E-commerce sans limitations : automatisation de l'intégration des produits avec spécifications complètes

Chaque boutique en ligne qui travaille avec plusieurs fournisseurs fait face au même défi : comment gérer efficacement des milliers de produits lorsque chaque fabricant fournit des données dans un format différent, souvent incomplet et nécessitant un traitement approfondi ? Le scénario standard ressemble à ceci - vous recevez une feuille de calcul Excel, un fichier XML ou un lien vers un catalogue PDF et vous devez transformer ces données brutes en une offre de produits de haute qualité avec des attributs techniques complets.

Le problème s'aggrave à mesure que l'assortiment de produits s'élargit. Alors que l'introduction de quelques dizaines de produits peut être effectuée manuellement, l'intégration de 5 000 ou 10 000 articles devient un cauchemar organisationnel. Les recherches montrent que 98 % des professionnels du e-commerce considèrent que des données produits complètes sont essentielles pour le succès de l'entreprise. Malgré cela, la plupart des magasins luttent encore pour compléter et vérifier les données techniques, ce qui représente un coût opérationnel énorme et un obstacle significatif au développement de l'entreprise.

Les conséquences des données produits incomplètes sont graves et multiformes :

• Conversion plus faible - les consommateurs quittent les sites web avec des données produits imprécises, cherchant des sources d'informations plus fiables
• Taux de retour plus élevé - des attributs produits incomplets entraînent des décisions d'achat incorrectes, générant une vague coûteuse de déceptions et de retours
• Visibilité réduite sur les moteurs de recherche - des données structurelles insuffisantes limitent le positionnement
• Introduction retardée de nouveaux produits - un processus d'intégration chronophage prolonge le temps de lancement de nouveaux produits
• Problèmes avec les ventes multicanaux - les places de marché rejettent les offres sans les attributs techniques requis

getName.ai a été créé en réponse à ce problème spécifique. En utilisant des algorithmes avancés d'intelligence artificielle, l'outil analyse automatiquement les descriptions de produits (quelle que soit la langue et le format) et extrait des ensembles complets d'attributs techniques conformes aux normes de classification requises. En pratique, cela signifie réduire le temps d'intégration de semaines à heures, éliminer les erreurs coûteuses et permettre une expansion dynamique des offres sans augmenter l'équipe.

Dans cet article, nous examinerons comment fonctionne réellement le processus d'introduction de produits dans le e-commerce en utilisant différentes méthodes, où apparaissent les plus grands défis, et comment getName.ai révolutionne ce domaine des opérations des boutiques en ligne.

Exploiter une boutique en ligne avec un large assortiment est une lutte constante avec la qualité et l'exhaustivité des données produit. Cela est particulièrement ressenti par les entreprises travaillant avec des centaines de fournisseurs, où chacun utilise ses propres normes de description de produit. Examinons les problèmes les plus courants qui bloquent efficacement le développement du commerce électronique et consomment des ressources de manière disproportionnée.

Formats de données incohérents des fournisseurs

La réalité du commerce électronique est que chaque fournisseur envoie des données dans le format de son choix :

• Feuilles de calcul Excel avec des structures de colonnes spécifiques
• Fichiers XML avec leurs propres balises et hiérarchie
• Documents PDF, souvent protégés contre la copie
• Liens vers les pages produits nécessitant une extraction de données
• Images de tableaux de spécifications techniques

De plus, même le même fournisseur peut changer le format des données entre des livraisons consécutives. Cette variété de formats oblige à maintenir des mécanismes d'importation étendus et souvent à réécrire manuellement les données, ce qui génère des coûts supplémentaires et des retards.

Barrières linguistiques et problèmes de localisation

Le commerce mondial signifie des fournisseurs de différents pays qui fournissent des données dans leurs langues locales :

• Le fabricant chinois fournit des spécifications en chinois
• Le fournisseur allemand utilise la terminologie technique allemande
• Les traductions automatiques déforment les paramètres techniques

L'approche traditionnelle nécessite de faire appel à des traducteurs ayant une connaissance du vocabulaire de l'industrie ou de créer des dictionnaires étendus pour mapper les noms et valeurs des attributs. C'est un processus coûteux et sujet aux erreurs, surtout avec une terminologie technique spécialisée.

Goulots d'étranglement dans l'extraction des attributs

Même lorsque les données sont déjà dans le système, il y a un problème pour extraire les bons attributs :

• Besoin de transcrire manuellement les paramètres à partir de longues descriptions textuelles
• Extraction de valeurs à partir de fragments de texte non structurés
• Conversion d'unités (par exemple, pouces en centimètres)
• Cartographie des différents noms du même attribut (par exemple, "Couleur", "Teinte", "Nuance")
• Standardisation des valeurs de dictionnaire (par exemple, "noir", "noirceur", "noir mat", "RAL 9005"

Un spécialiste peut traiter en moyenne 200 produits par jour, ce qui crée une sérieuse limitation de performance lorsqu'il s'agit de gérer des milliers de nouveaux articles.

Problèmes d'échelle avec de grands catalogues

À mesure que l'assortiment s'élargit, les problèmes de gestion des données augmentent de façon exponentielle :

• 10 000 produits signifient potentiellement des millions de valeurs d'attributs individuelles à gérer
• La mise à jour des paramètres pour l'ensemble du catalogue peut prendre des semaines
• Ajouter un nouvel attribut requis nécessite des mises à jour massives
• Les expansions saisonnières des offres génèrent des pics de charge de travail pour l'équipe produit

Ces défis poussent de nombreux magasins à abandonner des plans de développement ambitieux, se limitant non pas tant à un assortiment plus restreint mais à des présentations de produits basées uniquement sur des données de base. Les spécifications techniques ou les propriétés des produits restent souvent sous la forme d'un tableau statique, sans possibilité d'utiliser des attributs individuels dans les filtres de recherche, des noms générés dynamiquement ou des mécanismes SEO avancés.

Coûts d'emploi de personnel dédié

Tenter de résoudre les problèmes ci-dessus avec des méthodes traditionnelles conduit à une expansion constante de l'équipe :

• Spécialistes de l'importation de données
• Experts produits familiers avec les spécificités de l'industrie
• Les programmeurs créant des scripts d'importation et de mappage
• Contrôleurs de qualité des données

Cela génère des coûts de personnel importants sans éliminer les problèmes de qualité des données. En supposant qu'un spécialiste puisse traiter environ 200 produits par jour, l'intégration complète de 1000 produits avec un ensemble complet d'attributs génère un coût d'au moins 1500 euros - et cela, juste pour le cadre de travail de base, sans prendre en compte les corrections, ajustements et optimisations supplémentaires.

Ces défis quotidiens augmentent non seulement les coûts opérationnels mais, surtout, limitent le potentiel de développement. Les magasins de commerce électronique qui ne peuvent pas gérer efficacement un catalogue de produits en expansion perdent leur avantage concurrentiel et leurs opportunités d'expansion. Dans les parties suivantes de l'article, nous montrerons comment les technologies modernes d'IA peuvent radicalement changer cette situation.

Pour faire face aux défis de l'intégration des produits, les magasins de commerce électronique ont développé diverses approches. Examinons les méthodes les plus couramment utilisées et leurs limites, qui empêchent souvent une efficacité totale.

Saisie manuelle de données et problèmes d'échelle

La méthode la plus simple consiste à copier manuellement les données des documents des fournisseurs dans le système du magasin, souvent par une équipe dédiée :

Avantages:

• Aucun coût de mise en œuvre pour les outils avancés
• Bons résultats avec un petit nombre de produits (jusqu'à quelques dizaines)
• Contrôle de qualité en cours

Limitations:

• Efficacité extrêmement faible (env. 200 produits par jour par personne)
• Coût élevé avec de grands volumes de produits
• Forte susceptibilité aux erreurs humaines (fatigue, inattention)
• Incapacité à réagir rapidement aux pics saisonniers d'approvisionnement

Les entreprises qui tentent de résoudre le problème d'efficacité en augmentant simplement l'équipe découvrent rapidement que cela génère de nouveaux défis liés à la coordination du travail, à la cohérence des données et à la gestion de la qualité.

Portails fournisseurs et pourquoi ils échouent souvent

Une approche alternative consiste à créer un portail dédié où les fournisseurs saisissent eux-mêmes leurs données produit :

Avantages:

• Transfert du travail vers le côté fournisseur
• Éliminer l'étape de transfert de données
• Format de données unifié à l'entrée

Limitations :

• Taux d'adoption faible – les fournisseurs évitent généralement d'utiliser des portails externes et préfèrent fortement transférer les données dans leur propre format, développé au fil des ans
• La saisie de données a une faible priorité pour les fournisseurs
• Besoin de formation régulière et de soutien pour les fournisseurs
• Les rotations fréquentes du personnel chez les fournisseurs nécessitent une ré-implémentation constante
• Manque de motivation pour les fournisseurs de se soucier de la qualité et de l'exhaustivité des données

Les portails fournisseurs ne fonctionnent que dans des environnements où le magasin dispose d'un pouvoir de négociation suffisant pour imposer l'utilisation du système. En pratique, surtout pour les entreprises de commerce électronique de taille moyenne, ils restent principalement des outils inutilisés.

Normes de classification des produits (ETIM, ECLASS, GPC)

De nombreuses industries ont développé des normes unifiées pour la classification et la description des produits, telles que ETIM (pour l'électrotechnique), ECLASS (pour l'industrie), ou GPC de GS1 (pour le commerce de détail) :

Avantages :

• Structure de données et attributs précisément définis
• Compatibilité internationale et reconnaissance de l'industrie
• Élimination des ambiguïtés et des divergences dans les descriptions techniques
• Facilitation de l'échange de données entre les participants de la chaîne d'approvisionnement

Limitations :

• Long et très coûteux processus de mise en œuvre de la norme chez le fabricant
• Un standard commun est toujours un compromis - les fabricants soulignent souvent qu'il ne capture pas tous les aspects et avantages uniques de leurs produits
• Le développement dynamique du marché impose des mises à jour fréquentes des normes - s'adapter aux versions successives des classifications génère des coûts élevés tant pour les fabricants que pour les destinataires
• Bien que ETIM et ECLASS soient bien accueillis dans leurs industries, un nombre important d'entreprises n'utilisent toujours pas ces normes.
• Les classifications sont adaptées à des industries spécifiques, mais il existe des catégories de produits mal décrites ou complètement omises dans ces normes.
• Étendre l'assortiment d'une entreprise au-delà de la norme signifie la nécessité d'introduire des méthodes d'importation alternatives, même s'il existe un processus bien développé basé sur le format BMEcat pour certains produits.

Les normes de classification sont une excellente solution qui élimine de nombreux problèmes fondamentaux liés à l'échange de données produit. Elles introduisent l'absence d'ambiguïté, la précision et la cohérence aux niveaux sémantique et structurel. Cependant, elles ne deviendront pas un remède parfait tant que les classifications elles-mêmes ne seront pas complètes pour toutes les industries et tant que tous les participants de la chaîne d'approvisionnement (fabricants, distributeurs, vendeurs) ne les utiliseront pas couramment. Le commerce électronique opérant dans plusieurs industries doit actuellement combiner les avantages des normes là où elles sont disponibles avec des méthodes alternatives pour d'autres domaines.

Outils ETL et systèmes basés sur la cartographie des attributs

Les entreprises techniquement avancées mettent souvent en œuvre des solutions qui automatisent le processus de transformation des données produit. Ces outils peuvent être divisés en plusieurs catégories principales :

ETL (Extraction, Transformation, Chargement)
Les systèmes ETL se spécialisent dans la récupération de données à partir de diverses sources, leur transformation selon des règles définies, et leur chargement dans des systèmes cibles. Exemples d'outils populaires :

• Talend- plateforme d'intégration de données open-source complète avec des fonctions ETL avancées
• Pentaho- ensemble d'outils d'intégration de données et d'intelligence d'affaires permettant des flux de transformation complexes

Système PIM (Gestion de l'Information Produit)
Les systèmes PIM disposent souvent de mécanismes intégrés de mappage des attributs, permettant la transformation des données du format fournisseur au format système :

• Akeneo Onboarder- solution dédiée à la collaboration avec les fournisseurs et à la centralisation des données produit
• Informatica MDM- Plateforme d'entreprise pour gérer les données maîtresses, y compris les données produit
• Contentserv- système PIM étendu avec des capacités d'automatisation avancées
• SalsifisPlateforme PIM conçue pour le commerce multicanal et la collaboration avec les fournisseurs
• Pimcore– plateforme open-source flexible permettant une cartographie avancée des attributs lors de l'importation de données. Avec le module DataHub, vous pouvez configurer des schémas d'intégration

Systèmes d'intégration de produits dédiés

• Intégration des fournisseurs Productsup- solution spécialisée dédiée à l'intégration efficace des produits des fournisseurs

La fonctionnalité clé de ces systèmes est la capacité d'importer des données de plusieurs fournisseurs et de les transformer en une classification interne cohérente. En pratique, cela signifie :

• Gérer simultanément des dizaines ou des centaines de sources de données (chacune avec son propre format)
• Mapper différents noms d'attributs vers un modèle cible (par exemple, "color", "colour", "hue" → "Color")
• Normalisation des valeurs et des unités (par exemple, "1500W", "1.5 kW", "1.5 kilowatts" → "1500 W")
• Transformation des valeurs du dictionnaire (par exemple, "black", "noir", "negro", "czarny" → "Black")

Cependant, cette flexibilité a un prix - chaque nouveau format d'un nouveau fournisseur nécessite la création de règles de mappage individuelles.

Avantages :

• Processus automatisé pour les importations répétitives
• Une efficacité supérieure à celle de la saisie manuelle (un spécialiste peut gérer les données de milliers de produits)
• Capacité à gérer différents formats d'entrée
• Gestion centrale des règles de transformation des données
• Possibilité de validation des données lors de l'importation
• Modèle de données unifié à la sortie, quelle que soit la source

Limitations :

• Besoin de créer et de maintenir des règles de mappage pour chaque fournisseur et chaque format
• Préparation chronophage de la cartographie lors de l'intégration d'un nouveau fournisseur (généralement plusieurs jours de travail spécialisé)
• Les coûts élevés de mise en œuvre et de maintenance de systèmes complexes (licences souvent à partir de dizaines de milliers d'euros annuellement)
• Difficultés à gérer des données textuelles non structurées et à en extraire des attributs précieux
• Nécessite des spécialistes hautement qualifiés avec des connaissances techniques et du domaine
• Les règles rigides "if-then" ne gèrent pas bien les variantes d'écriture de la même information
• Problème d'échelle avec des assortiments très diversifiés (des centaines de catégories)
• Les modifications dans la structure des données sources (par exemple, mise à jour du format par le fournisseur) nécessitent la refonte des règles de correspondance

Les solutions de mappage basées sur des règles fonctionnent bien pour les importations régulières provenant des mêmes fournisseurs où le format de données est stable et répétable. Leur principal avantage est la prévisibilité et la transparence du processus. Cependant, l'intégration de nouveaux fournisseurs à chaque fois nécessite un travail considérable pour préparer les règles de mappage, ce qui prolonge le délai de mise sur le marché et augmente les coûts opérationnels.

De plus, les outils ETL et PIM traditionnels ne parviennent souvent pas à extraire des informations précieuses à partir de descriptions textuelles non structurées, ce qui conduit à une utilisation incomplète des données produit disponibles.

Défis liés aux données multilingues

Une complication supplémentaire pour toutes les méthodes décrites précédemment est la barrière linguistique - lorsque les produits proviennent de fournisseurs internationaux, les données sont dans différentes langues. Quel que soit la méthode d'intégration choisie, il est nécessaire d'inclure une étape de traduction ou d'adaptation des données à la langue cible.

Bien que les technologies d'IA modernes aient considérablement amélioré ce processus et réduit ses coûts, cela reste néanmoins une étape supplémentaire dans le processus, générant des retards et nécessitant des ressources supplémentaires. Particulièrement problématique est la traduction précise de la terminologie technique spécialisée, qui peut entraîner des incohérences ou des erreurs dans les données du produit final.

Les méthodes traditionnelles d'intégration de produits présentées précédemment, malgré leur évolution progressive, reposent toujours sur les mêmes hypothèses fondamentales - travail manuel, règles de mappage et configurations étendues. getName.ai représente une approche complètement nouvelle qui, au lieu d'améliorer les anciens processus, change complètement notre façon de penser l'extraction des attributs de produit.

L'intelligence artificielle au lieu de cartographier des règles

Contrairement aux systèmes ETL et PIM traditionnels qui nécessitent la création de règles de mappage compliquées pour chaque format de données, getName.ai utilise des modèles de langage avancés qui "comprennent" le contexte et la sémantique des informations produit.

Comment cela fonctionne-t-il en pratique :

• Le système analyse toutes les informations produit disponibles (descriptions, noms, tableaux de spécifications)
• Reconnaît et interprète le sens du texte, pas seulement sa structure ou son format
• Identifie les attributs clés et leurs valeurs, indépendamment de la manière dont ils sont écrits
• Convertit et normalise automatiquement les valeurs au format requis

Cette différence fondamentale d'approche élimine complètement le besoin de créer et de maintenir des règles de mappage complexes, qui sont le plus grand goulot d'étranglement des méthodes traditionnelles.

Universalité des formats d'entrée

getName.ai ne nécessite aucun format de données d'entrée particulier. Le système peut fonctionner avec :

• Tous les formats de fichiers (XML, JSON, CSV, Excel, PDF)
• Descriptions de texte non structurées (même de longues descriptions marketing)
• Données récupérées directement depuis des sites web
• Tableaux de spécifications dans n'importe quelle disposition

Cette flexibilité signifie qu'il n'est pas nécessaire de prétraiter ou d'adapter les données reçues des fournisseurs - elles peuvent être transmises au système sous la forme dans laquelle elles ont été livrées.

Indépendance linguistique

L'une des fonctionnalités les plus révolutionnaires de getName.ai est son indépendance totale vis-à-vis de la langue source des données. Le système comprend le contexte et la signification des attributs de produit, qu'ils soient écrits en polonais, en anglais, en allemand ou même en chinois.

Aspects pratiques :

• Pas besoin de traduire les données avant le traitement
• Capacité à travailler avec des fournisseurs du monde entier sans barrières linguistiques
• Des résultats cohérents quel que soit le langage source

En pratique, cela signifie que le même attribut (par exemple, la puissance du moteur) sera correctement reconnu, qu'il apparaisse dans la description originale comme "power", "Leistung", "puissance", ou "功率".

Transformation vers votre propre classification de produits

La fonction la plus précieuse de getName.ai est la capacité de transformer automatiquement toute donnée d'entrée en classification de magasin interne standardisée. Le système non seulement reconnaît les attributs, mais les assigne directement à un modèle de données spécifique requis par votre entreprise - sans aucun mappage.

Comment ce processus se présente :

• Initialement, vous fournissez un modèle de votre propre classification de produit : classes, attributs, valeurs du dictionnaire
• Le système analyse les données brutes du fournisseur
• getName.ai identifie toutes les informations d'attributs disponibles
• Attribue automatiquement des attributs reconnus à votre classification interne
• Normalise les valeurs selon les exigences (unités, formats, dictionnaires)
• Renvoie un ensemble complet d'attributs prêt à être importé dans votre système

Ce processus élimine complètement le besoin de cartographier ou de créer des règles de transformation pour chaque nouveau fournisseur - getName.ai s'adapte automatiquement aux différents formats de données d'entrée, tout en maintenant toujours le même format de données de sortie cohérent.

Conversion intelligente d'unités et normalisation des valeurs

Le système peut non seulement reconnaître les valeurs numériques, mais aussi identifier automatiquement les unités de mesure et les convertir au format requis :

• Détection automatique des unités (pouces, mm, cm, kg, lb, W, kW, etc.)
• Conversion entre les systèmes métrique et impérial
• Standardisation de la notation selon les exigences (par ex., toujours "cm" au lieu de "centimètres")

Le mécanisme de normalisation des valeurs fonctionne de manière similaire, en reconnaissant différentes variantes d'écriture de la même valeur :

• "noir", "noir", "schwarz", "czarny" → "Noir"
• "sans fil", "sans cordon", "bezprzewodowy" → "Sans fil"
• "acier inoxydable", "inox", "stal nierdzewna" → "Acier inoxydable"

Mise en œuvre rapide de l'API

Intégrer getName.ai avec les systèmes existants est simple grâce à l'interface API REST. Supposons que notre e-commerce ait adopté stratégiquement la classification ETIM v10 comme sa principale classification et souhaite adapter la description du produit reçue du fabricant à celle-ci.

Cette structure API permet une intégration facile avec les systèmes PIM, e-commerce ou ERP existants grâce à des mécanismes de communication standard.

Évolutivité et flexibilité

Contrairement aux solutions traditionnelles, getName.ai maintient une haute efficacité avec une grande variété de produits ou de fournisseurs. Le système gère tout aussi bien :

• Un fournisseur et une catégorie de produits
• Des centaines de fournisseurs et des milliers de catégories de produits différentes

Cette évolutivité découle de la différence fondamentale d'approche - au lieu d'exiger la création et la maintenance fastidieuses de milliers de règles de mappage, getName.ai utilise les capacités de l'intelligence artificielle pour comprendre le contexte et le sens des données, quel que soit leur format ou leur source.

getName.ai n'est pas simplement une amélioration des processus existants, mais un changement de paradigme complet dans l'approche de l'intégration des produits. Au lieu de s'adapter à l'infinie variété des formats de données des fournisseurs par le biais de règles de mappage difficiles à maintenir, le système se concentre sur la compréhension directe du sens des données et leur transformation automatique en une classification interne cohérente. C'est une différence fondamentale qui permet de briser les limitations des méthodes traditionnelles et d'ouvrir de nouvelles possibilités pour le développement de l'assortiment en e-commerce.

Dans cette section, nous examinerons étape par étape comment fonctionne le processus réel d'introduction de grands ensembles de produits dans les systèmes de commerce électronique. Nous montrerons les points de douleur et les plus grands défis auxquels sont confrontées les équipes produit, et exactement où getName.ai introduit des améliorations significatives.

Exemple réel du processus d'intégration

Voyons à quoi ressemble un processus d'intégration de produit typique en utilisant l'exemple d'un fichier XML d'un fournisseur, avec lequel presque chaque boutique de commerce électronique doit traiter :

Données d'entrée :

• Fichier XML au format propre du fournisseur
• Attributs de spécification technique enregistrés dans le format propre du fabricant
• Les données sont souvent dans une langue étrangère (par exemple, anglais, allemand ou même chinois)
• Catalogue de 5 000 produits

Étape 1 : Analyse de la structure des fichiers

Ce stade est commun quel que soit la méthode. L'équipe technique doit d'abord comprendre comment le fichier XML du fournisseur est construit. Cela signifie cartographier les champs, identifier les balises et comprendre la logique du fichier. Cette étape nécessite souvent des spécialistes informatiques et peut prendre de plusieurs heures à plusieurs jours, selon la complexité de la structure.

Étape 2 : Traitement préliminaire des données

Aussi une étape commune pour toutes les méthodes, y compris :

• Transformation en une structure acceptable par les systèmes PIM/e-commerce
• Préparation des données de base et logistiques pour l'importation
• Organisation des actifs (images, documentation)
• Placer les attributs de spécification dans une structure de travail temporaire

Cette étape nécessite généralement d'écrire des scripts de conversion ou d'utiliser des outils ETL, ce qui prend 1 à 2 jours de travail d'un spécialiste informatique.

Étape 3 : Importation des données de base

Étape commune à toutes les méthodes :

• Chargement des identifiants de produit
• Importation des noms et descriptions
• Introduction des données logistiques (poids, dimensions, emballage)
• Joindre des ressources (images, fichiers PDF)

Même si les données sont traitées automatiquement, ce processus nécessite une supervision et prend plusieurs heures à une journée entière.

Étape 4 : Processus de localisation linguistique

Dans cette étape, nous devons adapter les données produit en langue étrangère à la langue locale du magasin. C'est l'une des étapes les plus laborieuses de l'intégration traditionnelle, que getName.ai simplifie radicalement.

Sans getName.ai :
La localisation traditionnelle nécessite la traduction complète de tous les éléments de données du produit, ce qui génère des coûts importants et retarde l'introduction des produits sur le marché.

• Traduction des noms de produits
• Traduction des descriptions de produits
• Traduction des spécifications techniques

Ce processus peut prendre de plusieurs jours à plusieurs semaines, selon le nombre et la spécificité des attributs techniques et les ressources de traduction disponibles.

Avec getName.ai :
Avec getName.ai, il existe deux stratégies principales : vous pouvez traduire les noms et descriptions d'origine développés par le fabricant, ou vous concentrer sur l'obtention d'attributs techniques multilingues, puis générer automatiquement des noms et descriptions locaux à partir de ceux-ci.

• Traduction des noms de produits - inutile si l'entreprise dispose d'un mécanisme pour générer des noms basés sur les attributs de spécification
• Traduction des descriptions de produits - inutile si l'entreprise dispose d'un mécanisme d'IA pour générer des descriptions basées sur les attributs de spécification
• Traduction des spécifications techniques - complètement inutile, car getName.ai reconnaît les attributs quel que soit le langage source

C'est là que la première différence significative apparaît :getName.ai élimine le besoin de traduire les spécifications techniques, ce qui économise des jours de travail et réduit considérablement les coûts.

Étape 5 : Catégorisation des produits

Chaque produit doit être attribué à la catégorie appropriée dans le système. Ce processus nécessite généralement des connaissances spécialisées sur le produit et - selon le degré de diversité de l'assortiment - peut prendre de plusieurs heures à même deux jours pour un lot d'environ 5 000 produits.

Étape 6 : Importation des attributs de spécification dépendant de la catégorie

Édition manuelle :

• Achèvement manuel via l'interface graphique basé sur les données du fichier source
• Révision des fichiers de fiches techniques pour obtenir des informations
• Recherche de données manquantes sur Internet
• Conversion manuelle d'unités (par exemple, pouces en centimètres)

En supposant qu'un spécialiste puisse traiter environ 200 produits par jour, servir 1000 produits nécessite 5 jours-personnes de travail.

Outils dédiés / ETL :

• Nettoyage préliminaire des données
• Créer des règles d'importation compliquées [si-alors-sinon]
• Définir le mappage pour chaque attribut
• Création de mappage de valeurs de dictionnaire, dans des cas particuliers, également par attribut
• Configuration de la conversion automatique des unités

Préparer un tel système prend généralement 3 à 5 jours, mais après la configuration, l'importation se déroule beaucoup plus rapidement. Cependant, chaque nouveau fournisseur nécessite une reconfiguration. De plus, chaque importation ultérieure, même du même fournisseur, nécessite une inspection et souvent une modification du mapping, car de nouveaux attributs, de nouvelles valeurs de dictionnaire ou des erreurs dans les données sources peuvent apparaître.

Cette solution est particulièrement efficace pour les entreprises ayant une structure d'assortiment relativement simple – la cartographie des attributs et des valeurs de dictionnaire reste un processus qui peut être effectué efficacement sans complexité excessive. Cependant, pour le commerce électronique avec une offre très diversifiée (des centaines de catégories de produits), une cartographie étendue devient pratiquement irréalisable ou nécessite une équipe dédiée pour des mises à jour continues des règles.

API getName.ai :

• Automatisation complète des processus
• Envoyer toutes les informations produit disponibles à l'API sans analyse préalable
• Réception immédiate des attributs et de leurs valeurs prêtes à être importées

C'est là que la différence la plus importante apparaît :une étape qui prenait traditionnellement 5 jours-personnes de travail (en supposant une efficacité de 200 produits par jour) ou 3 à 5 jours pour préparer des règles ETL avancées, est réduite à plusieurs heures de travail du système. Il n'est pas nécessaire de créer des règles de mappage compliquées, et le système reconnaît automatiquement les attributs et convertit les unités.

Étape 7 : Contrôle de qualité

Édition manuelle :

• Le contrôle de qualité est effectué simultanément avec la saisie des données par les opérateurs
• Ne nécessite pas une étape de vérification supplémentaire, mais est susceptible aux erreurs humaines résultant de la fatigue lors de travaux monotones

Outils dédiés / ETL :

• Nécessite une vérification aléatoire, généralement environ 1 % des produits
• Les erreurs se produisent encore en raison des imperfections dans les règles de cartographie, surtout avec de nouvelles valeurs

API getName.ai :

• Contrôle qualité recommandé couvrant 1 à 5 % des produits pour confirmer l'exactitude
• La vérification se déroule sans problème et prend plusieurs heures

Principales améliorations avec getName.ai :

• Élimination de la barrière linguistique- le système reconnaît les attributs quelle que soit la langue source
• Pas besoin d'écrire des règles de correspondance- le système reconnaît et mappe automatiquement les attributs
• Conversion automatique d'unités- le système détecte les unités de mesure et les convertit au format requis
• Reconnaissance des valeurs du dictionnaire- le système associe différentes variantes d'écriture de la même valeur à une valeur standard
• 90 % de réduction du temps nécessaire pour l'étape de spécification technique- l'étape la plus chronophage est presque entièrement automatisée

La mise en œuvre de getName.ai permet aux entreprises de commerce électronique de concentrer leurs ressources sur le développement stratégique de leur offre au lieu de la saisie manuelle de données, tout en améliorant la qualité des informations sur les produits et en réduisant le temps de mise sur le marché des nouveaux produits d'environ 80 % à 90 %.

Intégrer de nouveaux fournisseurs avec des attributs de produit complets est l'un des plus grands défis du commerce électronique moderne. Dans cet article, nous avons montré comment les approches traditionnelles – malgré des améliorations continues – reposent encore sur des mécanismes fastidieux, coûteux et inflexibles.

Nous avons mis en évidence les problèmes fondamentaux :

• Efficacité limitée de la saisie manuelle de données
• Barrière linguistique avec les fournisseurs internationaux
• Difficultés liées à la création et à la maintenance des règles de cartographie
• Limitations des normes de classification dans un assortiment hétérogène

Au même moment, nous avons montré comment getName.ai – utilisant les dernières avancées en intelligence artificielle – introduit une qualité complètement nouvelle au processus d'intégration. Au lieu d'améliorer les anciennes pratiques, il change complètement les règles du jeu, éliminant les étapes les plus chronophages et coûteuses.

Avantages réels de la mise en œuvre

Comme le montrent les analyses des processus dans les entreprises de commerce électronique, la mise en œuvre de getName.ai se traduit par des avantages concrets et mesurables :

• Réduction drastique du temps d'introduction des produits– de semaines à heures
• Réduction des coûts opérationnels– réduction des dépenses en personnel et en gestion des processus
• Élimination des barrières linguistiques– possibilité de coopération directe avec des fournisseurs du monde entier
• Amélioration de la qualité des données– attributs cohérents et complets pour l'ensemble de l'assortiment
• Libérer le potentiel de l'équipe– les spécialistes peuvent se concentrer sur le développement stratégique de l'offre au lieu de la saisie mécanique des données

De plus, le fonctionnement spécifique de getName.ai signifie que les avantages augmentent avec l'échelle des opérations. Plus la variété de produits et de fournisseurs est grande, plus l'avantage sur les solutions traditionnelles est important.

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Si vous rencontrez des difficultés avec l'un des défis décrits dans l'article, nous vous invitons à vous familiariser directement avec les capacités de la plateforme getName.ai. Libérez votre e-commerce des limitations des méthodes traditionnelles et découvrez de nouvelles possibilités pour le développement de l'assortiment sans compromis.

Planifiez une courte présentation de 15 minutes au cours de laquelle nous montrerons comment getName.ai gère les données réelles des produits. Vous verrez en direct comment les descriptions brutes sont transformées en attributs structurés - prêts à être utilisés dans votre système PIM ou e-commerce.

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