In der Welt der Preisoptimierung wirkt sich die Fähigkeit eines Unternehmens, Produkte über verschiedene Plattformen hinweg genau abzugleichen, direkt auf seine Fähigkeit aus, Preisinformationen zu überwachen und entsprechend zu handeln. Je besser ein Unternehmen in der Lage ist, die richtigen Produkte zu finden und zu verfolgen richtigen Produktabgleiche zu finden und zu verfolgen, desto besser werden die Analyse und die letztendliche Produktpositionierung sein. Weiter, Produktabgleich geht es nicht nur um die Identifizierung von Produkten, sondern auch um die direkte Beeinflussung der Preisintelligenz durch die Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz der Produkte, die Sie vergleichen, bewerten und nach denen Sie handeln.
In den meisten Fällen beginnen die Unternehmen mit exakten Abgleichbei dem identische Produkte über mehrere Plattformen hinweg verglichen werden - das ist ganz einfach. In einem dynamischen Markt müssen viele Unternehmen jedoch über den exakten Abgleich hinausgehen und Folgendes berücksichtigen gleichartige Übereinstimmungen oder ähnliches Matchingin Betracht ziehen, bei denen Produkte verglichen werden, die zwar nicht identisch sind, aber wichtige Eigenschaften gemeinsam haben. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, die breitere Wettbewerbslandschaft zu verstehen und die Preisgestaltung für Produkte mit ähnlichen Merkmalen zu optimieren, auch wenn sie sich in Bezug auf die Marke, die Funktionen oder das Aussehen leicht unterscheiden.
Ähnlichkeit und Gleichartigkeitsprüfung
Lassen Sie uns nun die technischen Aspekte der Ähnlichkeitsprüfung und wie maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) die Herausforderung der Identifizierung ähnlicher Produkte lösen. Auf den ersten Blick mag das Like-Matching einfach erscheinen, aber die Komplexität ergibt sich aus der Definition dessen, was "ähnlich" für jedes Unternehmen bedeutet. Verschiedene Interessengruppen haben oft unterschiedliche Erwartungen an das, was als ähnlich angesehen werden sollte. So kann beispielsweise die Größe der Verpackung eines Produkts identisch sein, aber das macht zwei Produkte nicht unbedingt gleich. KI-Modelle sind unverzichtbar, um aussagekräftigere Ähnlichkeiten zu identifizieren, etwa gemeinsame Verwendungszwecke, Designs oder Merkmale, die für einen bestimmten Geschäftskontext relevant sind.
Bei der Nutzung von KI für das Like-Matching geht es oft darum, den Datensatz über direkte Übereinstimmungen hinaus zu erweitern und Produkte auf der Grundlage unstrukturierter Daten zu vergleichen, wie z. B. Produktbeschreibungen, Kundenrezensionen oder Spezifikationen, die auf verschiedenen Plattformen nicht immer perfekt übereinstimmen.
Arten von Produktübereinstimmungen im eCommerce
- Genaue Übereinstimmungen: Produkte mit identischen Attributen, wie Marke, Modell und Spezifikationen, werden abgeglichen, um denselben Artikel auf verschiedenen Websites zu vergleichen.
- Ähnliche Übereinstimmungen (oder ähnliche Übereinstimmungen): Produkte, die sehr ähnlich, aber nicht identisch sind, werden abgeglichen, wobei leichte Unterschiede in Produktnamen oder -beschreibungen berücksichtigt werden.
- Bild passt zu: Produkte werden auf der Grundlage ihrer Bilder verglichen, was für visuell geprägte Kategorien wie Mode oder Möbel hilfreich ist.
- Attribut Match: Produkte werden nach bestimmten Merkmalen abgeglichen, z. B. beim Vergleich von Smartphones nach Bildschirmgröße oder Kameraauflösung.
- Kategorie Spiel: Produkte werden nach Kategorien gruppiert, z. B. der Vergleich von Laptops innerhalb einer Preisklasse oder von Schuhen nach Marke und Größe.
Titelähnlichkeit und Hinzufügen weiterer Attribute
Der gängigste Ansatz zur Identifizierung ähnlicher Produkte ist die Verwendung der Titel und Attribute von Produkten. ML-Modelle stützen sich dabei häufig auf Vektor-Darstellungdie Produktinformationen in numerische Werte umwandelt, die das Modell interpretieren kann. Jedes Produkt wird als eine Reihe von Zahlen dargestellt, die seine einzigartigen Eigenschaften erfassen. Zum Beispiel könnte Produkt A als [2,1,0,5,3,8] und Produkt B als [1,4,7,0,0,1] dargestellt werden. Anhand dieser Vektoren kann das System folgende Berechnungen durchführen Kosinus-Ähnlichkeitzu berechnen, die misst, wie eng zwei Zahlenreihen miteinander verwandt sind.
Die Cosinus-Ähnlichkeitswerte reichen von -1 (völlig gegensätzlich) bis 1 (genau gleich). Ein Wert von 0,89 bedeutet zum Beispiel, dass zwei Produkte sehr ähnlich, aber nicht identisch sind. Dieser Wert sagt nichts darüber aus, wie sie sich unterscheiden, sondern nur, dass sie es tun. In der Praxis müssen die Unternehmen diese Unterschiede selbst interpretieren, was je nach den spezifischen Attributen, die sie analysieren, unterschiedlich sein kann.
Häufige Anwendungsfälle: Empfehlungssysteme und eCommerce-Anwendungen
Das Like-Matching ist eine wichtige Triebfeder für Empfehlungssystemendie im elektronischen Handel weit verbreitet sind, um Kunden Produkte vorzuschlagen oder Unternehmen dabei zu helfen, Produkte effektiver zu verfolgen. Diese Systeme analysieren große Datenmengen und ermitteln Produkte, die zwar nicht identisch sind, aber relevante Ähnlichkeiten aufweisen, die sie zu Konkurrenten oder Alternativen machen. So kann ein Empfehlungssystem beispielsweise verschiedene Modelle von Waschmaschinen mit ähnlichen Energiewerten und intelligenten Funktionen vorschlagen, so dass Einzelhändler die Preise vergleichen und anpassen können, selbst wenn die Produkte von verschiedenen Marken stammen.
Solche Systeme sind von unschätzbarem Wert für ProduktfindungSie helfen Einzelhändlern, konkurrierende Produkte zu überwachen, die zwar nicht identisch, aber in derselben Kategorie relevant sind. So kann ein Elektronikhändler beispielsweise Smart-TVs mehrerer Marken vergleichen, die ähnliche Bildschirmgrößen, Auflösungen und intelligente Funktionen bieten, auch wenn sich die Modelle im Design oder in zusätzlichen Funktionen leicht unterscheiden. So können Unternehmen bei der Preisgestaltung und Bestandsverwaltung wettbewerbsfähig bleiben.
Ausdehnung der Ähnlichkeit über Text und einfache Attribute hinaus
Während sich die meisten Diskussionen über das Like-Matching auf Produkttitel, Beschreibungen und strukturierte Attribute konzentrieren, geht das Potenzial von KI für das Ähnlichkeits-Matching weit darüber hinaus. Ein neuer Anwendungsfall betrifft bildbasierter Abgleichbei dem KI-Modelle Bilder analysieren, um Produkte zu erkennen, die ähnlich aussehen, aber auf verschiedenen Plattformen unterschiedlich gelistet sind. Dies ist besonders nützlich für Branchen, in denen das Erscheinungsbild eine wichtige Rolle spielt, z. B. in der Mode- oder Einrichtungsbranche, und ermöglicht es Unternehmen, ähnlich aussehende Produkte bei verschiedenen Händlern zu finden. KI kann Bilder durchsuchen und gemeinsame Muster, Materialien oder Designs erkennen, um Produkte zu markieren, die visuell vergleichbar sind, auch wenn ihre Beschreibungen oder Titel unterschiedlich sind.
Ein weiterer wachsender Bereich für den Ähnlichkeitsabgleich ist die Erkennung von Urheberrechtsverletzungen. Unternehmen können mit Hilfe von KI riesige Bilddatenbanken durchsuchen, um nach unerlaubten Verwendungen des Designs oder des Abbilds eines Produkts zu suchen. So können Unternehmen potenzielle Verstöße schnell erkennen und Maßnahmen zum Schutz ihres geistigen Eigentums ergreifen.
In Zukunft könnte der Ähnlichkeitsabgleich auch auf andere Medien ausgeweitet werden, z. B. auf Video oder 3D-Modelle. Dies würde es Einzelhändlern ermöglichen, Produkte über neue Kanäle zu verfolgen oder Inhalte zu überwachen, die ähnliche Merkmale enthalten, z. B. virtuelle Produktdemonstrationen, Augmented-Reality-Apps oder sogar Videos in sozialen Medien, in denen Produkte vorgestellt werden. Diese Fortschritte würden eine neue Dimension der Datenanalyse eröffnen und es den Unternehmen ermöglichen, besser zu verstehen, wie Produkte in der digitalen Landschaft vermarktet und konsumiert werden.
Schlussfolgerung
Das Like-Matching oder Ähnlichkeits-Matching ist eine entscheidende Komponente der Preisoptimierung im E-Commerce. Die Fähigkeit, ähnliche Produkte auf verschiedenen Plattformen zu finden und zu vergleichen, hilft Unternehmen, ihre Wettbewerbsanalyse zu erweitern, Preisstrategien zu verbessern und mehr Marktanteile zu erobern. Durch die Kombination von KI-Modellen mit Techniken wie Vektordarstellung und Kosinusähnlichkeit können E-Commerce-Unternehmen ein neues Maß an Präzision und Einblick in ihre Produktvergleiche gewinnen, was zu fundierteren Preisentscheidungen und letztlich zu höheren Umsätzen führt.
Die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) werden immer weiter erforscht, und die Anwendungsmöglichkeiten des Ähnlichkeitsabgleichs werden immer größer - von der Verbesserung von Empfehlungssystemen bis hin zur Bekämpfung von Urheberrechtsverletzungen. Unternehmen, die in diese Technologien investieren, werden besser gerüstet sein, um die Komplexität des modernen E-Commerce zu bewältigen und in einem sich schnell entwickelnden Markt die Nase vorn zu haben.
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