Dans le monde de l'optimisation des prix, la capacité d'une entreprise à faire correspondre avec précision les produits sur les différentes plateformes a un impact direct sur sa capacité à surveiller et à agir sur intelligence des prix. Plus une organisation est en mesure de trouver et de suivre les bons produits, plus elle est en mesure d'agir. bonnes Plus une organisation est capable de trouver et de suivre les bonnes correspondances de produits, plus son analyse et son positionnement éventuel des produits seront efficaces. Plus loin, l'adéquation des produits ne se limite pas à l'identification des produits ; elle influence directement intelligence des prix en améliorant la précision et la pertinence des produits que vous comparez, comparez et utilisez.
Dans la plupart des cas, les entreprises commencent par l'appariement exactoù des produits identiques sont comparés sur plusieurs plateformes - c'est simple. Cependant, dans un marché dynamique, de nombreuses entreprises doivent également aller au-delà des correspondances exactes et prendre en compte les correspondances "similaires". l'appariement similaire ou similar-matchingoù l'on compare des produits qui ne sont pas identiques mais qui partagent des attributs significatifs. Cette approche aide les entreprises à comprendre le paysage concurrentiel dans son ensemble et à optimiser la tarification des produits présentant des caractéristiques similaires, même s'ils diffèrent légèrement en termes de marque, de caractéristiques ou d'apparence.
Similitude et concordance
Explorons maintenant les aspects techniques de la comparaison de produits similaires et comment l'apprentissage machine (ML) et l'intelligence artificielle (IA) permettent de relever le défi de l'identification des produits similaires. À première vue, la comparaison de produits similaires peut sembler simple, mais sa complexité vient de la définition de ce que signifie "similaire" pour chaque entreprise. Les différentes parties prenantes ont souvent des attentes variées quant à ce qui doit être considéré comme similaire. Par exemple, la taille de l'emballage d'un produit peut être identique, mais cela ne fait pas nécessairement de deux produits des produits similaires. Les modèles d'IA sont essentiels pour identifier des similitudes plus significatives, telles que des utilisations, des conceptions ou des caractéristiques communes qui sont pertinentes pour un contexte commercial spécifique.
Lorsque l'on exploite l'IA pour la mise en correspondance, l'objectif est souvent d'élargir l'ensemble des données au-delà des correspondances directes et de comparer les produits sur la base de données non structurées - telles que les descriptions de produits, les avis des clients ou les spécifications - qui ne sont pas toujours parfaitement alignées sur les différentes plateformes.
Types de correspondance de produits dans le commerce électronique
- Correspondance exacte: Les produits ayant des attributs identiques, comme la marque, le modèle et les spécifications, sont mis en correspondance afin de comparer le même article sur différents sites web.
- Correspondances similaires (ou similitudes): Les produits très similaires mais non identiques sont mis en correspondance, en tenant compte des légères différences dans les noms ou les descriptions des produits.
- Correspondance des images: Les produits sont comparés sur la base de leurs images, ce qui est utile pour les catégories visuelles comme la mode ou le mobilier.
- Attribut Match: Les produits sont associés à des caractéristiques spécifiques, comme la comparaison de smartphones sur la base de la taille de l'écran ou de la résolution de l'appareil photo.
- Catégorie Match: Les produits sont regroupés par catégorie, par exemple pour comparer des ordinateurs portables dans une fourchette de prix ou des chaussures par marque et par taille.
Similitude des titres et ajout d'autres attributs
L'approche la plus courante pour identifier des produits similaires consiste à utiliser les titres et les attributs des produits. Pour ce faire, les modèles de ML s'appuient souvent sur la représentation vectoriellequi transforme les informations sur les produits en valeurs numériques que le modèle peut interpréter. Chaque produit est représenté sous la forme d'une série de nombres qui rendent compte de ses caractéristiques uniques. Par exemple, le produit A peut être représenté par [2,1,0,5,3,8] et le produit B par [1,4,7,0,0,1]. Ces vecteurs permettent au système de calculer la similarité cosinusqui mesure le degré de similitude entre deux ensembles de nombres.
Les valeurs de similitude du cosinus vont de -1 (complètement opposés) à 1 (exactement semblables). Un score de 0,89, par exemple, indique que deux produits sont très similaires, mais pas identiques. Ce score n'explique pas en quoi ils diffèrent, mais simplement qu'ils diffèrent. Dans la pratique, les entreprises doivent interpréter elles-mêmes ces différences, qui peuvent varier en fonction des attributs spécifiques qu'elles analysent.
Common cas d'utilisation: Systèmes de recommandation et applications de commerce électronique
L'appariement est un élément clé des systèmes de systèmes de recommandationqui sont largement utilisés dans le commerce électronique pour suggérer des produits aux clients ou aider les entreprises à suivre les produits plus efficacement. Ces systèmes analysent de vastes ensembles de données et identifient les produits qui, sans être identiques, présentent des similitudes pertinentes qui en font des concurrents ou des alternatives. Par exemple, un moteur de recommandation peut suggérer différents modèles de lave-linge à chargement frontal présentant des caractéristiques énergétiques et des fonctions intelligentes similaires, ce qui permet aux détaillants de comparer et d'ajuster les prix même si les produits appartiennent à des marques différentes.
Ces systèmes sont d'une valeur inestimable pour découverte de produitsIls aident les détaillants à surveiller les produits concurrents qui ne sont pas nécessairement identiques mais qui appartiennent à la même catégorie. Par exemple, un détaillant en électronique peut comparer les téléviseurs intelligents de plusieurs marques qui offrent des tailles d'écran, des résolutions et des fonctionnalités intelligentes similaires, même si les modèles diffèrent légèrement en termes de design ou de fonctionnalités supplémentaires. Cela permet aux entreprises de rester compétitives en matière de prix et de gestion des stocks.
Étendre la similitude au-delà du texte et des attributs simples
Alors que la plupart des discussions autour de la correspondance se concentrent sur les titres, les descriptions et les attributs structurés des produits, le potentiel de l'IA pour la correspondance par similarité va bien au-delà. Un cas d'utilisation émergent concerne l'appariement basé sur l'imageoù des modèles d'IA analysent des images pour détecter des produits qui se ressemblent mais qui peuvent être listés différemment sur différentes plateformes. Cela est particulièrement utile dans les secteurs où l'aspect visuel est essentiel, comme la mode ou la décoration d'intérieur, et permet aux entreprises de trouver des produits d'apparence similaire chez différents détaillants. L'IA peut analyser des images et identifier des motifs, des matériaux ou des dessins communs afin de repérer des produits comparables sur le plan visuel, même si leurs descriptions ou leurs titres sont différents.
Un autre domaine en pleine expansion pour la recherche de similitudes est celui de la détection des violations de droits d'auteur. détection des infractions au droit d'auteur. Les entreprises peuvent utiliser l'IA pour analyser de vastes bases de données d'images, à la recherche d'utilisations non autorisées de la conception ou de la ressemblance d'un produit. Les entreprises peuvent ainsi identifier rapidement les infractions potentielles et prendre des mesures pour protéger leur propriété intellectuelle.
À l'avenir, la recherche de similitudes pourrait s'étendre à d'autres formes de médias, telles que la vidéo ou les modèles 3D. Cela permettrait aux détaillants de suivre les produits sur de nouveaux canaux ou de surveiller le contenu qui contient des caractéristiques similaires, comme les démonstrations virtuelles de produits, les applications de réalité augmentée ou même les vidéos de médias sociaux où les produits sont présentés. Ces avancées ouvriraient une nouvelle frontière à l'analyse des données, permettant aux entreprises de mieux comprendre comment les produits sont commercialisés et consommés dans le paysage numérique.
Conclusion
La comparaison des produits similaires est un élément essentiel de l'optimisation des prix dans le commerce électronique. La possibilité de trouver et de comparer des produits similaires sur différentes plateformes permet aux entreprises d'élargir leur analyse concurrentielle, d'améliorer leurs stratégies de prix et de conquérir davantage de parts de marché. En combinant des modèles d'IA avec des techniques telles que la représentation vectorielle et la similarité cosinusoïdale, les entreprises de commerce électronique peuvent atteindre un nouveau niveau de précision et de connaissance dans leurs comparaisons de produits, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées en matière de prix et, en fin de compte, d'augmenter leurs ventes.
Alors que nous continuons à explorer le pouvoir de l'IA, les applications de la correspondance des similarités ne font que croître, qu'il s'agisse d'améliorer les systèmes de recommandation ou de lutter contre la violation des droits d'auteur. Les entreprises qui investissent dans ces technologies seront mieux équipées pour naviguer dans les complexités du commerce électronique moderne et rester en tête d'un marché en évolution rapide.
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