清晰准确的产品介绍对于提供良好的客户体验和确保电子商务网站的性能至关重要。Leroy Merlin 的母公司 ADEO 正在将 artificial intelligence (AI) 集成到以下方面 改造其产品 data 管理流程, 在这一过程中，我们重新设计了产品开发流程，使其变得过于复杂和耗时。从收集供应商信息到丰富产品属性，每个步骤都要重新设计，以提高流畅性、速度和准确性。.

ADEO Service 数字领域负责人 Anthony Pierson、Incubate Conseil 数字产品负责人 François Crépin 和 Artefact 合作伙伴兼产品负责人 Guillaume Léger 在 Tech for Retail 展会上分享了这些见解。.

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挑战：结束耗时且容易出错的流程

在 ADEO、, 产品 data 管理 太 复杂. .供应商、主要撰稿人和品牌中心团队最常手动填写产品信息。.

因此，data 提供的产品往往不完整或不一致（类别错误、属性缺失或不正确），而员工需要花费大量时间手动更正信息。最终客户因此面临着困难甚至不一致的搜索和导航体验。.

这些效率低下的问题会带来直接后果：

  • 收入大幅减少:不完整的产品说明书会使电子商务转化率降低高达 50%。.
  • 损害品牌形象:近 87% 的在线用户在认为产品内容不令人满意时失去了对品牌的信任。.

“为了让客户轻松找到我们的产品并从相关信息中获益，data 必须完整且高质量。data 处理过程中的任何错误或遗漏都会立即得到赔偿”。”
Anthony Pierson，ADEO 数字领域负责人

解决方案：人工智能为产品 data 服务

在对有限但重要的产品范围进行成功的初步测试后，ADEO 采取了下一步行动：收集原始供应商 data 并使用 artificial intelligence 对其进行结构化，直接集成到产品注册流程中。集团与 Artefact 合作开发了能够自动进行产品分类和属性提取的解决方案。.

1.自动产品分类

ADEO 丰富而复杂的 data 结构分为三个层次：

  • 产品类别:3 600 个不同类别。.
  • 产品属性:每个产品平均有 50 至 60 个特征，这些特征是从 11,000 个属性库中挑选出来的。.
  • 相关价值:所有属性的数值超过 85,000 个。.

要改善用户体验，首先要让人工智能能够 自动分类产品 data 使用机器学习。.

如何识别？该算法是一个经过微调的 DistilBERT 模型，以认证产品 data 为对象进行训练，分析供应商提供的标题和描述，从 3,600 个可能选项中识别出产品类别。.

每个类别都有一个 算法信任度得分, 根据以往衡量的绩效，确定适当的自动化水平：

  • 高置信度分数可自动分类，直接交由员工验证。.
  • 中间分数经过半验证：自动预选产品，但 data 验证仍为人工操作。.
  • 低分需要全员干预。.

“该算法进行了约 32,000 次预测，其中 20,000 多次为全自动预测。我们实现了超过 96% 的准确率，误差率为 3.6%。相比之下，人类的错误率徘徊在 8% 左右”。”
ADEO 数字产品负责人 François Crépin

2.自动属性提取

分类后，人工智能会自动提取关键产品属性，如颜色、材料和尺寸。这种提取也是基于原始供应商 data，以分类为指导。这一步骤使用了谷歌云开发的旗舰 LLM Gemini 版本。.

每个预测都要经过自我验证步骤，由 LLM 判断预测的属性是否相关。之后，用户可以验证或拒绝算法的提取。这种方法既能确保数值的准确性，又能简化供应商的流程，因为供应商仍然要对所提供的信息负责。.

具体而令人鼓舞的成果：准确性、采用、转换

经过多次属性提取迭代，生成式人工智能的出现大大降低了错误率，并带来了强劲的成果，加速了解决方案的采用：

  • 提高准确性现在，63% 产品的精度已超过 96%。.
  • 高效自动化:Data 自动处理，减少错误 35%。.
  • 加速采用:简化处理流程，使内部团队能够专注于附加值更高的任务。.
  • 商业影响:丰富可靠的产品介绍可提高在线转换率。.

“ADEO与Artefact之间的密切合作汇集了data、业务和产品方面的所有专业知识，围绕着一个小规模的初始范围，经过严格的衡量，使组织信服，并使今天在集团其他子公司的部署成为可能”。”
纪尧姆-莱热，Artefact 合伙人

合作成功的关键因素：

这一成功基于几个基本杠杆：

  • 主动变革管理:在整个开发过程中，员工参加了人工智能宣传会，以确保采用新做法并促进其整合。.
  • 有针对性的 MVP（最小可行产品）方法:首先将重点放在有限的范围上，以便快速迭代，在完善解决方案和提高绩效之前，向整个组织展示价值。.
  • 工业化人工智能评估:投入大量时间进行严格的、基本自动化的评估过程，以确保结果的长期相关性。.
  • 多学科混合团队:该项目汇集了人工智能专家、专注于人工智能的产品负责人以及业务和 IT 团队。.

Artefact 从一开始就在技术和产品方面派出人工智能专家，与 ADEO 的业务和 IT 团队一起，在集团和国际子公司层面提供专业知识。.

下一步是什么？未来步骤

在这一成功的基础上，ADEO 计划进一步创新，以继续提升客户体验并优化产品目录，例如

    • 丰富产品文档，旨在为客户提供更全面的支持。.
    • 创建类似工作室的视觉内容，使产品介绍更具吸引力和一致性。.
    • 为售后服务提供半自动化产品诊断，以加强客户的长期满意度。.