dk
I dagens e-handelslandskab er præcise produktdata fundamentet for succes. Dette er særligt tydeligt i butikker med brede, diverse produktsortimenter, hvor korrekt håndtering af tekniske attributter kan afgøre den konkurrencefordel. Udfordringen ligger i, at de fleste leverandører og producenter ikke leverer disse attributter i et struktureret format.
Det er præcis derfor, vi skabte getName.ai - et værktøj, der automatisk analyserer produktbeskrivelser og navne, identificerer nøgleparametre, som kræves af salgsplatforme og industristandarder. Uanset antallet af leverandører eller beskrivelsessprog, udtrækker getName.ai effektivt værdifulde tekniske attributter.
10 grunde til, at tekniske attributter driver salg
1. Præcis produktfiltrering
Dagens kunde forventer hurtig adgang til information. Veldefinerede tekniske attributter giver dem mulighed for øjeblikkeligt at indsnævre deres valg til produkter, der opfylder specifikke krav - hvad enten de er budgetrelaterede, tekniske eller knyttet til detaljerede specifikationer. I praksis oversættes dette til højere konverteringsrater og større kundetilfredshed.
2. Effektiv produkt sammenligning
Standardiserede attributter gør det muligt for kunderne hurtigt at sammenligne udvalgte produkter. I stedet for at analysere lange beskrivelser, modtager de en klar tabel med nøgleparametre. Dette fremskynder ikke kun købsbeslutningen, men reducerer også returneringer som følge af fejlkøb.
3. SEO-optimering
Søgemaskiner elsker strukturerede data. Præcise tekniske attributter øger produktets synlighed i søgeresultaterne, især for long-tail forespørgsler relateret til specifikke parametre.
4. Automatiske produktbeskrivelser
Ved at have et komplet sæt af tekniske attributter kan du automatisk generere konsistente og SEO-optimerede produktbeskrivelser. Dette sparer tid og eliminerer fejl fra tekstforfattere i tekniske specifikationer.
5. Annonceringsfeeds
Google Shopping eller Facebook-annoncer kræver præcise produktdata. Komplette tekniske attributter muliggør automatisk oprettelse og opdatering af annonceringsfeeds, hvilket sparer dusinvis af arbejdstimer månedligt.
6. Krydssalg i praksis
Et system, der bruger tekniske attributter, kan automatisk registrere kompatible eller komplementære produkter. Eksempel? Vise passende tilbehør til et kamera baseret på dets model og objektivfatning.
7. Datadrevet opsalg
Ved at kende de præcise produktparametre kan systemet foreslå dyrere alternativer, der adskiller sig i specifikke funktioner, som er vigtige for kunden. Dette er mere effektivt end generelle anbefalinger af dyrere produkter.
8. Integration af AI-assistent
Chatbots og virtuelle assistenter kan give præcise svar på tekniske spørgsmål, når de har adgang til strukturerede attributter. Dette øger kundernes tillid og reducerer arbejdsbyrden for supportafdelingen.
9. Personlig remarketing
Tekniske attributter muliggør oprettelse af personlige remarketingkampagner. Eksempel? Annoncer målrettet mod personer, der har set printere med specifik printhastighed eller opløsning.
10. Intelligente anbefalinger
Systemet kan opbygge avancerede brugerpræferenceprofiler baseret på viste tekniske parametre. Dette muliggør levering af mere præcise anbefalinger, hvilket øger konverteringsraterne.
Attribut erhvervelsesstrategier på tværs af forskellige forretningsmodeller
Metoden til at erhverve produktattributter afhænger primært af forretningsmodellen og virksomhedens position i forsyningskæden. Lad os undersøge fire almindelige scenarier.
Producenter, der sælger deres egne produkter
Teoretisk set er dette den mest fordelagtige situation - virksomheden har fuld kontrol over produktdata. Dog viser praksis, at producenter står over for to betydelige udfordringer. Den første er intern - teams fokuserer på produktudvikling og behandler datastyring som en nødvendighed. Den anden, ofte mere alvorlige, involverer eksterne krav fra handelspartnere.
Hver betydelig modtager forventer deres eget produktdataformat. Dette resulterer i behovet for at vedligeholde flere versioner af den samme information. Industristandarder som ETIM kan tilbyde en løsning, selvom ikke alle sektorer har udviklet sådanne standarder endnu.
Distributør, der arbejder med mærker
Distributører modtager marketingmaterialer og data direkte fra producenterne. Lyder godt? Problemet er, at hver producent leverer dem i et forskelligt format - Excel, PDF, XML eller endda Word. Tilføj dertil forskelle i attributnavngivning mellem producenterne. Resultat? Produktteamet bruger mere tid på at kortlægge eller kopiere data end på faktisk udvikling af tilbud.
Salg på markedspladser
Amazon eller Allegro har strenge krav til produktdatakvalitet. Sælgere skal tilpasse deres attributter til hver platforms standarder. Dette betyder dobbelt eller tredobbelt arbejde - de samme oplysninger skal indtastes i forskellige formater for hver markedsplads. Derudover opdaterer hver platform regelmæssigt sine krav, hvilket tvinger til kontinuerlig tilpasning af data.
Online butik med bredt sortiment
Dette er den mest udfordrende situation. Butikken køber fra mange distributører og grossister og modtager kun grundlæggende data - ofte i form af en simpel produktbeskrivelse. Der er ingen direkte adgang til producenterne eller deres officielle materialer. Resultat? Nødvendigheden af manuelt at udtrække attributter fra beskrivelser, hvilket med tusindvis af produkter månedligt kan generere enorme omkostninger og forsinke udviklingen af tilbud.
Produktklassificering - nøglen til præcis attributgenkendelse
Hvert produkt har sit unikke sæt af vigtige tekniske karakteristika. Forskellige parametre vil være afgørende for en boremaskine (kraft, borepatron, strømforsyningstype) i forhold til maling (farve, kapacitet, overfladetype). Det er netop derfor, at salgsplatforme og industristandarder introducerer begrebet produktklassifikationer - præcist definerede kategorier, hvor hver har sit eget sæt af dedikerede attributter. Dette handler ikke om simpel produktkategorisering (som "Elektronik" eller "Hjem og Have"), men meget detaljerede klassifikationer som "Bore-skruemaskine", "Udendørsmaling" eller "Installationskabel".
Hver klassifikation definerer ikke kun listen over nødvendige attributter, men også deres præcise type:
- Tekstværdier (f.eks. producentnavn)
- Tal (f.eks. antal LED-lys)
- Tal med enheder (f.eks. effekt i watt)
- Numeriske intervaller (f.eks. tilladt driftstemperatur)
- Booleske værdier (f.eks. om produktet er vandtæt)
- Ordbøger - foruddefinerede lister over tilladte værdier
Ordbøger er samtidig de mest værdifulde og mest problematiske. På den ene side danner de grundlaget for at bygge avancerede filtre i onlinebutikker og skabe standardiserede produktnavne. På den anden side er de kilden til de største problemer ved integration af leverandørdata.
Lad os forestille os et eksempel på attributten "Strømforsyningstype" i klassifikationen af elværktøj. En markedsplads kan definere ordbogsværdier som: ["Netdrevet", "Batteridrevet"], mens producenten bruger forskellige termer: "230V", "batteridrevet", "netdrevet", "trådløs". Den traditionelle tilgang kræver en kedelig kortlægning af hver mulig leverandørværdi til de værdier, der kræves af salgsplatformen. Med tusindvis af attributter og dusinvis af leverandører skaber dette en kompliceret matrix af forbindelser, der kræver konstant opdatering.
getName.ai blev skabt for radikalt at løse dette problem. I stedet for at skabe et andet værktøj til værdikortlægning bruger systemet store sprogmodeller (ChatGPT, Claude) til at forstå tekstens betydning. Uanset hvordan en leverandør beskriver strømforsyningstypen, kan getName.ai matche denne information til den passende ordbogsværdi, der kræves af salgsplatformen.
Hvad er getName.ai og hvordan fungerer det?
getName.ai er en SaaS-løsning, der tilbyder en API til automatisk genkendelse af produktattributter. Systemet fungerer baseret på tre nøgleinformationer:
- Klassifikationen eller standarden i henhold til hvilken attributter skal genkendes
- Produktkategori/klasse for det analyserede emne
- Inputdata i form af en produktbeskrivelse eller URL
Denne enkelhed gør det muligt for getName.ai at fungere som en virtuel produktspecialist - altid tilgængelig, præcis og pålidelig. Systemet analyserer kontinuerligt modtagne data og udtrækker værdifuld teknisk information.
Understøttede produktklassifikationer
I øjeblikket understøtter getName.ai attributter i henhold til kravene fra Allegro og Ceneo platforme, samt den internationale ETIM standard i versioner 7, 8 og 9, som er bredt anvendt i den elektrotekniske industri. Vigtigt er det, at getName.ai også kan arbejde med kundernes egne produktklassifikationer - dem, der er skabt og udviklet til specifikke virksomheds- eller branchebehov. Du skal blot levere datamodellen for en sådan klassifikation, og systemet vil lære at genkende attributter i henhold til dens krav.
Listen over understøttede standarder vil løbende blive udvidet baseret på markedsbehov og kundernes forslag. Hvis din virksomhed bruger andre produktklassifikationer eller industristandarder, opfordrer vi dig til at kontakte os - getName.ai er designet med fleksibilitet og hurtig tilpasning til nye krav i tankerne.
Input datatyper
Systemet getName.ai er designet med enkelhed i brug for øje. I øjeblikket tilbyder det to metoder til at levere produktdata:
Tekstbeskrivelse
Du kan levere enhver tekst, der beskriver produktet til systemet, uanset hvilket sprog det er skrevet på. Applikationen kan håndtere forskellige former for beskrivelse, som kan inkludere:
- Komplet produktnavn
- Produktbeskrivelse
- Specifikationsattributter i tabelform
{
"classification": "allegro",
"class_id": "165",
"description": "Samsung Galaxy M15 5G 4/128GB DualSIM to nowoczesny smartfon z serii Galaxy M..."
}
Applikationens output vil være en JSON med følgende datafragment:
{
"attributes": [
{
"id": "127448",
"name": "Kolor",
"type": "select",
"unit": null,
"value": {
"id": "127448_4",
"name": "niebieski"
}
},
{
"id": "202685",
"name": "Typ",
"type": "select",
"unit": null,
"value": {
"id": "202685_212929",
"name": "Smartfon"
}
},
{
"id": "202745",
"name": "Rodzaj wyświetlacza",
"type": "select",
"unit": null,
"value": {
"id": "202745_213221",
"name": "Super AMOLED"
}
},
(...)
]
}
Produkt URL
Den anden metode er endnu enklere - du skal blot angive produktets underside-URL. Systemet vil automatisk:
- Downloade indhold fra den angivne side
- Uddrage produktinformation
- Sende den opnåede beskrivelse til AI for at udtrække attributter og deres værdier
{
"classification": "etim_v9",
"class_id": "EC001744",
"url": "https://www.pxf.pl/pl/produkty/point-nt-led/ds010-1166-830-a000"
}
Applikationen returnerer resultater i JSON-format, der indeholder attributidentifikatorer og værdier, som er i overensstemmelse med den valgte ETIM klassifikation. Systemet returnerer bevidst ikke attributetiketter (navne) og ordbogsværdier af to grunde:
- Teknisk - etiketter er ikke nødvendige i integrationsprocessen, fordi hvert målsystem (markedsplads, PIM eller egen butik) allerede har sine egne officielle oversættelser for brugte identifikatorer
- Juridisk - etiketoversættelser i ETIM standarden er beskyttet af ophavsret. Derfor opererer getName.ai udelukkende på identifikatorer og overlader spørgsmålet om visning af etiketter til systemer, der har passende licenser til deres brug.
{
"attributes": [
{
"id": "EF005127",
"name": "Napięcie znamionowe",
"type": "range",
"unit": "V",
"value": {
"min": 220,
"max": 240
}
},
{
"id": "EF001456",
"name": "Wysokość/głębokość",
"type": "number",
"unit": "mm",
"value": 65
},
{
"id": "EF013735",
"name": "Ujednolicony wskaźnik olśnienia",
"type": "number",
"unit": null,
"value": 23
},
{
"id": "EF000036",
"name": "Odbłyśnik",
"type": "select",
"unit": null,
"value": {
"id": "EV000657",
"name": "Wysoki połysk"
}
},
(...)
]
}
Hvad kan getName.ai (stadig) ikke gøre?
Det er vigtigt klart at definere systemets nuværende begrænsninger:
Foreslår ikke nye attributter
getName.ai opererer strengt inden for definerede produktklassifikationer. Systemet foreslår ikke nye attributter eller yderligere ordbogsværdier, selv hvis det opdager sådan information i beskrivelsen. Dette er en bevidst begrænsning, der er i overensstemmelse med ideen om standardisering af produktdata.
Klassificerer ikke produkter automatisk
Præcis styring af tekniske attributter bliver et stadig vigtigere element for succes i online detailhandel. getName.ai blev skabt for at hjælpe med at imødekomme disse krav ved at automatisere en af de mest tidskrævende processer i e-handel.
Kontakt os for at lære mere om, hvordan getName.ai kan anvendes i din virksomhed.
