No mundo da otimização de preços, a capacidade de uma empresa de combinar com precisão os produtos entre plataformas afeta diretamente sua capacidade de monitorar e agir com base na inteligência de preços. Quanto melhor a organização for em encontrar e rastrear os corretas produtos corretos, melhor será a análise e o eventual posicionamento do produto. Mais, correspondência de produtos não se trata apenas de identificar produtos; ela influencia diretamente a inteligência de preços, melhorando a precisão e a relevância dos produtos que você compara, faz benchmarking e atua.
Na maioria dos casos, as empresas começam com correspondência exataem que produtos idênticos são comparados em várias plataformas - isso é simples. Entretanto, em um mercado dinâmico, muitas empresas também precisam ir além das correspondências exatas e considerar correspondência semelhante ou correspondência semelhanteem que produtos que não são idênticos, mas compartilham atributos significativos, são comparados. Essa abordagem ajuda as empresas a entender o cenário competitivo mais amplo e a otimizar os preços de produtos com características semelhantes, mesmo que sejam ligeiramente diferentes em termos de marca, recursos ou aparência.
Similaridade e correspondência
Agora, vamos explorar os aspectos técnicos da correspondência de similares e como o aprendizado de máquina (ML) e a inteligência artificial (IA) resolvem o desafio de identificar produtos semelhantes. À primeira vista, a correspondência de similaridade pode parecer simples, mas sua complexidade vem da definição do que significa "similar" para cada empresa. As diferentes partes interessadas geralmente têm expectativas variadas sobre o que deve ser considerado semelhante. Por exemplo, o tamanho da embalagem de um produto pode ser idêntico, mas isso não necessariamente torna dois produtos iguais. Os modelos de IA são essenciais para identificar semelhanças mais significativas, como usos, designs ou recursos compartilhados que sejam relevantes para um contexto comercial específico.
Ao utilizar a IA para correspondência semelhante, o objetivo geralmente é expandir o conjunto de dados além das correspondências diretas e comparar produtos com base em dados não estruturados, como descrições de produtos, avaliações de clientes ou especificações, que nem sempre se alinham perfeitamente entre as plataformas.
Tipos de correspondências de produtos no comércio eletrônico
- Correspondências exatas: Produtos com atributos idênticos, como marca, modelo e especificações, são combinados para comparar o mesmo item em diferentes sites.
- Correspondências iguais (ou semelhantes): Os produtos que são muito semelhantes, mas não idênticos, são combinados, levando em conta pequenas diferenças nos nomes ou nas descrições dos produtos.
- Correspondências de imagens: Os produtos são comparados com base em suas imagens, o que é útil para categorias orientadas visualmente, como moda ou móveis.
- Correspondência de atributos: Os produtos são combinados por recursos específicos, como a comparação de smartphones com base no tamanho da tela ou na resolução da câmera.
- Categoria: Jogo: Os produtos são agrupados por categoria, como a comparação de laptops em uma faixa de preço ou de calçados por marca e tamanho.
Similaridade de títulos e adição de mais atributos
A abordagem mais comum para identificar produtos semelhantes é usar os títulos e os atributos dos produtos. Para isso, os modelos de ML geralmente dependem de representação vetorialque transforma as informações do produto em valores numéricos que o modelo pode interpretar. Cada produto é representado como uma série de números que capturam suas características exclusivas. Por exemplo, o Produto A pode ser representado como [2,1,0,5,3,8] e o Produto B como [1,4,7,0,0,1]. Esses vetores permitem que o sistema calcule similaridade de cossenoque mede a proximidade entre dois conjuntos de números.
Os valores de similaridade do cosseno variam de -1 (completamente opostos) a 1 (exatamente iguais). Uma pontuação de 0,89, por exemplo, indica que dois produtos são altamente semelhantes, mas não idênticos. Essa pontuação não explica como eles diferem - apenas que diferem. Na prática, as empresas precisam interpretar essas diferenças por conta própria, o que pode variar de acordo com os atributos específicos que estão analisando.
Casos de uso comuns: Sistemas de recomendação e aplicativos de comércio eletrônico
A correspondência de gostos é um dos principais fatores por trás dos sistemas de recomendaçãoque são amplamente utilizados no comércio eletrônico para sugerir produtos aos clientes ou ajudar as empresas a rastrear produtos de forma mais eficaz. Esses sistemas analisam grandes conjuntos de dados e identificam produtos que, embora não sejam idênticos, compartilham semelhanças relevantes que os tornam concorrentes ou alternativas. Por exemplo, um mecanismo de recomendação pode sugerir diferentes modelos de máquinas de lavar de carga frontal com classificações de energia e recursos inteligentes semelhantes, permitindo que os varejistas comparem e ajustem os preços, mesmo que os produtos sejam de marcas diferentes.
Esses sistemas são inestimáveis para descoberta de produtosajudando os varejistas a monitorar produtos concorrentes que podem não ser idênticos, mas que são relevantes na mesma categoria. Por exemplo, um varejista de produtos eletrônicos pode comparar smart TVs de várias marcas que oferecem tamanhos de tela, resoluções e funcionalidades inteligentes semelhantes, mesmo que os modelos sejam ligeiramente diferentes em termos de design ou recursos adicionais. Isso permite que as empresas permaneçam competitivas em termos de preços e gerenciamento de estoque.
Expandindo a similaridade para além do texto e dos atributos simples
Embora a maior parte da discussão sobre correspondência de similaridade se concentre em títulos de produtos, descrições e atributos estruturados, o potencial da IA para correspondência de similaridade vai muito além disso. Um caso de uso emergente envolve correspondência baseada em imagemem que modelos de IA analisam imagens para detectar produtos parecidos, mas que podem estar listados de forma diferente em várias plataformas. Isso é particularmente útil para setores em que a aparência visual é fundamental, como moda ou decoração, permitindo que as empresas encontrem produtos de aparência semelhante em diferentes varejistas. A IA pode examinar imagens e identificar padrões, materiais ou designs comuns para sinalizar produtos que são visualmente comparáveis, mesmo que suas descrições ou títulos sejam diferentes.
Outra área em crescimento para a correspondência de similaridade é a detecção de violação de direitos autorais. As empresas podem usar a IA para examinar vastos bancos de dados de imagens, buscando usos não autorizados do design ou da semelhança de um produto. Isso permite que as empresas identifiquem rapidamente possíveis infrações e tomem medidas para proteger sua propriedade intelectual.
No futuro, a correspondência de similaridade poderá ser expandida para outras formas de mídia, como vídeo ou modelos 3D. Isso permitiria que os varejistas rastreassem produtos em novos canais ou monitorassem o conteúdo que contém recursos semelhantes, como demonstrações virtuais de produtos, aplicativos de realidade aumentada ou até mesmo vídeos de mídia social em que os produtos são exibidos. Esses avanços abririam uma nova fronteira de análise de dados, permitindo que as empresas entendessem melhor como os produtos estão sendo comercializados e consumidos no cenário digital.
Conclusão
A correspondência de produtos similares é um componente crucial da otimização de preços no comércio eletrônico. A capacidade de encontrar e comparar produtos semelhantes entre plataformas ajuda as empresas a ampliar sua análise competitiva, melhorar as estratégias de preços e conquistar mais participação no mercado. Combinando modelos de IA com técnicas como representação vetorial e similaridade de cosseno, as empresas de comércio eletrônico podem desbloquear um novo nível de precisão e insight em suas comparações de produtos, conduzindo a decisões de preços mais informadas e, por fim, aumentando as vendas.
À medida que continuamos a explorar o poder da IA, as aplicações da correspondência de similaridade só aumentam, desde o aprimoramento dos sistemas de recomendação até o combate à violação de direitos autorais. As empresas que investirem nessas tecnologias estarão mais bem equipadas para navegar pelas complexidades do comércio eletrônico moderno e permanecer à frente em um mercado em rápida evolução.
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