Mettiamo i dati al centro e permettiamo loro di guidarti ✨
AI product data enrichment per e-commerce
Normalizziamo gli attributi e ne generiamo di nuovi usando LLM. La base su cui poi lavorano tutti gli altri moduli
Seken AI enrichment è il livello base della piattaforma: il motore che “capisce” il tuo catalogo e lo rende finalmente utilizzabile in modo consistente, anche quando i dati di partenza sono incompleti, disordinati o scritti in modo diverso da brand a brand.
Partiamo dalle schede prodotto (titoli, descrizioni, attributi, categorie, schede tecniche) e le trasformiamo in dati strutturati e normalizzati: caratteristiche, intenti d’uso, bisogni, varianti e segnali utili alla segmentazione. In pratica, l’enrichment aggiunge profondità e coerenza al catalogo, creando una base informativa solida su cui costruire esperienze davvero personalizzate.
È un passaggio che facciamo sempre, indipendentemente da quale dei 4 moduli attivi: perché più qualità e più granularità di classificazione significa migliore segmentazione, e quindi migliori risultati su Semantic search, Product discovery, Audience e Shopping assistant.
Le caratteristiche di Seken AI Enrichment
Normalizzazione e qualità del dato
Attributi scritti in modo diverso, informazioni incomplete o disallineate vengono armonizzate, eliminando ambiguità e creando una struttura unica e leggibile.
Arricchimento semantico e nuove dimensioni di analisi
Bisogni, interessi, cluster tematici e correlazioni diventano attributi utilizzabili per segmentazione, ricerca, discovery, audience e personalizzazione.
Unificazione omnicanale
Questo permette di creare una vista unificata su prodotti e clienti, superando la separazione tra canali e rendendo i dati realmente integrati.
Fondazione per tutti i moduli Seken AI
Enrichment è la fondazione comune che rende ogni modulo più efficace e misurabile.
Cosa ottieni con Seken Enrichment
Dati coerenti, strutturati e affidabili
Nuove dimensioni di analisi e segmentazione
Maggiore qualità delle attivazioni marketing e commerciali
Una base unificata per progetti omnicanale
Casi d’uso
Cataloghi complessi e multi-brand
Integrazione dati retail ed eCommerce
Progetti B2B con dati disomogenei
Miglioramento qualità dati prima di attivare personalizzazione o AI
Output tipici
Dataset normalizzati e arricchiti
Tassonomie e attributi aggiuntivi
Mapping tra dati di prodotto e dati cliente
Base dati integrabile con moduli Seken AI e sistemi esterni
Cosa cambia per il tuo e-commerce con Seken AI
Produttività, customer engagement, vendite, fedeltà, aumenta questo e altro ancora grazie alla nostra tecnologia AI.
Piattaforme disponibili
Ci adattiamo a ogni CMS disponibile sul mercato Magento, Shopify, Prestashop, Wocommerce, Custom.
Dubbi e domande?
Le nostre FAQ ti aiuteranno a fugare ogni dubbi e se te ne rimane qualcuno, contattaci!
È il processo di normalizzazione e arricchimento semantico del catalogo prodotti tramite LLM. Significa rendere coerenti gli attributi esistenti (taglie, colori, materiali scritti in modo diverso) e generarne di nuovi che nel dato grezzo non ci sono: bisogni soddisfatti, occasioni d’uso, cluster tematici. Diventa la base dati su cui poi lavorano ricerca, discovery e personalizzazione.
Lavoriamo in tre modalità, combinabili tra loro:
– Dalle descrizioni prodotto: l’LLM legge le descrizioni esistenti del catalogo ed estrae attributi strutturati (materiali, target, occasioni d’uso, caratteristiche tecniche) che prima esistevano solo come testo libero.
– Dalle immagini: l’AI vision analizza le foto prodotto e descrive caratteristiche visive (colori effettivi, forme, stile, dettagli tecnici visibili) generando attributi e descrizioni a partire da quello che vede.
– Da fonti esterne: per prodotti di brand riconosciuti l’AI cerca online informazioni mancanti (schede tecniche, specifiche ufficiali) e le porta nel catalogo.
Le tre modalità non sono alternative: spesso si usano insieme per arricchire lo stesso prodotto da angoli diversi.
– Attributi strutturati (nuovi campi nel catalogo: materiali, target, occasioni, fascia di prezzo, stile, ecc.)
– Descrizioni arricchite (riscritte con più dettaglio, ottimizzate per SEO o per search interna)
– Dati di brand recuperati da fonti esterne, dove il catalogo era incompleto
Tutto rimane sotto il vostro controllo: vedete cosa viene generato prima che vada in produzione.
Un PIM è un contenitore: organizza e centralizza gli attributi che inserite voi. L’enrichment AI lavora un livello sopra: genera nuovi attributi che non sono presenti nel dato grezzo, li normalizza tra fornitori diversi e li mantiene coerenti nel tempo. PIM e enrichment AI sono complementari, non alternativi: spesso convivono.
È la situazione migliore. L’enrichment parte dai vostri dati esistenti, ne valuta la qualità, normalizza dove serve (es. “rosso scuro” e “bordeaux” diventano lo stesso attributo) e aggiunge dimensioni nuove. Niente viene sovrascritto senza il vostro controllo.
Dipende da tre cose: il tipo di arricchimento attivato (descrizioni, immagini, fonti esterne, o tutte insieme), la dimensione del catalogo e il numero di attributi che si vogliono generare. Il processo non è solo “scoprire” i nuovi attributi: dopo la fase di estrazione c’è una fase di normalizzazione e pulizia, che è quella che rende i dati davvero usabili a valle. Per questo i tempi vanno definiti caso per caso, dopo aver visto il vostro catalogo.
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