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Actualmente, miles de millones de productos se venden online y existen numerosas plataformas e-commerce que los venden. Identificar y combinar determinados productos para diversos fines, como para la comparación de precios, se convierte en un desafío para el sector del comercio electrónico, ya que no existen identificadores únicos y globales para cada producto. En este punto es donde entra en juego la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

Existen diversos portales webs enfocados a la comparación de precios para obtener las mejores ofertas en un determinado producto como la contratación de seguros de coche. Estos comparadores de precios están enfocados al cliente pero… ¿y si somos una tienda online y queremos comparar los precios de los productos de la competencia con los nuestros? ¿Cómo podemos abordarlo?

Antes de profundizar, un breve aspecto a tener en cuenta: el naming y descripción de los productos no poseen un formato estándar. Cada tienda online incluye estos datos (marca, titulo y descripción del producto) en su web de diferente forma para un mismo producto. Asimismo, las imágenes que se muestran del producto tampoco son estandarizadas y pueden aparecer con diferente perspectiva, color, claridad, etc. Evidentemente, sí existen identificadores generalizados para algunos productos como son las pulgadas de un televisor, 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.

Por tanto, una persona de forma manual puede visitar diferentes tiendas online y verificar que éstas coinciden con los mismos productos. No obstante,  el problema surge cuando no es viable realizar esta labor de forma manual porque el coste sería muy elevado. Es aquí donde entra en juego la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para automatizar el proceso de Product Matching.

¡La Inteligencia Artificial y Machine Learning al rescate!

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 (pulgadas, resolución, etc. Toda esta información debe extraerse, clasificarse y colocarse en las categorías apropiadas: modelo de televisor, versión, resolución, etc.

Para cada comparación, el sistema pasa por muchos pasos y verificaciones. Se busca un número de identificación único, una prueba de similitudes de palabras clave, normalización de marca y coincidencia (por ejemplo, LG es lo mismo que Life´s Good), normalización de atributo y coincidencia (32″es lo mismo que 32 pulgadas, 32 pulg. , 32 pulgadas), coincidencia de imágenes, etc.

LG televisor

Figura 1. Ejemplo de Televisor LG en dos portales webs diferentes y cuyo título y descripción no aparecen estandarizados.

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 figura 2, 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 proudcto 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 netPrecie 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.

PRODUCT MATCHING Ejemplo imagenes

Figura 2. Ejemplo de Product Matching a través del procesamiento imágenes con técnica de Deep Learning (netPrice)

El sistema automatizado de Product Matching desarrollado por ITELLIGENT se llama netPrice. Esta herramienta de monitorización de precios 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. ¿Quieres saber más sobre nuestra herramienta? ¿Deseas tener una demo de netPrice?

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