Prognose für 2021: PIM

Produktinformationsmanagement (PIM) ist die Grundlage einer modernen E-Commerce-Strategie. In einer zunehmend von KI getriebenen Welt ist die Fähigkeit, Ihre Produktdaten zu strukturieren und für KI-Anwendungen verfügbar zu machen, ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal..
Written by Richard Lee on 17.12.2020, 15:00
Prognose für 2021: PIM

Um in der stetig wachsenden E-Commerce-Landschaft im Jahr 2021 wettbewerbsfähig zu bleiben, möchten versierte Unternehmen nun das Produkterlebnis als Unterscheidungsmerkmal Nummer eins betrachten.

Wenn Hersteller, Händler und Großhändler PIM-Software (Produktinformationsmanagement) einsetzen, um über Kanäle hinweg bessere Online-Produkterlebnisse zu erzielen, erkennen sie häufig, wie viel Aufwand erforderlich ist, um alle erforderlichen Daten zu aggregieren, zu kategorisieren und anzureichern. Als Außenseiter der Produktdaten, die die E-Commerce-Branche befeuern, könnte man meinen, dass diese Informationen allgegenwärtig und online verfügbar sind und darauf warten, erfasst zu werden. Unglücklicherweise für Großhändler und Händler kann der Zugriff auf und die Zusammenfassung dieser Informationen für ihre eigenen Zwecke über Tausende von Produkten hinweg eine echte Herausforderung darstellen.

Wenn Sie nur mit den Fingern schnippen könnten und all diese manuelle Arbeit erledigt wäre!

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Prognosen für 2021: PIM und KI

Zum Glück ist diese Welt vielleicht nicht alzu weit von dem hier und jetzt entfernt.

KI und maschinelles Lernen binden sich weiterhin in die Anwendungen und Prozesse ein, die wir als Menschen täglich nutzen. Haben Sie jemals einen Film genossen, der von Netflix empfohlen wurde? Wie wäre es, wenn Sie ein Produkt bei Alexa nur mit Ihrer Stimme bestellen?

Eines ist sicher: Die Strukturierung Ihrer Daten und die Bereitstellung für AI-fähige Anwendungen wird für Online-Verbraucher und interne Mitarbeiter immer wichtiger, um moderne Produkterlebnisse zu ermöglichen.

Sie sind neugierig über PIM, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Holen Sie sich einen Startschuss für Ihren Forschungsprozess und laden Sie unser kostenloses Whitepaper "Der Stand von PIM im Jahr 2020" herunter.

Computer Vision und Produktanreicherung

Einer der am weitesten verbreiteten KI-Prozesse ist Computer Vision (Automatische Bilderkennung), mit dem Tausende von Bildern in Sekundenschnelle angezeigt, referenziert, identifiziert und kategorisiert werden können. Wir sehen diese Art von Technologie immer dann, wenn wir eine umgekehrte Bildsuche durchführen. Eine andere Computer Vision-Anwendung, die Sie möglicherweise verwendet haben, ist die Funktion "Suche nach Kamera" in der Amazon.com-App.

Computer Vision wird nicht nur verwendet, um zu identifizieren, was ein Bild enthält, sondern kann auch zusätzliche Attribute mit einer zusätzlichen Logik zuweisen. Hier ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie die Cloud Vision-API von Google und ein Gummihandschuh als Produkt verwendet werden.

Es wird nicht lange dauern, bis fortgeschrittene PIM Systeme, die KI verwenden, Deskriptoren verwenden können, die mit Bilddaten gepaart sind, um Produkte wie persönliche Schutzausrüstung automatisch zu kategorisieren oder anzureichern. Stellen Sie sich vor, wie dies im Maßstab aussieht, wenn Sie den Computer Vision-Prozessor auf einen Ordner mit 50.000 Produktbildern richten.

Verarbeitung natürlicher Sprache, Sprachsuche und Bestellung mit digitalen Assistenten

Eine weitere beliebte Anwendung für AI ist Natural Language Processing (NLP), bei der Text verarbeitet wird, um Muster zu identifizieren und letztendlich eine Bedeutung abzuleiten, die für die nächsten Schritte oder Analysen verwendet werden kann.

Sprachbefehle und Sprachsuche werden bereits zu einer beliebten Methode zur Steuerung von Geräten und Anwendungen (wie Amazon Alexa). Mit PIM-Lösungen können Unternehmen mit strukturierten, weit verbreiteten und ständig aktuellen Produktdaten leichter an wachsenden Trends wie Sprachsuche und Sprachbefehlen teilnehmen.

Machine Learning

Wie jede neue Technologie ist AI nicht fehlerfrei. Manchmal sind Eingriffe und Audits durch den Menschen erforderlich, um Anpassungen vorzunehmen.

Hier kommt Machine Learning ins spiel.

Wenn ein menschlicher Bediener die Ergebnisse bestätigt oder ablehnt, kann maschinelles Lernen verwendet werden, um Anwendungen darin zu schulen, wie sie durch Reduzierung von Fehlern und Verbesserung der Genauigkeit eine bessere Leistung erzielen können. Das Versprechen der Mischung aus Computer Vision, NLP und ML zeichnet eine fantastische Zukunft.

Stellen Sie sich vor, Sie verarbeiten Bilder, um nicht nur Tausende von Produkten zu kategorisieren, sondern diese Daten durch andere relevante und zuordenbare Daten aus Ihrem eigenen Unternehmen oder über Cloud-Services weiter zu verbessern. Oder betrachten Sie die Vorteile der Produktanalyse oder -bewertung mit tieferen Einsichten zur Optimierung Ihrer Produktdaten als die heutigen Bewertungsmodelle für die Vollständigkeit, die in intelligenten PIM-Lösungen zu finden sind

Time will tell how soon these predictions come to fruition – but we wager they’re not too far off.

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Bonus: Wie sehen andere die Zukunft von PIM? 🔮

Die obigen Vorhersagen basieren auf unseren Annahmen. Um die Perspektiven zu erweitern, haben wir drei unserer Partner auf der ganzen Welt gebeten, ihre Vorhersagen über die Zukunft von PIM zu teilen. Sie können den Livestream bei Bedarf ansehen oder als Podcast anhören.