Sarah Assous, Akeneo 제품 마케팅 담당 부사장 – 인터뷰 시리즈

Sarah Assous Akeneo의 제품 마케팅 부사장으로 전략적 메시지, 포지셔닝 및 마켓 전략을 주도합니다. 결과 중심의 리더 인 그녀는 회사의 성장을 가속화하고 마케팅을 활용하여 수익 창출을 지원하는 데 중요한 역할을했습니다. 컨텐츠 전략, 고객 참여 및 경쟁 포지셔닝에 대한 전문 지식을 통해 창의성과 비즈니스 통찰력을 결합하여 세계적 수준의 제품 경험을 제공합니다.

전통적인 PIM 시스템은 제품 정보를 중앙 집중화하고 관리하는 데 효과적이지만, 많은 솔루션은 복잡한 옴니 채널 전략, 동적 데이터 및 다른 전자 상거래 또는 데이터 플랫폼과의 통합을 지원하기 위해 노력하고 있습니다. 즉, PIM은 또 다른 데이터 사일로가됩니다.

반면에 제품 클라우드는 전체 제품 라이프 사이클에서 동적 및 정적 데이터에 대한 전체 제품 레코드를 지원하는 종합 가능한 기술 제품군입니다. 유연하고 확장 가능한 PIM 솔루션은 제품 클라우드의 중요한 측면이지만 한 부분 일뿐입니다.

Akeneo Product Cloud의 일환으로 우리는 AI 기반 공급 업체 데이터 온 보딩 솔루션 인 AI 기반 공급 업체 데이터 온 보딩 솔루션, 글로벌 마켓 플레이스에서 제품 정보를 활성화 할 수있는 능력을 갖춘 신디케이션 플랫폼 인 모든 이해 관계자가 수요에 따라 디지털 제품 카탈로그에 액세스 할 수 있도록하는 안전한 제품 포털 인 Syndication 플랫폼을 제공합니다. 150+ 통합의 광범위한 네트워크. 이러한 모든 솔루션은 제품 데이터가 사일드 솔루션에 살지 않도록하기 위해 함께 작동하지만 제품 수명주기의 모든 단계에서 최적화, 풍부 및 활성화되어 최적의 옴니 채널 제품 경험을 만들고 전환율을 높일 수 있습니다. 고객 충성도를 향상시킵니다.

AI는 데이터 정보 관리 (PIM)를 중앙 집중화하는 것 이상으로 어떻게 변환합니까?

데이터 중앙 집중화를 넘어서 AI는 이전에 구식 및 비효율적 인 도구에 의존했던 산업에 고급 기술을 제공하기 때문에 PIM과 관련하여 강력한 도구입니다. 중앙 데이터 외에도 AI는 다음을 포함하여 PIM 솔루션 내에서 광범위한 용량으로 사용되는 것을보고 있습니다.

1. 복제 및 데이터 추출을 포함한 제품 데이터 청소 및 풍부한 제품 데이터
2. 중앙 데이터를 사용하여 즉시 편집 할 수있는 컨텐츠 생성, 브랜드 음성과 제품 페이지 정렬 보장
3. 제품 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 번역하여 여러 언어로 규모로 강력한 제품 경험을 제공합니다.
4. 자연어 처리를 개선하고 사용자 의도를 이해하여 제품 발견 및 검색 기능 최적화

Akeneo의 AI 기반 공급 업체 데이터 관리자가 데이터 수집 및 강화를 간소화하는 방법을 안내해 주시겠습니까?

Akeneo의 공급 업체 데이터 관리자 (SDM) 소매 업체 및/또는 유통 업체 데이터 구조. 당사의 시스템은 인공 지능을 사용하여 제품 분류를 자동화하고, 설명 및 레이블에서 속성을 강화하고, 데이터를 정규화하여 일관성과 정확성을 보장하며,이 모든 것이 수동 노력을 줄이고, 시장 마켓을 가속화하고, 소매 업체와 공급 업체 간의 협업을 향상시킵니다. 효율적인 통신 및 데이터 교환을위한 중앙 집중식 플랫폼. 결과적으로 브랜드 및/또는 제조업체는 시스템 전체에서 일관된 공급 업체 통찰력을 갖추어 옴니 채널 성공을 위해 설립됩니다.

AI는 여러 채널에서 제품 데이터 정확도와 일관성을 보장하는 데 어떤 역할을합니까?

오늘날 AI의 가장 실용적인 사용 사례 중 하나는 여러 채널에서 정확성과 일관성을 보장하기 위해 데이터 표준화, 강화 및 검증 프로세스를 자동화하는 기능입니다. AI 구동 알고리즘은 불일치를 감지하고 수정하고, 빠진 속성을 채우고, 사전 정의 된 규칙 또는 학습 패턴을 기반으로 제품을 분류하고, 수동 오류를 줄이고, 시장, 전자 상거래 플랫폼, 인쇄 카탈로그 및 판매하는 다른 곳에서 균일 성을 보장 할 수 있습니다. 또한 NLP (Natural Language Processing) 및 AI 중심 검색 기능을 통해 비즈니스는 사용자 의도를 더 잘 이해할 수 있도록하여 고객의 검색 방식에 맞게 제품 설명 및 속성을 최적화 할 수 있습니다. AI는 검색 쿼리를 분석함으로써보다 관련성있는 키워드를 제안하고, 제품 태깅을 개선하며, 검색 결과를 동적으로 개선하여 고객이 가장 정확하고 매력적인 제품 정보를 찾아 궁극적으로 참여, 전환 및 수익을 줄일 수 있습니다.

제품 경험 관리에서 AI를 구현할 때 가장 큰 과제는 무엇이며 Akeneo는 어떻게 해결하고 있습니까?

AI는 고품질의 구조화 된 데이터에 의존하여 의미있는 통찰력을 생성하지만 많은 비즈니스가 단편화되거나 불완전한 제품 정보로 어려움을 겪고 있습니다. AI 모델은 정확성과 관련성을 유지하면서 새로운 제품 데이터, 고객 행동 및 시장 동향을 지속적으로 배우고 적응해야하므로 확장 성은 또 다른 과제입니다. Akeneo의 제품 클라우드 솔루션에는 PIM, 신디케이트 및 공급 업체 데이터 관리자 기능이있어 소매 업체가 모든 제품 데이터를 한 자리에 보유 할 수 있습니다. 또한 AI를 활용하여 데이터 품질과 일관성을 향상시켜 AI 솔루션에 공급 된 정보가 완전하고 정확하며 신뢰할 수 있도록하여 여러 플랫폼에서 일관성이없는 데이터를 갖고 더 많은 수동 프로세스에서 소매 업체에서 체중을 빼는 문제를 완화 할 수 있습니다.

AI 생성 컨텐츠가 증가함에 따라 Akeneo는 어떻게 브랜드 음성과 진품성을 그대로 유지합니까?

AI 생성 컨텐츠는 특히 검색 기능 및 제품 디스크립터 내에서 엄청나게 유용 할 수 있지만 이러한 도구를 사용할 때 강력한 브랜드 아이덴티티를 유지하는 것이 중요합니다. Akeneo는 우리가 AI를 사용하여 어떤 유형의 컨텐츠를 개발하여 개발을 돕고, 브랜드 진위를 유지하기 위해 다른쪽에는 항상 인간이 있음을 보장합니다. AI 생성 컨텐츠를 사용할 때는 진정으로 시작하는 출발점으로 의존합니다. 컨텐츠 전체에서 브랜드 메시징을 향상시키고 직조 할 수있게되면 톤이 채널 전체의 일관성을 유지하고 마케팅 팀이 전략적 컨텐츠에 집중할 수있는 시간을 제공합니다.

고객 경험을 향상시키기 위해 브랜드가 구현할 수있는 AI 중심의 개인화 전략은 무엇입니까?

개인화는 브랜드에 새로운 것이 아니지만 AI 및 ML 기술을 사용하면 브랜드가 새로운 수준의 고객 개인화를 입력하여 높은 소비자의 기대를 충족시킬 수 있습니다. AI 도구가 처리 할 수있는 데이터의 양을 알면,이 힘은 데이터 분석을 통해 고객 상호 작용 중에 전례없는 수준의 개인화를 가능하게하는 문을 열어줍니다. 이러한 방식으로 고객 데이터를 활용하면 AI 알고리즘이 고객 주문 기록, 선호도 등에 더 광범위하게 연결되어 맞춤형 제품 권장 사항을 만들 수 있습니다. AI 기반 검색 및 자연어 처리는 사용자 의도 해석을 개선하고, 발견 가능성을 향상시키고, 구매 여정의 마찰을 줄임으로써 검색 결과를 개선 할 수 있습니다. 그러나 다양한 AI 전략이없고 AI 솔루션을 훈련시키고 지원하기위한 다양한 AI 전략이 없으면이 기술에 대한 고객 경험을 개인화하는 것은 불가능하다는 것을 기억하는 것이 중요합니다.

Akeneo는 AI를 사용하여 제품 발견 및 검색 기능을 어떻게 최적화합니까?

우수한 제품 검색 및 발견 경험은 올바른 채널에 정확하게 태그, 분류 및 신디케이트되는 제품에 의존합니다. 그렇기 때문에 기존 정보를 분석하여 누락 된 속성을 채우고 포괄적이고 정확한 제품 목록을 보장함으로써 Akeneo PIM 내에서 구축 된 기본 AI 기능을 제공합니다. Akeneo SDM은 또한 공급 업체 데이터가 완전하고 올바르게 형식화되도록 AI 기능을 제공합니다. 그리고 충분하지 않은 경우, 우리는 광범위한 AI 사용 사례를 다루는 광범위한 App Store 내에서 20 개 이상의 AI 애플리케이션을 제공하며, 그 중 일부는 Akeneo를 위해 맞춤 제작되었습니다. 이러한 기능은 적절한 시간에 올바른 정보를 올바른 고객에게 제공 할 수 있도록하는 데 도움이됩니다.

기업 수준에서 제품 데이터를 관리 할 때 가장 일반적인 병목 현상은 무엇이며 Akeneo는 어떻게 해결합니까?

제품 데이터의 기술 발전은 방대하지만 많은 조직이 여전히 수동 제품 정보 관리로 어려움을 겪고 있습니다. 기업이 직면 한 몇 가지 주요 과제에는 여러 언어 및 시장에서 제품 정보 관리, 규모에 따라 일관되고 매력적인 제품 설명을 만들고 정확성을 유지하는 동시에 시장 마케팅 시간을 줄이며 기술, 마케팅 및 영업 팀 간의 조정이 포함됩니다. 이러한 과제는 오늘날의 디지털 상업 기대의 속도를 따라 잡을 수 없습니다.

Akeneo를 사용하면 이러한 도전이 크게 제거됩니다. 강력한 AI 기능을 통해 Akeneo는 언어 컨텐츠 번역 규칙을 자동으로 구현하고 지능형 컨텐츠 생성을 사용하여 기술 사양을 사려 깊은 요약으로 변환하고 마케팅 이야기를 참여시킬 수 있습니다. Intelligent Content는 마케팅 팀을 제거하지는 않지만 AI 생성 컨텐츠를 개인화하여 가능한 최선의 방법으로 브랜드에 맞게 시작점으로 번성 할 수 있다는 점에 주목하는 것이 중요합니다.

제품 경험 관리에서 AI의 역할은 향후 5 년간 진화하는 곳과 Akeneo 자체가 어떻게 이러한 변화를 앞두고 어떻게 포지셔닝하고 있습니까?

AI의 진화가 매일 어떻게 바뀌고 있는지 아는 5 년 후에 예측하기는 어렵습니다. 그러나 Google의 당혹감과 같은 도구를 도입함으로써 우리는 쇼핑객이 한 곳에서 제품을 연구, 탐색, 비교 및 ​​구매할 수있는 AI 쇼핑 에이전트의 출현이 생겨날 것으로 예상 할 수 있습니다. AI와 NLP가 고객 의도를 더 잘 이해하고 해석하기 위해 진화함에 따라, 이러한 개인 검색 경험은 인기가 높아지고 전통적인 검색 경험과 함께 살게 될 것입니다.

미래를 예측하기는 어려울 수 있지만, 우리는 한 가지를 알고 있습니다. AI 솔루션은 최신의 신뢰할 수 있고 완전한 제품 정보의 강력한 기초에 의해 지원되지 않으면 항상 부족할 것입니다. 생성 된 출력은 제공된 데이터만큼 우수 하므로이 기술의 진화가 진행되는 경우 성공을위한 첫 번째 단계는 항상 Akeneo가 도움을 줄 수있는 제품 데이터에 대한 단일 진실의 소스를 만들 것입니다.

위대한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자 여러분 한 사람.

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