Das Produktinformationsmanagement (PIM) spielt eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht sicherzustellen, dass Unternehmen ihren Kunden über alle Kanäle hinweg genaue und aktuelle Produktinformationen zur Verfügung stellen können. In der heutigen Echtzeit-Wirtschaft nehmen sowohl das Datenvolumen als auch die Anzahl der Vertriebskanäle weiter zu, was die effektive Verwaltung von Produktdaten noch komplexer macht. Künstliche Intelligenz (KI) kann PIM unterstützen, indem sie viele zeitaufwändige Aufgaben automatisiert und beschleunigt, so dass sich Unternehmen auf die Verbesserung des Benutzererlebnisses konzentrieren können. Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie KI das PIM verbessern kann, sowie sechs bewährte Praktiken, die Sie bei der Implementierung von KI beachten sollten.
Die Herausforderungen bei der Verwaltung von Produktdaten
Es ist kein Geheimnis, dass die Verwaltung von Produktdaten schwierig ist: Die Daten sind über mehrere Systeme und Kanäle verstreut. Es ist zeitaufwändig, genaue Produktinformationen manuell zusammenzustellen und systemübergreifend zu pflegen, und bei jedem Schritt besteht die Gefahr von Fehlern. PIM-Lösungen wurden entwickelt, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Daten besser, rationeller und konsistenter zu verwalten. Doch selbst mit dem besten PIM-System müssen die Daten ständig aktualisiert werden, was einen erheblichen manuellen Aufwand erfordert, der zu Verzögerungen und weiteren Fehlern führt.
How AI Can Help Build a Better PIM
Marken und Einzelhändler haben schon immer Produktdaten genutzt, um die Interaktion des Käufers mit dem Produkt zu beeinflussen und zu gestalten. Das entsprechende Risiko für Marken und Einzelhändler besteht jedoch darin, dass der Kunde ein negatives Erlebnis haben kann, wenn die Produktinformationen ungenau oder unvollständig sind - was zu geringeren Konversionen, geringeren Umsätzen und einer möglichen Schädigung des Rufs der Marke führt. In der Regel helfen PIM-Systeme diesen Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass die Kunden über alle Kanäle hinweg Zugriff auf die genauesten, aktuellsten und vollständigsten Produktinformationen haben.
Doch während PIM-Systeme für die Aufrechterhaltung einer "einzigen Quelle der Wahrheit" von Produktinformationen entscheidend sind, ist der Prozess zur Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit und -vollständigkeit zeitaufwändig und schwierig. An dieser Stelle kann KI zur Verbesserung von PIM-Systemen beitragen. Mithilfe von KI-Algorithmen können Unternehmen beispielsweise den kontinuierlichen Prozess der Datenaktualisierung automatisieren, indem die KI neue Produktdaten aus mehreren Quellen automatisch und in Echtzeit implementiert. Dies reduziert die Notwendigkeit der manuellen Datenerfassung und -eingabe (was das Fehlerrisiko erhöht) und stellt gleichzeitig sicher, dass die Endnutzer Zugang zu den aktuellsten und genauesten Informationen haben.
KI kann nicht nur Erfassungsaufgaben schneller durchführen, sondern auch die Genauigkeit und Konsistenz von Produktdaten verbessern. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens kann KI Fehler in Produktdaten - z. B. falsche Produktnamen, Beschreibungen oder Preise - in Echtzeit erkennen und korrigieren. KI kann auch zur automatischen Generierung von Produktinhalten durch die Verwendung von Schlüsselwörtern und die Auswahl des Tonfalls eingesetzt werden. Diese Funktionen können auch dabei helfen, systemweite Datenänderungen zu implementieren, z. B. eine neue Verpackungsgröße oder Änderungen am Etikettentext eines Produkts, um eine konsistente Verwendung dieser Informationen zu gewährleisten. Diese zusätzlichen Funktionen bieten erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen bei systemweiten Datenaktualisierungen und verbessern die Gesamteffizienz von Unternehmen.
Best Practices for Successfully Implementing AI in PIM Systems
When it comes to implementing AI in PIM systems, here are six best practices that businesses should consider:
- Klare Ziele und Vorgaben definieren: Vor der Implementierung von KI in PIM-Systemen sollten Unternehmen klare Ziele definieren, die sich an ihrer allgemeinen Geschäftsstrategie orientieren: Was ist das spezifische Problem (oder die Probleme), die gelöst werden müssen? Welche Datensätze werden genutzt, und in welchen Systemen? Welche Ergebnisse werden benötigt? Klare und definierte Grenzen helfen sicherzustellen, dass die KI-Implementierung spezifische geschäftliche Herausforderungen angeht und messbare Ergebnisse liefert.
- Starten Sie mit einem Pilotprojekt: Anstatt KI in PIM-Systemen in der gesamten Organisation zu implementieren, sollten Unternehmen mit einem Pilotprojekt beginnen, um die Technologie zu testen und ihre Wirksamkeit zu bewerten. Dies kann helfen, mögliche Probleme oder Herausforderungen frühzeitig zu erkennen und den Implementierungsansatz zu verfeinern.
- Ensure data quality: This cannot be overstated! AI algorithms rely heavily on data, so it’s essential to ensure that the data being fed into the PIM is of the highest quality. Businesses should clean and standardize their data before implementing AI, and continually monitor data quality to ensure accurate and reliable results. Even if the goal of the AI project is to improve data quality, there need to be rules and references for the AI to determine the best outcome.
- Schlüsselakteure einbeziehen: Bei der Implementierung von KI in PIM-Systemen sollten die wichtigsten Interessengruppen im gesamten Unternehmen einbezogen werden, darunter IT-, Marketing-, Vertriebs- und Betriebsteams. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass die Implementierung den Bedürfnissen aller Beteiligten entspricht und dass sich alle an den Zielen und Vorgaben orientieren.
- Investitionen in Schulung und Ausbildung: Die Implementierung von KI in PIM-Systemen erfordert qualifizierte Arbeitskräfte, die wissen, wie man mit der Technologie arbeitet. Unternehmen sollten in die Aus- und Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren, um sicherzustellen, dass sie über die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse für die Arbeit mit KI-Werkzeugen und -Technologien verfügen.
- Kontinuierliche Überwachung und Bewertung der Ergebnisse: Die Implementierung von KI in PIM-Systeme ist ein fortlaufender Prozess, und Unternehmen sollten die Ergebnisse kontinuierlich überwachen und bewerten, um sicherzustellen, dass die Implementierung die gewünschten Ergebnisse liefert. Auf diese Weise lassen sich Probleme oder verbesserungswürdige Bereiche ermitteln und der Implementierungsansatz im Laufe der Zeit verfeinern.
Wenn Unternehmen diese bewährten Praktiken befolgen, können sie KI erfolgreich in PIM-Systeme implementieren und die Vorteile einer verbesserten Datenqualität, einer verbesserten Benutzerfreundlichkeit und einer höheren Effizienz nutzen.
Wie Syndigo heute KI einsetzt
Syndigo nutzt KI-Technologiepartner wie Cloudinary, Azure Cognitive AI Services und AX Semantics, um seine PIM- und DAM-Angebote zu verbessern.
Syndigo hat die Digital Asset Management (DAM)-Lösung von Cloudinary integriert, die KI-gestützte Bildanreicherungsfunktionen enthält. Damit kann Syndigo Produktbilder automatisch verbessern und optimieren, um sie für Kunden optisch ansprechender und attraktiver zu machen. Durch die Nutzung der DAM- und KI-Funktionen von Cloudinary ist Syndigo in der Lage, eine effektivere und effizientere Lösung für die Verwaltung und Verbesserung von Produktbildern zu bieten, die seinen Kunden letztendlich hilft, ihre Online-Verkäufe und ihr Engagement zu verbessern.
Syndigo nutzt KI und generative KI für diese wichtigen Inhaltsaktivitäten:
- Image enrichment for eCommerce
- Closed-caption transcription
- Content enrichment for compliance and conversion
- Real-time product description enhancement
- Content translation at scale
Syndigo nutzt die Azure Cognitive Open AI-Services, um die Qualität seiner Produktinhalte zu verbessern, indem es erweiterte Funktionen wie Inhaltsanreicherung, Stimmungsanalyse und Inhaltsmoderation einsetzt. Durch die Nutzung dieser Funktionen erweitert Syndigo seine Produktinhalte um relevante Erkenntnisse, analysiert die Kundenstimmung und stellt die Einhaltung von Branchenstandards und -vorschriften sicher. Durch den Einsatz dieser fortschrittlichen Funktionen liefert Syndigo hochwertige Produktinhalte, die Einzelhändlern und Herstellern helfen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und den Umsatz zu steigern.
Die Partnerschaft von Syndigo mit AX Semantics ermöglicht es Kunden, komplexe mehrsprachige Herausforderungen zu lösen, die sich auf Produktinformationen auswirken, indem sie Content-Teams eine automatisierte Möglichkeit bieten, Produktinhalte zu erstellen und zu pflegen und diese dann automatisch zu aktualisieren, so dass Inhalte für jedes Produkt in jeder Sprache generiert werden, während die Qualität dieser Produktbeschreibungen erhalten bleibt, ohne dass eine menschliche Bearbeitung erforderlich ist.
KI heute und in Zukunft nutzen
Obwohl das öffentliche Bewusstsein für KI in letzter Zeit stark gestiegen ist, nutzt Syndigo bereits seit vielen Jahren KI-Funktionen, um die Art und Weise, wie Unternehmen PIM verwalten, zu verändern, mühsame Aufgaben zu automatisieren und den Schwerpunkt auf die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit zu legen. Durch die Implementierung von KI in PIM- und MDM-Lösungen hilft Syndigo Unternehmen, ihre Effizienz und Produktivität zu steigern, die Kundenerfahrung zu optimieren und eine bessere Data Governance und Compliance zu erreichen. Syndigo ist bestrebt, bewährte Praktiken zu implementieren und aus erfolgreichen Implementierungen zu lernen, um diese Vorteile zu erzielen und Unternehmen zu befähigen, ihr PIM mit KI zu verbessern.
