Ta kontroll över din data med hjälp av AI

Ta kontroll över din data med hjälp av AI

För många e-handlare har AI hittills varit en chatkompis. Den har föreslagit rubriker, skrivit produkttexter och tagit fram bilder. Mycket prat men lite verkstad. Nu håller det på att förändras. Arbetet i e-handeln flyttar från klickande till instruerande. AI har slutat stå vid sidan av och ge råd. Den har börjat jobba i butiken. Vi visar hur du får AI att utföra dina uppgifter.

Nyckeln till en framgångsrik e-handel är stenkoll på affärsdata och produktdata. Det är ofta lättare sagt än gjort. Trots att all data finns rakt framför oss kräver det manuell hantering och tid. Att skapa automatiska varningar, till exempel om antalet ordrar är oroväckande få, tenderar dessutom att skapa så många falsklarm att varningarna till slut ignoreras.

Många e-handlare hanterar också data från många olika leverantörer och källor. Leverantörer använder olika format. Attribut fylls i inkonsekvent. Kategorisering blir ojämn. Viktig information saknas. Äldre produkter saknar data som nyare har. Och när sortimentet växer blir det allt svårare att upptäcka fel i tid.

Precis det här är vad AI är bra på. Att arbeta dygnet runt, analysera och hitta mönster i stora datamängder. Vi beskriver nedan hur vi får AI att arbeta med våra webbutiker. Inte som en trendig extrafunktion, utan som ett praktiskt sätt att få bättre ordning, högre kvalitet och färre kostsamma misstag.

När datan sätter gränsen

När man pratar om e-handel hamnar fokus ofta på frontend, design, checkout eller nya funktioner. Men i praktiken är det väldigt ofta produktdatan som avgör hur bra en butik faktiskt fungerar.

Om produktinformationen är otydlig, ofullständig eller inkonsekvent spelar det mindre roll hur snygg sajten är. Då blir filtrering sämre, interna processer långsammare, kampanjer mer svårhanterliga och kundupplevelsen svagare. Det påverkar också SEO, konvertering och möjligheten att skala upp verksamheten.

För den som har en kraftfull e-handelsplattform blir detta ännu viktigare, eftersom mycket av styrkan bygger på att datan håller hög kvalitet. Attribut, kategorier, produktrelationer, varianter, regler och innehåll behöver hänga ihop på ett genomtänkt sätt för att lösningen ska fungera optimalt.

Många stora svenska e-handlare har i praktiken inte ett fungerande sök av just den anledningen. Sökning och filtrering visar inte alla relevanta produkter och det går inte att lita på resultaten. Ofta ger det bättre resultat att googla på produktkategorin och butikens namn.

AI kan göra jobbet som aldrig blir gjort

I många organisationer vet man redan att produktdatan behöver förbättras. Problemet är sällan insikten. Problemet är tiden.

Det som tidigare krävde stora manuella insatser kan nu göras betydligt snabbare. AI kan läsa in produktinformation från olika källor, identifiera avvikelser, föreslå mappningar, normalisera benämningar, upptäcka saknade värden och hjälpa till att strukturera informationen så att den passar den logik som butiken faktiskt behöver.

Det betyder inte att människan försvinner ur processen. Men det betyder att det går att flytta människans roll från manuell hantering till styrning, kontroll och prioritering.

Vi är inte redo att låta AI ta alla beslut kring produktdata. I stället föreslår den förändringar och förbättringar som vi får ta ställning till och godkänna eller avslå. Därefter kan AI genomföra det vi har godkänt. Eftersom AI också är självlärande kommer den successivt att bli bättre utifrån den feedback den får.

Från leverantörsdata till användbar data

En vanlig utmaning är att den data man får in sällan är redo att användas som den är.

AI kan hjälpa till att

• tolka och standardisera leverantörsdata
• föreslå rätt attributmappning
• identifiera dubletter eller inkonsekvenser
• gruppera varianter på ett mer logiskt sätt
• upptäcka produkter som saknar kritisk information
• föreslå kategorisering utifrån innehåll och struktur

Det gör inte bara arbetet snabbare. Det gör det också mer konsekvent.

AI som kvalitetskontroll

I många e-handelsverksamheter upptäcks problem först när de redan har hunnit orsaka skada. En produkt har fel pris. En kampanjregel slår fel. Ett viktigt attribut saknas. En kategori ser tunn ut. En produkt ligger live utan bild. En variantkoppling är trasig. Något har förändrats i importflödet utan att någon märkt det.

Det är här AI kan fungera som en extra uppsättning ögon.

I stället för att någon manuellt måste leta efter fel kan AI kontinuerligt analysera produktdata, innehåll, struktur och förändringar i butiken för att upptäcka sådant som avviker från det normala eller bryter mot definierade regler.

AI är inte heller begränsad till definierade regler, utan kan själv avgöra när något ska flaggas, på samma sätt som ett spamfilter arbetar. Genom löpande feedback kan den lära sig att ignorera vissa signaler och bättre förstå vad den ska varna för.

Från felsökning till kontroll

Traditionellt jobbar många e-handlare reaktivt. Man upptäcker ett problem när en kund hör av sig, när konverteringen plötsligt sjunker, när ett internt team råkar se något konstigt eller när någon går igenom en rapport i efterhand.

Med AI går det att arbeta mycket mer proaktivt.

I stället för att vänta på att problem ska synas i resultatet kan man identifiera dem tidigare. Det kan till exempel handla om att upptäcka

• ovanliga prisförändringar
• produkter som tappat viktiga attribut
• kategorier med onormalt låg datakvalitet
• sortiment som publicerats utan tillräckligt innehåll
• brutna relationer mellan parent- och child-produkter
• avvikande lagerstatus
• förändringar i produktflöden som tyder på integrationsproblem

Magento passar särskilt bra

En stor anledning till att detta är så intressant i just Magento är att plattformen är flexibel, strukturerad och byggd för integration.

Så länge rätt data finns tillgänglig och rätt gränssnitt används kan AI inte bara analysera vad som händer, utan också bli en del av arbetsflödet. Den kan läsa av data, tolka regler, flagga risker och i vissa fall även föreslå eller genomföra åtgärder inom tydligt definierade ramar.

Det öppnar för ett nytt sätt att arbeta.

Inte där AI ersätter teamet, utan där AI förstärker teamets kapacitet. Den kan ta hand om den typ av arbete som är repetitivt, tidskrävande och svårt att hinna med konsekvent manuellt, medan människor fokuserar på affärsbeslut, prioritering och kvalitetssäkring.

Nyttan handlar om lönsamhet

Det är lätt att prata om AI i termer av innovation. Men för e-handlare handlar det i slutändan om något mycket mer konkret, lönsamhet.

Bättre produktdata ger bättre struktur, effektivare processer och ofta en starkare kundupplevelse. Fel som upptäcks tidigare minskar risken för tappad försäljning, onödig support, felaktiga kampanjer och intern tidsförlust. Och när fler operativa uppgifter kan automatiseras eller förstärkas med AI får teamet mer tid till sådant som faktiskt driver affären framåt.

Börja där nyttan är tydligast

För företag som vill börja använda AI mer konkret i sin e-handel är det ofta klokt att börja just här.

Inte med de största visionerna först, utan med tydliga och avgränsade områden där nyttan går att se snabbt

• städning och strukturering av produktdata
• förbättring av attributkvalitet
• kontroll av kataloglogik
• övervakning av avvikelser
• flaggning av risker innan de påverkar försäljning eller kundupplevelse

Genom att börja enkelt får man en tydlig effekt av AI utan att introducera onödiga risker eller komplexa processer. Gradvis kan man sedan, utifrån behov och AI-mognad, ge AI större ansvar och fler områden.

Har du en e-handelsplattform som inte har den här möjligheten rekommenderar vi att titta på vad en modern e-handelsplattform kan innebära i form av möjligheter att öka kvaliteten, minska kostnaderna, öka lönsamheten och ge en bättre upplevelse för användarna.