AI-functionaliteiten in je PIM-systeem

Vraag een PIM-leverancier wat hun systeem met AI kan, en je krijgt vrijwel altijd hetzelfde antwoord: productteksten genereren en vertalingen maken. Nuttig, zonder twijfel. Maar het is een fractie van wat AI voor je productdata kan betekenen.

De echte waarde van AI in productinformatie zit dieper. In het herkennen van ontbrekende specificaties, het automatisch classificeren van producten naar jouw datastandaard, het onboarden van nieuwe leveranciers zonder weken handmatig werk. De meeste PIM-systemen bieden dit op dit moment niet, en dat hoeft ook niet per se vanuit je PIM te komen.

In dit artikel lopen we door wat AI concreet kan doen met je productdata, wat dat oplevert, hoe je nadenkt over je PIM-keuze in dat licht, en wat er nodig is om ermee te beginnen.

Wat kan AI doen in een PIM-systeem?

De toepassingen van AI in productinformatie gaan een stuk verder dan wat de meeste PIM-systemen op dit moment aanbieden. Hieronder de gebieden waar AI het verschil maakt.

Productdata aanvullen en verrijken

Een veelvoorkomend probleem in productdatabases: velden die leeg zijn terwijl de informatie ergens wél beschikbaar is. Een omschrijving die het materiaal noemt, maar het specificatieveld staat leeg. Een datasheet die de afmetingen vermeldt, maar niemand heeft ze overgetikt. Bij een handvol producten valt dat nog bij te houden, bij duizenden wordt het onmogelijk.

AI kan je catalogus doorlopen en systematisch ontbrekende waarden identificeren. Maar het stopt niet bij signaleren. Specificaties die ergens in een omschrijving staan maar niet gestructureerd zijn vastgelegd, worden herkend en ingevuld. Informatie uit technische datasheets, zoals materiaalsoort, afmetingen en werktemperaturen, wordt via PDF-extractie automatisch uitgelezen en aan het juiste product gekoppeld.

Het resultaat is een completere productdatabase, zonder dat iemand handmatig door honderden datasheets hoeft te bladeren.

Classificatie en datastandaard conversie

Werk je met meerdere leveranciers, dan krijg je productdata in evenzoveel formaten. Elke leverancier heeft een eigen manier van data aanleveren, met eigen specificatienamen en een eigen bestandsstructuur. Die data omzetten naar jouw eigen datastandaard, of een industriestandaard zoals ETIM, is traditioneel een van de meest tijdrovende taken voor productdatateams.

AI kan dit grotendeels automatiseren. Producten worden automatisch geclassificeerd naar de juiste productklasse, specificaties worden gematcht aan de kenmerken van jouw datamodel, en waarden worden waar nodig genormaliseerd. Daarnaast kan AI producten categoriseren naar de juiste menu-items in je webshop, zodat je niet alleen weet wat voor type product het is en welke specificaties erbij horen, maar ook in welke productcategorieën het thuishoort.

Of je nu werkt met ETIM, GPC of een eigen datastandaard: het omzetten van leveranciersdata naar jouw standaard is precies het type werk waar AI structureel sneller en consistenter is dan handmatige verwerking.

Leveranciers onboarden

Het toevoegen van een nieuwe leverancier aan je assortiment is voor veel bedrijven een project op zich. Data inventariseren, omzetten, categoriseren, specificaties invullen, teksten schrijven, varianten koppelen, dat kost al gauw dagen tot weken per leverancier. Met AI wordt dat proces fundamenteel anders: leveranciersdata gaat erin in het aangeleverde formaat en komt eruit in jouw standaard. Je team controleert het resultaat in plaats van het handmatig op te bouwen.

Het verschil is niet alleen snelheid. Het betekent ook dat je makkelijker nieuwe leveranciers kunt toevoegen zonder dat de werkdruk op je datateam evenredig meegroeit.

Variantkoppelingen

Productvarianten, zoals dezelfde schroef in drie lengtes of dezelfde jas in vier kleuren, worden door leveranciers lang niet altijd als variant aangeleverd. AI kan op basis van productkenmerken herkennen welke producten bij elkaar horen en automatisch variantkoppelingen leggen. Dat scheelt handmatig werk en zorgt ervoor dat klanten op je webshop de juiste keuzemogelijkheden zien bij elk product.

Teksten en vertalingen

Dit is het gebied waar de meeste PIM-systemen al AI inzetten, en terecht. Productteksten genereren op basis van specificaties en kenmerken bespaart schrijfwerk. Met de juiste instructies houdt AI rekening met je tone of voice, doelgroep en de technische diepgang die bij je assortiment past. SEO-optimalisatie van titels, meta-omschrijvingen en URL-structuren kan hier direct in meegenomen worden.

Vertalingen gaan verder dan woordelijke vertaling. AI houdt rekening met technische terminologie die in je branche gangbaar is en kan consistentie bewaken over je hele catalogus. Bij duizenden producten in meerdere talen is dat handmatig nauwelijks te waarborgen.

Data uit meerdere bronnen samenvoegen

Productinformatie leeft zelden op één plek. Leveranciers leveren soms basale data aan, maar aanvullende informatie vind je in datapools, op fabrikantwebsites, in externe databases of in branchespecifieke bronnen. AI kan data uit die verschillende bronnen samenvoegen met wat je al hebt: aanvullen waar er gaten zijn, controleren waar gegevens conflicteren, en een completer productrecord opleveren dan elke bron afzonderlijk biedt.

Wanneer je daar ook verkoopdata aan koppelt, ontstaan er extra mogelijkheden op het gebied van merchandising, denk aan het optimaliseren van welke producten je uitlicht of hoe je ze presenteert. Dat speelt zich meestal meer af aan de webshopkant dan in je PIM, maar de kwaliteit van de onderliggende productdata bepaalt wél hoeveel je ermee kunt.

Data ophalen uit PDF’s

Veel productinformatie zit opgesloten in PDF-bestanden. Technische productbladen, specificatiesheets, handleidingen, het zijn documenten die leveranciers standaard meeleveren maar waarvan de inhoud niet zomaar in je PIM terechtkomt. Waar je bij een Excel-bestand nog redelijk snel data kunt bewerken en importeren, is een PDF puur visueel. Om die informatie gestructureerd in je webshop te krijgen, moet iemand het handmatig overtikken.

AI verandert dat. Via OCR en intelligente extractie haalt AI de relevante productinformatie uit PDF’s op en structureert die direct op een manier die past bij jouw datamodel. De belangrijkste toepassing is het ophalen van technische specificaties uit productbladen, denk aan afmetingen, materialen, prestatiekenmerken en toepassingsgebieden. Daarnaast kan het ook interessant zijn voor het extraheren van gevarenklassen of ADR-codes uit veiligheidsinformatiebladen (SDS). Het verschil met handmatig werk is hier het grootst, omdat je bij PDF’s echt alles opnieuw moet invoeren.

De voordelen op een rij

Wat levert AI in je productdata concreet op?

Tijdsbesparing. De meest directe winst. Taken die per leverancier dagen kosten, zoals classificeren, specificaties invullen en teksten schrijven, worden grotendeels geautomatiseerd. Je datateam besteedt minder tijd aan invoerwerk en meer aan kwaliteitsbewaking.

Consistentie. Waar mensen na honderd producten onvermijdelijk variatie introduceren in hoe specificaties worden ingevuld, werkt AI volgens dezelfde regels over je hele catalogus. Dat resulteert in filters die werken, vergelijkingen die kloppen en een webshop die betrouwbaar aanvoelt voor je klant.

Snellere time-to-market. Nieuwe leveranciers, seizoenscollecties of assortimentsuitbreidingen worden sneller verwerkt. Je producten staan eerder online en zijn eerder vindbaar.

Betere vindbaarheid. Complete, gestructureerde productdata, met gevulde specificatievelden, goede teksten en juiste categorisering, scoort beter in zoekmachines en in de interne zoekfunctie van je webshop. Goed ingerichte SEO voor je productpagina’s versterkt dat effect.

Je PIM kiezen: API’s boven ingebouwde AI

Het is verleidelijk om te kiezen voor het PIM-systeem met de meeste ingebouwde AI-functies. Maar in de praktijk is dat zelden de belangrijkste factor.

Je PIM-systeem is je centrale database voor productinformatie. De kern van een goed PIM is dat het alle vormen van informatie die voor jouw bedrijf relevant zijn op een gestructureerde manier kan opslaan, bewerken en uitwisselen met de rest van je tooling en externe bronnen zoals datapools en marketplaces. Dat klinkt basaal, maar het is precies waar het om draait: een systeem dat goed bewerkbaar is, flexibel genoeg voor jouw datamodel, en uitstekend data kan uitwisselen.

Een simpel PIM-systeem met de juiste API’s en koppelingen is daarmee soms een betere keuze dan een systeem dat vol zit met AI-functies maar lastig te integreren is met de rest van je stack. AI-functionaliteit hoeft niet in je PIM te zitten. Je kunt er ook voor kiezen om AI-verwerking te laten doen door een gespecialiseerde tool die via API’s met je PIM communiceert. Dat geeft je de flexibiliteit om de beste oplossing te kiezen voor elk onderdeel, zonder gebonden te zijn aan wat je PIM-leverancier op het gebied van AI aanbiedt.

Daar komt bij dat het aantal externe platforms dat AI-mogelijkheden biedt voor productdata de komende jaren alleen maar gaat groeien. Je ziet nu al dat bedrijven steeds meer zelf met AI gaan doen, en de drempel daarvoor wordt lager. Een PIM dat vanaf de basis gericht is op connectiviteit maakt het mogelijk om daar de vruchten van te plukken. Een PIM dat alles zelf claimt op te lossen maar die connectiviteit niet biedt, kan juist je rem worden. Zonder goede API’s kun je niet aansluiten op de tools die je verder helpen, niet nu en niet in de toekomst.

Bij Upshift werken we op die manier. We koppelen met bestaande PIM-systemen en e-commerceplatformen, mits ze de juiste API’s hebben, en voegen AI-verwerking toe voor classificatie, verrijking, tekstgeneratie en meer, ongeacht welk PIM je gebruikt. Je hoeft niet van systeem te wisselen om AI in te zetten voor je productdata.

Beginnen met AI in je PIM

De eerste stap naar AI in je productdata is niet het kiezen van een tool. Het begint bij je datamodel.

Je datamodel moet op orde zijn

AI kan je data niet op magische wijze verbeteren als de structuur er niet is. Om AI effectief in te zetten, heb je een uitgewerkt datamodel nodig: productgroepen of productklassen met bijbehorende specificaties, duidelijke eenheden, en een helder onderscheid tussen verplichte en optionele velden.

Noem het je taxonomie of je datastandaard, het principe is hetzelfde. AI heeft kaders nodig waarbinnen het kan werken. Als je specificatievelden niet gedefinieerd zijn, kan AI ze ook niet invullen. Als je taxonomie onduidelijk is, kan AI niet betrouwbaar classificeren. Het datamodel is het fundament waar alles op gebouwd wordt.

Dit hoeft niet perfect te zijn op dag één. Je kunt beginnen met een deel van je assortiment en het datamodel stap voor stap uitbreiden. Maar de basisstructuur moet staan voordat AI zinvol werk kan doen.

Controle houden over wat AI doet

AI maakt fouten. Niet vaak, maar vaak genoeg dat je het niet onbegeleid kunt laten werken. Daarom is een generieke AI-agent, hoe krachtig ook, voor productdata zelden de juiste aanpak. Je wilt niet dat AI wijzigingen doorvoert zonder dat je ze kunt beoordelen.

Waar je naar zoekt in een AI-oplossing voor productdata is een interface die je laat zien wat er veranderd is en waarom, en die je de mogelijkheid geeft om wijzigingen goed te keuren of te corrigeren. Je wilt kunnen zien welke specificaties zijn aangevuld, welke classificaties zijn toegekend, welke teksten zijn gegenereerd. En als er iets niet klopt, wil je dat kunnen bijsturen zodat het systeem daarvan leert.

Die controle is essentieel. Niet omdat AI het meeste fout doet, in de meeste gevallen klopt het, maar omdat de uitzonderingen precies de gevallen zijn waar de impact het grootst is. Een verkeerde gevarenklasse, een specificatie die net niet klopt, een productvariant die verkeerd gekoppeld is. Een goede AI-oplossing voor productdata geeft je de tools om die gevallen snel te vinden en bij te sturen.

AI in PIM-systemen gaat verder dan de meeste leveranciers op dit moment bieden. De toepassingen reiken van het aanvullen van specificaties tot het automatiseren van leveranciersonboarding en het ophalen van productdata uit technische documentatie. De sleutel tot succesvol gebruik ligt in twee dingen: een goed uitgewerkt datamodel als fundament, en een werkwijze die je controle geeft over de output. Begin bij de basis, houd de regie, en bouw van daaruit op.