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Corrispondenza dei prodotti di moda e calzature: utilizzo e vantaggi

8 MINUTI DI LETTURA

La corrispondenza dei prodotti, o “product matching”, è un processo innovativo che sfrutta la tecnologia di riconoscimento delle immagini tramite machine learning per riconoscere con esattezza i prodotti. Queste funzionalità sono preziose per un settore frenetico come l’e-commerce di abbigliamento, perché consentono di caricare, promuovere e scontare articoli in modo molto veloce. Raccogliere e confrontare prodotti equivalenti di più concorrenti, con le relative fluttuazioni di prezzo, è un processo complicatissimo se svolto manualmente, inadatto alle esigenze di rapidità del mondo della moda. Continua a leggere per scoprire come funziona il software di corrispondenza dei prodotti e come aiuta le aziende a mantenere la competitività e l’efficienza nel settore in continua evoluzione dell’e-commerce.

Per le catene multimarca che vendono esattamente gli stessi articoli, una soluzione affidabile per verificare la corrispondenza dei prodotti è essenziale. Ad esempio, se un’azienda vende un paio di jeans Levi’s, deve conoscere il prezzo a cui un concorrente vende lo stesso paio di jeans e quando applica uno sconto, in modo che il prezzo resti competitivo. Il Product Matching nell’e-commerce è utile anche a buyer e merchandiser per capire la percentuale di assortimento che si sovrappone a quello della concorrenza e quando potrebbe essere opportuno chiedere ai fornitori l’esclusiva su determinate collezioni.

Che cos’è il Product Matching?

Il Product Matching è il processo con cui si abbinano prodotti identici, verificandone la perfetta corrispondenza. Questo processo può essere svolto manualmente oppure con tecnologie di deep learning, acquisendo una conoscenza dettagliata del mix di prodotti di un’azienda e di quello dei suoi concorrenti. Queste informazioni possono poi essere sfruttate per confrontare e adeguare i prezzi, razionalizzare la gamma e, in generale, analizzare la concorrenza.

Oggi, le tecnologie per il riconoscimento di immagini tramite machine learning sono in grado di riconoscere e abbinare automaticamente prodotti identici sulla base di diversi fattori, fra cui elementi estetici, denominazioni dei prodotti, descrizioni e prezzi. Il software per l’abbinamento dei prodotti usa algoritmi avanzati per analizzare e confrontare i dati dei prodotti, consentendo di abbinare in modo efficiente i prodotti presenti nel panorama dell’e-commerce.

Qual è lo scopo del Product Matching?

Riconoscere l’esatta corrispondenza fra due prodotti è una funzione essenziale per le attività di pricing intelligence ed è parte integrante della strategia di analisi comparativa con la concorrenza.

Gli assortimenti delle catene multimarca sono composti da prodotti di diverse marche, che vengono venduti anche da altre catene nello stesso mercato di riferimento. Con centinaia di prodotti identici venduti nei negozi delle due catene, diventa praticamente impossibile abbinare, confrontare e tracciare tutti i prodotti manualmente, senza commettere errori o senza impiegare tempi lunghissimi. Sapere quali parti dell’assortimento si sovrappongono all’offerta della concorrenza (individuando esattamente le categorie, le marche e i codici di inventario), a quale prezzo vengono venduti gli articoli e quando vengono applicati sconti sono domande fondamentali alle quali bisogna essere in grado di rispondere per restare competitivi.

Quali problematiche risolve una soluzione di Product Matching per il settore della moda?

È sorprendente come alcuni commercianti continuino a utilizzare metodi manuali per abbinare i prodotti, senza l’ausilio di un software avanzato. Potrebbe essere accettabile se l’azienda non ha mai valutato altre soluzioni o, in altre parole, non ha mai considerato tutte le criticità di un simile approccio. Basti pensare a come ogni sito utilizzi descrizioni diverse per gli stessi prodotti, con abbreviazioni, taglie e sinonimi che rendono molto difficile individuare l’esatta corrispondenza fra due prodotti. Guardando una sola foto di una blusa su un sito, saresti in grado di individuare esattamente il tipo di bottoni o chiusure? E di quale materiale sono fatti?

Questo è solo un esempio della varietà praticamente infinita di dettagli che devono essere analizzati per abbinare manualmente i prodotti.   Poi bisogna essere in grado di tracciare i prezzi nel tempo per capire esattamente quali articoli vengono scontati e quando. Nei giorni in cui gli acquisti schizzano alle stelle, come il Black Friday o il Cyber Monday, le oscillazioni dei prezzi raggiungono un’entità e una velocità tali da richiedere uno strumento che sia in grado di rilevare le variazioni nell’arco della stessa giornata. Utilizzando metodi manuali, il rischio di errori umani è evidente, per non parlare dell’enorme spreco di manodopera e tempo, risorse che potrebbero essere impiegate più proficuamente in attività che richiedono doti di intelletto.

Una soluzione di Product Matching snellisce il processo di individuazione e abbinamento di prodotti identici nel panorama dell’e-commerce. Senza questi strumenti, le aziende possono incontrare molte difficoltà, ad esempio prezzi non sincronizzati o mancanza di un’offerta unica per i consumatori. Per le aziende di e-commerce, la corrispondenza dei prodotti è un elemento chiave della strategia complessiva di analisi comparativa della concorrenza, che consente di sapere che cosa accade sul mercato e prendere decisioni informate sugli assortimenti e sui prezzi, sulla base di dati accurati. Sfruttando un software di Product Matching con intelligenza artificiale, le aziende possono automatizzare il processo, risparmiando tempo e risorse, riducendo gli errori e assicurando il corretto abbinamento di prodotti identici, anche quando diversi siti e piattaforme propongono descrizioni, immagini, colori o varianti differenti.

Come funziona l’abbinamento dei prodotti tramite machine learning?

Un limite tipico dell’abbinamento dei prodotti senza l’ausilio di tecnologia è che Google Shopping (o marketplace analoghi) non contengono l’assortimento completo. Pertanto, provare ad abbinare manualmente i prodotti con questi strumenti non consente un’analisi accurata degli assortimenti.

Un altro problema è che molti fornitori di soluzioni di Product Matching per il settore della moda propongono sistemi basati sui codici dei prodotti che, pur essendo più economici e semplici da implementare, trascurano una porzione significativa dell’assortimento, perché molti articoli di moda sono privi di tali codici.

Gli strumenti di Product Matching basati su AI valutano diversi elementi (data point), fra cui:

  • denominazioni e descrizioni dei prodotti
  • immagini
  • colori
  • taglie
  • attributi dei prodotti (stampa, collo, lunghezza delle maniche)
  • codici di prodotto univoci (UPC, GTIN, MPN)

Denominazioni o descrizioni divergenti dovute alla diversa nomenclatura dei prodotti (ad esempio, le scarpe da ginnastica vengono chiamate “trainer” nel Regno Unito, “sneaker” negli Stati Uniti e “jogger” in Australia) possono complicare l’abbinamento dei prodotti. Gli algoritmi di machine learning possono tuttavia essere addestrati per riconoscere i diversi termini e ricondurli a una stessa categoria o tipologia di prodotto, consentendo così di abbinare prodotti venduti in diverse aree geografiche.

Un’altra difficoltà è gestire le immagini dei prodotti abbinate a diversi modelli con descrizioni e denominazioni variabili, che possono comprendere anche abbreviazioni dei marchi, come DKNY per Donna Karen New York, ad esempio. Gli algoritmi di machine learning possono analizzare le caratteristiche delle immagini, come colori, forme e motivi, per individuare e abbinare prodotti fra loro corrispondenti.

Non tutti i software sono uguali. Maggiore è il tasso di precisione e recupero, maggiore è la capacità del sistema di abbinare correttamente i prodotti. Questi strumenti si basano su capacità avanzate di riconoscimento di immagini, elaborazione del linguaggio naturale e analisi dei dati, per individuare e confrontare le informazioni di prodotto, consentendo un abbinamento preciso anche quando nome, immagini e/o descrizioni dei prodotti possono differire. Centric Market Intelligence™, ad esempio, può individuare la corrispondenza con i prodotti di qualsiasi commerciante, valutando tutto l’assortimento con un tasso di precisione del 99%.

Quali vantaggi offre il Product Matching nell’e-commerce?

I vantaggi per le catene multimarca spaziano dalla maggiore visibilità sulle sovrapposizioni di assortimento con la concorrenza, che agevola l’ottimizzazione degli assortimenti di prodotti, al monitoraggio continuo dei prezzi e degli sconti su tutti i prodotti corrispondenti.

Sapere esattamente che cosa vendono i concorrenti

Conosci il grado di sovrapposizione fra i tuoi assortimenti e quelli della concorrenza e a quale livello… categoria, sottocategoria o marca? Questi dati possono essere sfruttati per scoprire le strategie di prodotto dei concorrenti. Per competere efficacemente con realtà simili, devi conoscere a fondo le loro collezioni per poter offrire ai clienti qualcosa di unico ed esclusivo.

Applica prezzi più competitivi

La comparazione fra prodotti identici è un elemento chiave per acquisire maggiori informazioni sui prezzi dei concorrenti (pricing intelligence), attività particolarmente importante in una fase in cui sempre più consumatori scelgono dopo aver confrontato i prezzi. Abbinando correttamente i tuoi prodotti con quelli di tutti i concorrenti e monitorando tali prodotti nel tempo, potrai capire velocemente se stai applicando prezzi troppo alti o troppo bassi rispetto alla concorrenza. Tenendo traccia di quando e quanto gli stessi articoli vengono scontati, saprai anche quando adeguare la tua strategia di pricing per convincere i clienti ad acquistare nel tuo negozio.

Questo tipo di informazioni è utile solo se viene generato da sistemi di product matching di alta qualità. Al contrario, dati scadenti di corrispondenza fra prodotti possono portare a decisioni sbagliate e successive gravose correzioni dei prezzi.

Che cosa cercare in una soluzione di Product Matching

Sul mercato esistono molti fornitori, ma la qualità dei dati e la capacità di abbinare prodotti identici possono essere molto differenti. Investire nella soluzione e nel fornitore giusti è il primo passo.

Precisione e accuratezza

L’abbinamento corretto richiede precisione e accuratezza. Come tutti sanno, il mondo della moda e delle calzature è pieno di prodotti contraffatti. L’esatta corrispondenza dei codici di inventario (SKU) è estremamente importante per evitare, ad esempio, di confrontare il proprio prodotto con un articolo non originale e applicare uno sconto eccessivo. Immaginiamo di scontare una giacca da 400 dollari perché è stata abbinata erroneamente a un prodotto contraffatto in vendita a un quarto del prezzo. Oppure potremmo confrontare un abito di seta con uno di poliestere e adeguare il prezzo di conseguenza, commettendo un errore molto costoso! È importante scegliere un fornitore di software che investa molto in processi di assicurazione della qualità per ottenere tassi di precisione elevati, come nel caso di Centric Market Intelligence, che consente di lavorare, fare analisi e definire i prezzi utilizzando dati affidabili.

Qualità dei dati

Per garantire la qualità dei dati, i dati utilizzati devono essere raccolti quotidianamente. Ad esempio, Centric Market Intelligence aggiorna i dati ogni 12-34 ore. È indispensabile entrare nel dettaglio del software di corrispondenza dei prodotti, perché non tutti raccolgono i dati con questa frequenza e si tratta di un aspetto chiave della tecnologia, soprattutto nei periodi di shopping più intensi. Inoltre, per avere dati di alta qualità servono trasparenza e la capacità di verificare le fonti.

È ora di investire in strumenti di Product Matching? 

  • Hai piena visibilità sui prodotti identici venduti dalla tua azienda e dai concorrenti?
  • Sei in grado di individuare facilmente le sovrapposizioni e monitorare l’andamento dei prezzi?
  • Riesci a capire dove esistono margini di crescita nel tuo assortimento?
  • O dove potrebbe essere necessario differenziarsi dai concorrenti e offrire qualcosa di unico?

Se non sei in grado di dare risposte rapide ed efficienti a queste domande, è ora di investire in strumenti di Product Matching.

Scopri di più su Centric Market Intelligence, uno strumento completo basato su AI con funzionalità di Product Matching e Pricing Intelligence, comparazione fra fornitori e previsione dei trend nei settori di moda, calzature, cura della bellezza e articoli per la casa.