Productgegevensverrijking: Oplossingen en technieken

Onvolledige gegevens van leveranciers zijn een veelvoorkomende uitdaging voor de meeste retailers. Het resultaat van onvoldoende kwalitatieve informatie over het product resulteert vaak in algemene productbeschrijvingen die op hun beurt leiden tot negatieve klantervaringen en dalende verkoopcijfers.

Als de gegevens die leveranciers aanleveren niet voldoende zijn, wordt handmatige verrijking van productgegevens noodzakelijk. Op dat moment ontstaan er extra problemen omdat het handmatige proces van gegevensverrijking niet alleen tijdrovend is, maar ook een grondige kennis van producten vereist die e-commercespecialisten vaak ontberen.

Gelukkig zijn er technologische oplossingen beschikbaar om deze uitdagingen aan te gaan. In dit artikel gaan we in op de beste technieken en oplossingen voor het verrijken van productgegevens die retailers kunnen helpen bij het optimaliseren van de klantervaring, het verhogen van de e-commerce omzet en het spelen van een belangrijke rol in de SEO prestaties. Maar laten we voordat we beginnen eerst de termen verduidelijken...

Wat is productgegevensverrijking?

Productgegevensverrijking is het proces van het verbeteren en uitbreiden van productinformatie om deze gedetailleerder, nauwkeuriger en bruikbaarder te maken voor klanten. Het gaat hierbij meestal om het toevoegen van attributen, beschrijvingen, afbeeldingen, specificaties en andere relevante informatie aan productvermeldingen. Het doel van gegevensverrijking is om klanten een beter inzicht te geven in de producten, de zoekrelevantie te verbeteren, de gebruikerservaring te verbeteren en uiteindelijk de verkoop te stimuleren.

Waarom zijn productgegevens zo belangrijk in e-commerce?

Verrijkte productgegevens zijn de sleutel tot het optimaliseren van de klantervaring. Klanten voorzien van gedetailleerde en nauwkeurige informatie over producten betekent al hun mogelijke vragen vooraf beantwoorden, transparantie tonen, vertrouwen opbouwen en aan verwachtingen voldoen.

Hoogwaardige productgegevens hebben een directe invloed op de omzet van eCommerce. Als klanten overtuigende en informatieve productinformatie krijgen, stijgt de conversie, wat uiteindelijk leidt tot meer inkomsten.

Bovendien spelen verrijkte productgegevens ook een cruciale rol in SEO. Het verbetert niet alleen de winkelervaring, maar verbetert ook de zichtbaarheid in zoekmachines**. Dit zorgt op zijn beurt voor meer verkeer naar het e-commerce platform en helpt bij het verkrijgen van betere posities op de resultatenpagina's van zoekmachines.

AI-tools voor gegevensverrijking

Het automatisch beschrijven van producten aan de hand van hun afbeeldingen is een revolutionaire techniek voor gegevensverrijking die in 2024 door bedrijven wordt toegepast. Momenteel zijn er steeds meer AI-tools die kwaliteitsvolle productbeschrijvingen op basis van productafbeeldingen beloven. Voorbeelden hiervan zijn:

• Microsoft Azure Vision Studio
• Pixellow ChatGPT Plugin
• Pallyy
• Astica AI Visie
• Gemini Vision modellen
• Ahrefs' Product Beschrijving Generator

Het verrijken van productgegevens met AI-tools verandert nu al de manier waarop bedrijven hun aanbod beheren en presenteren. Dit is een veelvoorkomend scenario wanneer een retailer productafbeeldingen heeft, maar beschrijvingen mist, vooral wanneer het gaat om een groot aantal producten.

Gelukkig zijn sommige AI-tools, zoals Astica Vision AI, in staat om een groot volume aan afbeeldingen snel te verwerken, waardoor het haalbaar wordt om beschrijvingen te genereren voor een grote bibliotheek aan producten.

De kwaliteit van de beschrijvingen die deze AI-tools genereren is vrij hoog. Ze gaan verder dan elementaire objectherkenning om emoties en de algemene sfeer van de afbeelding vast te leggen. Maar alleen vertrouwen op AI voor productbeschrijvingen is nog niet de ultieme oplossing. Vaak ontbreken in deze beschrijvingen nog specifieke details zoals het merk, de samenstelling van het materiaal, beschikbare maten of speciale functies (tenzij je deze details niet van tevoren handmatig opgeeft). Bovendien verzinnen AI-beschrijvingsgeneratoren, zonder dat ze voldoende details hebben, vaak bepaalde kenmerken en die beredeneerde gissingen van het neurale netwerk komen niet altijd in de buurt van de waarheid en kunnen je potentiële kopers misleiden. Bovendien zijn veel essentiële aspecten zoals de prijs, onderhoudsvereisten of eventuele beperkingen op het gebied van weerbestendigheid of duurzaamheid op de lange termijn niet visueel waarneembaar.

Laten we eens kijken naar een voorbeeldbeschrijving gegenereerd door Ahrefs' generator voor productbeschrijvingen. Zonder specifieke details over het product te geven, krijgen we een goed geschreven maar vrij algemene beschrijving die zich meer richt op de achtergronddetails en kenmerken van het model. Een beschrijving als deze biedt de kopers niet genoeg feitelijke informatie en beantwoordt niet al hun vragen over het product. Als we de AI-tool die beschrijvingen genereert de kenmerken van het product geven, krijgen we zeker een informatievere beschrijving zonder extra water. Dit is een enorme sprong voorwaarts in termen van efficiëntie en schaalbaarheid, maar nog steeds niet genoeg voor de meer nadenkende praktische kopers. Het verstrekken van uitgebreidere informatie is noodzakelijk om potentiële kopers te helpen een beter geïnformeerde aankoopbeslissing te nemen. Maar om AI-tools en je kopers te kunnen voorzien van de praktische informatie die ze nodig hebben, moet je die informatie importeren, sorteren, bijwerken en opslaan** op een georganiseerde en gecentraliseerde manier.

PIM-oplossing voor verrijkte productgegevens

Wanneer de gegevens van tienduizenden producten moeten worden verrijkt, lijkt het handmatig beschrijven van producten aan de hand van afbeeldingen niet langer een redelijke strategie.

Een oplossing hiervoor is **een gecentraliseerd gegevenspunt zoals een PIM-systeem, dat extreem nuttig is in een dergelijk scenario omdat het mogelijk is om massale updates uit te voeren en een attribuut aan meerdere producten tegelijk toe te wijzen.

Het massaal importeren van gegevens uit bestanden is zeer nuttig, omdat het de aggregatie van informatie uit meerdere bronnen mogelijk maakt om de hoogste kwaliteit van beschrijvingen te bereiken. Het massaal importeren/exporteren van gegevens kan eenvoudig worden geautomatiseerd met behulp van een PIM-systeem.

Een PIM systeem is een softwareoplossing die ontworpen is om het beheer van productinformatie in een organisatie te centraliseren en te stroomlijnen. Het dient als een gecentraliseerde opslagplaats waar bedrijven productgegevens kunnen opslaan, organiseren en verrijken, inclusief specificaties, beschrijvingen, afbeeldingen en andere relevante attributen. PIM-systemen bieden tools en functionaliteiten om productgegevens efficiënt te beheren en te zorgen voor consistentie, nauwkeurigheid en volledigheid via verschillende kanalen en contactpunten.

Met een PIM-systeem kun je de bovengenoemde technieken voor gegevensverrijking goed faciliteren, zodat bedrijven hun productgegevens efficiënter en effectiever kunnen beheren. Een van de betrouwbare open-source PIM-oplossingen is AtroPIM. Met een PIM-systeem zoals AtroPIM kunnen bedrijven de complexiteit van het beheer van productgegevens effectief aanpakken, de gegevenskwaliteit verbeteren en klanten een aantrekkelijke productervaring bieden.

Productclassificaties implementeren

Denk aan een kledingdistributeur die gespecialiseerd is in T-shirts, die de volgende kenmerken zou kunnen overwegen om dit product effectief te beschrijven: materiaal, pasvorm, halslijn, mouwlengte, kleur, ontwerp, maatbereik, geslacht, stijl, merk, prijs...

De lijst met kenmerken kan eindeloos doorgaan en al deze kenmerken zijn nuttig voor het produceren van kwalitatieve en uitgebreide productbeschrijvingen die verkopen. Bovendien, omdat alle online winkels vertrouwen op productattributen voor het filteren van producten, betekent het effectief beschrijven van een product aan de hand van zijn attributen dat potentiële kopers het kunnen vinden via deze zelfde attributen met filters. Het Product Information Management systeem (PIM) vergemakkelijkt het maken van uniforme productbeschrijvingen door classificaties te gebruiken. Dit betekent dat wanneer je een van je producten toewijst aan een bepaalde classificatie, het systeem je vraagt om alle vereiste attributen te specificeren die bij die classificatie horen. Met een PIM-systeem kan elke gebruiker zijn eigen classificatiesystemen maken.

Best Practices voor gegevensverrijking met AtroPIM

Door best practices voor gegevensverrijking met AtroPIM te implementeren, kunt u:

• Zorg voor reproduceerbaarheid en consistentie: AtroPIM zorgt voor consistente en reproduceerbare resultaten bij dataverrijkingstaken, waardoor bedrijven hoge normen voor datakwaliteit kunnen handhaven.
• Taken regelgestuurd ontwerpen voor consistente resultaten: Door gebruik te maken van de regelgebaseerde aanpak van AtroPIM kunnen bedrijven dataverrijkingsprocessen stroomlijnen en consistente resultaten bereiken voor verschillende datasets.
• Duidelijke evaluatiecriteria opstellen: Bedrijven kunnen duidelijke criteria opstellen voor het evalueren van de kwaliteit en effectiviteit van dataverrijkingsinspanningen, om ervoor te zorgen dat ze voldoen aan de gewenste doelstellingen en normen.
• Uitkomsten beoordelen en vergelijken met eerdere werkzaamheden: Met de rapportage- en analysefuncties van AtroPIM kunnen bedrijven het succes van dataverrijkingstaken in de loop van de tijd beoordelen en de resultaten vergelijken met eerdere inspanningen voor voortdurende verbetering.
• Groeien en schalen: AtroPIM ondersteunt schaalbaarheid en stelt bedrijven in staat om met gemak groeiende hoeveelheden productgegevens en verrijkingstaken te verwerken, zodat ze kunnen voldoen aan de veranderende behoeften van hun e-commerce activiteiten.
• Voor verschillende behoeften: AtroPIM biedt flexibiliteit en veelzijdigheid om te voldoen aan een breed scala aan behoeften op het gebied van gegevensverrijking, zodat kan worden voldaan aan de uiteenlopende eisen van e-commerce bedrijven in verschillende branches en sectoren.

Belangrijkste opmerkingen

Conclusie: effectieve verrijking van productgegevens is cruciaal voor e-commerce succes. Door best practices voor gegevensverrijking te implementeren, kunnen bedrijven de klantervaring optimaliseren, de omzet verhogen, de SEO-ranglijst verbeteren en concurrerend blijven op de online markt. Het implementeren van een PIM-systeem, AI-tools of een combinatie van beide kan het proces van gegevensverrijking stroomlijnen en zorgen voor uitgebreide en nauwkeurige productinformatie.