Tag: Product Matching

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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  • Netprice es la plataforma más avanzada del mercado que cubre todas tus necesidades y si necesitas algo más… ITELLIGENT lo desarrolla. 
  • ITELLIGENT, con diez años en el mercado, ha sido pionera en España en aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data.

Big Data e Inteligencia Artificial  al servicio de la Optimización y la Gestión de Precios. Así es Netprice de  ITELLIGENT,  una plataforma pionera en España para la monitorización, modelización y gestión de precios tanto propios como de la competencia. Se trata de una plataforma de Big Data para la gestión de millones de precios, desde catálogos de productos hasta buscadores complejos. Esta plataforma ha sido desarrollada en España por expertos en modelización de precios con analíticas avanzadas para que rentabilice tu esfuerzo.

NETPRICE se compone de los siguientes módulos:

  1. Oportunidades vs Amenazas. Optimiza tu estrategia de precios gracias a la detección de oportunidades y alertas de amenazas en base a los de tu competencia.
  2. Ajuste automático de precios. Ajuste automático de precios en sistemas ERP o ecommerce con posibilidad de supervisión previo o definición de reglas.
  3. Alertas inteligentes. Nuestras Alertas Inteligentes permiten que solo recibas aquello que es relevante para ti. Evitando la saturación  de mensajes intrascendentes.
  4. Optimización en buscadores. Basado en la ofuscación de precios y el posicionamiento en buscadores, detección de patrones de fijación de precios de la competencia para establecer estrategias.
  5. SIG o Sistema de información geográfica. Visualización sobre mapas y posibilidad de representar distintas capas: recursos de interés, geodemografia, sociodemografia,…
  6. Informes. Servicio de informes automáticos o realizado por expertos que analizarán aquello que necesites.
  7. Revenue Management. Gestión de la estrategia de precios en base a la demanda de su catálogo de productos/servicios para rentabilizar sus ventas.
  8. Mapping. Sistema automatizado de Product Matching, permite enlazar tu catálogo de productos con los de tu competencia para realizar una correcta analítica de precios.
  9. Exportar datos. Servicio que permite exportar datos masivos en diversos formatos: CSV, Excel, …

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¿Qué te ofrece NETPRICE?

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EXPERIENCIA EN EL SECTOR. No estas ante una start up, somos una empresa pionera en España con más de diez años de experiencia en el mercado con un equipo de profesionales a tu servicio.

El congreso IWANN se trata de un foro de discusión para científicos, ingenieros, educadores y estudiantes en el que se debaten y se exponen los últimos descubrimientos realizados en teorías, modelos y sistemas inspirados en la naturaleza. Estos descubrimientos han sido realizados mediante la utilización de diferentes metodologías de inteligencia computacional, enfocadas particularmente en temas relevantes al Deep Learning, la computación centrada en el ser humano y en proyectos del cerebro humano.

Este evento, organizado por la Universidad de Málaga, Universidad de Granada, Universidad Politécnica de Catalunya, Universidad de Cádiz y IEEE Computational Intelligence Society se realiza cada dos años, y los próximos días 14, 15 y 16 de junio se celebrará por primera vez en la ciudad de Cádiz.

Coincidiendo con el estreno de la Universidad de Cádiz en la participación de este Congreso, nuestro compañero Mario Rivas, ingeniero I+D+i  de nuestro equipo técnico, asistirá al IWANN el primer día del congreso para hablar de  “Using deep learning for image similarity in Product Matching”. En esta ponencia colaboran también nuestro director técnico Jaime Martel junto a docentes de la Universidad de Cádiz como María De La Paz Guerrero, Elisa Guerrero, Guillermo Bárcena y Pedro L. Galindo.

Ésta ponencia tendrá lugar el primer día de IWANN 2017, el miércoles 14 de junio de 9 a 11 de la mañana en el Salón Lequerica del edificio Constitución 1812 (ver programación).  Será la primera ponencia de las que componen la sesión “Image and Signal Processing” moderada por el Dr. Joseph Constantin.

Asimismo,  a lo largo de estos tres días, en IWANN 2017 se darán cita docentes, investigadores y profesionales del sector donde compartirán experiencias y estudios relacionados con:

  • Los métodos matemáticos y teóricos en la inteligencia computacional.
  • Formulaciones neurocomputacional.
  • Aprendizaje y adaptación.
  • La emulación de las funciones cognitivas.
  • Sistemas y neuro-ingeniería Bio-inspirado.
  • Temas avanzados en inteligencia computacional.
  • Aplicaciones

Además, IWANN 2017 contará con tres ponentes invitados de gran prestigio cómo son:

invited speakers IWANN

  • Matthias Rauterberg, de la Universidad de Eindhoven, que hablará sobre “How to desig for tne unconscious”.
  • Ulrich Rückert, de la Universidad de Bielefeld, cuya ponencia tratará acerca de “Cognitronics: Resource-efficient Architectures for Cognitive Systems”.
  • Le Lu, del Instituto Nacional de Salud de Estados Unidos, cuyo tema será “Towards ´Big Data, Weak Label and True Clinical Impact´ on Medical Image Diagnosis: The Roles of Deep Label Discovery and Open-ended Recognition”.