Enriquecimiento de datos de productos: Soluciones y técnicas

Los datos incompletos de los proveedores son un reto muy común para la mayoría de los minoristas. El resultado de no disponer de suficiente información de calidad sobre el producto suele ser una descripción genérica del mismo, lo que a su vez provoca una experiencia negativa del cliente y una disminución de las ventas.

Si los datos que proporcionan los proveedores no son suficientes, se hace necesario el enriquecimiento manual de los datos del producto. Llegados a este punto, surgen problemas adicionales, ya que el proceso de enriquecimiento manual de los datos no sólo lleva mucho tiempo, sino que además requiere una estrecha familiaridad con los productos de la que suelen carecer los especialistas en comercio electrónico.

Por suerte, existen soluciones tecnológicas para hacer frente a estos retos. En este artículo, exploraremos las principales técnicas y soluciones de enriquecimiento de datos de productos que ayudarán a los minoristas a optimizar la experiencia del cliente, aumentar los ingresos del comercio electrónico y desempeñar un papel importante en el rendimiento de su SEO. Pero antes de empezar, aclaremos los términos...

¿Qué es el enriquecimiento de datos de productos?

El enriquecimiento de datos de productos es el proceso de mejorar y ampliar la información de los productos para hacerla más detallada, precisa y útil para los clientes. Normalmente consiste en añadir atributos, descripciones, imágenes, especificaciones y otra información relevante a los listados de productos. El objetivo del enriquecimiento de datos es proporcionar a los clientes una mejor comprensión de los productos, mejorar la relevancia de la búsqueda, mejorar la experiencia del usuario y, en última instancia, impulsar las ventas.

¿Por qué son tan importantes los datos de producto en el comercio electrónico?

Los datos de producto enriquecidos son la clave para optimizar la experiencia del cliente. Proporcionar a los clientes información detallada y precisa sobre los productos significa responder de antemano a todas sus posibles preguntas, demostrar transparencia, generar confianza y cumplir las expectativas.

Los datos de productos de alta calidad repercuten directamente en los ingresos del comercio electrónico. Cuando a los clientes se les presenta información convincente e informativa sobre los productos, las tasas de conversión tienden a aumentar, lo que en última instancia conduce a una mayor generación de ingresos.

Además, los datos de producto enriquecidos también desempeñan un papel crucial en el SEO. Además de mejorar la experiencia de compra, aumenta la visibilidad en los motores de búsqueda. Esto, a su vez, aumenta el tráfico a la plataforma de comercio electrónico y ayuda a obtener mejores posiciones en las páginas de resultados de los motores de búsqueda.

Herramientas de IA para el enriquecimiento de datos

La descripción automática de productos a partir de sus imágenes es una técnica revolucionaria de enriquecimiento de datos que las empresas están poniendo en práctica en 2024. Actualmente, las herramientas de IA que prometen descripciones de calidad de los productos a partir de sus imágenes están en auge. Algunos ejemplos son:

• Microsoft Azure Vision Studio
• Plugin Pixellow ChatGPT
• Pallyy
• Astica Vision AI
• Modelos de Gemini Vision
• Generador de descripciones de productos de Ahrefs

Enriquecer los datos de los productos con herramientas de IA ya está cambiando la forma en que las empresas gestionan y presentan sus ofertas. Este es un escenario común cuando un minorista tiene imágenes de productos pero carece de descripciones, especialmente cuando se trata de un gran número de productos.

Afortunadamente, algunas herramientas de IA, como Astica Vision AI, son capaces de procesar rápidamente un gran volumen de imágenes, lo que hace factible generar descripciones para una gran biblioteca de productos.

La calidad de las descripciones generadas por estas herramientas de IA es bastante alta. Van más allá del reconocimiento básico de objetos para captar las emociones y la atmósfera general de la imagen. Sin embargo, confiar únicamente en la IA para las descripciones de productos no es todavía la solución definitiva. A menudo, estas descripciones seguirán careciendo de detalles específicos como la marca, la composición del material, las tallas disponibles o las características especiales (a menos que no se especifiquen estos detalles manualmente de antemano). Es más, si no se les dan suficientes detalles, los generadores de descripciones de IA suelen inventarse algunas características, y esas suposiciones de la red neuronal no siempre se acercan a la verdad y pueden inducir a error a sus compradores potenciales. Además, muchos aspectos esenciales como el precio, los requisitos de mantenimiento o cualquier limitación en cuanto a resistencia a la intemperie o durabilidad a largo plazo no son perceptibles visualmente.

Echemos un vistazo a una descripción ejemplar generada por Ahrefs' Product Description Generator. Sin proporcionar ningún detalle específico sobre el producto, lo que obtendremos es una descripción bien escrita pero bastante genérica que se centra más en los detalles de fondo y las características del modelo. Una descripción de este tipo no proporciona suficiente información objetiva a los compradores y no responde a todas sus preguntas sobre el producto. Si especificamos los atributos del producto a la herramienta de IA generadora de descripciones, seguramente obtendremos una descripción más informativa y sin agua de más. Esto supone un gran avance en términos de eficiencia y escalabilidad, pero aún no es suficiente para los compradores prácticos más reflexivos. Proporcionar información más completa es necesario para ayudar a los compradores potenciales a tomar una decisión de compra más informada. Sin embargo, para poder ofrecer a las herramientas de IA y a sus compradores la información práctica que necesitan, hay que importar, clasificar, actualizar y almacenar esa información de forma organizada y centralizada, y aquí es donde entra en juego el Sistema de Gestión de Información de Producto.

Solución PIM para datos de productos enriquecidos

Ante la necesidad de enriquecer los datos de decenas de miles de productos, describir manualmente los productos mediante imágenes ya no parece una estrategia razonable.

Una solución para ello es **un punto de datos centralizado como un sistema PIM, que resulta extremadamente útil en un escenario de este tipo, ya que permite realizar actualizaciones masivas y asignar un atributo a varios productos al mismo tiempo.

La importación masiva de datos a partir de ficheros es muy beneficiosa, ya que permite agregar información procedente de múltiples fuentes para lograr la máxima calidad de las descripciones. Las importaciones/exportaciones masivas de datos se automatizan fácilmente con la ayuda de un sistema PIM.

Un sistema PIM es una solución de software diseñada para centralizar y agilizar la gestión de la información sobre productos en toda una organización. Sirve como repositorio centralizado donde las empresas pueden almacenar, organizar y enriquecer los datos de los productos, incluyendo especificaciones, descripciones, imágenes y otros atributos relevantes. Los sistemas PIM proporcionan herramientas y funcionalidades para gestionar los datos de los productos de forma eficaz, garantizando su coherencia, precisión e integridad en los distintos canales y puntos de contacto.

Con un sistema PIM, puede facilitar adecuadamente las técnicas de enriquecimiento de datos antes mencionadas, permitiendo a las empresas gestionar los datos de sus productos de forma más eficiente y eficaz. Una de las soluciones PIM de código abierto más fiables es AtroPIM. Con un sistema PIM como AtroPIM, las empresas pueden gestionar eficazmente las complejidades de la gestión de datos de productos, mejorar la calidad de los datos y ofrecer experiencias de producto atractivas a los clientes.

Implantación de clasificaciones de productos

Piense en un distribuidor de ropa especializado en camisetas, que podría considerar los siguientes atributos para describir eficazmente este producto: material, corte, escote, longitud de la manga, color, diseño, gama de tallas, sexo, estilo, marca, precio...

La lista de atributos puede seguir y seguir, y todos ellos son útiles para elaborar descripciones de productos completas y de calidad que vendan. Además, como todas las tiendas online se basan en los atributos de los productos para filtrarlos, describir eficazmente un producto por sus atributos significa permitir que los compradores potenciales lo encuentren a través de esos mismos atributos con filtros. El sistema de gestión de información sobre productos (PIM) facilita la creación de descripciones unificadas de los productos mediante el uso de clasificaciones. Esto significa que cuando usted asigna cualquiera de sus productos a una determinada clasificación, el sistema le pedirá que especifique todos los atributos necesarios asociados a esa clasificación. Un sistema PIM permite a cada usuario crear sus propios sistemas de clasificación.

Mejores prácticas para el enriquecimiento de datos con AtroPIM

Implementar las mejores prácticas para el enriquecimiento de datos con AtroPIM le permite:

• Garantizar la reproducibilidad y la coherencia: AtroPIM asegura resultados consistentes y reproducibles en las tareas de enriquecimiento de datos, lo que permite a las empresas mantener altos estándares de calidad de datos.
• Diseñar tareas basadas en reglas para obtener resultados coherentes: Al aprovechar el enfoque basado en reglas de AtroPIM, las empresas pueden agilizar los procesos de enriquecimiento de datos y lograr resultados consistentes en diferentes conjuntos de datos.
• Establecer criterios de evaluación claros: Las empresas pueden establecer criterios claros para evaluar la calidad y la eficacia de los esfuerzos de enriquecimiento de datos, asegurándose de que cumplen los objetivos y estándares deseados.
• Evaluar y comparar los resultados con trabajos anteriores: Las funciones de informes y análisis de AtroPIM permiten a las empresas evaluar el éxito de los trabajos de enriquecimiento de datos a lo largo del tiempo y comparar los resultados con los esfuerzos anteriores para una mejora continua.
• Crecer y escalar: AtroPIM admite la escalabilidad y permite a las empresas manejar volúmenes crecientes de datos de productos y tareas de enriquecimiento con facilidad, lo que garantiza que puedan satisfacer las necesidades cambiantes de sus operaciones de comercio electrónico.
• Aborde diversas necesidades: AtroPIM ofrece flexibilidad y versatilidad para abordar una amplia gama de necesidades de enriquecimiento de datos, atendiendo a los diversos requisitos de las empresas de comercio electrónico en diferentes industrias y sectores.

Principales conclusiones

En conclusión, el enriquecimiento eficaz de los datos de los productos es crucial para el éxito del comercio electrónico. Al implementar las mejores prácticas para el enriquecimiento de datos, las empresas pueden optimizar las experiencias de los clientes, aumentar los ingresos, mejorar las clasificaciones de SEO y mantenerse competitivas en el mercado en línea. Implementar un sistema PIM, herramientas de IA o una combinación de ambos puede agilizar el proceso de enriquecimiento de datos, garantizando una información de producto completa y precisa.