Die Art und Weise, wie Kunden mit Marken in Kontakt treten und wie sie einkaufen, ist heute ein völlig neues Spiel. Die digitale Auseinandersetzung mit Produkten ersetzt schnell die traditionellen Ansätze; sie hat sogar neue Standards gesetzt, um mit den Erwartungen der Kunden Schritt zu halten. Laut der Global Consumer Insights Survey 2019 von PWC kauft fast ein Drittel der Verbraucher wöchentlich oder häufiger Produkte online, und diese Zahl ist im Vergleich zum Vorjahr stetig um 5 Prozentpunkte gestiegen.
Die Vermarktung und der Verkauf von Produkten mit vertrauenswürdigen und überzeugenden Produktdaten hat einen erheblichen Einfluss auf die Verbesserung der Kundenerfahrung und die Steigerung des Umsatzes. Marken investieren immer mehr in die Verbesserung der Qualität, Zuverlässigkeit und Zugänglichkeit von Produktdaten, um im digitalen Wettrüsten einen Schritt voraus zu sein.
Produktdaten prägen Ihr Kundenerlebnis
Kunden können ihre Produktrecherche überall beginnen und die Preise/Angebote analysieren, bevor sie überhaupt mit der Marke interagieren. Sie erwarten mehr von ihrem Kauf und sind mehr als bereit, ihre Ausgaben zu ändern, wenn ihre Erwartungen nicht erfüllt werden. Um Kunden zu gewinnen, zu bedienen und zu binden, müssen Marken personalisierte Produktinformationen bereitstellen, die auf die jeweilige Persona, die Erwartungen, den Anlass und den Kanal abgestimmt sind. Hier wird die Anreicherung, Konsistenz und Transparenz von Produktdaten für Unternehmen entscheidend.
In den letzten Jahren hat sich Produktinformationsmanagement-Software als integraler Bestandteil von Betriebsteams erwiesen, die Produktdaten verwalten und für die Bereitstellung einer nahtlosen Kundenerfahrung verantwortlich sind. Sie rationalisiert auch die Arbeitsabläufe - Artikel-Uploads können in Echtzeit gesteuert werden, die Produktfreigabe an die Lieferkette kann schneller erfolgen und wirklich personalisierte Omnichannel-Kundenerlebnisse können Realität werden.
Aufkommende Trends im Produktinformationsmanagement
In letzter Zeit haben die Flut von Produktdaten und die Komplexität der Aufrechterhaltung der Konsistenz in Bezug auf länderspezifische Währung, Sprache, Lokalisierung von Produkten und Omnichannel-Lieferung die Arbeitsbelastung von Betriebsteams, Marketingfachleuten, Vertriebskanalmanagern, Produktverkäufern und anderen drastisch erhöht. Dies zwingt die operativen Teams dazu, mehr Zeit mit administrativen Aufgaben zu verbringen, anstatt sich auf ihre Kernaufgaben zu konzentrieren. Letztendlich kann dies der Disziplin, hervorragende Produkte zu liefern, schaden. Um das Leben der Produktentwicklungsteams zu erleichtern, gibt es drei bedeutende Fortschritte im PIM-Software-Ökosystem, darunter:
Automatisierung mit KI: Produktinformation optimieren...ganz einfach
Bei der Menge und Komplexität von Produktinformationen, die in jedem Unternehmen über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg aktualisiert werden, ist die manuelle Sicherstellung der Datenzuverlässigkeit eine große Aufgabe. Hier kann die Automatisierung des Prozesses der Analyse von Produktdaten anhand der etablierten einheitlichen Daten-Workflows und Business-Governance-Regeln helfen. Eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Automatisierung kann eine Echtzeitanalyse von strukturierten Daten ermöglichen, die von einem PIM-System eingespeist werden, und so Ihre Automatisierungsmöglichkeiten verbessern. Durch KI optimierte Produktdaten helfen, menschliche Fehler zu vermeiden und die Qualität und Zuverlässigkeit der Produktdaten zu verbessern. Validierung von Produktinformationen, Normalisierung, Lückenanalyse, Verbesserung, Übersetzung und proaktive Bereitstellung über verschiedene Kanäle sind nur einige der Prozesse, die automatisiert werden können.
Intelligente Technologie: Den Markt erobern...schnell
Nach der Veröffentlichung eines Produkts müssen Vermarkter sicherstellen, dass das Produkt die maximale Aufmerksamkeit bei ihrer Zielgruppe erhält. Jeder Tag, an dem das Produkt nicht auf allen Kanälen und in allen Regionen sichtbar ist, bedeutet eine verlorene Umsatzchance. Vermarkter können die Sichtbarkeit von Produkten erhöhen, indem sie den Prozess der Erstellung von Produktinhalten mithilfe von Natural Language Processing (NLP) automatisieren. NLP beschäftigt sich mit Computern und menschlichen Interaktionen. Es ermöglicht Produktunternehmen und Vermarktern die schnelle Erstellung einzigartiger Produktinhalte in natürlicher Sprache auf der Grundlage ihrer Stammdaten (z. B. Erkennung relevanter Themen, Erstellung neuer Produktgeschichten und Personalisierung von Produktinhalten). Damit können Produktteams auch die Skalierung vereinfachen, eine schnellere Markteinführungermöglichen und die Kosten minimieren. Dies wiederum kann den Produktverkauf und das Kundenerlebnis über mehrere Handelskanäle hinweg auf ein neues Niveau heben. Gartner prognostiziert, dass eine künftige Anwendung für NLG darin bestehen wird, Sätze automatisch zu konstruieren, anstatt herkömmliche Produktbeschreibungen zu verwenden.
Conversational Commerce: Transform Customer Experience...Impeccably
Die Art und Weise, wie Kunden Produkte entdecken, wandelt sich. Wir bewegen uns weg von der suchgesteuerten Entdeckung und treten in die Phase der sprachbasierten Konversation ein. Google Assistant, Apples Siri und Amazon Alexa sind lebendige Beispiele dafür. Nach Angaben von Gartner werden bis 2020 30 % unserer Interaktionen mit Technologie durch "Gespräche" mit intelligenten Maschinen erfolgen.
Daher ist es unerlässlich, Produktinformationen von einer schlagwortbasierten Suche in eine absichtsbasierte, natürliche, menschenähnliche Suche für eine dynamische Produktentdeckung auf virtuellen Chatbots und sprachbasierten Schnittstellen umzuwandeln, egal wann, wo und wie Kunden Produkte entdecken. Um Produktdaten für den Conversational Commerce nutzbar zu machen, kann maschinelles Lernen (ML) bei der Erkennung von Bedeutungen und Beziehungen aus Produktdaten helfen, z. B. bei der Extraktion von Schlüsselwörtern oder Produktattributen, bei der Klassifizierung von Inhalten, bei der Identifizierung von wichtigen Artikeln auf der Grundlage von Kundenanfragen und bei der Bereitstellung von Ergebnissen entsprechend den Kundenwünschen. Hier sind jedoch geschulte Produktdaten für ML-Algorithmen unerlässlich, und ein vertrauenswürdiges Produktinformationsmanagement macht dies möglich. Dazu gehört nicht nur ein PIM mit einer Einwegschnittstelle, die Daten ausgibt, sondern auch die Verwendung von Zweiwegschnittstellen für die Rückführung von verhaltensbezogenen Kundendaten aus der Handelssuche in das PIM. Dies kann am besten in einem PIM erreicht werden, das auch Kundendaten verwalten kann.
Außerdem kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um einen kontextbezogenen Wissensgraphen zu erstellen, der auf Vorfällen oder Anfragen des Kundensupports basiert. In naher Zukunft wird die multimodale Suche in den Vordergrund rücken, bei der Sprache und Bildschirm zusammengeführt werden, um dem Kunden ein ganzheitliches Gesprächserlebnis zu bieten.
Das Fazit
Das Zusammentreffen von Automatisierung, KI/ML und Conversational Commerce eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen und revolutioniert die Art und Weise, wie sie Produktinformationen verwalten und anreichern. Diese PIM-Trends können einen Paradigmenwechsel herbeiführen, und zwar in der Art und Weise, wie Marken Produktinformationen optimieren (Verwaltung und Anreicherung), Abläufe automatisieren (Zugänglichkeit und Governance), die Markteinführung beschleunigen (Omnichannel-Vertrieb) und die Kundenbindung stärken (Markenerlebnis). Produktdatenmanagement entwickelt sich mit der Unterstützung intelligenter Technologien in rasantem Tempo, und die Geschwindigkeit, mit der sich Unternehmen an diese Fortschritte anpassen können, wird darüber entscheiden, wie weit sie kommen.
Quelle: Der Beitrag erschien ursprünglich auf MULTICHANNEL MERCHANT.
