3. Улучшенный поиск и фильтрация товаров

[subornaakter24]

Возможности поиска и фильтрации на основе ИИ могут точнее интерпретировать намерения клиентов, упрощая пользователям поиск нужных им продуктов. Понимая контекст, синонимы и связанные термины, системы PIM на основе ИИ предоставляют более интеллектуальные результаты поиска, которые тесно связаны с потребностями клиентов, повышая удовлетворенность и снижая показатели отказов.

4. Прогнозная аналитика для прогнозирования запасов и спроса
AI и ML привносят предиктивную аналитику в PIM, позволяя компаниям прогнозировать спрос с более высокой точностью. Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические данные и рыночные тенденции, чтобы предсказать, какие продукты будут пользоваться спросом.

Это позволяет лучше планировать список телефонных номеров запасы, сокращая случаи дефицита и избытка запасов, которые могут повлиять на продажи и прибыльность.

5. Автоматическая категоризация и маркировка продуктов
AI и ML облегчают категоризацию и правильную маркировку продуктов, анализируя закономерности и понимая характеристики продуктов. Алгоритмы машинного обучения могут автоматически назначать категории и теги, что позволяет клиентам легче находить продукты.

Этот процесс сводит к минимуму время и усилия, необходимые для ручной категоризации, что позволяет быстрее выводить продукцию на рынок.