Die Verwendung von künstlicher Intelligenz vereinfacht schon jetzt viele Bereiche innerhalb eines Unternehmens. Da ist es keine Überraschung, dass diese Technologie auch beim Product Information Management (PIM) Prozesse erleichtert. Ein PIM-System konsolidiert bereits Produktdaten und Informationen, reichert sie an und gibt sie an die verschiedenen Vertriebskanäle aus. Um diesen Ablauf noch zu vereinfachen, kann ein KI-Modell verwendet werden. Wie man künstliche Intelligenz in Online-Shops genau einsetzen kann, um den Arbeitsalltag zu erleichtern, erfährst Du in unserem Whitepaper.
Warum brauche ich ein PIM-System?
Das Kauferlebnis steht im Mittelpunkt eines jeden Online-Shops. Die Designelemente sind darauf ausgelegt, dass sie die Website-Besucher:innen ansprechen. Der Checkout ist optimiert, sodass der Kaufabschluss so unkompliziert und schnell wie möglich vollzogen werden kann. Auch die Produktbeschreibungen werden mit Blick auf die Kund:innen konzipiert. Diese nutzen die kurzen Zusammenfassungen der Artikel, um sich ein Bild davon zu machen. Brauche ich dieses Produkt? Aus welchem Material besteht es? Welche Details verstecken sich hinter den oftmals kleinen Bildern? Es ist deshalb besonders wichtig, vielseitige und akkurate Informationen zu der beworbenen Ware bereit zu stellen. Je detailreicher, desto besser.
Hier kommen PIM-Systeme ins Spiel. Die Abkürzung PIM steht für Product Information Management. Dieses Management umfasst die Verwaltung aller Produktdaten des Unternehmens. Ein PIM-System bildet auch die Schnittstelle zu anderen Systemen, die mit Produktdaten arbeiten, wie einem DAM. Die Hauptaufgabe eines PIM-Systems ist die Verwaltung dieser Informationen und die Ausgabe an die verschiedenen Vertriebskanäle. Dafür übernimmt ein PIM-System sowohl die Pflege der Daten, als auch die Sicherung und Steigerung der Qualität, das Übersetzungsmanagement und die Steuerung der Ausgabe. Außerdem kann das System dank Feedback-Schleife Echtzeit-Auskünfte über die Performance der einzelnen Produkte liefern, was wiederum dem Marketing Team Einblicke in Trends gibt.
Schlechte Produktbeschreibungen sind Knockout-Kriterium
Im Hinblick darauf, dass viele Kund:innen Produktinformationen zu Rate ziehen bevor sie eine Kaufentscheidung fällen, ist die Relevanz dieser ersichtlich. Wenn die Beschreibung qualitativ hochwertig ist und den potentiellen Käufer:innen die gewünschten Details liefert, kann dies zu einer Umsatzsteigerung führen. Im Gegensatz dazu kann aber eine schlechte Darstellung auch den gegenteiligen Effekt haben. Wenn die Beschreibung nicht zum Produkt passt, oder sogar Falschaussagen darüber tätigt, kann das einen Vertrauensschwund, den einmaligen Kaufabbruch oder auch den gänzlichen Verlust dieses Kunden oder dieser Kundin bewirken. Der Stellenwert von Produktinformationen ist daher nicht zu unterschätzen.
Einsatzgebiete künstlicher Intelligenz in Online-Shops
Das Problem eines gut gepflegten PIM-Systems ist der Aufwand, der hinter qualitativ hochwertigem Content steht. Unternehmen wissen wie wichtig die Produktbeschreibungen sind, um Kund:innen vom Kauf zu überzeugen und diese auch nach dem Kauf zum Online-Shop zurück zu bringen. Doch gute Produktinformationen müssen erstellt werden, und das für jeden einzelnen Artikel, der verkauft werden soll. Hier kann KI Unternehmen unterstützen und diese langwierige Aufgabe übernehmen.
Produktbeschreibung erstellen mit KI
Dass KI bereits Bilder erstellen kann, ist bekannt. Sie kann jedoch weitaus mehr. Bei bereits vorhandenen Fotos können einzelne Attribute erkannt und als Metabeschreibung verschriftlicht werden. Die Eigenschaften, die erkannt werden können, reichen von Primärfarben über gegebenenfalls Textstellen innerhalb des Bildes bis hin zum Material der präsentierten Produkte, falls die Bildqualität dies erlaubt. Für einen Online-Shop, der Kleidung verkauft, können auch die Schnitte der Artikel erkannt werden. Die erhobenen Daten sind dann die Grundlage der Produktbeschreibung, die je nach Stil des Unternehmens noch sprachlich angepasst werden können.
Die Technologie, die hinter dieser Bilderkennung steckt, heißt Computer Vision. Und wie bei allen KI-Modellen liegt die Krux im Training. Je mehr Produktbilder dem System zugeführt werden, desto detailreicher und präziser kann die KI die Metabeschreibungen erstellen. Deswegen ist es zu Beginn vor allem wichtig, die Vorschläge zu überprüfen und gegebenenfalls zu überarbeiten. Außerdem kann sich die KI so auch an die Tonalität des Unternehmens anpassen und direkt einsetzbare, komplett ausformulierte Produktbeschreibungen erstellen.
Product Information Management: 22 PIM-Systeme im Vergleich
Wer Waren verkauft, beschränkt sich meist nicht auf einen Kanal. Ob über den Webshop, über Social Media oder über das Ladengeschäft – Product Information Management Systeme helfen dabei, die notwendigen Produktdaten zentral an einem Ort zu verwalten und für die jeweiligen Kanäle passend auszuspielen. Wir haben 22 PIM-Systeme und ihre Funktionen gegenübergestellt. Eine Summary (24-seitiges PDF) unseres Marktüberblick kannst Du hier herunterladen.Vorhandene Produktinformationen überarbeiten
Wenn ein Unternehmen expandiert und neue Verkaufsstandorte erschließt, geht dies einher mit der Internationalisierung der Website. Um dieses Projekt umzusetzen, müssen auch alle Produktbeschreibungen übersetzt werden. Hier bieten KI-Modelle ebenfalls Unterstützung. Sie können nicht nur einfache Wort-für-Wort Übersetzungen durchführen, sondern haben sich mittlerweile so weit entwickelt, dass sie auf kulturelle Unterschiede eingehen und die Texte in dieser Hinsicht anpassen können.
Zusätzlich zum Bearbeiten von vorhandenen Produktinformationen kann man auch Texte von Grund auf erstellen lassen. Die Text Automation ist als eines der ersten Features der KI-Technologie bereits seit einigen Jahren bekannt und findet vielseitige Verwendung. Im PIM-System kann die KI Texte anhand von Templates erstellen. Da Produktbeschreibungen oftmals demselben Schema folgen, ist es einfach diesen Schritt zu automatisieren.
Personalisierung der Produktbeschreibungen
Der nächste Schritt der Produktbeschreibungen ist die Personalisierung auf einzelne Personen. KI-Modelle entwickeln sich so rasant weiter, dass das simple Erstellen oder Übersetzen von Texten mittlerweile zum Grundrepertoire gehört. Die Weiterentwicklung davon ist das Anpassen dieser auf das Individuum. Genauso wie Menschen auf verschiedene Designelemente unterschiedlich reagieren, sind ihnen bei der Beschreibung der Artikel ebenfalls unterschiedliche Aspekte wichtig. Darauf kann die KI eingehen. Anhand der Analyse von Kundendaten und den Browserverläufen kann die Technologie die Produktinformationen individualisieren und den ‚idealen‘ Text für eine Userin oder einen User präsentieren.
Die Analyse von Kundendaten kann auch dazu genutzt werden, die Kund:innen besser zu verstehen, Muster und Trends aus ihrem Verhalten abzuleiten und ihnen dadurch interessantere Beiträge zukommen zu lassen. Wie maschinelles Lernen die Kundenanalyse noch weiter optimiert, haben wir in diesem Beitrag zusammengefasst.
PIM und KI: Das Dream-Team
Bei jedem Aspekt der künstlichen Intelligenz gilt: Lieber beschäftigt man sich früher mit den Einsatzmöglichkeiten und probiert sich daran etwas aus, als dass man den Anschluss verpasst und im Wettbewerb zurückbleibt. Und im Bereich der Produktinformationen bietet KI vielfältige Benefits. Sie kann die Textproduktion beschleunigen und vereinfachen. Sie kann vorhandene Texte übersetzen, den Content für die Kund:innen personalisieren und auch Prognosen erstellen. Dadurch kann sich die Conversion Rate und im gleichen Zug auch der Umsatz eines Unternehmens steigern. Es lohnt sich also, sich in die Funktionen, die KI auch für die bereits bestehende Business-Software bietet, einzuarbeiten – selbst wenn das Thema zu Beginn vielleicht abstrakt oder abschreckend wirkt. Aktuell stehen die meisten von uns noch ganz am Anfang, die beste Zeit einzusteigen, ist also jetzt. Und mit dem Einsatz der KI im PIM-System bleibt wertvolle Zeit für andere Aufgaben, denen sich die menschlichen Mitarbeiter:innen dann widmen können.
No Comment