Im Oktober fand die KI-Konferenz von OMT und contentmanager statt. Auch Marco Jakubowski von apollon war unter den 24 teilnehmenden Experten und erklärte in seinem Vortrag, wie KI in PIM-Systemen Mehrwerte generiert.
Du hast den Vortrag verpasst? Kein Problem! Du kannst ihn auch nachträglich noch anschauen. Fülle das folgende Formular aus, und wir senden Dir das Vortragsvideo „Die Revolution der Product Journey mit Hilfe von KI“ zu.
Was ist die Product Journey und wie beeinflusst sie PIM-Systeme?
Die Product Journey beschreibt den Lebenszyklus eines Produkts, beginnend mit der Produkterstellung bis hin zum Kaufabschluss und darüber hinaus. In diesem Prozess spielt das PIM-System eine zentrale Rolle: Es verwaltet und optimiert die Produktdaten, die in verschiedenen Vertriebskanälen benötigt werden. Ein PIM stellt somit sicher, dass Kund:innen aktuelle und genaue Produktinformationen erhalten, was wiederum die Kaufentscheidung maßgeblich beeinflusst.
KI-Technologien können an verschiedenen Punkten in der Product Journey eingesetzt werden, um Datenqualität, Relevanz und Personalisierung zu verbessern und so die Conversion Rate zu steigern.
Marktüberblick PIM-Systeme
Du suchst noch nach einem passenden PIM-System für Dein Unternehmen? In unserem großen Marktüberblick haben wir 24 Anbieter gegenübergestellt und die Funktionen, Schnittstellen und andere wichtige Aspekte ihrer Lösungen aufgeführt. Eine Summary des Marktüberblicks kannst Du bereits im Beitrag herunterladen.
Potenziale der KI in PIM-Systemen
1. Automatisierte Datenaufbereitung und -optimierung
Eine der größten Herausforderungen im PIM ist die Qualität und Konsistenz der Produktdaten. KI kann bei der automatischen Bereinigung und Anreicherung dieser Daten helfen. Machine-Learning-Algorithmen können z. B. Textfehler in Produktbeschreibungen erkennen, Duplikate eliminieren und Daten auf Basis von Kundenfeedback oder historischen Daten kontinuierlich optimieren. Dies kann eine erhebliche Zeit- und Kostenersparnis bedeuten, da manuelle Eingriffe minimiert werden.
Beispiele für KI-Tools in der Datenaufbereitung:
- NLP (Natural Language Processing) zur Analyse und Optimierung von Produktbeschreibungen
- Bilderkennung zur automatischen Kategorisierung und Zuordnung von Produktbildern
2. Verbesserung der Produktdatenqualität durch automatisierte Übersetzungen und Lokalisierungen
Für Unternehmen, die international agieren, sind lokal angepasste Produktdaten entscheidend. Hier kommen KI-gestützte Übersetzungstools ins Spiel, die es ermöglichen, Produktbeschreibungen schnell und präzise in verschiedene Sprachen zu übersetzen. Auch kulturelle und sprachliche Nuancen können durch maschinelles Lernen berücksichtigt werden, sodass die Produktinformationen optimal auf den jeweiligen Markt zugeschnitten sind.
3. Smarte Produktempfehlungen durch Predictive Analytics
PIM-Systeme, die KI nutzen, können Kundendaten analysieren und daraus smarte Produktempfehlungen generieren. Diese Empfehlungen basieren auf dem Kaufverhalten, den Interessen und Vorlieben der Kunden. Mithilfe von Predictive Analytics lässt sich vorhersagen, welche Produkte für einen bestimmten Kundenkreis besonders relevant sein könnten. Dies optimiert nicht nur die Kundenerfahrung, sondern erhöht auch die Verkaufschancen.
Anwendungsbereiche für Predictive Analytics:
- Upselling und Cross-Selling: Empfehlungen für ergänzende oder höherwertige Produkte
- Personalisierte Produktempfehlungen: Basierend auf der Analyse des individuellen Kaufverhaltens
4. Steigerung der Conversion Rate durch personalisierte Produktinhalte
KI-gestützte PIM-Systeme können Kundensegmente erstellen, um gezielte Inhalte zu generieren, die spezifische Bedürfnisse und Interessen ansprechen. So können z. B. individualisierte Produktbeschreibungen für unterschiedliche Zielgruppen erstellt werden. Durch die Segmentierung und personalisierte Ansprache steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Kund:innen eine Kaufentscheidung treffen.
Tools zur Personalisierung im PIM:
- Recommendation Engines: Erstellung von personalisierten Produktvorschlägen
- KI-basierte Segmentierung: Zielgruppenspezifische Anpassung der Inhalte
5. Schnelle Identifikation von Markttrends und Bedarfsveränderungen
Eine kontinuierliche Marktbeobachtung ist essenziell, um auf neue Trends und Kundenbedarfe schnell reagieren zu können. KI kann riesige Datenmengen aus sozialen Medien, Kundenbewertungen und Verkaufszahlen analysieren und so frühzeitig Hinweise auf neue Markttrends liefern. PIM-Systeme können diese Erkenntnisse nutzen, um ihre Produktinformationen entsprechend anzupassen.
Einsatz von KI zur Trendanalyse:
- Sentimentanalyse: Analyse von Kundenbewertungen zur Verbesserung der Produktstrategie
- Social Listening: Überwachung von Social Media, um auf Trends frühzeitig reagieren zu können
Fazit: In der Zukunft der Product Journey ist KI im PIM
Die Optimierung der Product Journey durch KI im PIM-System ermöglicht es Unternehmen, effizienter und kundenzentrierter zu arbeiten. KI-gestützte Lösungen bieten enormes Potenzial, um Produktdaten zu bereinigen, Trends frühzeitig zu erkennen und eine maßgeschneiderte Customer Journey zu bieten. Auf diese Technologien zu setzen, bedeutet die Produktinformationen genau dort verfügbar zu machen, wo sie den größten Effekt erzielen.
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