E-handel utan begränsningar: automatisering av produktintroduktion med kompletta specifikationer

Varje onlinebutik som arbetar med flera leverantörer står inför samma utmaning: hur man effektivt hanterar tusentals produkter när varje tillverkare tillhandahåller data i olika format, ofta ofullständiga och kräver omfattande bearbetning? Det vanliga scenariot ser ut så här - du får ett Excel-kalkylblad, XML-fil eller länk till en PDF-katalog och måste omvandla dessa rådata till ett högkvalitativt produktsortiment med kompletta tekniska attribut.

Problemet eskalerar när produktsortimentet expanderar. Medan introduktionen av några dussin produkter kan göras manuellt, blir onboarding av 5 000 eller 10 000 artiklar en organisatorisk mardröm. Forskning visar att 98 % av e-handelsproffs anser att komplett produktdata är avgörande för affärsframgång. Trots detta kämpar de flesta butiker fortfarande med att komplettera och verifiera tekniska data, vilket representerar en enorm operativ kostnad och ett betydande hinder för affärsutveckling.

Konsekvenserna av ofullständig produktdata är allvarliga och mångfacetterade:

• Lägre konvertering - konsumenter lämnar webbplatser med oprecisa produktdata och letar efter mer tillförlitliga informationskällor
• Högre returgrad - ofullständiga produktattribut leder till felaktiga köpbeslut, vilket genererar en kostsam våg av besvikelser och returer
• Svagare sökmotorsynlighet - otillräckliga strukturella data begränsar positioneringen
• Försenad introduktion av nya produkter - tidskrävande onboarding-process förlänger lanseringstiden för nya produkter
• Problem med multikanalförsäljning - marknadsplatser avvisar erbjudanden utan nödvändiga tekniska attribut

getName.ai skapades som ett svar på detta specifika problem. Genom att använda avancerade artificiella intelligensalgoritmer analyserar verktyget automatiskt produktbeskrivningar (oavsett språk och format) och extraherar kompletta uppsättningar av tekniska attribut som uppfyller de nödvändiga klassificeringsstandarderna. I praktiken innebär detta att onboarding-tiden reduceras från veckor till timmar, kostsamma fel elimineras och möjliggör dynamisk expansion av erbjudanden utan att öka teamet.

I denna artikel kommer vi att titta på hur den faktiska processen för att introducera produkter till e-handel med olika metoder fungerar, var de största utmaningarna uppstår och hur getName.ai revolutionerar detta område av onlinebutiksverksamhet.

Att driva en onlinebutik med ett brett sortiment är en ständig kamp med kvaliteten och fullständigheten av produktdata. Detta känns särskilt akut av företag som arbetar med hundratals leverantörer, där varje använder sina egna produktbeskrivningsstandarder. Låt oss titta på de vanligaste problemen som effektivt blockerar e-handelsutveckling och konsumerar oproportionerligt stora resurser.

Inkonsekventa dataformat från leverantörer

Verkligheten med elektronisk handel är att varje leverantör skickar data i sitt föredragna format:

• Excel-kalkylblad med specifika kolumnstrukturer
• XML-filer med sina egna taggar och hierarki
• PDF-dokument, ofta skyddade mot kopiering
• Länkar till produktsidor som kräver scraping
• Bilder av tekniska specifikationstabeller

Dessutom kan till och med samma leverantör ändra dataformatet mellan på varandra följande leveranser. Denna variation av format tvingar till underhåll av omfattande importmekanismer och ofta manuell omskrivning av data, vilket genererar ytterligare kostnader och förseningar.

Språkbarriärer och lokaliseringsproblem

Global handel innebär leverantörer från olika länder som tillhandahåller data på sina lokala språk:

• Kinesisk tillverkare tillhandahåller specifikationer på kinesiska
• Tysk leverantör använder tysk teknisk terminologi
• Maskinöversättningar förvränger tekniska parametrar

Den traditionella metoden kräver att man anlitar översättare med kunskap om branschens vokabulär eller skapar omfattande ordböcker för att kartlägga attributnamn och värden. Detta är en kostsam process som är benägen för fel, särskilt med specialiserad teknisk terminologi.

Flaskhalsar i attribututvinning

Även när data redan finns i systemet, finns det ett problem med att extrahera rätt attribut:

• Behöver manuellt transkribera parametrar från långa textbeskrivningar
• Extrahera värden från ostrukturerade textfragment
• Konvertera enheter (t.ex. tum till centimeter)
• Kartlägga olika namn på samma attribut (t.ex. "Färg", "Nyans", "Skugga")
• Standardisera ordboksvärden (t.ex. "svart", "svärta", "matt svart", "RAL 9005"

En specialist kan hantera i genomsnitt 200 produkter per dag, vilket skapar en allvarlig prestandabegränsning när man har att göra med tusentals nya artiklar.

Skalningsproblem med stora kataloger

När sortimentet växer, växer problemen med datahantering exponentiellt:

• 10 000 produkter kan potentiellt innebära miljontals individuella attributvärden att hantera
• Uppdatering av parametrar för hela katalogen kan ta veckor
• Att lägga till ett nytt obligatoriskt attribut kräver massuppdateringar
• Säsongsutvidgningar av erbjudanden skapar arbetstoppar för produktteamet

Dessa utmaningar får många butiker att överge ambitiösa utvecklingsplaner och begränsa sig inte så mycket till ett mindre sortiment utan till produktpresentationer baserade enbart på grundläggande data. Tekniska specifikationer eller produktegenskaper förblir ofta i form av en statisk tabell, utan möjlighet att använda individuella attribut i sökfilter, dynamiskt genererade namn eller avancerade SEO-mekanismer.

Kostnader för att anställa dedikerad personal

Försök att lösa ovanstående problem med traditionella metoder leder till konstant teamexpansion:

• Datainförselspecialister
• Produktexperter som är bekanta med branschspecifika detaljer
• Programmerare som skapar import- och mappningsskript
• Datakvalitetskontrollanter

Detta genererar betydande personalkostnader samtidigt som det inte eliminerar problem med datakvalitet. Om vi antar att en specialist kan bearbeta cirka 200 produkter per dag, genererar den fullständiga onboarding av 1000 produkter med en komplett uppsättning attribut en kostnad på minst 1500 euro - och det är bara för det grundläggande arbetsomfånget, utan att ta hänsyn till ytterligare korrigeringar, åtgärder och optimeringar.

Dessa dagliga utmaningar ökar inte bara driftskostnaderna utan begränsar framför allt utvecklingspotentialen. E-handelsbutiker som inte kan hantera en växande produktkatalog effektivt förlorar konkurrensfördelar och expansionsmöjligheter. I de följande delarna av artikeln kommer vi att visa hur moderna AI-teknologier radikalt kan förändra denna bild.

För att hantera utmaningar med produktintroduktion har e-handelsbutiker utvecklat olika metoder. Låt oss titta på de vanligaste metoderna och deras begränsningar, som ofta hindrar full effektivitet.

Manuell datainmatning och skalningsproblem

Den enklaste metoden är att manuellt kopiera data från leverantörsdokument till butikssystemet, ofta av ett dedikerat team:

Fördelar:

• Inga implementeringskostnader för avancerade verktyg
• Bra resultat med ett litet antal produkter (upp till några dussin)
• Pågående kvalitetskontroll

Begränsningar:

• Extremt låg effektivitet (ca 200 produkter per dag per person)
• Hög kostnad med stora produktvolymer
• Hög mottaglighet för mänskliga fel (trötthet, ouppmärksamhet)
• Oförmåga att snabbt reagera på säsongsbetonade leveransökningar

Företag som försöker lösa effektivitetsproblemet genom att helt enkelt öka teamet upptäcker snabbt att detta skapar nya utmaningar relaterade till arbetskoordinering, datakonsistens och kvalitetsstyrning.

Leverantörsportaler och varför de ofta misslyckas

Ett alternativt tillvägagångssätt är att skapa en dedikerad portal där leverantörerna själva anger sina produktdata:

Fördelar:

• Överföra arbete till leverantörssidan
• Eliminera datatransfereringsstadiet
• Enhetligt dataformat vid inmatningen

Begränsningar:

• Låg adoptionsgrad – leverantörer undviker vanligtvis att använda externa portaler och föredrar starkt att överföra data i sitt eget format, utvecklat under årens lopp
• Datainmatning har låg prioritet för leverantörer
• Behov av regelbunden utbildning och stöd för leverantörer
• Frekventa personalrotationer hos leverantörer kräver ständig återimplementering
• Brist på motivation för leverantörer att bry sig om datakvalitet och fullständighet

Leverantörsportaler fungerar endast i miljöer där butiken har tillräcklig förhandlingskraft för att tvinga fram användningen av systemet. I praktiken, särskilt för medelstora e-handelsföretag, förblir de mestadels oanvända verktyg.

Produktklassificeringsstandarder (ETIM, ECLASS, GPC)

Många industrier har utvecklat enhetliga standarder för produktklassificering och beskrivning, såsom ETIM (för elektroteknik), ECLASS (för industri), eller GPC från GS1 (för detaljhandel):

Fördelar:

• Precis definierad datastruktur och attribut
• Internationell kompatibilitet och branschigenkänning
• Eliminering av tvetydigheter och avvikelser i tekniska beskrivningar
• Underlättade datautbyte mellan deltagare i försörjningskedjan

Begränsningar:

• Lång och mycket kostsam process att implementera standarden hos tillverkaren
• En vanlig standard är alltid en kompromiss - tillverkare betonar ofta att den inte fångar alla aspekter och unika fördelar med deras produkter
• Den dynamiska marknadsutvecklingen tvingar fram frekventa standarduppdateringar - anpassning till efterföljande versioner av klassificeringar genererar höga kostnader för både tillverkare och mottagare
• Även om ETIM och ECLASS är väl mottagna inom sina branscher, använder ett betydande antal företag fortfarande inte dessa standarder.
• Klassificeringar är anpassade till specifika industrier, men det finns produktkategorier som är dåligt beskrivna eller helt utelämnade i dessa standarder.
• Att utöka ett företags sortiment bortom standarden innebär behovet av att införa alternativa importmetoder, även om det finns en välutvecklad process baserad på BMEcat-formatet för vissa produkter.

Klassificeringsstandarder är en utmärkt lösning som eliminerar många grundläggande problem med produktdatautbyte. De introducerar entydighet, precision och konsekvens på semantisk och strukturell nivå. Dock kommer de inte att bli en perfekt lösning förrän klassificeringarna själva är fullständiga för alla branscher och tills alla deltagare i leveranskedjan (tillverkare, distributörer, säljare) använder dem gemensamt. E-handel som verkar över flera branscher måste för närvarande kombinera fördelarna med standarder där de är tillgängliga med alternativa metoder för andra områden.

ETL-verktyg och attributkartläggningsbaserade system

Tekniskt avancerade företag implementerar ofta lösningar som automatiserar processen för produktdatatransformation. Sådana verktyg kan delas in i flera huvudkategorier:

ETL (Extrahera, Transformera, Ladda)
ETL-system specialiserar sig på att hämta data från olika källor, transformera den enligt definierade regler och ladda in den i målsystem. Exempel på populära verktyg:

• Talend- omfattande öppen källkodsplattform för dataintegration med avancerade ETL-funktioner
• Pentaho- uppsättning av dataintegrations- och affärsintelligensverktyg som möjliggör komplexa transformationsflöden

PIM-system (Produktinformationshantering)
PIM-system har ofta inbyggda mekanismer för attributmappning, vilket möjliggör transformation av data från leverantörsformat till systemformat:

• Akeneo Onboarder- lösning dedikerad till leverantörssamarbete och centralisering av produktdata
• Informatica MDM- Företagsplattform för att hantera masterdata, inklusive produktdata
• Contentserv- Omfattande PIM-system med avancerade automatiseringsmöjligheter
• Salsify- PIM-plattform utformad för multikanalhandel och leverantörssamarbete
• Pimcore– flexibel öppen källkodsplattform som möjliggör avancerad attributmappning vid dataimport. Med DataHub-modulen kan du konfigurera integrationsscheman

Dedikerade produktintegrationssystem

• Produkterbjudande Leverantörsintroduktion- specialiserad lösning dedikerad till effektiv produktintroduktion från leverantörer

Nyckelfunktionen hos dessa system är förmågan att importera data från flera leverantörer och omvandla det till en konsekvent intern klassificering. I praktiken innebär detta:

• Samtidigt hantera dussintals eller hundratals datakällor (var och en med sitt eget format)
• Kartläggning av olika attributnamn till en målmodell (t.ex. "color", "colour", "hue" → "Color")
• Normalisera värden och enheter (t.ex. "1500W", "1.5 kW", "1.5 kilowatt" → "1500 W")
• Transformera ordboksvärden (t.ex. "black", "noir", "negro", "czarny" → "Black")

Men denna flexibilitet kommer till ett pris - varje nytt format från en ny leverantör kräver att individuella kartläggningsregler skapas.

Fördelar:

• Automatiserad process för repetitiva importer
• Högre effektivitet än manuell inmatning (en specialist kan hantera data för tusentals produkter)
• Förmåga att hantera olika indataformat
• Central hantering av regler för datatransformation
• Möjlighet till datavalidering under import
• Enhetlig datamodell vid utmatning, oavsett källa

Begränsningar:

• Behöver skapa och underhålla kartläggningsregler för varje leverantör och varje format
• Tidskrävande förberedelse av kartläggning vid onboarding av en ny leverantör (vanligtvis flera dagars specialistarbete)
• Höga kostnader för implementering och underhåll av komplexa system (licenser ofta från tiotusentals euro årligen)
• Svårigheter med att hantera ostrukturerad textdata och extrahera värdefulla attribut från dem
• Kräver högkvalificerade specialister med både teknisk och domänkunskap
• Rigid "if-then"-regler hanterar inte varianter av att skriva samma information särskilt bra
• Skalningsproblem med mycket varierande sortiment (hundratals kategorier)
• Ändringar i källdatastruktur (t.ex. formatuppdatering av leverantör) kräver omdesign av kartläggningsregler

Regelbaserade kartläggningslösningar fungerar bra för regelbundna importer från samma leverantörer där dataformatet är stabilt och upprepbart. Deras största fördel är förutsägbarhet och processtransparens. Däremot kräver onboarding av nya leverantörer varje gång betydande arbete för att förbereda kartläggningsregler, vilket förlänger tiden till marknaden och ökar driftskostnaderna.

Dessutom hanterar traditionella ETL- och PIM-verktyg ofta inte att extrahera värdefull information från ostrukturerade textbeskrivningar, vilket leder till ofullständig användning av tillgängliga produktdata.

Utmaningar relaterade till flerspråkiga data

En ytterligare komplikation för alla tidigare beskrivna metoder är språkbarriären - när produkter kommer från internationella leverantörer, kommer data på olika språk. Oavsett vilken onboardingmetod som väljs, är det nödvändigt att inkludera ett steg för översättning eller anpassning av data till målspråket.

Även om moderna AI-teknologier har förbättrat denna process avsevärt och minskat dess kostnader, förblir det ändå ett ytterligare steg i processen, vilket genererar förseningar och kräver ytterligare resurser. Särskilt problematisk är den exakta översättningen av specialiserad teknisk terminologi, vilket kan leda till inkonsekvenser eller fel i den slutliga produktdatan.

De traditionella metoderna för produktintroduktion som presenterades tidigare, trots deras gradvisa utveckling, förlitar sig fortfarande på samma grundläggande antaganden - manuellt arbete, kartläggningsregler och omfattande konfigurationer. getName.ai representerar en helt ny metod som, istället för att förbättra gamla processer, helt förändrar vårt sätt att tänka på att extrahera produktattribut.

Artificiell intelligens istället för kartläggningsregler

Till skillnad från traditionella ETL- och PIM-system som kräver att man skapar komplicerade mappningsregler för varje dataformat, använder getName.ai avancerade språkmodeller som "förstår" kontexten och semantiken i produktinformation.

Hur det fungerar i praktiken:

• Systemet analyserar all tillgänglig produktinformation (beskrivningar, namn, specifikationstabeller)
• Känner igen och tolkar betydelsen av text, inte bara dess struktur eller format
• Identifierar nyckelattribut och deras värden, oavsett hur de är skrivna
• Konverterar och normaliserar automatiskt värden till det erforderliga formatet

Denna grundläggande skillnad i tillvägagångssätt eliminerar helt behovet av att skapa och underhålla komplexa kartläggningsregler, vilka är den största flaskhalsen i traditionella metoder.

Universalitet av inmatningsformat

getName.ai kräver inget särskilt inmatningsdataformat. Systemet kan arbeta med:

• Alla filformat (XML, JSON, CSV, Excel, PDF)
• Ostrukturerade textbeskrivningar (även långa marknadsföringsbeskrivningar)
• Data hämtad direkt från webbplatser
• Specifikationstabeller i valfri layout

Denna flexibilitet innebär att det inte finns något behov av förbearbetning eller anpassning av data som mottagits från leverantörer - det kan skickas till systemet i den form det levererades.

Språkoberoende

En av de mest revolutionerande funktionerna hos getName.ai är dess fullständiga oberoende från datakällans språk. Systemet förstår sammanhanget och betydelsen av produktattribut oavsett om de är skrivna på polska, engelska, tyska eller till och med kinesiska.

Praktiska aspekter:

• Ingen anledning att översätta data innan bearbetning
• Förmåga att arbeta med leverantörer från hela världen utan språkbarriärer
• Konsekventa resultat oavsett källspråk

I praktiken innebär detta att samma attribut (t.ex. motoreffekt) kommer att kännas igen korrekt oavsett om det förekommer i den ursprungliga beskrivningen som "power", "Leistung", "puissance" eller "功率".

Transformation till din egen produktklassificering

Den mest värdefulla funktionen hos getName.ai är förmågan att automatiskt omvandla all inmatningsdata till den standardiserade, interna butiksklassificeringen. Systemet känner inte bara igen attribut utan tilldelar dem direkt till en specifik datamodell som krävs av ditt företag - utan någon mappning.

Hur denna process ser ut:

• Initialt tillhandahåller du en modell av din egen produktklassificering: klasser, attribut, ordboksvärden
• Systemet analyserar rådata från leverantören
• getName.ai identifierar all tillgänglig attributinformation
• Tilldelar automatiskt erkända attribut till din interna klassificering
• Normaliserar värden enligt krav (enheter, format, ordböcker)
• Returnerar en komplett uppsättning attribut redo för import till ditt system

Denna process eliminerar helt behovet av att kartlägga eller skapa transformationsregler för varje ny leverantör - getName.ai anpassar sig automatiskt till olika indataformat och bibehåller alltid samma, konsekventa utdataformat.

Intelligent enhetskonvertering och värdenormalisering

Systemet kan inte bara känna igen numeriska värden utan också automatiskt identifiera måttenheter och konvertera dem till det önskade formatet:

• Automatisk detektion av enheter (tum, mm, cm, kg, lb, W, kW, etc.)
• Konvertering mellan metriska och imperiala system
• Standardisering av notation enligt krav (t.ex. alltid "cm" istället för "centimeter")

Värdenormaliseringsmekanismen fungerar på liknande sätt och känner igen olika varianter av att skriva samma värde:

• "svart", "noir", "schwarz", "czarny" → "Svart"
• "trådlös", "sladdlös", "bezprzewodowy" → "Trådlös"
• "rostfritt stål", "inox", "stal nierdzewna" → "Rostfritt stål"

Snabb API-implementering

Integrering av getName.ai med befintliga system är enkelt tack vare REST API-gränssnittet. Låt oss anta att vår e-handel strategiskt har antagit ETIM v10-klassificering som sin huvudsakliga klassificering och vill anpassa produktbeskrivningen som mottagits från tillverkaren till den.

Denna API-struktur möjliggör enkel integration med befintliga PIM-, e-handels- eller ERP-system genom standardiserade kommunikationsmekanismer.

Skalbarhet och flexibilitet

Till skillnad från traditionella lösningar upprätthåller getName.ai hög effektivitet med en stor variation av produkter eller leverantörer. Systemet hanterar lika bra:

• En leverantör och en produktkategori
• Hundratals leverantörer och tusentals olika produktkategorier

Denna skalbarhet härrör från den fundamentala skillnaden i tillvägagångssätt - istället för att kräva tidskrävande skapande och underhåll av tusentals kartläggningsregler, använder getName.ai artificiell intelligens för att förstå kontexten och betydelsen av data, oavsett dess format eller källa.

getName.ai är inte bara en annan förbättring av befintliga processer, utan ett fullständigt paradigmskifte i tillvägagångssättet för produktintroduktion. Istället för att anpassa sig till den oändliga variationen av leverantörsdataformat genom svårunderhållna kartläggningsregler, fokuserar systemet på att direkt förstå betydelsen av data och automatiskt omvandla den till en sammanhängande, intern klassificering. Detta är en fundamental skillnad som möjliggör att bryta begränsningarna hos traditionella metoder och öppna nya möjligheter för sortimentsutveckling inom e-handel.

I det här avsnittet kommer vi att steg för steg titta på hur den faktiska processen för att introducera stora mängder produkter i e-handelssystem fungerar. Vi kommer att visa smärtpunkterna och de största utmaningarna som produktteam står inför, och exakt var getName.ai introducerar betydande förbättringar.

Reellt exempel på onboardingprocessen

Låt oss titta på hur en typisk produktintroduktionsprocess ser ut med hjälp av exemplet med en XML-fil från en leverantör, som nästan varje e-handelsbutik måste hantera:

Indata:

• XML-fil i leverantörens eget format
• Tekniska specifikationsattribut registrerade i tillverkarens eget format
• Data ofta på ett främmande språk (t.ex. engelska, tyska eller till och med kinesiska)
• Katalog över 5 000 produkter

Etap 1: Filstrukturanalys

Detta steg är vanligt oavsett metod. Den tekniska teamet måste först förstå hur leverantörens XML-fil är uppbyggd. Detta innebär att kartlägga fält, identifiera taggar och förstå filens logik. Detta steg kräver ofta IT-specialister och kan ta från flera timmar till flera dagar, beroende på strukturens komplexitet.

Steg 2: Preliminär databehandling

Även en vanlig fas för alla metoder, inklusive:

• Transformation till en struktur som accepteras av PIM/e-handelssystem
• Förberedelse av grundläggande och logistiska data för import
• Organisation av tillgångar (bilder, dokumentation)
• Placera specifikationsattribut i en tillfällig, arbetsstruktur

Detta steg kräver vanligtvis att man skriver konverteringsskript eller använder ETL-verktyg, vilket tar 1-2 dagars arbete av en IT-specialist.

Steg 3: Import av grunddata

Steg gemensamt för alla metoder:

• Laddar produktidentifierare
• Import av namn och beskrivningar
• Introduktion av logistiska data (vikt, dimensioner, förpackning)
• Bifoga tillgångar (bilder, PDF-filer)

Även om data bearbetas automatiskt kräver denna process övervakning och tar flera timmar till en hel dag.

Steg 4: Språklokaliseringsprocess

I det här steget behöver vi anpassa produktdata på främmande språk till butikens lokala språk. Detta är en av de mest arbetsintensiva faserna av traditionell onboarding, vilket getName.ai radikalt förenklar.

Utan getName.ai:
Traditionell lokalisering kräver en omfattande översättning av alla produktelement, vilket genererar betydande kostnader och fördröjer introduktionen av produkter på marknaden.

• Översättning av produktnamn
• Översättning av produktbeskrivningar
• Översättning av tekniska specifikationer

Denna process kan ta från flera dagar till veckor, beroende på antalet och specificiteten av tekniska attribut och tillgängliga översättningsresurser.

Med getName.ai:
Med getName.ai finns det två huvudstrategier: du kan översätta de ursprungliga namnen och beskrivningarna som utvecklats av tillverkaren, eller fokusera på att erhålla flerspråkiga tekniska attribut och sedan automatiskt generera lokala namn och beskrivningar från dem.

• Översättning av produktnamn - onödig om företaget har en mekanism för att generera namn baserat på specifikationsattribut
• Översättning av produktbeskrivningar - onödigt om företaget har en AI-mekanism för att generera beskrivningar baserat på specifikationsattribut
• Översättning av tekniska specifikationer - helt onödigt, eftersom getName.ai känner igen attribut oavsett källspråk

Det är här den första betydande skillnaden uppträder:getName.ai eliminerar behovet av att översätta tekniska specifikationer, vilket sparar dagar av arbete och minskar kostnaderna avsevärt.

Steg 5: Produktkategorisering

Varje produkt måste tilldelas till rätt kategori i systemet. Denna process kräver vanligtvis specialiserad produktkunskap och - beroende på graden av sortimentsdiversitet - kan ta från flera timmar till upp till två dagar för ett parti om cirka 5 000 produkter.

Steg 6: Import av kategoriberoende specifikationsattribut

Manuell redigering:

• Manuell slutförande via GUI baserat på källfilsdata
• Granska tekniska datablad för information
• Söker efter saknade data på internet
• Manuell enhetskonvertering (t.ex. tum till centimeter)

Förutsatt att en specialist kan bearbeta cirka 200 produkter per dag, kräver hantering av 1000 produkter 5 persondagars arbete.

Dedikerade verktyg / ETL:

• Preliminär datarensning
• Skapa komplicerade importriktlinjer [om-så-annars]
• Definiera mappning för varje attribut
• Skapa ordboksvärdemappning, i speciella fall dessutom per attribut
• Konfiguration av automatisk enhetskonvertering

Att förbereda ett sådant system tar vanligtvis 3-5 dagar, men efter konfigurationen går importen mycket snabbare. Dock kräver varje ny leverantör en omkonfiguration. Dessutom kräver varje efterföljande import, även från samma leverantör, inspektion och ofta modifiering av mappning, eftersom nya attribut, nya ordboksvärden eller fel i källdata kan dyka upp.

Denna lösning är särskilt effektiv för företag med en relativt enkel sortimentsstruktur – mappning av attribut och ordboksvärden förblir en process som kan genomföras effektivt utan överdriven komplexitet. Däremot, för e-handel med ett mycket varierat utbud (hundratals produktkategorier), blir omfattande mappning praktiskt taget ogenomförbar eller kräver ett dedikerat team för kontinuerliga regeluppdateringar.

API getName.ai:

• Fullständig processautomatisering
• Skickar all tillgänglig produktinformation till API:et utan preliminär analys
• Omedelbart mottagande av attribut och deras värden redo för import

Det är här den viktigaste skillnaden uppträder:en fas som traditionellt tog 5 persondagar av arbete (förutsatt en effektivitet på 200 produkter per dag) eller 3-5 dagar för att förbereda avancerade ETL-regler, reduceras till flera timmars systemarbete. Det finns inget behov av att skapa komplicerade mappningsregler, och systemet känner automatiskt igen attribut och konverterar enheter.

Steg 7: Kvalitetskontroll

Manuell redigering:

• Kvalitetskontroll utförs samtidigt med datainmatning av operatörer
• Kräver inte en ytterligare verifieringsfas, men är mottaglig för mänskliga fel som uppstår på grund av trötthet under monotont arbete

Dedikerade verktyg / ETL:

• Kräver slumpmässig verifiering, vanligtvis cirka 1% av produkterna
• Fel uppstår fortfarande på grund av brister i kartläggningsregler, särskilt med nya värden

API getName.ai:

• Rekommenderad kvalitetskontroll som täcker 1-5% av produkterna för att bekräfta korrekthet
• Verifieringen fortskrider smidigt och tar flera timmar

Viktigaste förbättringarna med getName.ai:

• Eliminering av språkbarriär- systemet känner igen attribut oavsett källspråk
• Ingen anledning att skriva mappningsregler- systemet känner automatiskt igen och kartlägger attribut
• Automatisk enhetskonvertering- systemet upptäcker måttenheter och konverterar dem till det önskade formatet
• Identifiering av ordboksvärden- systemet mappar olika varianter av att skriva samma värde till ett standardvärde
• 90 % minskning av tiden som behövs för tekniska specifikationsstadiet- den mest tidskrävande fasen är nästan helt automatiserad

Implementering av getName.ai gör det möjligt för e-handelsföretag att fokusera resurser på strategisk utveckling av deras erbjudande istället för manuell datainmatning, samtidigt som det förbättrar kvaliteten på produktinformationen och minskar tiden till marknaden för nya produkter med cirka 80% - 90%.

Att integrera nya leverantörer med kompletta produktattribut är en av de största utmaningarna inom modern e-handel. I den här artikeln har vi visat hur traditionella metoder – trots kontinuerliga förbättringar – fortfarande förlitar sig på tråkiga, kostsamma och oflexibla mekanismer.

Vi har lyft fram de grundläggande problemen:

• Begränsad effektivitet vid manuell datainmatning
• Språkbarriär med internationella leverantörer
• Svårigheter relaterade till att skapa och upprätthålla kartläggningsregler
• Begränsningar av klassificeringsstandarder i heterogent sortiment

Samtidigt har vi visat hur getName.ai – med hjälp av de senaste framstegen inom artificiell intelligens – introducerar en helt ny kvalitet i onboarding-processen. Istället för att förbättra gamla metoder, förändrar det helt spelreglerna genom att eliminera de mest tidskrävande och kostsamma stegen.

Reella fördelar med implementering

Som visat av analyser av processer i e-handelsföretag, översätts implementeringen av getName.ai till konkreta, mätbara fördelar:

• Drastiskt förkortad produktintroduktionstid– från veckor till timmar
• Minskning av driftkostnader– lägre utgifter för personal och processhantering
• Eliminering av språkbarriärer– möjlighet till direkt samarbete med leverantörer från hela världen
• Förbättrad datakvalitet– konsekventa, kompletta attribut för hela sortimentet
• Frigöra teamets potential– specialister kan fokusera på strategisk utveckling av erbjudandet istället för mekanisk datainmatning

Dessutom innebär den specifika driften av getName.ai att fördelarna växer med verksamhetens omfattning. Ju större variation av produkter och leverantörer, desto större fördel jämfört med traditionella lösningar.

Börja omvandlingen idag

Om du har problem med någon av de utmaningar som beskrivs i artikeln, inbjuder vi dig att direkt bekanta dig med möjligheterna hos getName.ai-plattformen. Befria din e-handel från begränsningarna hos traditionella metoder och upptäck nya möjligheter för sortimentsutveckling utan kompromisser.

Schemalägg en kort, 15-minuters presentation under vilken vi kommer att visa hur getName.ai hanterar verkliga produktdata. Du kommer att se live hur råa beskrivningar omvandlas till strukturerade attribut - redo att användas i ditt PIM- eller e-handelssystem.

Testlösningen utan förpliktelse

Få tillgång till en fullt fungerande demoversion och kontrollera hur systemet fungerar på en större uppsättning av dina egna data. Inga förskottsavgifter och inga långsiktiga åtaganden - se hur getName.ai kan stödja dina affärsprocesser i praktiken.

Kontakta oss

För att boka en demonstration eller få tillgång till demomiljön, kontakta oss via e-posthej@getname.aieller fyll i formuläret som finns på vår webbplats.