u00e9rminos de formato y estandarizaci\u00f3n. Si la mitad de su lista de productos tiene \u00ab10+\u00bb mientras que la otra mitad tiene \u00ab10 Plus\u00bb, le resultar\u00e1 dif\u00edcil clasificar estos datos. El fallo se trasladar\u00e1 a su sitio web, afectando a los resultados de b\u00fasqueda. Si un usuario escribe 10 Plus y usted tiene 10+, su producto simplemente no aparecer\u00e1 en los resultados de b\u00fasqueda. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"8\" data-aria-level=\"1\"><strong>Completa con atributos definidos:<\/strong><span data-contrast=\"auto\"> Los datos de productos con informaci\u00f3n incompleta de atributos no son utilizables. Es necesario tener atributos bien definidos que luego puedan ser utilizados para crear categor\u00edas y jerarqu\u00edas para el producto, sin las cuales su usuario nunca podr\u00e1 encontrar el producto que necesita. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"9\" data-aria-level=\"1\"><strong>Libre de duplicados:<\/strong><span data-contrast=\"auto\"> Un duplicado es un producto que aparece m\u00e1s de una vez en el mismo lugar. Se trata de productos distintos, pero con informaci\u00f3n coincidente. Los duplicados suelen producirse cuando se vuelve a crear un producto que ya existe. Esto ocurre por m\u00faltiples razones: durante la introducci\u00f3n de datos o cuando se interconecta con varias cuentas comerciales. Por ejemplo, un producto que proviene de dos vendedores o proveedores diferentes puede aparecer dos veces en la lista de inventario si comparten las mismas especificaciones. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">La gesti\u00f3n de su cat\u00e1logo de comercio electr\u00f3nico puede convertirse en un reto si los datos de sus productos no est\u00e1n a la altura. Esto es especialmente importante si los datos de sus productos son proporcionados por proveedores que a menudo pueden enviar el contenido en un formato incorrecto o lleno de errores ortogr\u00e1ficos. Tendr\u00e1 que implementar la gobernanza de datos o una soluci\u00f3n de calidad de datos del producto para hacer frente a estos desaf\u00edos que pueden llevar semanas, si no meses, para que su equipo los limpie. <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">\u00bfC\u00f3mo resolver estos retos y garantizar la limpieza de los datos de los productos? <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">La mayor\u00eda de las empresas resuelven este problema utilizando varios sistemas. Disponen de un sistema de gesti\u00f3n de productos o de un <a href=\"https:\/\/www.skubana.com\/blog\/implement-inventory-strategy-with-inventory-management-software\">sistema de gesti\u00f3n de inventarios<\/a> junto con un equipo de expertos en inform\u00e1tica que redactan consultas y utilizan identificadores \u00fanicos como los n\u00fameros UPC, MPN, GTIN para clasificar los datos. El sistema PMS se utiliza entonces para la identificaci\u00f3n de los productos y el seguimiento de los pedidos, las ventas y las entregas. Pero ninguna de estas soluciones puede ayudar con los datos limpios. Adem\u00e1s, no pueden utilizarse para cotejar datos ni para construir taxonom\u00edas. En el caso de las peque\u00f1as y medianas empresas, se sigue recurriendo a las hojas de c\u00e1lculo para crear taxonom\u00edas, lo que constituye un enfoque ineficiente e ineficaz. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Aqu\u00ed es donde entra en juego la necesidad de una soluci\u00f3n automatizada y basada en el aprendizaje autom\u00e1tico. <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">C\u00f3mo afrontar los retos con una soluci\u00f3n de calidad de datos basada en el aprendizaje autom\u00e1tico <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">No existe un sistema de clasificaci\u00f3n global ni para los datos de los productos, lo que hace a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil para las tiendas de comercio electr\u00f3nico limpiar, analizar, cotejar y clasificar los datos de sus productos. Aqu\u00ed es donde entran en juego las soluciones de ML como ProductMatch de Data Ladder. La mayor\u00eda de estas soluciones utilizan diccionarios y modelos lineales construidos a partir de conocimientos hist\u00f3ricos y modelos predefinidos. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\"><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/productmatch-reconocimiento-y-correspondencia-automatizados-de-datos-de-productos-no-estructurados\/\">ProductMatch<\/a> ofrece funciones adicionales, como el uso de algoritmos de concordancia difusa para cotejar conjuntos de datos complejos, al tiempo que permite al usuario limpiar, analizar y normalizar los datos. Pero esto no es todo. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">ProductMatch ofrece principalmente la capacidad de extraer atributos de datos no estructurados y llevar al usuario a trav\u00e9s de un proceso que implica: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"5\" data-aria-level=\"1\"><b><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">Limpieza de datos: <\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"auto\"><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">Limpiar los datos<\/a> de incoherencias, errores tipogr\u00e1ficos y duplicados<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"6\" data-aria-level=\"1\"><b><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">Interpretaci\u00f3n de los datos: <\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"auto\">Transformar estos datos o interpretarlos en informaci\u00f3n a nivel de atributos para su clasificaci\u00f3n y categorizaci\u00f3n <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"7\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Partido: <\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">Utilizaci\u00f3n de algoritmos de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/comparacion-difusa-101-limpieza-y-vinculacion-de-datos-desordenados\/\">concordancia difusa<\/a> propios y establecidos para cotejar listas de datos para la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-deduplicacion-de-datos-utilice-reglas-integradas-y-personalizadas-para-la-deduplicacion-de-crm\/\">deduplicaci\u00f3n<\/a> y la agrupaci\u00f3n de variaciones. Puede cotejar los datos dentro de sus listas o con las listas integradas de los vendedores y proveedores para asegurarse de que existe una \u00fanica fuente de verdad para servir eficazmente a la organizaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"8\" data-aria-level=\"1\"><b><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">Estandarizar: <\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"auto\">Aseg\u00farese de que sus datos siguen un formato coherente siguiendo una disposici\u00f3n sistem\u00e1tica de las descripciones seg\u00fan los nombres, el modificador, el nombre del proveedor, el n\u00famero de pieza, la UOM, los atributos, etc. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Con un \u00edndice de coincidencia de datos del 80% y un proceso automatizado dise\u00f1ado tanto para los usuarios de la empresa como para los expertos en TI, la soluci\u00f3n le permite ahorrar meses y semanas de esfuerzo manual en la<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/la-guia-completa-de-herramientas-soluciones-y-mejores-practicas-de-limpieza-de-datos-para-empresas\/\"> limpieza<\/a> y la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">coincidencia de datos<\/a>. Ah, y tambi\u00e9n mejora su eficacia operativa. \u00a1Gana, gana! <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">\u00bfQu\u00e9 significa esto para su negocio minorista? <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Usted forma parte de un mercado din\u00e1mico y competitivo. Cada d\u00eda que se pierde un cliente por los malos datos del producto es un paso atr\u00e1s. Para avanzar de verdad y formar parte de la competencia, tendr\u00e1s que invertir en soluciones que puedan aprovechar potentes tecnolog\u00edas como la IA y el ML para hacer el trabajo mediocre por ti. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Con una herramienta de calidad de productos como ProductMatch, podr\u00e1 automatizar una parte importante de su carga de trabajo y eliminar los procesos redundantes entre departamentos.<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Y lo que es m\u00e1s importante, podr\u00e1 realizar una tarea que lleva <\/span><b><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">1 mes en, literalmente, s\u00f3lo 1 hora. <\/span><br \/>\n<\/b> <span data-contrast=\"auto\">La gesti\u00f3n de los datos de sus productos, la creaci\u00f3n de taxonom\u00edas de productos y la garant\u00eda de la calidad de sus datos es un proceso importante, si no redundante, que puede automatizar en lugar de gastar millones de d\u00f3lares en la contrataci\u00f3n de recursos para construir sistemas complejos que requerir\u00e1n a\u00f1os de pruebas y errores para funcionar, sin garantizar ning\u00fan tipo de \u00e9xito. <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">Descubra c\u00f3mo Data Ladder puede ayudarle a limpiar y clasificar los datos de los productos <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Los datos de los productos son diferentes a cualquier otra forma de datos que exista. Necesita una soluci\u00f3n que pueda extraer sus datos brutos y desestructurados, analizarlos, limpiarlos y ajustarlos a una taxonom\u00eda. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Hable con nosotros y vea c\u00f3mo podemos ayudarle a utilizar nuestra soluci\u00f3n para lograr sus objetivos. <\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-concordancia-de-productos-pagina-de-aterrizaje\/\"><span data-contrast=\"none\">Reserve una demostraci\u00f3n hoy mismo. <\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El minorista A realiza sistem\u00e1ticamente m\u00e1s ventas que el minorista B para el mismo producto, al mismo precio. Ambos minoristas tienen valoraciones de m\u00e1s de 4,5 estrellas con rese\u00f1as positivas, pero el minorista B tiene una mayor tasa de rebote en el sitio web y no parece poder convertir su tr\u00e1fico en clientes. 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