La generazione di descrizioni di prodotto tramite freelance o personale dipendente comporta sempre un elevata possibilità di errore, che aumenta all'aumentare del numero dei prodotti.
La presenza di errori nelle descrizioni di un prodotto, o la mancanza di alcune delle caratteristiche o di alcune particolarità delle modalità di evasione dell'ordine, possono alzare non poco il tasso di reso.
L'utilizzo di soluzioni di NLG (Natural Language Generation) come Sem@ntika stanno cambiando lo scenario.
Spesso quando si pensa alla "macchina" ci si immagina una serie di testi o traduzioni con poco senso molto poco leggibili da un essere umano.
La tecnologia ha fatto enormi passi avanti, riuscendo ad abbinare conoscenza umana e intelligenza artificiale per ottenere risultati sempre migliori.
Sem@ntika utilizza il linguaggio naturale dopo che si è completato un processo di setup e apprendimento.
Per garantire che gestisce un eCommerce sulla effettiva aderenza dei testi, non solo ai dati, ma anche allo stile del sito stesso, si effettua una elaborazione di elementi linguistici molto dettagliata.
Questo viene realizzato anche con il supporto di chi sino ad oggi all'interno dell'azienda si è occupato di gestire il catalogo. In queste risorse c'è il know how che dovrà essere trasferito alla macchina per poter migliorare poi il loro lavoro.
NLG è un processo software attraverso il quale gli utenti possono trasformare i dati in una narrazione scritta. Si possono produrre contenuti automatizzati da strutture dati coerenti e con un certo grado di ripetitività.
Narrazioni i testi più complessi richiedono un certo grado di intervento umano e di input.
Sicuramente però, le descrizioni basate su dati strutturati legati ad esempio alle informazioni di prodotto possono ridurre significativamente il tasso di resi di un eCommerce.
Molto spesso gli eCommerce basano le loro schede prodotto su dati che vengono automaticamente presi da database di fornitori . Questo fa si che la struttura dei dati venga poi visualizzata sul negozio online sempre con un formato "tabellare", che a seconda della piattaforma che si utilizza, non sempre è in primo piano nel video del possibile cliente.
Poter gestire nella descrizione del prodotto tutte le informazioni che fanno si che da un lato il cliente compri e dall'altro che non resti deluso, riduce di una forte percentuale il tasso di resi.
Sem@ntika è in grado, senza l'intervento di esseri umani, di portare nella descrizione, elemento fondamentale per il visitatore come fonte di informazioni, tutti i dati strutturati che si considerano chiave, nel comunicare i plus del prodotto.
Questo consente anche di poter gestire in modo molto più semplice e economico, l'aggiornamento delle descrizioni. Qualora su un prodotto dovesse esserci una novità, con Sem@ntika tramite il Natural Language generation si potrà inserirla nel contesto della frase, senza dover rimettere mano a tutto il database.
L'aumento del numero di prodotti che sono disponibili online e al tempo stesso la necessità di ridurre i tempi di pubblicazione degli stessi, fa si che anche chi non ha cataloghi eccessivamente grandi dovrà muoversi per automatizzare la pubblicazione di contenuti e descrizioni.
L'assenza delle informazioni chiave all'interno di tali elementi potrà generare bassa conversione e alti resi.
NLG e Sem@ntika riducono drasticamente questi effetti.