飛鴿出海
劣質(zhì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)通常會(huì)對(duì)零售商產(chǎn)生嚴(yán)重影響。如果不加以解決，不良數(shù)據(jù)會(huì)阻礙業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品搜索和發(fā)現(xiàn)、客戶滿意度和銷售的有效性。
不良的產(chǎn)品數(shù)據(jù)往往隱藏在顯眼的地方，會(huì)嚴(yán)重影響零售商的底線。根據(jù)信息技術(shù)公司Gartner的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量差每年平均給組織帶來1290萬美元的損失。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，這加劇了對(duì)收入的直接影響。除了增加數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性外，糟糕的數(shù)據(jù)還會(huì)導(dǎo)致糟糕的決策。
為了使不良數(shù)據(jù)對(duì)零售商的影響更加明顯，基于SaaS的電子商務(wù)搜索和產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)平臺(tái)GroupBy于9月與谷歌云合作伙伴Sada和電子商務(wù)公司Rethink Retail舉辦了一場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)。該活動(dòng)題為“壞數(shù)據(jù)，大麻煩：如何扭轉(zhuǎn)劣質(zhì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的局面”，探討了企業(yè)如何利用人工智能豐富數(shù)據(jù)，提高搜索相關(guān)性和產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)，提高客戶滿意度，降低運(yùn)營(yíng)成本，增加收入。
這種成功的關(guān)鍵在于分析產(chǎn)品數(shù)據(jù)質(zhì)量并確定需要改進(jìn)的領(lǐng)域。最佳實(shí)踐包括建立標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)收集模型，定期進(jìn)行審查，并實(shí)施人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案，以快速、大規(guī)模地自動(dòng)化清潔、標(biāo)準(zhǔn)化和優(yōu)化產(chǎn)品數(shù)據(jù)。
因此，人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)豐富可以提高運(yùn)營(yíng)效率，推動(dòng)增長(zhǎng)，并提高品牌聲譽(yù)。GroupBy產(chǎn)品總監(jiān)Arvin Natarajan表示，如今，低質(zhì)量的產(chǎn)品數(shù)據(jù)幾乎困擾著每一家零售商，影響著每一個(gè)依賴數(shù)據(jù)執(zhí)行的應(yīng)用程序。
他說：“長(zhǎng)期來看，數(shù)據(jù)不足會(huì)對(duì)客戶體驗(yàn)產(chǎn)生負(fù)面影響，最終影響你的底線。”。
他表示，在GroupBy專有的全球分類庫(kù)上訓(xùn)練的復(fù)雜生成人工智能模型可以識(shí)別常見的數(shù)據(jù)問題，并徹底改變產(chǎn)品數(shù)據(jù)的歸屬和管理。
在基于云的產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)中利用人工智能
GroupBy的電子商務(wù)搜索和產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)平臺(tái)由Google Cloud Vertex AI提供支持，為零售商和批發(fā)商提供了對(duì)Google Cloud下一代搜索引擎的獨(dú)特訪問。該平臺(tái)專為電子商務(wù)而設(shè)計(jì)，使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來處理1.8萬億個(gè)事件，每天從谷歌的整個(gè)產(chǎn)品套件中收集850億個(gè)新事件。
通過訪問這些數(shù)據(jù)，GroupBy提供了對(duì)用戶意圖有深入了解的數(shù)字體驗(yàn)。Natarajan指出，其與谷歌的合作關(guān)系確?？蛻魪墓雀栝_發(fā)的任何未來人工智能創(chuàng)新中受益。
不完整、不準(zhǔn)確和不一致的產(chǎn)品數(shù)據(jù)會(huì)阻礙搜索和發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致收入損失和客戶忠誠(chéng)度降低。Natarajan強(qiáng)調(diào)了人工智能在數(shù)據(jù)豐富方面的重要性，并指出在優(yōu)化產(chǎn)品目錄數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索和發(fā)現(xiàn)后，電子商務(wù)銷售額增長(zhǎng)了20%。
暴露錯(cuò)誤數(shù)據(jù)造成的收入損失
技術(shù)，或者沒有正確使用技術(shù)，可能會(huì)使零售商難以識(shí)別不良數(shù)據(jù)的存在。Rethink的電子商務(wù)策略師Vinny O’Brien講述了他早期在eBay工作的一個(gè)例子，他舉了一個(gè)例子來說明錯(cuò)誤的索引是如何導(dǎo)致突然不可見的產(chǎn)品列表持續(xù)損失收入的。
經(jīng)過與合作伙伴的合作，發(fā)現(xiàn)eBay未能將任何產(chǎn)品數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。因此，例如，如果有人搜索了一雙耐克鞋，但產(chǎn)品數(shù)據(jù)在上傳時(shí)的格式中缺少大寫的N，那么該產(chǎn)品在第一階段搜索后就會(huì)消失。
這次失敗不僅限于這一個(gè)產(chǎn)品條目。對(duì)于平臺(tái)上的其他零售商來說，這是一個(gè)系統(tǒng)性的重復(fù)結(jié)果。
“所以你就消失了。你損失了大約30%的搜索量。當(dāng)我們最終解決了這個(gè)問題時(shí)，對(duì)于一家如此規(guī)模的公司來說，這不是一件容易的事，我們以大約20%到25%的速度為組織恢復(fù)收入，特別是那些擁有大目錄的組織，因?yàn)槲覀冇泻芏嚅L(zhǎng)尾搜索等等。但這是一個(gè)具有重大影響的領(lǐng)域，”他詳細(xì)介紹道。
隔離處理不良數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)
Sada零售解決方案總監(jiān)Joyce Mueller表示，糟糕的數(shù)據(jù)問題更多的是一個(gè)意想不到的后果，而不是故意降低產(chǎn)品數(shù)據(jù)的優(yōu)先級(jí)。這一直是一個(gè)長(zhǎng)期存在的問題。
不完整、不準(zhǔn)確或缺失的字段會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。她建議，也許提供了錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)規(guī)范，或者SKU之間存在不一致。穆勒繼續(xù)說道：“由于缺乏干凈的數(shù)據(jù)管道將所有數(shù)據(jù)整合在一起，我們最終得到的數(shù)據(jù)不一定像我們希望的那樣完整?！薄?/p>
她警告說：“大多數(shù)情況下，這對(duì)后端系統(tǒng)來說是一個(gè)問題。但現(xiàn)在，擁有不完整、不準(zhǔn)確、描述不當(dāng)或風(fēng)格和特征不好的產(chǎn)品數(shù)據(jù)實(shí)際上會(huì)給數(shù)字購(gòu)物者帶來問題。這會(huì)降低你的產(chǎn)品被發(fā)現(xiàn)的可能性?！薄?/p>
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的難以捉摸的目標(biāo)
采用一刀切的標(biāo)準(zhǔn)方法是一場(chǎng)失敗的戰(zhàn)斗。早期的努力未能取得普遍成功。
奧布萊恩指出，2010年左右，所有主要的電子商務(wù)零售平臺(tái)都敦促營(yíng)銷人員遵守每種產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，使其可見。在某種程度上，采用這一前提只是一個(gè)好策略。
他表示：“我認(rèn)為，當(dāng)那些大公司做出這樣的授權(quán)時(shí)，管理數(shù)據(jù)規(guī)模是一個(gè)挑戰(zhàn)?！??！八枰幻總€(gè)人接受，每個(gè)人都必須遵守?！?/p>
他補(bǔ)充道，這種管理加上數(shù)據(jù)治理的規(guī)模是巨大的。各種行業(yè)都在發(fā)揮作用，無論是企業(yè)對(duì)企業(yè)還是企業(yè)對(duì)消費(fèi)者。在這些垂直領(lǐng)域中，可能是食品級(jí)應(yīng)用或醫(yī)療類產(chǎn)品，他說，考慮到合規(guī)性的其他并發(fā)癥。
奧布萊恩認(rèn)為：“不同類型的行業(yè)也有自己的細(xì)微差別。大規(guī)模管理所有這些都是極其困難的?！薄?/p>
彌合數(shù)據(jù)管理差距
Natarajan補(bǔ)充說，在會(huì)議上與零售商或分銷商交談時(shí)，他看到了制造商和零售商之間的差距。最后，這是一個(gè)零售商也必須管理的漏洞，因此必須處理很多細(xì)微差別。
“大規(guī)模管理這類數(shù)據(jù)有很多挑戰(zhàn)，我認(rèn)為這可能是我們沒有看到產(chǎn)品數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化擴(kuò)展到所有不同行業(yè)、所有不同垂直領(lǐng)域和各種規(guī)模的零售商的原因，”他解釋道。
Sada的Mueller表示，她不知道有任何零售亞垂直處理得很好。但她認(rèn)為，數(shù)字原生代之所以能更好地處理它，僅僅是因?yàn)樗切碌摹?/p>
她觀察到：“當(dāng)我們想到傳統(tǒng)零售商時(shí)，他們有一個(gè)長(zhǎng)期存在的系統(tǒng)，不一定能相互交流。對(duì)于更在職的人來說，解決這類問題，并以采用新技術(shù)的方式形成和塑造自己，是很困難的。他們有更大的遺產(chǎn)和更多的技術(shù)債務(wù)?！?。
一些行業(yè)可能有更好的機(jī)會(huì)管理他們的數(shù)據(jù)，因?yàn)楫a(chǎn)品不太復(fù)雜。根據(jù)Natarajan的說法，在這些類別中，你的產(chǎn)品歸屬比在技術(shù)上更復(fù)雜的產(chǎn)品中要少，比如機(jī)器、發(fā)動(dòng)機(jī)等。
他說：“產(chǎn)品類型的差異將導(dǎo)致更好的數(shù)據(jù)治理，因?yàn)楣芾硪恍┎惶珡?fù)雜的產(chǎn)品更容易。”。
數(shù)據(jù)豐富的人工智能解決方案
專家小組討論了分銷商和零售商可以采取的步驟，以更加注意他們可以采取的行動(dòng)來幫助克服不良數(shù)據(jù)問題。
1、對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行審核，從最關(guān)鍵的類別開始。
2、實(shí)施人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)豐富和清理解決方案，以提高產(chǎn)品數(shù)據(jù)質(zhì)量。
3、衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)對(duì)收入、客戶滿意度和回報(bào)等指標(biāo)的影響。
4、建立數(shù)據(jù)治理流程，以確保未來產(chǎn)品數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。
5、探索人工智能數(shù)據(jù)豐富工具的免費(fèi)試用，以評(píng)估其對(duì)產(chǎn)品目錄的影響。
6、在組織內(nèi)確定一位擁護(hù)者，可能來自產(chǎn)品營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)，以推動(dòng)數(shù)據(jù)豐富計(jì)劃。
7、對(duì)數(shù)據(jù)管道進(jìn)行現(xiàn)代化改造，并將產(chǎn)品數(shù)據(jù)整合到一個(gè)集中的、基于云的系統(tǒng)中，以實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的分析和自動(dòng)化。
