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El proceso de  Product Matching consiste en relacionar para distintas fuentes en Internet aquellos productos que son el mismo. Esto, que puede parecer una tarea trivial, no es así debido a que para un mismo producto, en cada web, lo pueden nombrar de diferente forma. Para profundizar en el concepto, te aconsejamos que leas este post donde exponemos algunos ejemplos.

Actualmente, en el sector retail se venden miles de millones de productos online y existen numerosas plataformas e-commerce que los venden ademas de las web de fabricantes de productos. Identificar y combinar determinados productos para diversos fines, como para la comparación de precios, se convierte en un desafío para el sector, ya que no existen identificadores globales y únicos para cada uno de los productos. En este punto es donde entra en juego la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para el proceso de Product Matching Inteligente.

Antes de profundizar, un breve aspecto a tener en cuenta relacionado con lo anterior es que tanto el nombre del producto como su descripción no poseen una estandarizacón. Cada fabricantes y/o tienda online incluyen los datos de marca, titulo y descripción del producto en su página web de distinta forma para un mismo producto. También, las imágenes que se muestran del producto tampoco tienen un formato estandar y pueden aparecer con diferente perspectiva, color, claridad, etc. Sin embargo, no podemos negar que sí existen identificadores generalizados para algunos productos como puede ser las pulgadas de un televisor o los mililitros de una colonia, pero es posible que según el portal de venta online no lo mencionen, lo incluyan en el titulo del producto o lo incluyan en la descripción.

Una solución a este problema podría ser que una persona de forma manual visite las diferentes tiendas online y verifique que éstas coinciden con los mismos productos aunque sean nombrados y descritos de forma diferente. Pero claro, esta labor manual puede llegar a ser inviable para muchas tiendas online o fabricantes de productos que quieran tener control de precios de cientos o miles de productos ya que el coste sería muy elevado. En este punto es donde entra en juego la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para automatizar el proceso de Product Matching Inteligente -de ahí su nombre-.

Product Matching Inteligente: optimización y automatización en el sector retail

Inicialmente, en las soluciones de Machine Learning para la coincidencia de productos, el proveedor de soluciones tiene que construir primero una base de datos de miles de millones de productos. Esto se hace mediante la recopilación de información a través de rastreos web y feeds (crawlers).

Una vez se tiene la base de datos, se realiza el proceso de Product Matching. Un producto puede identificarse utilizando su título, su descripción, imágenes y lista de atributos o especificaciones. En muchos casos, el título del producto en sí mismo proporcionará mucha información y el sistema tiene que aprender a ordenar el nombre del producto (por ejemplo, el modelo de marca) de los atributos (ml, hombre/mujer, perfume/eau de toilette, etc). Toda esta información debe extraerse, clasificarse y colocarse en las categorías apropiadas: tipo de perfume, hombre o mujer, tamaño en mililitros, versión, etc.

Para cada comparación, el sistema pasa por muchos pasos y verificaciones. Se busca un número de identificación único (por ejemplo, EAN), una prueba de similitudes de palabras clave, normalización de marca y coincidencia (por ejemplo, DG es lo mismo que Dolce and Gabbana), normalización de atributo y coincidencia (100 ml es lo mismo que 100 mililitros, coincidencia de imágenes, etc)

Todo esto es un proceso complicado, y existen diferentes soluciones Product Matching que se pueden emplear con diferentes técnicas pero la ventaja es que las redes neuronales y los sistemas de Product Matching aprenden con el tiempo, incluso de sus errores, y así mejoran con cada uso.

Por otro lado, el procesamiento de las imágenes de productos puede proporcionarnos información relevante que no aparece reflejado en el titulo y/o descripción del producto. En la siguiente imagen, podemos ver cómo detectar un mismo producto (ej. Nata Pascual) en dos supermercados diferentes (supermercado A, supermercado B). En el supermercado B tenemos dos productos de Nata Pascual y queremos ver cuál de los dos hace «match» con el supermercado A.

Si atendemos únicamente a las taxonomías de la descripción, ambos productos del supermercado B coinciden, en parte, con la descripción del producto del supermercado A. Sin embargo, ayudándonos de la imagen en lugar de la descripción se detecta cual de los dos productos del supermercado B coincide con el del supermercado A. Detectar este tipo de “anomalías” es bastante complicado, sin embargo, la herramienta netRetail de ITELLIGENT a través de técnicas de Deep Learning detecta este tipo de diferencias en imágenes para aportar una mayor optimización al sistema de Product Matching Inteligente.

El sistema automatizado de Product Matching inteligente desarrollado por ITELLIGENT es una de las funcionalidades que posee netRetail. Esta herramienta de monitorización de precios en el sector retail permite enlazar tu catálogo de productos con los de tu competencia a través de técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para asegurar la correcta analítica de precios. netRetail es una plataforma enfocada tanto para webs ecommerce como para fabricantes de productos de venta online. En este sentido:

• Si eres propietario de una web de venta online y tu objetivo es garantizar que los productos de tu web sean competitivos frente a otras webs, netRetail es tu solución inteligente para monitorizar los precios de tu web frente a webs competidoras.
• Si eres fabricante de producto y necesitas averiguar el posicionamiento de tu producto frente a la competencia, netRetail es tu solución más inteligente para la monitorización de tus precios frente a los precios de tu competencia.

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