E-commerce sem limitações: automação da integração de produtos com especificações completas

Toda loja online que trabalha com múltiplos fornecedores enfrenta o mesmo desafio: como gerenciar eficientemente milhares de produtos quando cada fabricante fornece dados em um formato diferente, muitas vezes incompleto e exigindo um processamento extenso? O cenário padrão é assim - você recebe uma planilha Excel, arquivo XML ou link para um catálogo em PDF e deve transformar esses dados brutos em uma oferta de produtos de alta qualidade com atributos técnicos completos.

O problema se agrava à medida que o sortimento de produtos se expande. Enquanto a introdução de algumas dezenas de produtos pode ser feita manualmente, a integração de 5.000 ou 10.000 itens torna-se um pesadelo organizacional. Pesquisas mostram que 98% dos profissionais de e-commerce consideram os dados completos dos produtos essenciais para o sucesso do negócio. Apesar disso, a maioria das lojas ainda enfrenta dificuldades em complementar e verificar dados técnicos, o que representa um enorme custo operacional e uma barreira significativa para o desenvolvimento do negócio.

As consequências de dados de produtos incompletos são severas e multifacetadas:

• Conversão mais baixa - consumidores deixam sites com dados de produtos imprecisos, buscando fontes de informação mais confiáveis
• Maior taxa de devolução - atributos de produtos incompletos levam a decisões de compra incorretas, gerando uma onda custosa de decepções e devoluções
• Visibilidade mais fraca nos motores de busca - dados estruturais insuficientes limitam o posicionamento
• Atraso na introdução de novos produtos - o processo de integração demorado estende o tempo de lançamento de novos produtos
• Problemas com vendas multicanais - marketplaces rejeitam ofertas sem os atributos técnicos necessários

getName.ai foi criado como uma resposta a este problema específico. Usando algoritmos avançados de inteligência artificial, a ferramenta analisa automaticamente descrições de produtos (independentemente do idioma e formato) e extrai conjuntos completos de atributos técnicos que cumprem os padrões de classificação exigidos. Na prática, isso significa reduzir o tempo de integração de semanas para horas, eliminando erros custosos e permitindo a expansão dinâmica das ofertas sem aumentar a equipe.

Neste artigo, vamos examinar como o processo real de introdução de produtos ao e-commerce usando diferentes métodos funciona, onde aparecem os maiores desafios e como getName.ai está revolucionando esta área das operações de lojas online.

Executar uma loja online com uma ampla variedade é uma batalha constante com a qualidade e a completude dos dados dos produtos. Isso é particularmente sentido de forma aguda por empresas que trabalham com centenas de fornecedores, onde cada um utiliza seus próprios padrões de descrição de produtos. Vamos analisar os problemas mais comuns que efetivamente bloqueiam o desenvolvimento do e-commerce e consomem recursos desproporcionalmente grandes.

Formatos de dados inconsistentes de fornecedores

A realidade do comércio eletrônico é que cada fornecedor envia dados no formato de sua preferência:

• Planilhas do Excel com estruturas de colunas específicas
• Arquivos XML com suas próprias tags e hierarquia
• Documentos PDF, muitas vezes protegidos contra cópia
• Links para páginas de produtos que exigem scraping
• Imagens de tabelas de especificações técnicas

Além disso, até mesmo o mesmo fornecedor pode mudar o formato dos dados entre entregas consecutivas. Essa variedade de formatos força a manutenção de extensos mecanismos de importação e, muitas vezes, a reescrita manual de dados, o que gera custos adicionais e atrasos.

Barreiras linguísticas e problemas de localização

O comércio global significa fornecedores de diferentes países que fornecem dados em seus idiomas locais:

• Fabricante chinês fornece especificações em chinês
• Fornecedor alemão usa terminologia técnica alemã
• Traduções automáticas distorcem parâmetros técnicos

A abordagem tradicional exige o envolvimento de tradutores com conhecimento do vocabulário da indústria ou a criação de dicionários extensos para mapear nomes e valores de atributos. Este é um processo caro e propenso a erros, especialmente com terminologia técnica especializada.

Gargalos na extração de atributos

Mesmo quando os dados já estão no sistema, há um problema com a extração dos atributos corretos:

• Precisa transcrever manualmente os parâmetros de descrições de texto longas
• Extraindo valores de fragmentos de texto não estruturados
• Convertendo unidades (por exemplo, polegadas para centímetros)
• Mapeando diferentes nomes do mesmo atributo (por exemplo, "Cor", "Matiz", "Sombra")
• Padronizando valores de dicionário (por exemplo, "preto", "negritude", "preto fosco", "RAL 9005"

Um especialista pode processar uma média de 200 produtos por dia, o que cria uma séria limitação de desempenho ao lidar com milhares de novos itens.

Problemas de escalabilidade com grandes catálogos

Conforme a variedade cresce, os problemas com o gerenciamento de dados crescem exponencialmente:

• 10.000 produtos podem potencialmente significar milhões de valores de atributos individuais para gerenciar
• Atualizar os parâmetros para o catálogo inteiro pode levar semanas
• Adicionar um novo atributo obrigatório requer atualizações em massa
• Expansões sazonais de ofertas geram picos de carga de trabalho para a equipe de produto

Esses desafios fazem com que muitas lojas abandonem planos de desenvolvimento ambiciosos, limitando-se não tanto a um sortimento menor, mas a apresentações de produtos baseadas apenas em dados básicos. Especificações técnicas ou propriedades de produtos frequentemente permanecem na forma de uma tabela estática, sem a possibilidade de usar atributos individuais em filtros de pesquisa, nomes gerados dinamicamente ou mecanismos avançados de SEO.

Custos de empregar pessoal dedicado

Tentando resolver os problemas acima com métodos tradicionais leva a uma expansão constante da equipe:

• Especialistas em importação de dados
• Especialistas em produtos familiarizados com as especificidades do setor
• Programadores criando scripts de importação e mapeamento
• Controladores de qualidade de dados

Isso gera custos significativos de pessoal, enquanto não elimina problemas com a qualidade dos dados. Assumindo que um especialista pode processar cerca de 200 produtos por dia, a integração completa de 1000 produtos com um conjunto completo de atributos gera um custo de pelo menos 1500 euros - e isso é apenas para o escopo básico de trabalho, sem considerar correções, ajustes e otimizações adicionais.

Esses desafios diários não apenas aumentam os custos operacionais, mas, acima de tudo, limitam o potencial de desenvolvimento. As lojas de comércio eletrônico que não conseguem gerenciar eficientemente um catálogo de produtos em crescimento perdem vantagem competitiva e oportunidades de expansão. Nas partes seguintes do artigo, mostraremos como as tecnologias modernas de IA podem mudar radicalmente esse cenário.

Para lidar com os desafios de integração de produtos, as lojas de comércio eletrônico desenvolveram várias abordagens. Vamos examinar os métodos mais comumente usados e suas limitações, que muitas vezes impedem a eficiência total.

Entrada manual de dados e problemas de escalabilidade

O método mais simples é copiar manualmente os dados dos documentos do fornecedor para o sistema da loja, muitas vezes por uma equipe dedicada:

Vantagens:

• Sem custos de implementação para ferramentas avançadas
• Bons resultados com um pequeno número de produtos (até algumas dezenas)
• Controle de qualidade contínuo

Limitações:

• Eficiência extremamente baixa (aprox. 200 produtos por dia por pessoa)
• Alto custo com grandes volumes de produtos
• Alta suscetibilidade a erros humanos (fadiga, desatenção)
• Incapacidade de responder rapidamente a picos sazonais de fornecimento

Empresas que tentam resolver o problema de eficiência simplesmente aumentando a equipe rapidamente descobrem que isso gera novos desafios relacionados à coordenação do trabalho, consistência de dados e gestão de qualidade.

Portais de fornecedores e por que eles frequentemente falham

Uma abordagem alternativa é criar um portal dedicado onde os próprios fornecedores inserem seus dados de produto:

Vantagens:

• Transferindo o trabalho para o lado do fornecedor
• Eliminando a etapa de transferência de dados
• Formato de dados unificado na entrada

Limitações:

• Baixa taxa de adoção – os fornecedores geralmente evitam usar portais externos e preferem fortemente transferir dados em seu próprio formato, desenvolvido ao longo dos anos
• A entrada de dados tem baixa prioridade para os fornecedores
• Necessidade de treinamento regular e suporte para fornecedores
• Rotações frequentes de pessoal nos fornecedores exigem reimplementação constante
• Falta de motivação para os fornecedores se preocuparem com a qualidade e a completude dos dados

Os portais de fornecedores só funcionam em ambientes onde a loja tem poder de negociação suficiente para forçar o uso do sistema. Na prática, especialmente para empresas de comércio eletrônico de médio porte, eles permanecem em grande parte como ferramentas não utilizadas.

Padrões de classificação de produtos (ETIM, ECLASS, GPC)

Muitas indústrias desenvolveram padrões unificados para classificação e descrição de produtos, como ETIM (para eletrotécnica), ECLASS (para indústria) ou GPC da GS1 (para varejo):

Vantagens:

• Estrutura de dados e atributos precisamente definidos
• Compatibilidade internacional e reconhecimento da indústria
• Eliminação de ambiguidades e discrepâncias em descrições técnicas
• Facilitou a troca de dados entre os participantes da cadeia de suprimentos

Limitações:

• Longo e muito caro processo de implementação do padrão no fabricante
• Um padrão comum é sempre um compromisso - os fabricantes frequentemente enfatizam que ele não captura todos os aspectos e vantagens únicas de seus produtos
• O desenvolvimento dinâmico do mercado força atualizações frequentes de padrões - adaptar-se a sucessivas versões de classificações gera altos custos tanto para os fabricantes quanto para os destinatários
• Embora ETIM e ECLASS sejam bem recebidos em suas indústrias, um número significativo de empresas ainda não utiliza esses padrões
• Classificações são adaptadas a indústrias específicas, mas há categorias de produtos mal descritas ou completamente omitidas nesses padrões
• Expandir o sortimento de uma empresa além do padrão significa a necessidade de introduzir métodos de importação alternativos, mesmo que haja um processo bem desenvolvido baseado no formato BMEcat para alguns produtos.

Os padrões de classificação são uma ótima solução que elimina muitos problemas fundamentais com a troca de dados de produtos. Eles introduzem clareza, precisão e consistência nos níveis semântico e estrutural. No entanto, eles não se tornarão um remédio perfeito até que as próprias classificações estejam completas para todas as indústrias e até que todos os participantes da cadeia de suprimentos (fabricantes, distribuidores, vendedores) as utilizem comumente. O comércio eletrônico que opera em várias indústrias deve atualmente combinar os benefícios dos padrões onde eles estão disponíveis com métodos alternativos para outras áreas.

Ferramentas ETL e sistemas baseados em mapeamento de atributos

Empresas tecnicamente avançadas frequentemente implementam soluções que automatizam o processo de transformação de dados de produtos. Tais ferramentas podem ser divididas em várias categorias principais:

ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
Sistemas ETL se especializam em recuperar dados de várias fontes, transformá-los de acordo com regras definidas e carregá-los em sistemas de destino. Exemplos de ferramentas populares:

• Talend- plataforma abrangente de integração de dados de código aberto com funções ETL avançadas
• Pentaho- conjunto de ferramentas de integração de dados e inteligência de negócios que permitem fluxos de transformação complexos

Sistema PIM (Gestão de Informação de Produto)
Os sistemas PIM frequentemente possuem mecanismos de mapeamento de atributos integrados, permitindo a transformação de dados do formato do fornecedor para o formato do sistema:

• Akeneo Onboarder- solução dedicada à colaboração com fornecedores e centralização de dados de produtos
• Informática MDM- plataforma empresarial para gerenciar dados mestres, incluindo dados de produtos
• Contentserv- sistema PIM extensivo com capacidades avançadas de automação
• Salsificar- Plataforma PIM projetada para comércio multicanal e colaboração com fornecedores
• Pimcore– plataforma flexível de código aberto que permite mapeamento avançado de atributos durante a importação de dados. Com o módulo DataHub, você pode configurar esquemas de integração

Sistemas dedicados de integração de produtos

• Onboarding de Fornecedores Productsup- solução especializada dedicada ao onboarding eficiente de produtos de fornecedores

A principal funcionalidade desses sistemas é a capacidade de importar dados de vários fornecedores e transformá-los em uma classificação interna consistente. Na prática, isso significa:

• Simultaneamente gerenciando dezenas ou centenas de fontes de dados (cada uma com seu próprio formato)
• Mapeando diferentes nomes de atributos para um modelo alvo (por exemplo, "color", "colour", "hue" → "Color")
• Normalizando valores e unidades (por exemplo, "1500W", "1.5 kW", "1.5 kilowatts" → "1500 W")
• Transformando valores de dicionário (por exemplo, "black", "noir", "negro", "czarny" → "Black")

No entanto, essa flexibilidade tem um preço - cada novo formato de um novo fornecedor exige a criação de regras de mapeamento individuais.

Vantagens:

• Processo automatizado para importações repetitivas
• Maior eficiência do que a entrada manual (um especialista pode gerenciar dados para milhares de produtos)
• Capacidade de lidar com diferentes formatos de entrada
• Gerenciamento central de regras de transformação de dados
• Possibilidade de validação de dados durante a importação
• Modelo de dados unificado na saída, independentemente da fonte

Limitações:

• Precisa criar e manter regras de mapeamento para cada fornecedor e cada formato
• Preparação demorada de mapeamento ao integrar um novo fornecedor (geralmente vários dias de trabalho especializado)
• Altos custos de implementação e manutenção de sistemas complexos (licenças frequentemente a partir de dezenas de milhares de euros anualmente)
• Dificuldades em lidar com dados de texto não estruturados e extrair atributos valiosos deles
• Requer especialistas altamente qualificados com conhecimento técnico e de domínio
• Regras rígidas de "if-then" não lidam bem com variantes de escrita da mesma informação
• Problema de escalabilidade com sortimentos muito diversos (centenas de categorias)
• Alterações na estrutura de dados de origem (por exemplo, atualização de formato pelo fornecedor) exigem o redesenho das regras de mapeamento

Soluções de mapeamento baseadas em regras funcionam bem para importações regulares dos mesmos fornecedores, onde o formato dos dados é estável e repetível. Sua principal vantagem é a previsibilidade e a transparência do processo. No entanto, integrar novos fornecedores a cada vez requer um trabalho significativo para preparar as regras de mapeamento, o que prolonga o tempo de entrada no mercado e aumenta os custos operacionais.

Além disso, as ferramentas tradicionais de ETL e PIM muitas vezes não lidam bem com a extração de informações valiosas de descrições de texto não estruturadas, levando a uma utilização incompleta dos dados de produto disponíveis.

Desafios relacionados a dados multilíngues

Uma complicação adicional para todos os métodos descritos anteriormente é a barreira linguística - quando os produtos vêm de fornecedores internacionais, os dados vêm em diferentes idiomas. Independentemente do método de integração escolhido, é necessário incluir uma etapa de tradução ou adaptação dos dados para o idioma alvo.

Embora as tecnologias modernas de IA tenham melhorado significativamente esse processo e reduzido seus custos, ainda permanece uma etapa adicional no processo, gerando atrasos e exigindo recursos adicionais. Particularmente problemático é a tradução precisa de terminologia técnica especializada, que pode levar a inconsistências ou erros nos dados do produto final.

Os métodos tradicionais de integração de produtos apresentados anteriormente, apesar de sua evolução gradual, ainda se baseiam nas mesmas suposições fundamentais - trabalho manual, regras de mapeamento e configurações extensivas. O getName.ai representa uma abordagem completamente nova que, em vez de melhorar os processos antigos, muda completamente a forma como pensamos sobre a extração de atributos de produtos.

Inteligência artificial em vez de mapeamento de regras

Ao contrário dos sistemas ETL e PIM tradicionais que exigem a criação de regras de mapeamento complicadas para cada formato de dados, o getName.ai utiliza modelos de linguagem avançados que "compreendem" o contexto e a semântica das informações do produto.

Como funciona na prática:

• O sistema analisa todas as informações disponíveis sobre o produto (descrições, nomes, tabelas de especificações)
• Reconhece e interpreta o significado do texto, não apenas sua estrutura ou formato
• Identifica atributos-chave e seus valores, independentemente de como eles são escritos
• Converte e normaliza automaticamente os valores para o formato necessário

Essa diferença fundamental na abordagem elimina completamente a necessidade de criar e manter regras de mapeamento complexas, que são o maior gargalo dos métodos tradicionais.

Universalidade dos formatos de entrada

getName.ai não requer nenhum formato específico de dados de entrada. O sistema pode trabalhar com:

• Qualquer formato de arquivo (XML, JSON, CSV, Excel, PDF)
• Descrições de texto não estruturadas (mesmo descrições longas de marketing)
• Dados obtidos diretamente de sites
• Tabelas de especificações em qualquer layout

Esta flexibilidade significa que não há necessidade de pré-processamento ou adaptação dos dados recebidos dos fornecedores - eles podem ser passados para o sistema na forma em que foram entregues.

Independência de linguagem

Uma das características mais revolucionárias do getName.ai é a completa independência do idioma de origem dos dados. O sistema entende o contexto e o significado dos atributos do produto, independentemente de estarem escritos em polonês, inglês, alemão ou até mesmo chinês.

Aspectos práticos:

• Não é necessário traduzir os dados antes de processar
• Capacidade de trabalhar com fornecedores de todo o mundo sem barreiras linguísticas
• Resultados consistentes independentemente do idioma de origem

Na prática, isso significa que o mesmo atributo (por exemplo, potência do motor) será corretamente reconhecido independentemente de aparecer na descrição original como "power", "Leistung", "puissance" ou "功率".

Transformação para a sua própria classificação de produtos

A função mais valiosa do getName.ai é a capacidade de transformar automaticamente qualquer dado de entrada na classificação padrão interna da loja. O sistema não apenas reconhece os atributos, mas também os atribui diretamente a um modelo de dados específico exigido pelo seu negócio - sem qualquer mapeamento.

Como é esse processo:

• Inicialmente, você fornece um modelo de sua própria classificação de produtos: classes, atributos, valores de dicionário
• O sistema analisa dados brutos do fornecedor
• getName.ai identifica todas as informações de atributos disponíveis
• Atribui automaticamente atributos reconhecidos à sua classificação interna
• Normaliza valores de acordo com os requisitos (unidades, formatos, dicionários)
• Retorna um conjunto completo de atributos pronto para importação no seu sistema

Este processo elimina completamente a necessidade de mapear ou criar regras de transformação para cada novo fornecedor - o getName.ai adapta-se automaticamente a diferentes formatos de dados de entrada, mantendo sempre o mesmo formato de dados de saída consistente.

Conversão inteligente de unidades e normalização de valores

O sistema não só pode reconhecer valores numéricos, mas também identificar automaticamente unidades de medida e convertê-las para o formato necessário:

• Detecção automática de unidades (polegadas, mm, cm, kg, lb, W, kW, etc.)
• Conversão entre sistemas métrico e imperial
• Padronização da notação de acordo com os requisitos (por exemplo, sempre "cm" em vez de "centímetros")

O mecanismo de normalização de valores funciona de maneira semelhante, reconhecendo diferentes variantes de escrita do mesmo valor:

• "preto", "noir", "schwarz", "czarny" → "Preto"
• "sem fio", "sem cabo", "bezprzewodowy" → "Sem Fio"
• "aço inoxidável", "inox", "stal nierdzewna" → "Aço inoxidável"

Implementação rápida de API

Integrar o getName.ai com sistemas existentes é simples graças à interface REST API. Vamos supor que nosso e-commerce adotou estrategicamente a classificação ETIM v10 como sua principal classificação e deseja adaptar a descrição do produto recebida do fabricante a ela.

Esta estrutura de API permite uma fácil integração com sistemas PIM, e-commerce ou ERP existentes através de mecanismos de comunicação padrão.

Escalabilidade e flexibilidade

Ao contrário das soluções tradicionais, getName.ai mantém alta eficiência com uma grande variedade de produtos ou fornecedores. O sistema lida igualmente bem com:

• Um fornecedor e uma categoria de produto
• Centenas de fornecedores e milhares de diferentes categorias de produtos

Esta escalabilidade decorre da diferença fundamental na abordagem - em vez de exigir a criação e manutenção tediosa de milhares de regras de mapeamento, getName.ai utiliza capacidades de inteligência artificial para entender o contexto e o significado dos dados, independentemente de seu formato ou origem.

getName.ai não é apenas outra melhoria dos processos existentes, mas uma mudança completa de paradigma na abordagem ao onboarding de produtos. Em vez de se adaptar à infinita variedade de formatos de dados de fornecedores através de regras de mapeamento difíceis de manter, o sistema foca em entender diretamente o significado dos dados e transformá-los automaticamente em uma classificação interna coerente. Esta é uma diferença fundamental que permite romper as limitações dos métodos tradicionais e abrir novas possibilidades para o desenvolvimento de sortimento no e-commerce.

Nesta seção, vamos analisar passo a passo como funciona o processo real de introdução de grandes conjuntos de produtos em sistemas de e-commerce. Vamos mostrar os pontos problemáticos e os maiores desafios enfrentados pelas equipes de produto, e exatamente onde o getName.ai introduz melhorias significativas.

Exemplo real do processo de integração

Vamos ver como é um processo típico de integração de produto usando o exemplo de um arquivo XML de um fornecedor, com o qual quase toda loja de e-commerce deve lidar:

Dados de entrada:

• Arquivo XML no formato próprio do fornecedor
• Atributos de especificação técnica registrados no formato próprio do fabricante
• Dados frequentemente em uma língua estrangeira (por exemplo, inglês, alemão ou até chinês)
• Catálogo de 5.000 produtos

Etapa 1: Análise da estrutura de arquivos

Esta etapa é comum independentemente do método. A equipe técnica deve primeiro entender como o arquivo XML do fornecedor é construído. Isso significa mapear campos, identificar tags e entender a lógica do arquivo. Esta etapa frequentemente requer especialistas em TI e pode levar de várias horas a vários dias, dependendo da complexidade da estrutura.

Etapa 2: Processamento preliminar de dados

Também uma etapa comum para todos os métodos, incluindo:

• Transformação para uma estrutura aceitável por sistemas PIM/e-commerce
• Preparação de dados básicos e logísticos para importação
• Organização de ativos (imagens, documentação)
• Colocando atributos de especificação em uma estrutura de trabalho temporária

Esta etapa geralmente requer a escrita de scripts de conversão ou o uso de ferramentas ETL, o que leva de 1 a 2 dias de trabalho de um especialista em TI.

Etapa 3: Importação de dados básicos

Etapa comum a todos os métodos:

• Carregando identificadores de produto
• Importação de nomes e descrições
• Introdução de dados logísticos (peso, dimensões, embalagem)
• Anexando ativos (imagens, arquivos PDF)

Mesmo que os dados sejam processados automaticamente, esse processo requer supervisão e leva várias horas até um dia inteiro.

Etapa 4: Processo de localização de idioma

Neste passo, precisamos adaptar os dados de produtos em língua estrangeira para o idioma local da loja. Esta é uma das etapas mais intensivas em mão de obra do processo tradicional de integração, que o getName.ai simplifica radicalmente.

Sem getName.ai:
A localização tradicional exige a tradução abrangente de todos os elementos de dados do produto, o que gera custos significativos e atrasa a introdução dos produtos no mercado.

• Tradução de nomes de produtos
• Tradução de descrições de produtos
• Tradução de especificações técnicas

Esse processo pode levar de vários dias a semanas, dependendo do número e da especificidade dos atributos técnicos e dos recursos de tradução disponíveis.

Com getName.ai:
Com o getName.ai, existem duas estratégias principais: você pode traduzir os nomes e descrições originais desenvolvidos pelo fabricante, ou focar em obter atributos técnicos multilíngues e, em seguida, gerar automaticamente nomes e descrições locais a partir deles.

• Tradução de nomes de produtos - desnecessária se a empresa tiver um mecanismo para gerar nomes com base em atributos de especificação
• Tradução de descrições de produtos - desnecessária se a empresa tiver um mecanismo de IA para gerar descrições com base em atributos de especificação
• Tradução de especificações técnicas - completamente desnecessária, pois getName.ai reconhece atributos independentemente do idioma de origem

Aqui é onde aparece a primeira diferença significativa:getName.ai elimina a necessidade de traduzir especificações técnicas, o que economiza dias de trabalho e reduz significativamente os custos.

Etapa 5: Categorização de produtos

Cada produto deve ser atribuído à categoria apropriada no sistema. Este processo geralmente requer conhecimento especializado do produto e - dependendo do grau de diversidade do sortimento - pode levar de várias horas a até dois dias para um lote de cerca de 5.000 produtos.

Etapa 6: Importação de atributos de especificação dependentes da categoria

Edição manual:

• Conclusão manual através da GUI com base nos dados do arquivo de origem
• Revisando arquivos de fichas técnicas para obter informações
• Procurando por dados ausentes na internet
• Conversão manual de unidades (por exemplo, polegadas para centímetros)

Assumindo que um especialista pode processar cerca de 200 produtos por dia, atender 1000 produtos requer 5 dias-pessoa de trabalho.

Ferramentas dedicadas / ETL:

• Limpeza preliminar de dados
• Criando regras de importação complicadas [se-então-senão]
• Definindo o mapeamento para cada atributo
• Criando mapeamento de valores de dicionário, em casos especiais adicionalmente por atributo
• Configuração de conversão automática de unidades

Preparar um sistema assim geralmente leva de 3 a 5 dias, mas após a configuração, a importação prossegue muito mais rápido. No entanto, cada novo fornecedor requer reconfiguração. Além disso, cada importação subsequente, mesmo do mesmo fornecedor, requer inspeção e frequentemente modificação do mapeamento, pois novos atributos, novos valores de dicionário ou erros nos dados de origem podem aparecer.

Esta solução é particularmente eficaz para empresas com uma estrutura de sortimento relativamente simples – mapear atributos e valores de dicionário continua a ser um processo que pode ser realizado de forma eficaz sem complexidade excessiva. No entanto, para o e-commerce com uma oferta muito diversificada (centenas de categorias de produtos), o mapeamento extensivo torna-se praticamente inviável ou requer uma equipe dedicada para atualizações contínuas de regras.

API getName.ai:

• Automação completa de processos
• Enviando todas as informações de produto disponíveis para a API sem análise preliminar
• Recebimento imediato de atributos e seus valores prontos para importação

Aqui é onde aparece a diferença mais importante:um estágio que tradicionalmente levava 5 dias-pessoa de trabalho (assumindo uma eficiência de 200 produtos por dia) ou 3-5 dias para preparar regras ETL avançadas, é reduzido a várias horas de trabalho do sistema. Não há necessidade de criar regras de mapeamento complicadas, e o sistema reconhece automaticamente os atributos e converte unidades.

Etapa 7: Controle de qualidade

Edição manual:

• O controle de qualidade é realizado simultaneamente com a entrada de dados pelos operadores
• Não requer uma etapa adicional de verificação, mas é suscetível a erros humanos resultantes da fadiga durante trabalhos monótonos

Ferramentas dedicadas / ETL:

• Requer verificação aleatória, geralmente cerca de 1% dos produtos
• Erros ainda ocorrem devido a imperfeições nas regras de mapeamento, especialmente com novos valores

API getName.ai:

• Controle de qualidade recomendado cobrindo 1-5% dos produtos para confirmar a correção
• A verificação prossegue sem problemas e leva várias horas

Melhorias mais importantes com o getName.ai:

• Eliminação da barreira linguística- o sistema reconhece atributos independentemente do idioma de origem
• Não é necessário escrever regras de mapeamento- o sistema reconhece e mapeia automaticamente os atributos
• Conversão automática de unidades- o sistema detecta unidades de medida e as converte para o formato necessário
• Reconhecimento de valores de dicionário- o sistema mapeia diferentes variantes de escrita do mesmo valor para um valor padrão
• 90% de redução no tempo necessário para a etapa de especificação técnica- a etapa mais demorada é quase completamente automatizada

Implementar o getName.ai permite que as empresas de e-commerce concentrem recursos no desenvolvimento estratégico de suas ofertas em vez de na entrada manual de dados, ao mesmo tempo em que melhora a qualidade das informações dos produtos e reduz o tempo de lançamento no mercado de novos produtos em cerca de 80% - 90%.

A integração de novos fornecedores com atributos completos de produtos é um dos maiores desafios do comércio eletrônico moderno. Neste artigo, mostramos como as abordagens tradicionais – apesar das melhorias contínuas – ainda dependem de mecanismos tediosos, caros e inflexíveis.

Destacamos os problemas fundamentais:

• Eficiência limitada da entrada manual de dados
• Barreira linguística com fornecedores internacionais
• Dificuldades relacionadas à criação e manutenção de regras de mapeamento
• Limitações dos padrões de classificação em sortimento heterogêneo

Ao mesmo tempo, mostramos como o getName.ai – usando as mais recentes conquistas em inteligência artificial – introduz uma qualidade completamente nova ao processo de integração. Em vez de melhorar práticas antigas, ele muda completamente as regras do jogo, eliminando as etapas mais demoradas e caras.

Benefícios reais da implementação

Conforme demonstrado por análises de processos em empresas de e-commerce, a implementação do getName.ai se traduz em benefícios concretos e mensuráveis:

• Tempo de introdução de produto drasticamente reduzido– de semanas para horas
• Redução de custos operacionais– menor despesa com pessoal e manuseio de processos
• Eliminação de barreiras linguísticas– possibilidade de cooperação direta com fornecedores de todo o mundo
• Melhoria na qualidade dos dados– atributos consistentes e completos para todo o sortimento
• Liberando o potencial da equipe– os especialistas podem se concentrar no desenvolvimento estratégico da oferta em vez de na entrada mecânica de dados

Além disso, a operação específica do getName.ai significa que os benefícios crescem com a escala das operações. Quanto maior a variedade de produtos e fornecedores, maior a vantagem sobre as soluções tradicionais.

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Se você está enfrentando dificuldades com algum dos desafios descritos no artigo, convidamos você a se familiarizar diretamente com as capacidades da plataforma getName.ai. Liberte seu e-commerce das limitações dos métodos tradicionais e descubra novas possibilidades para o desenvolvimento de sortimentos sem compromissos.

Agende uma breve apresentação de 15 minutos durante a qual mostraremos como o getName.ai lida com dados reais de produtos. Você verá ao vivo como descrições brutas são transformadas em atributos estruturados - prontos para uso em seu sistema PIM ou de e-commerce.

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