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En nuestro post anterior, Aprovechar el poder de los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) en el comercio electrónicohablábamos de cómo los grandes modelos lingüísticos pueden mejorar la recopilación de datos de productos, la personalización, la optimización de búsquedas, el análisis predictivo y el cumplimiento de normativas. Ahora, vamos a profundizar en los LLM y la clasificación de productos.
Gran modelo lingüístico casos de uso en la clasificación de productos
[RECAP] ¿Qué son los grandes modelos lingüísticos (LLM)?
Los LLM son sistemas de inteligencia artificial entrenados a partir de amplios datos de texto, diseñados para comprender y generar lenguaje humano. Son cruciales para el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la traducción y la creación de contenidos, y ofrecen ventajas significativas en el comercio electrónico al mejorar la precisión, la eficiencia y la adaptabilidad de los datos.
Etiquetado y clasificación automatizados de productos
El etiquetado y la clasificación de productos implican la organización de los productos en categorías y la asignación de etiquetas descriptivas. Este proceso es crucial para las estrategias de precios, por ejemplo, ya que ayuda a identificar los precios competitivos de productos similares. Una clasificación eficaz de los productos permite a los compradores encontrarlos fácilmente, lo que mejora la experiencia de compra en general. Por ejemplo, las etiquetas y categorías precisas pueden ayudar a resaltar características como el respeto por el medio ambiente o tipos de materiales específicos, atrayendo a segmentos de clientes específicos. Esta organización también mejora la funcionalidad de búsqueda, lo que aumenta las tasas de conversión y la satisfacción del cliente.
Los métodos tradicionales de etiquetado de productos (con atributos) suelen tener dificultades con la naturaleza dinámica de la segmentación de productos.
Ejemplo: Clasificación errónea de los anillos inteligentes
Un anillo inteligente, como Oura, en una categoría de reciente desarrollo, podría haber sido clasificado erróneamente en categorías genéricas como "Accesorios", "Anillos" o "Aparatos de fitness", sin captar su combinación única de atributos. Esta clasificación errónea causaría problemas en el descubrimiento de productos, ya que los clientes que buscan tecnología avanzada para llevar puesta podrían pasar por alto el producto por completo. Además, una clasificación incorrecta puede dar lugar a estrategias de precios inadecuadas, ya que el producto podría compararse con accesorios básicos en lugar de wearables de alta tecnología. Una correcta clasificación de los productos, facilitada por modelos lingüísticos amplios, garantiza que los anillos inteligentes se sitúen con precisión en categorías como "Tecnología para llevar puesta" y "Joyería inteligente", haciéndolos más visibles para el público adecuado y con un precio apropiado en función de sus características avanzadas.
Sistema detallado de clasificación de productos
Los modelos de lenguaje amplio (LLM), que aprovechan el procesamiento del lenguaje natural (PLN), destacan en la interpretación de atributos como descripciones de productos, reseñas y materiales de marketing para discernir características y atributos matizados. Por ejemplo, al clasificar un anillo inteligente, un LLM analizaría los datos textuales para reconocer su naturaleza multifuncional. Identificaría características clave como el seguimiento de la actividad física, los pagos sin contacto y las notificaciones, lo que lo distinguiría de otros wearables. A continuación, el LLM situaría con precisión el anillo inteligente dentro de la categoría "Tecnología para llevar puesta" y afinaría aún más su clasificación hasta "Joyería inteligente". Esta categorización precisa garantiza que el producto se posicione correctamente en el mercado, aumentando su visibilidad y relevancia para los compradores potenciales. De este modo, los LLM ayudan a mantener una taxonomía de productos estructurada y fácil de usar, lo que es crucial para optimizar los resultados de búsqueda, mejorar la satisfacción del cliente y garantizar estrategias de precios eficaces.
Clasificación humana de productos frente a grandes modelos lingüísticos
Aunque, en teoría, un ser humano podría realizar clasificaciones de productos, este enfoque suele adolecer de imprecisiones debidas a errores humanos, sesgos y al enorme volumen de datos. La clasificación manual de productos requiere mucho tiempo y es propensa a incoherencias, sobre todo cuando se trata de categorías de productos complejas o en rápida evolución. Los humanos tienden a pasar por alto sutiles distinciones en las características de los productos o no se mantienen al día de las tendencias del mercado, lo que da lugar a clasificaciones erróneas. En cambio, la inteligencia artificial, en forma de grandes modelos lingüísticos, procesa grandes cantidades de datos de forma coherente y precisa, aprendiendo y adaptándose continuamente a la nueva información, lo que garantiza un mayor nivel de precisión y fiabilidad en la clasificación de productos.
Evitar la clasificación incorrecta de los productos
Los metadatos mal etiquetados son un problema común en el comercio electrónico, que dificulta la eficacia de la búsqueda de los clientes. Los metadatos pueden ser incorrectos debido a errores de introducción manual, información obsoleta o falta de estandarización en los listados de productos. Los grandes modelos lingüísticos solucionan este problema analizando el contexto de los metadatos para deducir y corregir imprecisiones. Por ejemplo, si a un nuevo producto como "ropa de fibra de bambú" le faltan atributos de material específicos, los grandes modelos lingüísticos pueden deducirlo a partir de patrones en el conjunto de datos. Garantizan que el producto se identifique correctamente como fabricado con bambú y se asocie con atributos como "respetuoso con el medio ambiente" o "material hipoalergénico". Esto mejora la precisión de la búsqueda, la experiencia del cliente y la fiabilidad de los datos en toda la plataforma.
Ejemplo detallado de grandes modelos lingüísticos que corrigen metadatos mal etiquetados
Consideremos un escenario en el que un minorista añade una nueva línea de "ropa de algodón orgánico para bebés". Unos metadatos imprecisos podrían etiquetar erróneamente estos productos simplemente como "ropa de algodón" sin destacar los atributos "orgánico" y "bebé". Un humano podría pasar por alto estos matices debido a la naturaleza repetitiva de la tarea o a la falta de información detallada. Sin embargo, los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden analizar descripciones de productos, reseñas de clientes y materiales relacionados para reconocer estos atributos críticos. El LLM identificaría palabras clave y frases que indiquen los puntos de venta exclusivos del producto, como "orgánico", "suave con la piel" y "apto para bebés". Al cruzar estos datos, el LLM garantiza que el producto esté etiquetado y clasificado con precisión en categorías como "Ropa ecológica para bebés". Esta clasificación detallada ayuda a los clientes a encontrar exactamente lo que buscan, mejora la visibilidad del producto y favorece estrategias de precios precisas al situar el producto en el nicho que le corresponde.
Conclusión
Wiser aprovecha las grandes capacidades de los modelos lingüísticos para revolucionar la clasificación de productos, garantizando un tratamiento de datos preciso, eficiente y adaptable. Esto mejora la experiencia del cliente y la eficiencia operativa en el comercio electrónico. Al recopilar categorías enteras de productos y etiquetarlas y clasificarlas de forma proactiva según nuestra taxonomía patentada, ayudamos a las marcas y a los minoristas a obtener una ventaja competitiva. Esté atento a futuras entradas sobre la gestión de diversas fuentes de datos, las barreras lingüísticas y el impacto en las ventas de una clasificación precisa de las categorías.
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