Enrichissement des données sur les produits : Solutions et techniques

Les données incomplètes fournies par les fournisseurs constituent un défi extrêmement courant pour la plupart des détaillants. Le manque d'informations de qualité sur les produits se traduit souvent par des descriptions de produits génériques, ce qui se traduit par une expérience négative pour les clients et une baisse des ventes.

Si les données fournies par les fournisseurs ne sont pas suffisantes, un enrichissement manuel des données produit devient nécessaire. À ce stade, d'autres problèmes se posent, car le processus d'enrichissement manuel des données non seulement prend du temps, mais exige également une connaissance approfondie des produits que les spécialistes du commerce électronique n'ont généralement pas.

Heureusement, il existe des solutions technologiques pour relever ces défis. Dans cet article, nous allons explorer les principales techniques et solutions d'enrichissement des données produit qui aideront les détaillants à optimiser l'expérience client, à augmenter les revenus du commerce électronique et à jouer un rôle important dans la performance de votre référencement. Mais avant de commencer, clarifions les termes...

Qu'est-ce que l'enrichissement des données sur les produits ?

L'enrichissement des données produit est le processus d'amélioration et de développement des informations sur les produits afin de les rendre plus détaillées, plus précises et plus utiles pour les clients. Il s'agit généralement d'ajouter des attributs, des descriptions, des images, des spécifications et d'autres informations pertinentes aux listes de produits. L'objectif de l'enrichissement des données est de fournir aux clients une meilleure compréhension des produits, d'améliorer la pertinence des recherches, d'améliorer l'expérience de l'utilisateur et, en fin de compte, de stimuler les ventes.

Pourquoi les données produit sont-elles si importantes dans le commerce électronique ?

L'enrichissement des données produit est la clé de l'optimisation de l'expérience client. Fournir aux clients des informations détaillées et précises sur les produits signifie répondre à l'avance à toutes leurs questions potentielles, faire preuve de transparence, instaurer la confiance et répondre aux attentes.

Des données de qualité sur les produits ont un impact direct sur le chiffre d'affaires du commerce électronique. Lorsque les clients disposent d'informations convaincantes et instructives sur les produits, les taux de conversion ont tendance à augmenter, ce qui se traduit en fin de compte par une augmentation du chiffre d'affaires.

En outre, les données produit enrichies jouent également un rôle crucial dans le référencement. Au-delà de l'amélioration de l'expérience d'achat, elles renforcent la visibilité sur les moteurs de recherche. Cela permet d'augmenter le trafic vers la plateforme d'e-commerce et d'obtenir un meilleur classement dans les pages de résultats des moteurs de recherche.

Outils d'IA pour l'enrichissement des données

La description automatique des produits à partir de leurs images est une technique révolutionnaire d'enrichissement des données qui sera mise en œuvre par les entreprises en 2024. Actuellement, les outils d'IA promettant des descriptions de produits de qualité à partir d'images de produits sont de plus en plus nombreux. En voici quelques exemples :

• Microsoft Azure Vision Studio
• Pixellow ChatGPT Plugin
• Pallyy
• Astica Vision AI
• Modèles de vision Gemini
• Générateur de descriptions de produits Ahrefs

L'enrichissement des données produit avec des outils d'IA modifie déjà la façon dont les entreprises gèrent et présentent leurs offres. Il s'agit d'un scénario courant lorsqu'un détaillant dispose d'images de produits mais manque de descriptions, en particulier lorsqu'il s'agit d'un grand nombre de produits.

Heureusement, certains outils d'IA, comme Astica Vision AI, sont capables de traiter rapidement un grand volume d'images, ce qui permet de générer des descriptions pour une grande bibliothèque de produits.

La qualité des descriptions générées par ces outils d'IA est très élevée. Elles vont au-delà de la simple reconnaissance d'objets et saisissent les émotions et l'atmosphère générale de l'image. Cependant, s'appuyer uniquement sur l'IA pour les descriptions de produits n'est pas encore la solution ultime. Souvent, ces descriptions manqueront encore de détails spécifiques tels que la marque, la composition des matériaux, les tailles disponibles ou les caractéristiques spéciales (à moins que vous ne spécifiiez pas ces détails manuellement à l'avance). De plus, sans avoir reçu suffisamment de détails au départ, les générateurs de descriptions d'IA inventent généralement certaines caractéristiques et ces suppositions éclairées du réseau neuronal ne sont pas toujours proches de la vérité et peuvent induire en erreur vos acheteurs potentiels. En outre, de nombreux aspects essentiels tels que le prix, les exigences en matière d'entretien ou les limitations en termes de résistance aux intempéries ou de durabilité à long terme ne sont pas perceptibles visuellement.

Examinons une description exemplaire générée par Ahrefs' Product Description Generator. Sans fournir de détails spécifiques sur le produit, nous obtenons une description bien rédigée mais assez générique qui se concentre davantage sur les détails et les caractéristiques du modèle. Une telle description ne fournit pas suffisamment d'informations factuelles aux acheteurs et ne répond pas à toutes leurs questions sur le produit. En spécifiant les attributs du produit à l'outil d'IA générant la description, nous obtiendrons certainement une description plus informative sans eau supplémentaire. Il s'agit d'une avancée considérable en termes d'efficacité et d'évolutivité, mais qui n'est pas encore suffisante pour les acheteurs pratiques les plus réfléchis. Fournir des informations plus complètes est nécessaire pour aider les acheteurs potentiels à prendre une décision d'achat plus éclairée. Cependant, pour pouvoir fournir aux outils d'IA et à vos acheteurs les informations pratiques dont ils ont besoin, vous devez importer, trier, mettre à jour et stocker ces informations de manière organisée et centralisée, et c'est là que le système de gestion des informations sur les produits entre en jeu.

Solution PIM pour les données de produits enrichies

Face à la nécessité d'enrichir les données de dizaines de milliers de produits, la description manuelle des produits par des images ne semble plus être une stratégie raisonnable.

La solution est un point de données centralisé comme un système PIM, qui est extrêmement utile dans un tel scénario car il permet d'effectuer des mises à jour de masse et d'attribuer un attribut à plusieurs produits en même temps.

L'importation massive de données à partir de fichiers est très bénéfique, car elle permet d'agréger des informations provenant de sources multiples afin d'obtenir des descriptions de la plus haute qualité. Les importations/exportations massives de données sont facilement automatisées avec l'aide d'un système PIM.

Un système PIM est une solution logicielle conçue pour centraliser et rationaliser la gestion des informations sur les produits au sein d'une organisation. Il s'agit d'un référentiel centralisé dans lequel les entreprises peuvent stocker, organiser et enrichir les données relatives aux produits, notamment les spécifications, les descriptions, les images et d'autres attributs pertinents. Les systèmes PIM fournissent des outils et des fonctionnalités permettant de gérer efficacement les données sur les produits, en garantissant la cohérence, l'exactitude et l'exhaustivité des données sur les différents canaux et points de contact.

Avec un système PIM, vous pouvez faciliter les techniques d'enrichissement des données susmentionnées, ce qui permet aux entreprises de gérer leurs données produit de manière plus efficace et efficiente. L'une des solutions PIM open-source les plus fiables est AtroPIM. Avec un système PIM tel qu'AtroPIM, les entreprises peuvent gérer efficacement les complexités de la gestion des données produit, améliorer la qualité des données et offrir des expériences produit convaincantes aux clients.

Mise en œuvre des classifications de produits

Pensez à un distributeur de vêtements spécialisé dans les T-shirts, qui pourrait considérer les attributs suivants pour décrire efficacement ce produit : matière, coupe, encolure, longueur des manches, couleur, design, gamme de tailles, sexe, style, marque, prix...

La liste des attributs peut être encore longue, et tous ces attributs sont utiles pour produire des descriptions de produits complètes et de qualité qui se vendent. De plus, comme tous les magasins en ligne s'appuient sur les attributs des produits pour les filtrer, décrire efficacement un produit par ses attributs signifie permettre aux acheteurs potentiels de le trouver grâce à ces mêmes attributs avec des filtres. Le système de gestion des informations sur les produits (PIM) facilite la création de descriptions de produits unifiées en utilisant des classifications. Cela signifie que lorsque vous affectez l'un de vos produits à une classification particulière, le système vous invite à spécifier tous les attributs requis associés à cette classification. Un système PIM permet à chaque utilisateur de créer ses propres systèmes de classification.

Bonnes pratiques pour l'enrichissement des données avec AtroPIM

La mise en œuvre des meilleures pratiques pour l'enrichissement des données avec AtroPIM vous permet de :

• Assurer la reproductibilité et la cohérence : AtroPIM garantit des résultats cohérents et reproductibles dans les tâches d'enrichissement des données, ce qui permet aux entreprises de maintenir des normes élevées de qualité des données.
• Concevoir des tâches basées sur des règles pour des résultats cohérents : En s'appuyant sur l'approche basée sur des règles d'AtroPIM, les entreprises peuvent rationaliser les processus d'enrichissement des données et obtenir des résultats cohérents pour différents ensembles de données.
• Définir des critères d'évaluation clairs : Les entreprises peuvent établir des critères clairs pour évaluer la qualité et l'efficacité des efforts d'enrichissement des données, en s'assurant qu'ils atteignent les objectifs et les normes souhaités.
• Évaluer et comparer les résultats avec les travaux antérieurs : Les fonctions de reporting et d'analyse d'AtroPIM permettent aux entreprises d'évaluer le succès des travaux d'enrichissement des données au fil du temps et de comparer les résultats avec les efforts précédents en vue d'une amélioration continue.
• Se développer et s'adapter : AtroPIM prend en charge l'évolutivité et permet aux entreprises de gérer facilement des volumes croissants de données produits et de tâches d'enrichissement, garantissant ainsi qu'elles peuvent répondre aux besoins évolutifs de leurs opérations de commerce électronique.
• Répondre à des besoins divers : AtroPIM offre la flexibilité et la polyvalence nécessaires pour répondre à un large éventail de besoins en matière d'enrichissement des données, ce qui permet de satisfaire les diverses exigences des entreprises de commerce électronique dans différents secteurs et industries.

Principaux enseignements

En conclusion, l'enrichissement efficace des données produit est essentiel à la réussite du commerce électronique. En mettant en œuvre les meilleures pratiques d'enrichissement des données, les entreprises peuvent optimiser l'expérience client, augmenter leurs revenus, améliorer leur classement SEO et rester compétitives sur le marché en ligne. La mise en œuvre d'un système PIM, d'outils d'IA ou d'une combinaison des deux peut rationaliser le processus d'enrichissement des données, garantissant ainsi des informations complètes et précises sur les produits.