Het verkennen van de AI-relaisfase van AI-toepassingen in PIM

In een reeks artikelen onderzoeken we hoe de processen en technologieën die in PIM worden gebruikt, zullen veranderen door (generatieve) AI. In het kader van PIM hebben we drie belangrijke fasen van AI-toepassing vastgesteld en in dit artikel gaan we dieper in op de eerste van die fasen.

AI-tools worden “on the side” uitgevoerd in de AI Relay Phase als onafhankelijke tools in de huidige workflows. Door gebruik te maken van ChatGPT kan een copywriter essentiële samenvattingen van producten of diepgaande artikelen maken. Een perfect gepersonaliseerde e-mail voor een lead kan ook worden gemaakt door ChatGPT te gebruiken door een vertegenwoordiger van Sales Development.

AI in Product Data Workflows

In dit artikel richten we ons op het Product Information Management proces en hoe AI drie kritieke systemen in de Product Data Workflow zal beïnvloeden:

• De ERP
• De PIM
• Het e-commerce systeem

We zullen elke toepassing in detail bekijken, te beginnen met het systeem waar de meeste producten worden gemaakt: het ERP-systeem.

ERP-systemen (Enterprise Resource Planning)

ERP-systemen (Enterprise Resource Planning) vormen de ruggengraat van moderne bedrijfsactiviteiten. Ze verenigen verschillende processen om workflows te moderniseren, de productiviteit te verhogen en de nauwkeurigheid van gegevens te garanderen. ERP-systemen zijn cruciaal in productbeheer bij het afhandelen van diverse aspecten, van voorraadbeheer tot het volgen van projecten. Laten we eens kijken naar twee belangrijke toepassingen van Generative AI binnen ERP-systemen die een revolutie teweegbrengen in het opstellen van productspecificaties en interne communicatie.

Opstellen van productspecificaties:Productspecificaties zijn vaak complex en vereisen hoge precisie. Dit kan tijdrovend en vatbaar voor menselijke fouten zijn als het handmatig wordt gedaan. Met Generative AI kun je de technische parameters van een product invoeren en het kan een concept specificatiedocument genereren. Als u bijvoorbeeld een nieuwe lijn computermonitoren produceert, kunt u informatie invoeren zoals schermgrootte, resolutie, vernieuwingsfrequentie, aansluitopties, enzovoort, en GPT-4 kan een goed gestructureerde en eenvoudig te begrijpen ontwerpspecificatie genereren. Je moet dit ontwerp nog steeds bekijken en aanpassen, maar het bespaart veel tijd en vermindert fouten in het ontwerpproces.

Interne communicatie creëren:ERP-systemen bevatten vaak modules voor projectbeheer en interne communicatie. Generatieve AI kan regelmatige projectupdates of teamcommunicatie opstellen op basis van de gegevens in deze modules. Als je team bijvoorbeeld werkt aan de implementatie van een nieuwe productlijn, kan GPT-4 een wekelijkse projectupdate genereren met een samenvatting van het werk dat in de week is voltooid, de taken voor de volgende week en eventuele uitdagingen of blokkades. Een projectmanager moet dit beoordelen en aanpassen voordat het wordt verzonden.

PIM-systemen (productinformatiebeheer)

Product Information Management (PIM)-systemen zijn vitale kernen die de organisatie, verrijking en distributie van productgegevens in het productmanagementlandschap coördineren. PIM-systemen zijn geëvolueerd om een informatiestroom mogelijk te maken die attributen, specificaties en beschrijvingen overbrugt, wat allemaal essentieel is om klanten aan te trekken en de verkoop te stimuleren. In dit gedeelte wordt het transformatieve potentieel van AI binnen PIM-systemen onderzocht, waarbij de nadruk ligt op attribuutmapping en gegevensverrijking als belangrijkste voorbeelden van hoe AI productbeheerworkflows verbetert.

Attribuut in kaart brengen:AI kan de structuur en vereiste kenmerken van verschillende marktplaatsen of kanalen leren kennen en begrijpen en vervolgens helpen om jouw productkenmerken aan deze vereisten aan te passen. Dit vermindert de complexiteit en moeite van het onderhouden van aparte toewijzingen voor elk kanaal. GPT-4 kan bijvoorbeeld leren dat je ‘Kleur’-attribuut moet worden toegewezen aan ‘Productkleur’ voor Amazon en dat voor Shopify als een ‘Variantkleur’.

Gegevensverrijking:AI kan je productbeschrijvingen verbeteren op basis van kenmerken die zijn opgeslagen in de PIM. Het kan extra tekst of metagegevens genereren die je product helpen opvallen, helpen bij zoekmachineoptimalisatie en de winkelervaring verbeteren. Als er bijvoorbeeld een lijst met technische specificaties voor een laptop wordt gegeven, kan de AI tekst genereren die uitlegt wat deze specificaties betekenen voor een niet-technische klant.

Platformen voor e-commerce

E-commerce platforms, de bruisende digitale marktplaatsen van onze tijd, dienen als de grenzen waar producten en klanten elkaar virtueel ontmoeten. Deze platforms maken gebruik van een immens potentieel om klantervaringen vorm te geven en de verkoop te stimuleren, waarbij ze sterk vertrouwen op de precisie en aantrekkingskracht van productgegevens. Met de mix van generatieve AI worden e-commerceplatforms gecontroleerd om hun huidige mogelijkheden te overtreffen, door automatisering, intelligentie en verbeterde betrokkenheid te introduceren. In dit gedeelte wordt de diepgaande impact van Generative AI op e-commerceplatforms onderzocht en wordt onthuld hoe dit een revolutie teweegbrengt in producttagging en klantinteracties.

Product Tag Generatie:Generatieve AI kan je productbeschrijvingen en -attributen analyseren om relevante producttags voor te stellen. Deze tags kunnen de vindbaarheid op uw e-commercesite verbeteren en klanten helpen om te vinden wat ze zoeken. Bijvoorbeeld, voor een ‘rode, vintage, houten stoel’ zou de AI tags kunnen suggereren als ‘vintage’, ‘houten’, ‘rood’ en ‘stoel’.

Geautomatiseerde antwoorden op productvragen:Generatieve AI kan veelvoorkomende vragen van klanten over je producten afhandelen, zodat je klantenserviceteam zich met complexere problemen kan bezighouden. Als een klant bijvoorbeeld vraagt: “Heeft deze telefoon draadloos opladen?”, kan de AI de productkenmerken analyseren om een relevant antwoord te geven.

Vergeet niet dat tijdens de “AI Relay”-fase de resultaten van de AI handmatig moeten worden overgebracht naar het relevante systeem, wat kan leiden tot fouten of inconsistenties. Maar zelfs in deze fase kan generatieve AI aanzienlijke tijd en moeite besparen bij het beheren van complexe productgegevens in je ERP-, PIM- en e-commercesystemen. Naarmate de integratie in latere fasen verbetert, worden de voordelen nog opmerkelijker.

Al met al hebben we genoten van het proces om het potentieel van AI in Product Data Workflows te onthullen. We zijn getuige geweest van de transformerende kracht van technologie bij het verbeteren van de efficiëntie en nauwkeurigheid in elke fase van de AI-relayfase en in de spannende fasen die nog komen gaan.