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Dans notre précédent article, Exploiter la puissance des grands modèles linguistiques (LLM) dans le commerce électroniquenous avons expliqué comment les grands modèles de langage peuvent améliorer la collecte de données sur les produits, la personnalisation, l'optimisation des recherches, l'analyse prédictive et la conformité. Aujourd'hui, nous allons approfondir la question des LLM et de la classification des produits.
Grand modèle linguistique cas d'utilisation dans la classification des produits
[Qu'est-ce qu'un grand modèle linguistique (LLM) ?)
Les LLM sont des systèmes d'intelligence artificielle formés à partir d'un grand nombre de données textuelles, conçus pour comprendre et générer du langage humain. Ils sont essentiels pour le traitement du langage naturel (NLP), la traduction et la création de contenu, et offrent des avantages significatifs dans le commerce électronique en améliorant la précision, l'efficacité et l'adaptabilité des données.
Étiquetage et classification automatisés des produits
L'étiquetage et la classification des produits impliquent l'organisation des produits en catégories et l'attribution d'étiquettes descriptives. Ce processus est crucial pour les stratégies de prix, par exemple, car il permet d'identifier les prix compétitifs pour des produits similaires. Une classification efficace des produits permet aux acheteurs de trouver facilement les produits, ce qui améliore l'expérience globale d'achat. Par exemple, des étiquettes et des catégories précises peuvent aider à mettre en évidence des caractéristiques telles que le respect de l'environnement ou des types de matériaux spécifiques, attirant ainsi des segments de clientèle ciblés. Cette organisation améliore également les fonctionnalités de recherche, ce qui se traduit par des taux de conversion plus élevés et une plus grande satisfaction des clients.
Les méthodes traditionnelles d'étiquetage des produits (avec des attributs) sont souvent confrontées à la nature dynamique de la segmentation des produits.
Exemple : Mauvaise classification des bagues intelligentes
Une bague intelligente comme Oura, dans une catégorie nouvellement développée, pourrait avoir été classée par erreur dans des catégories génériques telles que "Accessoires", "Bagues" ou "Équipement de fitness", sans que sa combinaison unique d'attributs ne soit prise en compte. Cette erreur de classification poserait des problèmes lors de la découverte du produit, car les clients à la recherche d'une technologie vestimentaire avancée risqueraient de passer complètement à côté du produit. En outre, une catégorisation incorrecte peut conduire à des stratégies de prix inadéquates, car le produit pourrait être comparé à des accessoires de base plutôt qu'à des vêtements de haute technologie. Une classification correcte des produits, facilitée par des modèles linguistiques étendus, garantit que les bagues intelligentes sont placées avec précision dans des catégories telles que "Technologie portable" et "Bijoux intelligents", ce qui les rend plus visibles pour le bon public et leur permet d'être vendues à un prix approprié en fonction de leurs caractéristiques avancées.
Système détaillé de classification des produits
Les grands modèles de langage (LLM), qui s'appuient sur le traitement du langage naturel (NLP), excellent dans l'interprétation d'attributs tels que les descriptions de produits, les critiques et les documents marketing, afin de discerner des caractéristiques et des attributs nuancés. Par exemple, lors de la classification d'une bague intelligente, un LLM analysera les données textuelles pour reconnaître sa nature multifonctionnelle. Il identifierait des caractéristiques clés telles que le suivi de la condition physique, les paiements sans contact et les notifications, ce qui le distinguerait des autres vêtements. Le LLM placerait alors avec précision la bague intelligente dans la catégorie "Technologie portable" et affinerait sa classification en "Bijoux intelligents". Cette catégorisation précise garantit que le produit est positionné correctement sur le marché, améliorant ainsi sa visibilité et sa pertinence pour les acheteurs potentiels. Ce faisant, les LLM contribuent à maintenir une taxonomie de produits structurée et conviviale, ce qui est essentiel pour optimiser les résultats de recherche, améliorer la satisfaction des clients et garantir des stratégies de prix efficaces.
Classification des produits par l'homme et grands modèles linguistiques
Si, en théorie, un être humain peut procéder à la classification des produits, cette approche souffre souvent d'inexactitudes dues à l'erreur humaine, à la partialité et au volume même des données. La classification manuelle des produits prend du temps et est sujette à des incohérences, en particulier pour les catégories de produits complexes ou en évolution rapide. Les humains ont tendance à négliger des distinctions subtiles dans les caractéristiques des produits ou à ne pas se tenir au courant des tendances du marché, ce qui entraîne des erreurs de classification. L'intelligence artificielle, sous la forme de grands modèles de langage, traite en revanche de vastes quantités de données de manière cohérente et précise, en apprenant et en s'adaptant continuellement aux nouvelles informations, ce qui garantit un niveau plus élevé de précision et de fiabilité dans la classification des produits.
Éviter une classification incorrecte des produits
Les métadonnées mal étiquetées sont un problème courant dans le commerce électronique, car elles nuisent à l'efficacité des recherches des clients. Les métadonnées peuvent être incorrectes en raison d'erreurs de saisie manuelle, d'informations obsolètes ou d'un manque de normalisation dans les listes de produits. Les grands modèles de langage s'attaquent à ce problème en analysant le contexte des métadonnées afin de déduire et de corriger les inexactitudes. Par exemple, si un nouveau produit tel qu'un "vêtement en fibre de bambou" ne comporte pas d'attributs matériels spécifiques, les grands modèles de langage peuvent le déduire à partir des modèles présents dans l'ensemble des données. Ils veillent à ce que le produit soit correctement identifié comme étant fabriqué à partir de bambou et associé à des attributs tels que "écologique" ou "hypoallergénique". Cela améliore la précision des recherches, l'expérience des clients et la fiabilité des données sur l'ensemble de la plateforme.
Exemple détaillé de grands modèles de langage corrigeant des métadonnées mal étiquetées
Prenons l'exemple d'un détaillant qui ajoute une nouvelle ligne de "vêtements pour bébés en coton biologique". Des métadonnées imprécises pourraient étiqueter ces produits simplement comme des "vêtements en coton" sans mettre en évidence les attributs "biologique" et "bébé". Un être humain pourrait ne pas remarquer ces nuances en raison de la nature répétitive de la tâche ou du manque d'informations détaillées. Les grands modèles de langage (LLM), cependant, peuvent analyser les descriptions de produits, les commentaires des clients et les documents connexes pour reconnaître ces attributs essentiels. Le LLM identifierait les mots-clés et les phrases indiquant les arguments de vente uniques du produit, tels que "biologique", "doux pour la peau" et "adapté aux bébés". En recoupant ces données, le LLM s'assure que le produit est correctement étiqueté et classé dans des catégories telles que "Vêtements biologiques pour bébés". Cette classification détaillée aide les clients à trouver exactement ce qu'ils recherchent, améliore la visibilité des produits et soutient des stratégies de prix précises en positionnant le produit dans le créneau qui lui revient.
Conclusion
Wiser s'appuie sur les capacités des grands modèles linguistiques pour révolutionner la classification des produits, en garantissant un traitement précis, efficace et adaptable des données. Cela permet d'améliorer l'expérience client et l'efficacité opérationnelle du commerce électronique. En collectant des catégories entières de produits et en les étiquetant et les classant de manière proactive selon notre taxonomie propriétaire, nous aidons les marques et les détaillants à acquérir un avantage concurrentiel. Ne manquez pas les prochains articles sur la gestion de diverses sources de données, les barrières linguistiques et l'impact sur les ventes d'une classification précise des catégories.
Envie de en savoir plus? Les leaders du commerce électronique sont invités à nous rejoindre pour une session de travail de 30 minutes afin d'explorer les applications pratiques de ChatGPT dans la classification des produits. Les participants acquerront une expérience pratique de la classification de leurs propres produits et de l'optimisation des messages-guides afin de tester et d'affiner leurs stratégies.
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