Rus Parlamentosu, Yüksek Şeker ve Yağ İçeren Ürünler İçin Ambalaj Önü Uyarıları Öneriyor
Devlet Duması Başkan Yardımcısı Boris Chernyshov, Sanayi ve Ticaret Bakanlığı ve Rospotrebnadzor'a, şeker, tuz, doymuş yağlar ve benzeri maddelerde eşikleri aşan gıdaların ambalajlarının ön yüzüne uyarı etiketleri yerleştirilmesi çağrısında bulunan resmi bir başvuru sundu. Öneri, bilimsel temelli sağlıklı beslenme standartları kullanılarak tanımlanacak kesin ifadeler, ürün kategorileri ve limitlerle birlikte "Tavsiye edilen alım miktarı günde X gramdan fazla olmamalıdır" gibi mesajları belirtiyor. Destekçiler, bunun tüketicilerin bilinçli seçimler yapmasını ve diyetle ilgili sağlık risklerini azaltmasını sağlayacağını savunuyor.
Bu girişim, Rusya'daki devam eden düzenleyici ivmeyle örtüşüyor. Rospotrebnadzor, tuz, şeker, trans yağlar ve yağ asitleri için kırmızı, sarı ve yeşil renkler kullanan gönüllü bir trafik ışığı etiketlemesi taslağı hazırladı ve yeni bir mevzuat gerekmeksizin yaz aylarında kullanıma sunulabilir. Üreticiler, ürün kategorisi başına günlük normları hesaplayacak ve bu grafiklere ambalajın %30'una kadarını ayıracak. Mart 2025'ten itibaren cips, kraker ve atıştırmalıklarda zorunlu QR kodları gibi son dijital etiketleme genişlemeleri, bunu Honest Sign sistemi aracılığıyla ayrıntılı beslenme verilerine bağlanarak tamamlıyor.
E-Ticaret Ürün Beslemeleri ve Katalog Standartları İçin Çıkarımlar
Rusya'daki e-ticaret platformları, bu ambalaj önü uyarılarını ürün beslemelerine entegre etmeli ve listeler genelinde beslenme açıklamalarını standartlaştırmalıdır. Mevcut beslemeler genellikle temel içerikleri tedarikçi verilerinden çeker, ancak uyarı etiketleri, resmi normlara karşı gerçek zamanlı eşik kontrolleri gerektirir ve katalog standartlarını gönüllü GDA beyanlarının ötesine taşır. Platformlar, trafik ışığı sistemlerinin renk kodlu simgeler gerektirdiği gibi, günlük alım limitleri gibi ifadeleri belirgin bir şekilde ayrıştırmalı ve görüntülemeli, besleme yapılarında herhangi bir aksama olmadan uyumluluğu sağlamalıdır.
Bu değişim, kataloglamada yeknesaklık sağlar: şeker, tuz veya yağ limitlerini aşan ürünler zorunlu bayraklar alır, bu da yüksek riskli öğelerin arama sonuçlarında veya önerilerde görünme şeklindeki değişkenliği azaltır. Örneğin, Rospotrebnadzor'un yönergeleri kategori başına hesaplamaları özetlemekte ve satıcıları normlar geliştikçe meta verileri dinamik olarak güncellemeye zorlamaktadır.
Ürün Kartı Kalitesini ve Ürün Yelpazesi Hızını Artırmak
Ürün kartları, "meyve suyu konsantresi" veya "kısmen hidrojene yağlar" gibi isimler altında sıklıkla gizlenen, açıklanmamış serbest şekerler veya trans yağlar gibi, mevcut etiketlemedeki boşlukları dolduran uyarılarla birlikte, daha yüksek tamamlanma talepleriyle karşı karşıyadır. E-ticaret operatörleri, şeffaflığı artırarak ve sağlık bilincine sahip filtreler için filtreleme seçeneklerini iyileştirerek, kartları ayrıştırılmış uyarı verileriyle zenginleştirmelidir. Eksik kartlar listeden çıkarma veya cezalar riski taşır ve süt ürünlerinden elde edilen doymuş yağlar ve eklenen kaynaklar hakkında bağlam dahil olmak üzere daha kapsamlı beslenme analizlerini teşvik eder.
Şili'de olduğu gibi, siyah sekizgenlerden kaçınmak için uyarı etiketlerinin şeker ve tuz indirimlerini teşvik ettiği 2016'dan beri görüldüğü gibi, ürün yelpazesi lansmanı baskı altında hızlanıyor. Rusya'da bu, uyumlu varyantlar için listelemeleri hızlandırabilirken, uyumsuz olanları işaretleyerek envanter devrini kolaylaştırabilir. Burada kodsuz araçlar, platformların besleme girdilerine bağlı basit kural tabanlı şablonlar aracılığıyla uyarı katmanlarını otomatik olarak oluşturmasını sağlayarak ivme kazanıyor.
Uyum İçin İçerik Otomasyonunda Kodsuz ve Yapay Zeka
Kodsuz platformlar, etiket entegrasyonu için sürükle ve bırak modülleri sunarak uyarlamayı basitleştirir; Rospotrebnadzor norm tablolarını yükleyerek, özel kodlama yapmadan beslemelerdeki ürünleri otomatik olarak işaretler. Bu, orta seviyedeki satıcılar için engelleri azaltır ve binlerce SKU'da eşik doğrulamalarını otomatikleştirir.
Yapay zeka, gelişmiş ayrıştırma için devreye giriyor: makine öğrenimi modelleri, içerikleri gelişen standartlara göre sınıflandırır, bileşimlerden uyarıları tahmin eder ve uyumlu kart metinleri oluşturur. QR bağlantılı veriler gibi dijital etiketleme bağlantıları için yapay zeka, Honest Sign bilgilerini kartlarda toplar, küresel emsallere göre yeniden düzenleme ihtiyaçlarını tahmin eder. Just Food.
Rusya'nın e-ticaret ekosisteminde bu değişiklikler, beslenme uyarılarını bir uyum hızlandırıcı olarak konumlandırıyor, ham beslemelerden tüketime hazır görüntülere kadar içerik altyapısını geliştiriyor ve dijital izleme yetkileriyle uyumlu hale getiriyor. Retailer.ru.
E-ticaret açısından, bu düzenleyici değişiklikler, sağlam ürün verisi yönetimi ihtiyacının giderek arttığını vurgulamaktadır. Beslenme etiketlemesi vurgusu ve bunun getirdiği karmaşıklıklar, işletmelerin katalog zenginleştirme ve veri doğrulama için verimli yöntemler benimsemesini gerektirecektir. Bu, kaçınılmaz olarak ürün bilgileri taleplerini artıracak ve ürün verisi standardizasyonu ve otomasyonuna yönelik verimli yaklaşımları perakendeciler için kritik hale getirecektir. Sonuç olarak, değişen uyum standartlarını karşılamak için ürün beslemelerini hızla uyarlama yeteneği önemli bir rekabet avantajı haline gelecektir.