OTTO'nun Yapay Zeka Asistanı Yayını
Almanya'nın en büyük online perakendecisi OTTO, alışveriş rehberliği ve müşteri hizmetleri için doğrudan online mağazasına ve uygulamasına entegre edilmiş yapay zeka asistanlarını kullanıma sundu. 31 Temmuz'dan itibaren bu özellik, otto.de'deki ürün incelemelerinin üzerinde bir sohbet çubuğu olarak görünüyor ve dengeli yanıtlar sağlamak için ürün başlıklarından, açıklamalarından ve en az 50 müşteri incelemesinden elde edilen saniyeler içinde yanıtlar veriyor. İlk olarak, ayakkabı, halı, kahve makineleri ve kanepeler gibi kategorilerde yaklaşık 180.000 ürün için mevcut olan asistan, OTTO'nun sunucularında tüm verileri saklarken, Google Cloud'un PaLM 2 büyük dil modelini Vertex AI aracılığıyla OTTO'nun tescilli verileriyle birleştiriyor.[1]
Bu lansman, OTTO'yu hem masaüstü hem de mobil ortamlarda bu tür bir yapay zekayı yerel olarak test eden ilk Alman online mağazası yapıyor. Günlük sorguları, yazım hatalarını ve öznel inceleme verilerini işliyor ve müşterileri ikiye ayıran kontrollü bir A/B testi uyguluyor: yarısı asistana erişirken, diğer yarısı erişmiyor ve bunun memnuniyet, rehberlik ve iade oranları üzerindeki etkileri ölçülüyor. OTTO'nun Dijital ve Danışmanlık ekibi tarafından geliştirilen bu özellik, inceleme kümeleme, görüntü tanıma ve dolandırıcılığı önleme gibi mevcut yapay zeka kullanımları üzerine inşa edilmiştir.[1]
Ürün Feed'leri ve Katalog Standartları İçin Çıkarımlar
OTTO'nunki gibi yapay zeka asistanları, incelemelerden ve açıklamalarından gelen yapılandırılmamış verileri eyleme geçirilebilir içgörülere sentezleyerek, statik meta verilere olan bağımlılığı azaltarak ürün feed'lerini doğrudan geliştirir. Bu, katalog standartlarını yükseltir, çünkü yanıtlar yüksek inceleme hacmine sahip öğelerden çekilmelidir ve bu da satıcıları görünürlük için inceleme birikimini önceliklendirmeye zorlar. Yapılandırılmış feed'ler, yapay zekanın çeşitli girdileri (başlıklar, teknik özellikler, kullanıcı geri bildirimi) tutarlı, sorguya duyarlı formatlara normalleştirme yeteneğinden yararlanır ve büyük ürün yelpazeleri için veri alımını kolaylaştırır.[1] Eğer ürün feed'leri hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, Ürün feed'i - NotPIM hakkındaki blog yazımıza göz atın.
Uygulamada, bu kurulum minimum kalite eşiklerini zorlar: 50'den fazla incelemesi olmayan ürünler uygunsuz kalır ve daha iyi katalog hijyenini teşvik eder. E-ticaret platformları için bu, feed'lerin yalnızca listelemelerden dinamik, yapay zeka tarafından sorgulanabilir varlıklara dönüştüğü, potansiyel olarak malzeme detayları veya uyum gibi öznitelikleri daha hassas nesiller oluşturmak için kategoriler arasında standartlaştırdığı bir değişime işaret ediyor.[1]
Kart Kalitesini ve Ürün Yelpazesi Hızını Artırmak
Yapay zeka, inceleme duyarlılıklarını açıklamalarla birleştirdiğinden, manuel kürasyon olmadan dayanıklılık veya boyutlandırma gibi gözden kaçan detayları ortaya çıkardığından, kart tamlığı artar. "Bu halı tüy döker mi?" diye sorgulayan müşteriler sentezlenmiş yanıtlar alır, statik kartlardaki boşlukları doldurur ve algılanan doluluğu iyileştirir. Bu kodsuz katman - önceden eğitilmiş LLM'lerden yararlanan - şablonları yeniden tasarlamadan hızlı geliştirmelere izin verir, çünkü OTTO'nun bunu bulut araçları aracılığıyla hızla entegre etmiştir.[1] Harika ürün açıklamaları oluşturma hakkında daha fazla bilgi için, Pahalıya Mal Olmadan Satış Yapan Ürün Açıklamaları Nasıl Oluşturulur - NotPIM makalemizi okuyun.
Ürün yelpazesinin kullanıma sunulma hızı önemli ölçüde hızlanır: İnceleme eşiklerine ulaşıldığında yeni listelemeler görünürlüğü hızlandırır ve mevsimsel veya trend olan ürünler için daha hızlı pazar testine olanak sağlar. Yavaş inceleme birikimi gibi geleneksel engeller maruziyeti geciktirir; yapay zeka bunu öğeleri daha hızlı nitelendirerek hafifletir, yeni katalogları sorguya hazır feed'lere dönüştürür ve pazara sunma süresini haftalardan günlere düşürür.[1][2]
Kodsuz Yapay Zeka ve Konuşmalı Ticaret Entegrasyonu
OTTO'nun asistanının Vertex AI'nin arayüzleri aracılığıyla oluşturulması, dahili veriler üzerinde LLM ince ayarı için ağır özel kodlamayı atlayarak, kodsuz dağıtım burada parlıyor. Bu, orta ölçekli perakendeciler için yapay zekayı demokratikleştiriyor; burada tak ve çalıştır modelleri, betikleştirilmiş botların ötesinde karmaşık sorguları ele alıyor, gerçek zamanlı katalog değişikliklerine yeniden eğitim yapmadan uyum sağlıyor.[1][2] Eğer bir araç arıyorsanız, Feed doğrulayıcı - NotPIM aracımızı kullanmak isteyebilirsiniz.
İçerik altyapısında, belirsiz aramalar, duygusal ipuçları veya terk edilmiş sepetlerden niyeti yorumlayarak, yukarı satış itmeleri için canlı feed verilerini çekerek, konuşmalı ticarete güç veriyor. Bu döngü - sorgudan feed sentezine, yanıta - statik e-ticareti proaktif sistemlere yükseltir, karar verme yorgunluğunu ve terk edilmeyi azaltırken, orantılı içerik işlemleri olmadan B2C ölçeklerinde ölçeklendirir.[2][3] Ürün içeriğimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek için bağlantıyı tıklayın.
Daha Geniş E-Ticaret Değişimleri
Alışveriş altyapısı için, OTTO'nun hamlesi, bilgilendirilmiş sorguların daha iyi eşleşmelerle korelasyonu yaptığı için, ön satın alma açıklığı yoluyla iadeleri azaltmada yapay zekanın rolünün altını çiziyor. Hipotez: yaygın benimseme, zengin, inceleme yoğun katalogları seyrek olanlara göre önceliklendiren, tedarikçi teşviklerini yeniden şekillendiren, yapay zeka hazır feed'lerini standartlaştırabilir. Platformlar, sorgu desenlerinden analitik kazanır, feed'leri açık geri bildirim döngüleri olmadan yinelemeli olarak iyileştirir.[1]
Handelsblatt.
GeekWire.
OTTO örneği, ürün bilgilerinin yapay zeka ile dinamik olarak oluşturulup geliştirildiği, yüksek kaliteli, veri açısından zengin ürün kataloglarının önemini artıran e-ticaretteki önemli bir değişimi vurgulamaktadır. Bu eğilim, perakendeciler üzerinde kapsamlı ve standartlaştırılmış ürün verilerini koruma baskısını artırıyor. NotPIM gibi platformlar için bu, verimli veri yönetimi ve feed optimizasyon yeteneklerinin değerinin altını çiziyor. Kullanıcılarımız, ürün bilgilerinin yalnızca yapay zeka destekli alışveriş deneyimlerinin gelişen taleplerini karşılamakla kalmayıp, aynı zamanda bunların beklentilerini karşıladıklarından emin olmak için veri zenginleştirmeyi kolaylaştırmak üzere NotPIM'den yararlanabilirler.