Kan tekniska attribut vara nyckeln till framgång inom e-handel?

06.12.2024

10 min

Innehåll

10 anledningar till varför tekniska attribut driver försäljning
Attributförvärvsstrategier över olika affärsmodeller
Produktklassificering - nyckeln till exakt attributigenkänning
Vad är getName.ai och hur fungerar det?
Vad kan getName.ai (fortfarande) inte göra?

I dagens e-handelslandskap är exakt produktdata grunden för framgång. Detta är särskilt tydligt i butiker med breda, varierade produktsortiment, där korrekt hantering av tekniska attribut kan avgöra konkurrensfördelar. Utmaningen ligger i det faktum att de flesta leverantörer och tillverkare inte tillhandahåller dessa attribut i ett strukturerat format.

Det är precis därför vi skapade getName.ai - ett verktyg som automatiskt analyserar produktbeskrivningar och namn, och identifierar nyckelparametrar som krävs av försäljningsplattformar och industristandarder. Oavsett antalet leverantörer eller beskrivningsspråk, extraherar getName.ai effektivt värdefulla tekniska attribut.

10 anledningar till varför tekniska attribut driver försäljning

1. Precisa produktfilter

Dagens kund förväntar sig snabb tillgång till information. Väl definierade tekniska attribut gör det möjligt för dem att omedelbart begränsa sitt val till produkter som uppfyller specifika krav - vare sig de är budgetrelaterade, tekniska eller kopplade till detaljerade specifikationer. I praktiken leder detta till högre konverteringsfrekvenser och större kundnöjdhet.

2. Effektiv produktjämförelse

Standardiserade attribut gör det möjligt för kunder att snabbt jämföra valda produkter. Istället för att analysera långa beskrivningar får de en tydlig tabell med nyckelparametrar. Detta påskyndar inte bara köpprocessen utan minskar också returer som uppstår från felaktiga köp.

3. SEO-optimering

Sökmotorer älskar strukturerad data. Exakta tekniska attribut ökar produktens synlighet i sökresultaten, särskilt för long-tail-frågor relaterade till specifika parametrar.

4. Automatiska produktbeskrivningar

Genom att ha en komplett uppsättning tekniska attribut kan du automatiskt generera konsekventa och SEO-optimerade produktbeskrivningar. Detta sparar tid och eliminerar copywriter-fel i tekniska specifikationer.

5. Annonsflöden

Google Shopping eller Facebook-annonser kräver exakt produktdata. Fullständiga tekniska attribut möjliggör automatisk skapande och uppdatering av annonsflöden, vilket sparar dussintals arbetstimmar varje månad.

6. Korsförsäljning i praktiken

Ett system som använder tekniska attribut kan automatiskt upptäcka kompatibla eller kompletterande produkter. Exempel? Visa lämpliga tillbehör för en kamera baserat på dess modell och objektivfattning.

7. Datadriven merförsäljning

Genom att känna till exakta produktparametrar kan systemet föreslå dyrare alternativ som skiljer sig åt i specifika funktioner som är viktiga för kunden. Detta är mer effektivt än allmänna rekommendationer av dyrare produkter.

8. AI-assistentintegration

Chatbots och virtuella assistenter kan ge exakta svar på tekniska frågor när de har tillgång till strukturerade attribut. Detta ökar kundernas förtroende och minskar arbetsbelastningen för supportavdelningen.

9. Personlig remarketing

Tekniska attribut möjliggör skapandet av personliga remarketingkampanjer. Exempel? Annonser riktade till personer som har tittat på skrivare med specifik utskriftshastighet eller upplösning.

10. Intelligenta rekommendationer

Systemet kan bygga avancerade användarpreferensprofiler baserat på visade tekniska parametrar. Detta möjliggör leverans av mer exakta rekommendationer, vilket ökar konverteringsfrekvenserna.

Attributförvärvsstrategier över olika affärsmodeller

Metoden för att skaffa produktattribut beror främst på affärsmodellen och företagets position i leveranskedjan. Låt oss undersöka fyra vanliga scenarier.

Tillverkare som säljer sina egna produkter

Teoretiskt sett är detta den mest fördelaktiga situationen - företaget har full kontroll över produktdata. Men i praktiken visar det sig att tillverkare står inför två betydande utmaningar. Den första är intern - team fokuserar på produktutveckling och ser databehandling som en nödvändighet. Den andra, ofta mer allvarliga, involverar externa krav från handelspartners.

Varje betydande mottagare förväntar sig sitt eget produktdataformat. Detta resulterar i behovet av att upprätthålla flera versioner av samma information. Industristandarder som ETIM kan erbjuda en lösning, även om inte alla sektorer har utvecklat sådana standarder ännu.

Distributör som arbetar med varumärken

Distributörer får marknadsföringsmaterial och data direkt från tillverkare. Låter bra? Problemet är att varje tillverkare levererar dem i ett annat format - Excel, PDF, XML eller till och med Word. Lägg till detta skillnader i attributnamn mellan tillverkare. Resultat? Produktteamet spenderar mer tid på att kartlägga eller kopiera data än på faktisk erbjudandeutveckling.

Försäljning på marknadsplatser

Amazon eller Allegro har strikta krav gällande produktdatakvalitet. Säljare måste anpassa sina attribut till varje plattforms standarder. Detta innebär dubbelt eller tredubbelt arbete - samma information måste anges i olika format för varje marknadsplats. Dessutom uppdaterar varje plattform regelbundet sina krav, vilket tvingar till kontinuerlig anpassning av data.

Onlinebutik med brett sortiment

Detta är den mest utmanande situationen. Butiken köper från många distributörer och grossister, och får endast grundläggande data - ofta i form av en enkel produktbeskrivning. Det finns ingen direkt tillgång till tillverkare eller deras officiella material. Resultat? Nödvändigheten av att manuellt extrahera attribut från beskrivningar, vilket med tusentals produkter varje månad kan generera enorma kostnader och bromsar utvecklingen av erbjudanden.

Produktklassificering - nyckeln till exakt attributigenkänning

Varje produkt har sin unika uppsättning av viktiga tekniska egenskaper. Olika parametrar kommer att vara avgörande för en borrmaskin (kraft, chuck, strömförsörjningstyp) jämfört med färg (färg, kapacitet, yttyp). Det är just därför försäljningsplattformar och industristandarder introducerar konceptet produktklassificeringar - noggrant definierade kategorier, där varje har sin egen uppsättning dedikerade attribut. Detta handlar inte om enkel produktkategorisering (som "Elektronik" eller "Hus och Trädgård"), utan mycket detaljerade klassificeringar som "Borrskruvdragare", "Exteriörfärg" eller "Installationskabel".

Varje klassificering definierar inte bara listan över nödvändiga attribut utan också deras exakta typ:

Textvärden (t.ex. tillverkarens namn)
Siffror (t.ex. antal LED-lampor)
Siffror med enheter (t.ex. effekt i watt)
Numeriska intervall (t.ex. tillåten driftstemperatur)
Booleska värden (t.ex. om produkten är vattentät)
Ordböcker - fördefinierade listor över tillåtna värden

Ordböcker är samtidigt de mest värdefulla och mest problematiska. Å ena sidan utgör de grunden för att bygga avancerade filter i nätbutiker och skapa standardiserade produktnamn. Å andra sidan är de källan till de största problemen vid integration av leverantörsdata.

Låt oss föreställa oss ett exempel på attributet "Strömförsörjningstyp" i klassificeringen av elverktyg. En marknadsplats kan definiera ordboksvärden som: ["Nätansluten", "Batteridriven"], medan tillverkaren använder olika termer: "230V", "batteridriven", "nätansluten", "sladdlös". Den traditionella metoden kräver tidskrävande kartläggning av varje möjligt leverantörsvärde till de värden som krävs av försäljningsplattformen. Med tusentals attribut och dussintals leverantörer skapar detta en komplicerad matris av kopplingar som behöver ständig uppdatering.

getName.ai skapades för att radikalt lösa detta problem. Istället för att skapa ett annat verktyg för värdekartläggning använder systemet stora språkmodeller (ChatGPT, Claude) för att förstå textens betydelse. Oavsett hur en leverantör beskriver strömförsörjningstypen kan getName.ai matcha denna information till det lämpliga ordboksvärdet som krävs av försäljningsplattformen.

Vad är getName.ai och hur fungerar det?

getName.ai är en SaaS-lösning som tillhandahåller ett API för automatisk igenkänning av produktattribut. Systemet fungerar baserat på tre viktiga informationsdelar:

Klassificeringen eller standarden enligt vilken attributen ska kännas igen
Produktkategori/klass av den analyserade artikeln
Indatadata i form av en produktbeskrivning eller URL

Denna enkelhet gör att getName.ai kan fungera som en virtuell produktspecialist - alltid tillgänglig, exakt och pålitlig. Systemet analyserar kontinuerligt mottagna data och extraherar värdefull teknisk information.

Stödda produktklassificeringar

För närvarande stöder getName.ai attribut enligt kraven från Allegro och Ceneo-plattformarna, samt den internationella ETIM-standarden i versionerna 7, 8 och 9, som är allmänt använd inom elektroteknikindustrin. Viktigt är att getName.ai också kan arbeta med kundernas egna produktklassificeringar - de som skapats och utvecklats för specifika företags- eller branschbehov. Tillhandahåll helt enkelt datamodellen för en sådan klassificering, och systemet kommer att lära sig att känna igen attribut enligt dess krav.

Listan över stödda standarder kommer kontinuerligt att utökas baserat på marknadsbehov och kundförslag. Om ditt företag använder andra produktklassificeringar eller branschstandarder, uppmuntrar vi dig att kontakta oss - getName.ai är designad med flexibilitet och snabb anpassning till nya krav i åtanke.

Indatadata typer

Systemet getName.ai är designat med enkel användning i åtanke. För närvarande erbjuder det två metoder för att tillhandahålla produktdata:

Textbeskrivning

Du kan tillhandahålla vilken text som helst som beskriver produkten till systemet, oavsett vilket språk den är skriven på. Applikationen kan hantera olika former av beskrivning som kan inkludera:

Komplett produktnamn
Produktbeskrivning
Specifikationsattribut i tabellform

{
    "classification": "allegro",
    "class_id": "165",
    "description": "Samsung Galaxy M15 5G 4/128GB DualSIM to nowoczesny smartfon z serii Galaxy M..."
}

Applikationens utdata kommer att vara en JSON med följande datafragment:

{
    "attributes": [
        {
            "id": "127448",
            "name": "Kolor",
            "type": "select",
            "unit": null,
            "value": {
                "id": "127448_4",
                "name": "niebieski"
            }
        },
        {
            "id": "202685",
            "name": "Typ",
            "type": "select",
            "unit": null,
            "value": {
                "id": "202685_212929",
                "name": "Smartfon"
            }
        },
        {
            "id": "202745",
            "name": "Rodzaj wyświetlacza",
            "type": "select",
            "unit": null,
            "value": {
                "id": "202745_213221",
                "name": "Super AMOLED"
            }
        },

        (...)
    ]
}

Produkt-URL

Den andra metoden är ännu enklare - du behöver bara ange produktens undersides-URL. Systemet kommer automatiskt att:

Ladda ner innehåll från den angivna sidan
Extrahera produktinformation
Skicka den erhållna beskrivningen till AI för att extrahera attribut och deras värden

{
    "classification": "etim_v9",
    "class_id": "EC001744",
    "url": "https://www.pxf.pl/pl/produkty/point-nt-led/ds010-1166-830-a000"
}

Applikationen returnerar resultat i JSON-format som innehåller attributidentifierare och värden som är konsekventa med den valda ETIM-klassificeringen. Systemet returnerar medvetet inte attributetiketter (namn) och ordboksvärden av två skäl:

Tekniska - etiketter behövs inte i integrationsprocessen eftersom varje målsystem (marknadsplats, PIM eller egen butik) redan har sina egna officiella översättningar för använda identifierare
Juridiska - etikettsöversättningar i ETIM-standarden är skyddade av upphovsrätt. Därför arbetar getName.ai enbart med identifierare och lämnar frågan om att visa etiketter till system som har lämpliga licenser för deras användning.

{
    "attributes": [
        {
            "id": "EF005127",
            "name": "Napięcie znamionowe",
            "type": "range",
            "unit": "V",
            "value": {
                "min": 220,
                "max": 240
            }
        },
        {
            "id": "EF001456",
            "name": "Wysokość/głębokość",
            "type": "number",
            "unit": "mm",
            "value": 65
        },
        {
            "id": "EF013735",
            "name": "Ujednolicony wskaźnik olśnienia",
            "type": "number",
            "unit": null,
            "value": 23
        },
        {
            "id": "EF000036",
            "name": "Odbłyśnik",
            "type": "select",
            "unit": null,
            "value": {
                "id": "EV000657",
                "name": "Wysoki połysk"
            }
        },

        (...)
    ]
}

Denna flexibilitet i valet av indata innebär att oavsett vilken produktdata du får från leverantörer och på vilket språk de är, kan getName.ai bearbeta dem. Du behöver inte utföra komplexa datatransformationer eller översättningar innan du skickar dem - systemet kommer att acceptera dem i den form de är tillgängliga i ditt företag.

Vad kan getName.ai (fortfarande) inte göra?

Det är viktigt att tydligt definiera systemets nuvarande begränsningar:

Föreslår inte nya attribut

getName.ai fungerar strikt inom definierade produktklassificeringar. Systemet föreslår inte nya attribut eller ytterligare ordboksvärden, även om det upptäcker sådan information i beskrivningen. Detta är en medveten begränsning, i linje med idén om standardisering av produktdata.

Klassificerar inte produkter automatiskt

Precis hantering av tekniska attribut blir en allt viktigare framgångsfaktor inom onlinehandel. getName.ai skapades för att hjälpa till att möta dessa krav genom att automatisera en av de mest tidskrävande processerna inom e-handel.

Kontakta oss för att lära dig mer om hur getName.ai kan användas i ditt företag.

Dela artikeln