Home Depot, Malzeme Listesi Oluşturucu Yapay Zekasını Başlatıyor: Proje Planlaması ve E-Ticarette Devrim

Material List Builder Yapay Zeka Lansmanı

Home Depot, profesyonel yenileme uzmanları, tadilatçılar, inşaatçılar ve özel meslek sahiplerinin dakikalar içinde eksiksiz proje malzeme listeleri oluşturmalarını sağlayan, Project Planning platformuna entegre edilmiş yeni bir araç olan Material List Builder Yapay Zeka'yı tanıttı.[2][3] 26 Ocak 2026'da duyurulan yapay zeka, banyo tadilatları, mutfak yenilemeleri veya güverte kurulumları gibi yaygın işler için doğal dil açıklamalarından, sesli komutlardan, elektronik tablolar veya e-postalar gibi yapıştırılan belgelerden veya başlangıç şablonlarından proje amacını yorumlar.[2][4][8] Kullanıcılar, kabul edilmeden önce düzenleyebilecekleri proje aşamalarına göre düzenlenmiş bir taslak liste alır; kabul edilen listeler daha sonra tek bir tedarikçi aracılığıyla ürün önerileri, tercih edilen fiyatlandırma, stok durumu ve doğrudan sipariş seçenekleriyle doldurulur.[3][4] Kaydedilmiş listeler, tekrar eden işler için hızlı yeniden kullanım sağlar ve sıfırdan başlama ihtiyacını ortadan kaldırır.[2]

Bu, temel bir sorun olan manuel malzeme listesi oluşturmayı ele almaktadır; bu, geleneksel olarak saatlerce SKU kodları aramak, fiyatları karşılaştırmak ve stokları çapraz referans vermekle sonuçlanır, bu da genellikle hatalara ve gecikmelere yol açar.[1][4] Bu aracı, şantiyelerdeki ses-metne dönüştürme girdilerinden veya metin yüklemelerinden otomatikleştirerek, araç hazırlık süresini önemli ölçüde kısaltır; bunu Home Depot'un Pro operasyonlarından sorumlu genel başkan yardımcısı belirtmiştir.[4]

E-Ticaret Ürün Feed'leri İçin Etkileri

E-ticarette, Material List Builder Yapay Zeka, gerçek zamanlı stok ve fiyatlandırma verileriyle bağlantılı, dinamik olarak birleştirilmiş, aşamaya özgü malzeme önerileri oluşturarak ürün feed'lerini yükseltir.[3] Geleneksel feed'ler statik kataloglar sunar, ancak bu yapay zeka, proje ihtiyaçlarını tam olarak karşılamak için geniş SKU kitaplıklarından yararlanarak, manuel feed kürasyonunu azaltır ve önceden tanımlanmış çeşitler olmadan hiper-kişiselleştirilmiş paketler sunar. Bu, feed'leri pasif listelerden proaktif, niyet odaklı çıktılara kaydırarak, yüksekhacimli B2B alıcıları (yükleniciler gibi) için tedariki kolaylaştırır. Bu bağlamda, iyi yapılandırılmış bir ürün feed'i - NotPIM'nin avantajlarını göz önünde bulundurun.

Katalog Standartlarını Geliştirmek

Katalog standartları, yapay zekanın yapılandırılmamış girdileri (ses, metin veya belgeler) yorumlama ve bunları SKU'lar ve kategoriler gibi standartlaştırılmış ürün özelliklerine eşleme yeteneğinden yararlanır.[1][8] Katı hiyerarşiler yerine, araç proje aşamalarına göre düzenlenmiş, düzenlenebilir taslaklar üreterek dinamik standardizasyonu uygular ve kataloglarda semantik eşleme için endüstri ölçütlerini potansiyel olarak yükseltir. Bu, doğal dilin eski katalog verilerindeki boşlukları doldurduğu, platformlar arası birlikte çalışabilirliği artıran, yapay zeka destekli ontoloji katmanlarının daha geniş çapta benimsenmesini etkileyebilir. Çevrimiçi mağazalar için doğru veri entegrasyonunu sağlamak çok önemlidir ve bu genellikle bir zorluktur. Daha fazlasını Veri Entegrasyon Zorlukları: Çevrimiçi Mağazanızın Önünü Kesen Nedir? - NotPIM adresinden öğrenin.

Kart Kalitesini ve Tamamlanmasını Artırmak

Yapay zeka tarafından oluşturulan listeler, ürün kartlarını bağlamsal tamlıkla doldurur: yalnızca tek tek öğeler değil, aynı zamanda fiyatlandırma, stok durumu ve yeniden sipariş geçmişi içeren aşamalı gruplamalar.[2][3] Bu, temel özelliklerin ötesinde kart zenginliğini artırarak, eksik satın alımları veya iadeleri en aza indirmek için proje alakasını yerleştirir. İçerik altyapısı için, kartların izole edilmiş özelliklerden ziyade gerçek dünya faydasını yansıttığından emin olarak otomasyonu zenginleştirir; bu da envanter görünürlüğünü alıcı niyetiyle uyumlu hale getirerek dönüşümü artırır. Etkili ürün sayfaları oluşturmayı blog yazımızdan öğrenin: Bir Ürün Sayfası Oluşturma: Rutin Gereklilikten Akıllı Otomasyona - NotPIM.

Çeşit Optimizasyon Hızını Artırmak

Yapay zeka manuel derlemeyi atlayarak, proje açıklamalarını saatler yerine dakikalar içinde siparişe hazır listelere dönüştürdüğü için çeşit dağıtım hızı artar.[1][4][7] Hızlı tempolu e-ticarette bu, karmaşık paketler için pazara sunma süresini kısaltır; bu, mevsimsel veya acil işler için hayati öneme sahiptir. Yükleniciler mağaza ziyaretlerinden veya hatalardan kaçınır, bu da platformların talep üzerine sanal çeşitler dağıtmasını sağlayarak, tedarik zinciri yanıt verme hızını yeniden tanımlar. Ürün feedi - NotPIM'nin değeri, hızlı hareket eden ürünlerin dağıtımı ile daha da görülmektedir.

İçerik İş Akışlarında Kodsuz Yapay Zeka Entegrasyonu

Araç, kullanıcıların kodlama yapmadan ses yoluyla veya yapıştırarak girdi sağladığı ve düzenlenebilir listeler ve öneriler gibi yapılandırılmış çıktılar ürettiği, içerik süreçleri için kodsuz yapay zekayı örneklendirir.[2][8] Bu, yapay zekayı feed oluşturma ve katalog bakımı için mevcut içerik sistemlerinin üzerine yerleştirerek, e-ticaret arka uçlarında gelişmiş otomasyonu demokratikleştirir. Profesyoneller şantiyede eller serbest bir verimlilik elde eder, bu da değişen proje ölçeklerini ele alan profesyoneller için ölçeklenebilir, iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre olan, erişilebilir yapay zekaya doğru bir değişimin sinyalini verir.[3][6]

PRNewswire
Distribution Strategy Group

E-ticaret gelişmeye devam ettikçe, Home Depot'un Material List Builder Yapay Zeka gibi araçlar, daha akıllı ürün verisi yönetimine doğru bir kaymanın sinyalini veriyor. Bu eğilim, katalog zenginleştirme ve dinamik paketlemenin karmaşıklığını yönetmek için gerekli olan sağlam Ürün feed'i - NotPIM sistemlerinin önemini vurgulamaktadır. Ayrıca, kodsuz entegrasyonlara yapılan vurgu, NotPIM'in, her büyüklükteki işletmenin bu gelişmelere hızla uyum sağlayabilmesini sağlayarak, erişilebilir ve otomatik veri çözümleriyle kullanıcıları güçlendirme konusundaki temel odağıyla uyumludur. Veri kalitesine ve esnekliğe odaklanarak, e-ticaret işletmeleri pazarın değişen dinamiklerine daha iyi konumlandırılmaktadır.

Sonraki

E-Ticarette Yapay Zeka: Tüketici Talebi, Perakendecilerin Hazırlığı ve Alışverişin Geleceği

Önceki