Vandaag de dag proberen veel e-commerce bedrijven op de hoogte te blijven van de nieuwste technologieën. Hiermee kunnen ze bedrijfsprocessen efficiënter inrichten, meer producten verkopen en dus meer omzet maken. Hoe eerder je je aanpast aan nieuwe technologieën, hoe groter de kans dat je voor gaat lopen op de concurrentie. Artificial intelligence is een geweldig voorbeeld van een nieuwe vorm van technologie waar organisaties zich aan moeten aanpassen. Kunstmatige intelligentie biedt nieuwe mogelijkheden in het verbeteren van de efficiëntie van je bedrijfsprocessen: softwareproducten gebruiken slimme algoritmes om die processen te verbeteren om zo kostbare manuren en onnodige kosten te besparen. Klinkt goed, toch?
Ja, het klinkt geweldig. Maar het is niet zo simpel als dat het lijkt. Naast dat technologie veel voordelen met zich meebrengt, kan het ook gepaard gaan met flinke uitdagingen. Om bepaalde bedrijfsprocessen te automatiseren, heb je bijvoorbeeld productdata van hoge kwaliteit nodig. Dit vormt voor veel organisaties een probleem: ze krijgen productdata van leveranciers aangeleverd, en die data is inconsistent met hun eigen datamodel. Zo kan je leverancier de afmetingen van je producten afleveren in inches, terwijl jouw bedrijf juist meet met centimeters. Ook kan het zo zijn dat je leverancier incomplete data aflevert, waardoor je je klanten misschien niet kan voorzien van de informatie die ze nodig hebben. Dit kan weer effect hebben op hun koopintentie, dus je klanten voorzien van voldoende informatie is zeker een belangrijk aspect van de klantervaring. Dus, hoe kan je meer uit je data halen om je klanten van voldoende info te voorzien?
Hoe je meer uit je data kan halen
Het antwoord is simpel: verbeter je datakwaliteit en -kwantiteit. Wanneer je datakwaliteit en -kwantiteit optimaal is, kunnen er deuren naar andere mogelijkheden worden geopend. Het blijkt dat de meeste bedrijven hun datakwaliteitsproblemen pas detecteren wanneer een klant of medewerkers deze rapporteren. Maar een klein deel van de organisaties zoekt op een proactieve manier naar deze problemen, terwijl dit zeker winstgevend voor jouw bedrijf kan werken. Hier zijn een aantal voorbeelden van datakwaliteitsproblemen:
- Inconsistenties
Inconsistenties zijn waarden die niet overeenkomen. Een productnaam kan informatie over de productinhoud bevatten (bijv. 100ML) terwijl de dataset beschrijft dat de inhoud maar 0.25L is, wat een verkeerde waarde blijkt te zijn.
- Afwijkingen
We speken van een afwijking wanneer alle producten in dezelfde productklasse dezelfde eigenschappen hebben, op één product na. Zo kan een reeks pindakaaspotten informatie voor mensen met een notenallergie bevatten, maar staat deze informatie niet altijd in de dataset. In dat geval kan verondersteld worden dat de dataset van de betreffende pot afwijkend is van de andere producten in deze klasse.
- Duplicaten
Duplicates zijn simpelweg datawaarden in dezelfde dataset, die identiek zijn aan elkaar. Zulke dubbele waarden verlagen de datakwaliteit, dus is het relevant dat je dataset geen dubbele waarden bevat.
- Onwaarschijnlijke waarden
Onwaarschijnlijke datawaarden spreken voor zich: dit zijn waarden die onwaarschijnlijk zijn voor een bepaalde producteigenschap. Voorbeelden hiervan zijn een smartphone met een scherm van 60 inch of een kraan met een hoogte van 15 meter.
Zulke problemen oplossen
Zulke problemen moeten voorkomen worden en wanneer ze toch aanwezig blijken te zijn, is het belangrijk om ze op te lossen. Een mogelijkheid hiervoor is om je data handmatig te verbeteren en al je producteigenschappen handmatig te controleren. Dit is echter onhaalbaar voor organisaties die veel producten verkopen (zoals groothandels en retailers), omdat het te veel geld en tijd kost. Een andere mogelijkheid is om het optimaliseren van data te automatiseren. Er bestaan een aantal softwares die slimme algoritmes en andere AI-technieken gebruiken om een productdataset te scannen en datakwaliteitsproblemen te detecteren. Op deze manier kun je problemen door incorrecte productdata voorkomen, je kan manuren voor het handmatig verrichten van kwaliteitsverbetering besparen en worden de fill-rates van je productdata verbeterd. Op deze manier wordt je datakwaliteit verhoogd, wat kan bijdragen aan een verhoogde omzet.
Datakwaliteitsverbetering automatiseren
PowerImprove.ai is een slimme tool die een geautomatiseerd proces van datakwaliteitsverbetering mogelijk maakt. Er is geen technische kennis nodig: je hoeft alleen maar je Excel bestand te uploaden naar PowerImprove.ai, en het algoritme doet vervolgens het harde werk voor je om kwaliteitsproblemen direct te herkennen. Vervolgens dienen de gematchte eigenschappen en waarden nog handmatig gevalideerd te worden om er zeker van te zijn dat de data van voldoende kwaliteit is. Dit kost natuurlijk veel minder tijd dan handmatig controleren of alle eigenschappen wel correct zijn.