Giyim ve Ayakkabı Sektörü için Yapay Zeka Destekli Ürün Eşleştirme Yazılımı: Kullanım Alanları ve Yararları

E-ticarette ürün eşleştirme, ortak olan ürünlerin eşleştirilmesi sürecidir. Bu işlem manuel olarak ya da işletmenin ve rakiplerinin ürün karmasını daha iyi anlamaya yarayan derin öğrenme teknolojileri aracılığıyla yapılabilir. Bu bilgiler daha sonra fiyat kıyaslaması, fiyat ayarlamaları, ürün yelpazesi rasyonalizasyonu ve genel rakip analizi için kullanılabilir.

Günümüzde, makine öğrenimi destekli görüntü tanıma teknolojisi, görsel özellikler, ürün başlıkları, açıklama ve fiyat gibi çeşitli faktörlere dayalı olarak ortak ürünleri otomatik olarak tanımlayabilir ve eşleştirebilir. Ürün eşleştirmeye özel tasarlanmış bir yazılım, ürün verilerini analiz etmek ve karşılaştırmak için gelişmiş algoritmalar kullanır ve bir işletmenin e-ticaret piyasasındaki ürünleri verimli bir şekilde birbiriyle eşleştirmesini sağlar.

Ürünlerin birebir eşleştirilmesi, rakip fiyat istihbaratının ve kapsamlı bir rakip analizi stratejisinin ayrılmaz bir parçasıdır.

Çok markalı perakendecilerin ürün yelpazeleri farklı markalardan oluşur. Rekabet ortamında aynı markaların aynı ürünleri başka perakendecilerde de farklı fiyatlarla satılmaktadır. Her perakendecinin yüzlerce ortak ürünü sattığı düşünüldüğünde, bu ürünleri insan hatası olmadan veya çok fazla zaman harcamadan eşleştirmek, karşılaştırmak ve takip etmek giderek imkansız hale gelir. Ancak ürün yelpazenizin hangi bölümlerinin rakiplerinizle örtüştüğü (kategori, marka ve SKU’lara kadar), bu ürünleri hangi fiyattan sattıkları ve ne zaman indirim yaptıklarını bilmek, rekabetçi kalabilmek için sormanız ve yanıtlamanız gereken çok önemli sorulardır.

Bazı perakendecilerin gelişmiş yazılım yardımı olmadan ürünleri eşleştirmek için hâlâ manuel yöntemlere güvenmesi şaşırtıcıdır. Bir işletmenin şimdiye kadar bildiği tek şey buysa, bu yol kabul edilebilir gibi görünebilir, ta ki böyle bir yaklaşımın tüm başarısızlık noktalarıyla karşılaşana kadar. Çeşitli sitelerdeki farklı kısaltma, beden ve eşanlamlı sözcük kullanımları içeren ürün açıklamaları ürünleri doğru bir şekilde eşleştirmeyi zorlaştırır. Çevrimiçi bir bluzun tek bir fotoğrafından, ne tür düğme ve aksesuarlar içerdiğini veya hangi malzemeden yapıldığını doğru bir şekilde söyleyebilir misiniz?

Bu, manuel olarak ürün eşleştirmeye çalışırken dikkate alınması gereken neredeyse sonsuz sayıdaki ayrıntıdan yalnızca bir örnek. Ardından, hangi ürünlerde ne zaman indirim yapacağınıza karar vermek için fiyat hareketlerini takip edebilmeniz gerekir. Kara Cuma (Black Friday) veya Siber Pazartesi (Cyber Monday) gibi yoğun alışveriş günlerinde fiyatlar çok kısa bir süre içinde o kadar çok dalgalanır ki kullandığınız aracın gün içi tarama sağlaması hayati önem taşır. Manuel eşleştirmede insan hatası payı açıkça görülebilir. Bu işin ne kadar emek yoğun ve zaman alıcı olduğundan ve insan dokunuşu ve sağduyusu gerektiren işlere ayrılabilecek insan kaynağını ne kadar uzun süre alıkoyduğundan bahsetmiyoruz bile.

Bir ürün eşleştirme çözümü, e-ticaret ortamındaki ürünleri tam olarak belirleme ve eşleştirme sürecini kolaylaştırır. Ürün eşleştirme araçları olmadan şirketler, fiyat güncellemesinde zorluklar yaşayabilir veya tüketiciler için özel teklifler sunamayabilir. E-ticaret perakendecileri için ürün eşleştirme, pazarda olup bitenlerden haberdar olmalarını ve doğru verilere dayanan bilinçli ürün çeşidi ve fiyat ayarlamaları yapmalarını sağladığından, rakiplerle karşılaştırmada genel stratejilerinin önemli bir parçasıdır. İşletmeler, yapay zeka destekli ürün eşleştirme yazılımından yararlanarak ürün eşleştirme sürecinde otomasyon, zaman ve kaynak tasarrufu, hatalarda azalma ve farklı site veya platformlardaki farklı ürün açıklaması, farklı görsel, renk veya varyasyonlara rağmen ürünlerin doğru bir şekilde eşleştirilmesi gibi çok sayıda fayda sağlayabilir.

Teknoloji yardımı olmadan ürün eşleştirmenin en önemli yetersizliği, Google Shopping ve benzeri pazar yerlerinin tüm ürün çeşitlerini içermemesidir. Ürünleri bu şekilde manuel olarak eşleştirmeye çalışmak, doğru bir ürün çeşidi analiziyle sonuçlanmayacaktır.

Diğer bir zor nokta ise moda sektöründeki birçok ürün eşleştirme çözümü sağlayıcısının kod tabanlı eşleştirme kullanmasıdır. Bu daha ucuz ve kolay bir yöntem olsa da, birçok moda ürününde bu kodlar eksik olduğu için ürün yelpazesinin önemli bir bölümü gözden kaçar.

Yapay zeka destekli ürün eşleştirme araçlarıysa çeşitli veri noktalarına bakar, bunlardan bazıları şunlardır:

• Başlık ve ürün açıklamaları
• Görseller
• Renk
• Bedenler
• Ürün özellikleri (baskı, yaka, kol uzunluğu)
• Benzersiz ürün kodları (UPC, GTIN, MPN)

Birleşik Krallık’ta ” trainers”, ABD’de ” sneakers” veya Avustralya’da “joggers” gibi ürün adlandırma kurallarındaki uluslararası farklılıklar nedeniyle farklı ürün başlıkları veya açıklamaları, ürün eşleştirmede zorluk yaratabilir. Ancak makine öğrenimi algoritmaları, bu farklı terimleri tanıyıp ortak bir ürün kategorisi veya tipiyle eşleştirecek şekilde eğitilebilir, böylece bölgeler arası eşleştirme yapılabilir.

Bir başka zorluk da farklı modellerin üzerinde çekilmiş, farklı açıklama ve başlıklara sahip ürün görsellerinin işlenmesidir. Bunlar örneğin DKNY veya Donna Karen New York gibi marka kısaltmalarını içerebilir. Makine öğrenimi algoritmaları renk, şekil ve desen gibi görüntü özelliklerini analiz ederek ürünleri tam olarak tanımlar ve eşleştirir.

Tüm yazılımlar eşit yaratılmamıştır; bilgiyi çağırma ve doğruluk oranı ne kadar yüksekse, sistemin ürünleri eşleştirme yeteneği de o kadar doğru olur. Bu araçlar, ürün bilgilerini tanımlamak ve karşılaştırmak için gelişmiş görüntü tanıma, doğal dil işleme ve veri analiziyle desteklenir. Ürün adları, görselleri veya açıklamaları farklı bile olsa doğru eşleşme sağlar. Örneğin Centric Market Intelligence, tüm ürün yelpazesindeki ürünleri herhangi bir perakendeciyle %99 hassasiyet oranıyla eşleştirebilir.

Çok markalı perakendecilerin elde edebileceği faydalar, rakiplerle örtüşen ürün çeşitlerine ilişkin nokta atışı görünürlük sayesinde ürün çeşitlerinin daha iyi optimize edilmesi ve eşleşen tüm ürünlerin fiyat ve indirimlerini takip etmeye kadar uzanmaktadır.

Ürün çeşitlerinizin şu anda rakiplerinizle ne kadar ve hangi düzeyde – kategori, alt kategori veya marka – örtüştüğünü biliyor musunuz? Rakiplerinizin ürün stratejilerini ortaya çıkarmak için bu verilerden yararlanın. Benzer perakendecilerle etkili bir şekilde rekabet edebilmek için onların koleksiyonlarını derinlemesine anlamanız gerekir, böylece müşterilerinize benzersiz ve özel ürünler sunabilirsiniz.

Ürün eşleştirme, daha fazla rakip fiyatı istihbaratı elde etmenin önemli bir parçasıdır; giderek artan sayıda tüketici fiyat karşılaştırmalı alışveriş yaptığı için bu özellikle önem taşır. Rakiplerinizin ürünlerini doğru bir şekilde eşleştirebilmek ve bu ürünleri zaman içinde takip edebilmek, rakiplerinizden daha yüksek veya daha düşük fiyatlandırma yapıp yapmadığınızı hızlı bir şekilde görmenizi sağlar. Bu ürünlerde ne zaman ve nasıl indirim yapıldığını takip ederek müşterileri kendinize çekmek için fiyatlandırma stratejinizi ne zaman ayarlamanız gerektiğini bilmenizi sağlar.

Bu tür bilgilerse ancak doğru ve kaliteli ürün eşleştirmesine dayandığında etkilidir. Yanlış ya da eksik ürün eşleştirme verileri fiyatlandırma kararlarının hatalı olmasına neden olabilir ve bu da maliyetli fiyat indirimlerine yol açabilir.

Piyasada veri kalitesi ve ürünleri birebir eşleştirme becerisi açısından büyük farklılıklar gösterebilen çok sayıda sağlayıcı bulunmaktadır. Doğru çözüme ve satıcıya yatırım yapmak önemli bir ilk adımdır.

Birebir eşleştirme kesinlik ve doğrulukla başlar. Bildiğiniz gibi, giyim ve ayakkabıda çok sayıda taklit parça vardır. Doğru SKU’nun doğru ürünle eşleştirilmesi, örneğin yanlışlıkla taklit ürünlerle eşleştirme ve hatalı indirimleri önlemek için inanılmaz derecede önemlidir. Ürününüzü, fiyatının dörtte birine indirimde olan bir çakma ürünle yanlışlıkla eşleştirdiğiniz için 400 dolarlık bir cekette indirim yaptığınızı düşünün. Ya da saten bir elbiseyi yanlışlıkla polyester bir elbiseyle eşleştirmek ve ardından saten elbisenin fiyatını körü körüne indirmek çok pahalı bir hatadır! Centric Market Intelligence gibi yüksek hassasiyet oranlarına ulaşmak için QA süreçlerine yoğun yatırım yapan bir yazılım sağlayıcı seçmelisiniz, böylece güvenilir verileri temel alarak analiz ve fiyatlandırma yapabilirsiniz.

Veri kalitesinden emin olmak için üzerinde çalıştığınız veriler her gün taranmalıdır. Örneğin, Centric Market Intelligence verilerini her 12-34 saatte bir günceller. Eşleştirme yazılımınızın ayrıntılarını bilmeniz önemlidir, çünkü tüm yazılımlar bu kadar sık tarama yapmaz. Oysa bu, özellikle kritik ve yoğun alışveriş dönemlerinde ürün eşleştirmenin çok önemli bir bileşenidir. Ayrıca, yüksek kaliteli veriler şeffaflık ve kaynağına kadar doğrulama becerisi gerektirir.

• Rakiplerinizin ve sizin sattığınız ürünlerin 360 derecelik tam bir görünümüne sahip misiniz?
• Birbiriyle örtüşen ürünleri kolayca tespit edebiliyor ve fiyatlarını takip edebiliyor musunuz?
• Ürün yelpazenizde büyüme fırsatlarının nerede olduğunu biliyor musunuz?
• Ya da nerede rakiplerinizden farklılaşmanız ve benzersiz bir teklif sunmanız gerekiyor?

Bu soruları hızlı ve yeterli bir şekilde yanıtlayamıyorsanız, ürün eşleştirme araçlarına yatırım yapmanın zamanı gelmiş demektir.

Giyim, ayakkabı, güzellik ve ev eşyaları sektörleri için ürün eşleştirme ve fiyat istihbaratı, rakip analizi ve trend tahmini sağlayan kapsamlı yapay zeka destekli bir araç olan Centric Market Intelligence hakkında daha fazlasını keşfedin.