Jak sztuczna inteligencja zmienia PXM (Product Experience Management)

Wyobraź sobie, że spędzasz długie godziny na ręcznym tworzeniu opisów produktów, tłumaczeniu ich na kolejne języki i przypisywaniu setek tysięcy produktów do odpowiednich kategorii. Brzmi znajomo? Dla wielu firm to codzienność – żmudna praca z arkuszami i kopiowanie danych po nocach. Dobra wiadomość jest taka, że nadchodzi rewolucja. Sztuczna inteligencja (AI) wkracza do świata Product Experience Management (PXM), aby odciążyć zespoły, zautomatyzować nudne zadania i wynieść doświadczenie produktowe na nowy poziom.

W tym artykule opowiemy, jak AI zmienia zasady gry w PXM. Dowiesz się m.in.:

• Jak automatyzować procesy PIM (Product Information Management) – od generowania opisów po tłumaczenia i tagowanie.

• W jaki sposób AI analizuje dane, by przewidywać popyt, sugerować produkty i usprawniać łańcuch dostaw.

• Jak personalizować treści produktowe pod preferencje klientów przy użyciu algorytmów predykcyjnych i segmentacji.

• Poznasz konkretne przykłady narzędzi AI w PXM (np. LemonHub.AI i inne) oraz ich zastosowania.

• Odkryjesz kluczowe korzyści dla firm B2B: większą dokładność danych, oszczędność czasu, lepszą efektywność operacyjną i wyższe konwersje oraz zadowolenie klientów.

Sztuczna inteligencja stała się tajną bronią managerów PIM – automatyzacja PIM z AI pozwala dziś skutecznie wyręczyć ludzi w najbardziej monotonnych zadaniach. Jeszcze niedawno generowanie opisów produktowych AI czy tłumaczenie treści produktowych było ręczną, czasochłonną pracą. Teraz sztuczna inteligencja w tłumaczeniach opisów oraz tworzeniu contentu pozwala automatycznie generować i wzbogacać opisy produktów w wielu językach, czyniąc te procesy bezobsługowymi. W praktyce oznacza to, że możesz wrzucić dane o produkcie do systemu, a inteligentny algorytm oparty o generowanie opisów produktowych AI wygeneruje atrakcyjny, spójny opis zgodny z tonem Twojej marki – i to w kilka sekund, a nie godzin. Co więcej, dzięki sztucznej inteligencji w tłumaczeniach opisów, system od razu przetłumaczy treść na hiszpański, niemiecki czy język klienta, którego właśnie zdobywasz na nowym rynku.

Ale to nie wszystko. AI świetnie radzi sobie także z kategoryzacją i tagowaniem produktów – tagowanie produktów sztuczna inteligencja oraz AI w klasyfikacji produktów pozwala przypisać odpowiednie tagi, kategorie i atrybuty automatycznie, na podstawie danych tekstowych lub nawet zdjęć. Technologia AI poszła już dalej niż tylko tłumaczenia i opisy – dziś automatyzacja PIM z AI obejmuje także automatyczne tagowanie zdjęć, inteligentną klasyfikację produktów oraz dynamiczne dostosowywanie treści pod różne rynki​. Wyobraź sobie, że dodajesz do PIM nowe produkty, a system – wykorzystując AI w klasyfikacji produktów – sam rozpoznaje na zdjęciach kolor czy materiał i uzupełnia odpowiednie pola. Brzmi jak magia, ale to dzieje się naprawdę.

Przykład z życia: polska firma wdrażająca automatyzację PIM z AI stanęła przed zadaniem przeniesienia 500 tysięcy produktów do nowej struktury kategorii. Ręczna klasyfikacja zajęłaby ok. 1400 godzin pracy (ponad 8 miesięcy ciągłej harówki!) i kosztowała około 210 tys. zł. Dzięki zastosowaniu AI w klasyfikacji produktów i automatycznego mapowania kategorii, udało się zredukować ten nakład pracy o 80%, do ok. 280 godzin. Oszczędność? Blisko 168 tys. zł bezpośrednio, plus dodatkowo ~10% oszczędności dzięki mniejszej liczbie błędów​. Łącznie firma zaoszczędziła ~189 tys. zł w 10 miesięcy! Zyskali nie tylko czas i pieniądze – dane produktowe stały się bardziej spójne i ustandaryzowane, co przełożyło się na łatwiejszą integrację z innymi systemami i lepsze raportowanie biznesowe.

Podobnych historii jest więcej. Inna organizacja wykorzystała automatyzację PIM z AI do automatycznego odczytywania danych z etykiet produktów (np. składników na etykietach spożywczych) i ich integracji z systemem PIM. Dzięki temu 95% produktów zostało przetworzonych automatycznie, a tylko 5% wymagało korekty ręcznej. Koszt wpisywania danych spadł z prawie 1,88 mln zł do 93 tys. zł – firma oszczędziła około 1,78 mln zł, a po uwzględnieniu mniejszej liczby błędów nawet 1,97 mln zł. Ogromna różnica! Zamiast żmudnego klepania cyferek, pracownicy mogli zająć się strategicznymi zadaniami, a dane w systemie były dokładniejsze.

Automatyzacja PIM z AI oznacza też koniec chaosu przy tworzeniu opisów. Przykładowo producent z branży sanitarnej miał 250 tys. produktów w wielu wariantach – ręczne tworzenie opisów technicznych było nierealne. Dzięki generowaniu opisów produktowych AI udało się automatycznie wygenerować 80% treści, pozostawiając tylko 20% do ręcznego opracowania. Czas tworzenia treści skrócił się dramatycznie, a firma zaoszczędziła ponad 5 milionów złotych na kosztach operacyjnych. Dodatkowo opisy były spójne, wysokiej jakości i wolne od błędów, co docenili zarówno klienci, jak i instalatorzy korzystający z tych informacji.

Co to wszystko oznacza dla Ciebie? Koniec z nudną, powtarzalną pracą przy danych produktowych. Automatyzacja PIM z AI pozwala na inteligentne tworzenie treści i zarządzanie informacją – algorytmy uczą się na podstawie Twoich danych i zasad biznesowych. Dzięki generowaniu opisów produktowych AI oraz automatycznemu tagowaniu produktów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, zyskujesz czas (który możesz przeznaczyć na rozwój produktu czy strategii), a Twoje dane są bardziej poprawne i aktualne. Firmy korzystające z AI w PIM notują szybsze wprowadzanie produktów na rynek i mniej błędów ludzkich, bo algorytm się nie męczy ani nie myli. Jednym słowem: efektywność i skalowalność, o jakich kiedyś można było tylko pomarzyć.

Automatyzacja treści to jedno, ale AI potrafi coś jeszcze – myśleć jak analityk i planista, tylko że na sterydach (i bez przerwy na kawę). W świecie PXM kluczowe jest nie tylko co o produkcie mówimy, ale też ile produktu mamy na półce i czy oferujemy go właściwej osobie we właściwym czasie. Tu również błyszczy sztuczna inteligencja w e-commerce B2B, szczególnie w obszarach takich jak prognozowanie popytu AI i AI w zarządzaniu zapasami.

Prognozowanie zapotrzebowania (demand forecasting)

Tradycyjne prognozy sprzedaży często bazują na historii zamówień i instynkcie doświadczonych menedżerów. Bywało, że ktoś “na czuja” zamawiał więcej towaru na magazyn przed sezonem świątecznym. Prognozowanie popytu AI zmienia tę zgadywankę w naukę. Algorytmy uczenia maszynowego analizują ogromne zbiory danych – nie tylko Twoją sprzedaż z ubiegłych lat, ale też trendy rynkowe, pogodę, zachowania konsumentów, a nawet wpisy w social media – żeby przewidzieć, co się wydarzy. Dzięki temu prognozy popytu stają się dużo dokładniejsze i dynamiczne. System może na bieżąco korygować przewidywania, gdy pojawi się nowy trend (np. viral na TikToku windujący popyt na produkt) albo anomalia (np. nagły lockdown). Efekt? Minimalizacja ryzyka, że zabraknie towaru (tzw. stockout), albo że utkniesz z górą niesprzedanego asortymentu. Jak podaje IBM, wykorzystanie AI do prognoz pozwala firmom lepiej dostosować poziom zapasów w czasie rzeczywistym, unikając zarówno braków na półce, jak i nadmiarów.

Przykład: sieć sklepów odzieżowych wdrożyła prognozowanie popytu AI do przewidywania sprzedaży kurtek zimowych. Algorytm wziął pod uwagę dane pogodowe z ostatnich 10 lat, trendy modowe z mediów społecznościowych i bieżące wyniki sprzedaży. Z dużą precyzją przewidział, ile kurtek danego modelu w danym rozmiarze będzie potrzebne w poszczególnych regionach kraju. Dzięki temu sklep zawczasu przerzucił odpowiednie ilości towaru do magazynów regionalnych. Gdy przyszły mrozy, klienci bez problemu znaleźli to, czego szukali, a firma nie zanotowała ani braków, ani nadwyżek – pełna synchronizacja popytu i podaży. Tak właśnie działa AI jako cyfrowa wróżka od prognoz.

Automatyzacja rekomendacji produktowych

AI nie tylko prognozuje co i ile sprzedasz, ale też potrafi podpowiedzieć komu i co zaproponować, aby sprzedać więcej. Mowa o automatycznych rekomendacjach produktowych AI. Każdy z nas widział to w praktyce na platformach e-commerce (“Klienci, którzy kupili X, kupili też Y”). Kiedyś były to proste reguły (“jeśli ktoś oglądał telewizory, pokaż mu akcesoria do TV”). Teraz algorytmy uczenia maszynowego analizują zachowania klientów w czasie rzeczywistym – co oglądają, co dodają do koszyka, czego szukają – i na tej podstawie personalizują rekomendacje z chirurgiczną precyzją.

Rezultat? Wyższe konwersje i większy koszyk zakupowy. Automatyczne rekomendacje produktowe AI to potężne narzędzie – szacuje się, że nawet 35% przychodów Amazona generuje jego silnik rekomendacji produktów. Skoro u Amazona co trzeci dolar sprzedaży pochodzi z „polecanych dla Ciebie”, to znak, że warto się tym zainteresować. Wprowadzenie AI do rekomendacji w Twoim sklepie czy katalogu B2B może znacząco podnieść sprzedaż dodatkową i krzyżową. Personalizowane sugestie sprawiają, że klient chętniej wrzuci do koszyka coś ekstra, bo ma poczucie, że oferta jest skrojona pod jego potrzeby. To trochę jak dobry sprzedawca, który zna stałego klienta i mówi: “Panie Marku, dla pana mam jeszcze promocję na produkt X, pewnie się panu spodoba”. Z tą różnicą, że AI robi to automatycznie, na ogromną skalę i uczy się z każdym kliknięciem użytkownika.

Co więcej, takie dynamiczne rekomendacje działają nie tylko na stronie sklepu. Sztuczna inteligencja w e-commerce B2B wspiera działy handlowe – podpowiada przedstawicielom, jaki produkt zaproponować klientowi biznesowemu na podstawie historii jego zamówień czy sezonowych trendów. To realna pomoc w cross-sellingu i upsellingu, która przekłada się na liczby. Według badań, wdrożenie rekomendacji opartych na AI potrafi zwiększyć konwersję o kilkanaście (a czasem i więcej) procent oraz znacząco poprawić doświadczenie klienta. Klienci czują się lepiej obsłużeni – dostają to, czego potrzebują, zanim sami pomyślą, że tego chcą.

Optymalizacja łańcucha dostaw i zapasów

PXM dotyczy też fizycznej strony produktu – gdzie on jest i kiedy ma dotrzeć do klienta. Właśnie tu pojawia się ogromna wartość AI w zarządzaniu zapasami. Sztuczna inteligencja rozgrywa partię mistrzowsko, optymalizując cały łańcuch dostaw: magazyny, centra dystrybucji, trasy dostaw i relacje z dostawcami. To jak układanie kostki Rubika z milionem ruchomych elementów – i AI potrafi to zrobić błyskawicznie. Człowiek nie jest w stanie w każdej chwili uwzględnić tysięcy danych (stanów magazynowych, prognoz, opóźnień, kosztów transportu, itp.) – ale AI jak najbardziej tak!

AI umożliwia tzw. Supply Chain Optimization – czyli AI w zarządzaniu zapasami i logistyce end-to-end. Dzięki uczeniu maszynowemu system monitoruje w czasie rzeczywistym poziomy zapasów w całej sieci dostaw, wykrywa anomalie i opóźnienia, symuluje różne scenariusze oraz automatycznie podejmuje decyzje o uzupełnieniach. Jeśli w magazynie centralnym zapas produktu spada poniżej ustalonego progu, AI może sama wygenerować zamówienie u dostawcy albo przerzucić nadwyżkę z innego magazynu, zanim ktokolwiek zauważy problem. Do tego dochodzi inteligentne planowanie transportu – algorytmy potrafią wyznaczać optymalne trasy dostaw (oszczędzając czas i paliwo) czy łączyć ładunki tak, by ciężarówki jeździły pełne, a nie na pół puste.

Konkretne efekty? Firmy, które wdrożyły AI w zarządzaniu zapasami i łańcuchem dostaw, notują dwucyfrowe usprawnienia. Według danych McKinsey, pionierzy sztucznej inteligencji w e-commerce B2B i supply chain osiągają nawet 15% redukcji kosztów logistyki, 35% mniej zapasów na magazynie oraz 65% polepszenie poziomu obsługi klienta. Innymi słowy: taniej, mniejsze zamrożenie kapitału w towarze, a klient i tak dostaje szybciej to, co zamówił. Kto by nie chciał takiej kombinacji?

W praktyce AI potrafi przewidywać wąskie gardła i zapobiegać im zanim wystąpią – to sedno działania AI w zarządzaniu zapasami. Przykład? Fabryka może wcześniej zamówić surowce, jeśli prognozowanie popytu AI wskazuje na nadchodzący wzrost. Albo sieć sklepów może dynamicznie przydzielać zapasy do punktów stacjonarnych w zależności od lokalnych trendów sprzedaży (np. więcej okularów przeciwsłonecznych do nadmorskich miejscowości, gdy pogoda zapowiada się słoneczna). AI jest czujna 24/7 – analizuje sygnały z IoT (czujniki, skanery), dane sprzedażowe, informacje o opóźnieniach od dostawców – i reaguje w czasie rzeczywistym. To tak, jakby w centrum dowodzenia Twojej sieci dostaw siedział sztab geniuszy logistyki, ale w rzeczywistości robi to jeden zwinny algorytm.

W efekcie maleje liczba sytuacji “przepraszamy, towar niedostępny”, zmniejszają się koszty ekspresowych dostaw awaryjnych, a magazyny nie pękają w szwach od nadmiarów. Inteligentny łańcuch dostaw oznacza też lepszą przejrzystość – widzisz dokładnie, gdzie jest Twój produkt na każdym etapie. AI pomaga wykryć np. nieuczciwych dostawców (bo analizuje parametry jakości i terminowości dostaw), a także dba o zgodność z regulacjami (śledzenie partii towaru pod kątem wymogów prawnych czy standardów etycznych).

Czy zdarzyło Ci się, że sklep internetowy zaproponował dokładnie to, czego potrzebujesz, zanim jeszcze sam o tym pomyślałeś? Albo że newsletter pokazuje produkty, które idealnie trafiają w Twój gust? To nie czary – to personalizacja treści produktowych AI. W PXM personalizacja odgrywa coraz większą rolę – klienci oczekują, że komunikaty i oferty będą dopasowane do ich potrzeb, a AI pozwala spełniać te oczekiwania szybciej i precyzyjniej niż kiedykolwiek. Sztuczna inteligencja jest tutaj kluczem, bo tylko ona jest w stanie w ułamku sekundy przetworzyć miliardy kombinacji danych o klientach i produktach, by zaproponować to “coś” dla każdego indywidualnie.

Dynamiczne dostosowywanie treści w e-commerce

Tradycyjny e-commerce często prezentuje wszystkim kupującym ten sam sklep, te same opisy i układ strony. Dziś to podejście trąci myszką. Dynamiczne strony produktowe AI to odpowiedź na oczekiwania nowoczesnych konsumentów – AI umożliwia dopasowanie treści strony czy aplikacji do konkretnego użytkownika w czasie rzeczywistym. Jeśli wiemy (dzięki AI), że klient przeglądał ostatnio kategorię “sprzęt fitness” i jest stałym bywalcem działu promocji, strona główna może automatycznie wyświetlić mu baner z nową kolekcją odzieży sportowej na wyprzedaży, zamiast losowej oferty. Inny klient zobaczy coś zupełnie innego, dopasowanego pod siebie. Takie personalizowane witryny i aplikacje stają się standardem – 77% kupujących chce bardziej spersonalizowanego doświadczenia, a aż 91% deklaruje, że opuści sklep online, który oferuje słabe, ogólne doświadczenie zakupowe​. Warto więc zadbać, by każdy odbiorca czuł, że sklep “zna” jego potrzeby.

AI może dynamicznie modyfikować kolejność i dobór produktów na listach, treść rekomendacji, a nawet układ sekcji strony. Dzięki personalizacji treści produktowych AI, klientka, która wczoraj przeglądała sukienki wieczorowe, dziś zobaczy sekcję “Polecane sukienki na specjalne okazje” – bo predykcyjne algorytmy rekomendacyjne przewidują, co ją zainteresuje. Z kolei ktoś, kto zawsze kupuje u nas buty, dostanie na górze strony info o nowej kolekcji obuwia. To trochę jakby każdy klient miał własnego doradcę zakupowego, który przekłada asortyment w sklepie specjalnie dla niego. Wdrożenie takich dynamicznych, AI-driven doświadczeń klienta potrafi znacząco podnieść zaangażowanie i czas spędzany na stronie, co naturalnie przekłada się na wyniki sprzedaży.

Algorytmy predykcyjne rekomendujące produkty

O rekomendacjach mówiliśmy już w kontekście automatyzacji (sekcja 2), ale warto tu podkreślić ich znaczenie dla personalizacji doświadczenia. Algorytmy rekomendacyjne to serce spersonalizowanego e-commerce. Machine learning analizuje preferencje użytkownika: co oglądał, co kupił, ile czasu spędził na danej stronie, co ma w koszyku itp. Na tej podstawie buduje model jego zainteresowań i przewiduje, co jeszcze może mu się spodobać. To właśnie algorytmy predykcyjne – przewidują następne kroki i potrzeby klienta.

W praktyce może to działać tak: klient przegląda smartfony, wkłada do koszyka nowy model telefonu – zanim sfinalizuje zakup, system oparty na predykcyjnych algorytmach rekomendacyjnych podpowiada mu idealnie pasujące akcesoria (etui, słuchawki) i proponuje pakiet ubezpieczenia ekranu. Wszystko to analizowane w czasie rzeczywistym na podstawie danych o preferencjach klientów. Jeśli AI wie, że dany model telefonu jest często kupowany z bezprzewodowymi słuchawkami, zaproponuje je. Jeśli rozpoznaje, że klient kupił rok temu poprzedni model, może zaproponować program wymiany starego na nowy ze zniżką. Predykcja pozwala wyprzedzić potrzebę klienta i złożyć ofertę, zanim klient sam jej poszuka u konkurencji.

Co ważne, te rekomendacje uczą się w czasie rzeczywistym. Gdy klient np. zacznie nagle oglądać zupełnie inną kategorię (powiedzmy dotąd kupował elektronikę, a teraz ogląda walizki podróżne), system to zauważy i dostosuje się – być może szykuje się do podróży, więc pokażemy mu od razu ofertę adapterów do gniazdek i powerbanków, bo to się łączy z wyjazdami. To poziom personalizacji, który manualnie byłby niemożliwy. AI robi to dla tysięcy klientów jednocześnie, każdemu proponując coś innego.

Segmentacja klientów wspierana machine learning

Zanim jednak spersonalizujemy treści, warto zrozumieć kim są nasi klienci i podzielić ich na grupy o podobnych cechach (segmenty). Segmentacja klientów machine learning pozwala wyjść poza klasyczne metody demograficzne czy geograficzne – AI analizuje wzorce zachowań i tworzy segmenty behawioralne oraz predykcyjne, oparte na realnych danych. Algorytmy mogą odkryć wzorce w danych klientów, o jakich człowiek by nie pomyślał. Np. mogą wykryć segment “łowcy okazji” – klientów, którzy kupują tylko w promocjach, ale za to w dużych ilościach, albo segment “niezdecydowanych przeglądaczy” – którzy oglądają wiele produktów wiele razy przed zakupem.

Uczenie maszynowe (np. techniki klasteryzacji) potrafi przetworzyć dane transakcyjne, zachowania na stronie, reakcje na kampanie i stworzyć segmenty “z natury”, wynikające z danych, a nie z założeń marketerów. Dzięki temu dostajemy bardziej precyzyjne grupy docelowe, do których możemy dostosować komunikację. Co więcej, AI potrafi przewidywać zmiany segmentu – np. jeśli klient zaczyna przejawiać cechy innego segmentu (awansował finansowo i teraz kupuje droższe produkty?), system to wychwyci i przeniesie go do innej grupy albo oznaczy go jako hybrydę segmentów.

Dlaczego to ważne? Bo mając dobrze wysegmentowaną bazę – stworzoną np. dzięki segmentacji klientów machine learning – możemy ultra-personalizować przekaz. Jednej grupie wysyłać komunikaty o wyprzedażach, innej podkreślać prestiż nowości, a jeszcze innej – proponować produkty komplementarne do tych, które już kupili. AI automatyzuje proces segmentacji, który kiedyś robiło się ręcznie raz do roku. Teraz segmenty aktualizują się na bieżąco, w rytmie napływu nowych danych. Według badań McKinsey, firmy wykorzystujące personalizację danych klientów (czyli m.in. inteligentną segmentację) odnotowują wzrost przychodów o 5–15% oraz redukcję kosztów marketingu o 10–20%. To potężny argument, by zaufać algorytmom w tym obszarze.

Warto dodać, że personalizacja treści produktowych AI nie kończy się na sklepie internetowym. Omnichannel to słowo-klucz. AI wspiera tworzenie spójnego i dynamicznego doświadczenia zakupowego we wszystkich kanałach – czy klient wejdzie na stronę WWW, czy do aplikacji mobilnej, czy porozmawia na czacie, czy odbierze e-mail. Dzięki temu dynamiczne strony produktowe AI i predykcyjne algorytmy rekomendacyjne pozwalają rozpoznać klienta i dopasować komunikat na każdym etapie ścieżki zakupowej. Jeśli ktoś oglądał produkt online, a następnie przyjdzie do sklepu stacjonarnego (identyfikując się np. kartą klienta), sprzedawca może dzięki AI dostać podpowiedź, co ten klient oglądał i czym się interesuje, żeby lepiej mu doradzić. Takie łączenie kropek między kanałami jest trudne manualnie, ale AI świetnie sobie radzi z kojarzeniem danych z różnych źródeł i budowaniem jednolitego profilu klienta 360°.

Skoro wiemy już, co AI potrafi zrobić dla doświadczenia produktowego, przyjrzyjmy się teraz, jakie narzędzia AI w PXM stoją za tymi możliwościami. Rynek tego typu rozwiązań rośnie równie szybko, co ich zastosowania. Oto kilka przykładów technologii, które warto znać:

• LemonHub.AI – polskie rozwiązanie stworzone przez firmę LemonMind, zaprojektowane specjalnie z myślą o integracji AI z systemami PIM. LemonHub.AI integracja z PIM umożliwia korzystanie z modułów, takich jak Marketer (do generowania treści produktowych) oraz Assistant (inteligentny asystent znający dane o Twoich produktach, np. chatbot dla klientów czy pracowników). LemonHub.AI potrafi automatycznie mapować atrybuty produktów z różnych źródeł, a także realizować OCR etykiet produktowych AI – odczytując dane z opakowań i dostarczając aktualnych informacji produktowych tam, gdzie są potrzebne. To trochę jak doklejenie mózgu AI do Twojego istniejącego PIM-a – nagle staje się on dużo bardziej “rozgarnięty” i samodzielny. Przykłady zastosowań LemonHub.AI już opisaliśmy (automatyczna kategoryzacja, opisy, itd.) – widać, że narzędzie sprawdza się w realnych projektach, przynosząc wymierne korzyści.

• Akeneo AI – Akeneo, znany dostawca PIM, również eksperymentuje z włączeniem AI w swój ekosystem. Obecnie wykorzystuje m.in. integracje partnerskie (np. z firmą Vaimo) do automatycznego tłumaczenia i jako Akeneo AI content generator – generowania opisów i treści produktowych. Trend jest jednak wyraźny – duzi gracze PIM dodają inteligentne funkcje, by utrzymać konkurencyjność. Akeneo w swoich materiałach podkreśla, że AI staje się z czasem standardem, a nie luksusem, jeśli chodzi o zarządzanie informacją produktową​.

• Bluestone PIM – AI Linguist i spółka – AI Linguist i spółka – Bluestone PIM to kolejny dostawca, który mocno inwestuje w AI. W ramach AI w Bluestone PIM dostępne są moduły: AI Linguist do masowego tłumaczenia i lokalizacji treści oraz AI Enrich – do rozpoznawania atrybutów z obrazów i automatyczne opisy produktów AI. To dobry przekrój możliwości - widać, że narzędzia skupiają się na treści i danych produktowych w różnych aspektach. Co ważne, Bluestone akcentuje, że kluczowe jest posiadanie AI zintegrowanej bezpośrednio w PIM, a nie jako osobnej aplikacji – tak by uniknąć chaosu i ryzyka przy przenoszeniu wrażliwych danych między systemami​.

• Pimberly, Salsify, inRiver... – inni dostawcy PIM/PXM również rozwijają narzędzia AI w PXM. Pimberly oferuje moduły takie jak Image AI, Copy AI i Product AI do automatycznych opisów produktów AI oraz tagowania obrazów. Salsify inwestuje w algorytmy poprawiające jakość danych i generujące rekomendacje treści, a InRiver wykorzystuje AI do oceny kompletności i spójności informacji produktowych.

• Generatory opisów oparte na GPT-3/4 – coraz więcej firm wykorzystuje duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-3 lub GPT-4, by wdrożyć automatyczne opisy produktów AI na masową skalę. Dzięki temu możliwe jest generowanie setek opisów w kilka chwil, co znacząco odciąża zespoły contentowe. Powstają nawet dedykowane usługi, np. Plytix oferuje w swoim PIM AI Writer do automatycznego pisania opisów​. Podobnie Hypotenuse AI czy inne startupy proponują generowanie treści marketingowych po podaniu kilku słów kluczowych. To często działa w modelu SaaS: wysyłasz dane produktu do ich API, dostajesz gotowy tekst z powrotem. Trzeba jednak pamiętać, że automatyczne opisy produktów AI oparte na modelach językowych wymagają nadzoru – AI może być kreatywna i przekoloryzować fakty, dlatego warto zadbać o etap kontroli jakości generowanych treści ;) . Mimo to, oszczędność czasu jest ogromna, bo copywriterów odciąża się z pisania dziesiątek podobnych tekstów - mogą skupić się na kontroli jakości i dopieszczaniu unikalnych fragmentów.

• Narzędzia rekomendacyjne i analityczne – poza typowymi systemami PIM, wiele firm wdraża zaawansowane narzędzia AI w PXM, jak Salesforce Einstein (zintegrowana AI oferująca rekomendacje, wyszukiwanie i personalizację) czy Adobe Sensei (AI Adobe dla Magento do rekomendacji i merchandisingu). Takie narzędzia pomagają personalizować doświadczenie użytkownika na podstawie danych zachowań. Duzi detaliści często tworzą własne silniki AI – np. Walmart czy Allegro inwestują we własne algorytmy sugerujące produkty. Dla firm, które nie mają takich zasobów, istnieją gotowe usługi jak Google Cloud Recommendations AI czy AWS Personalize, które można zintegrować ze swoim sklepem czy aplikacją, aby dodać warstwę rekomendacji sterowanych przez modele uczenia maszynowego (wytrenowane nawet na Twoich własnych danych).

• Analiza obrazu (Computer Vision) – w kontekście PXM nie zapominajmy o obrazach i multimediach (część doświadczenia produktowego to przecież zdjęcia, grafiki, wideo). Tutaj AI w postaci computer vision potrafi automatycznie tagować obrazy (np. rozpoznać, że na zdjęciu produktu jest “czerwona sukienka bez rękawów” i dodać takie tagi), oceniać ich jakość, a nawet generować obrazy (choć generowanie zdjęć produktów to póki co ciekawostka, bo lepiej pokazać realny produkt). Tak czy inaczej, narzędzia jak Google Vision API czy Microsoft Azure Computer Vision mogą pomóc szybko uporządkować bibliotekę zdjęć produktowych, przypisując im opisy, kategorie, wykrywając logo, tło itp. Wspominaliśmy też wcześniej – AI może czytać tekst z obrazów (OCR), co przydaje się np. do przetwarzania kart produktowych od dostawców czy informacji na opakowaniach (Case 2 z sekcji 1 dokładnie to pokazał).

Jak widać, ekosystem narzędzi jest bogaty. Wybór zależy od potrzeb Twojej firmy. Jeśli używasz już konkretnego PIM-a, sprawdź, czy oferuje moduły AI lub integracje – często najprościej skorzystać z czegoś kompatybilnego. Jeśli dopiero szukasz rozwiązania, rozważ te, które mają “AI inside” – może to zaoszczędzić dużo pracy na etapie skalowania biznesu. Pamiętaj też o aspekcie bezpieczeństwa danych – upewnij się, że przesyłając dane do narzędzi AI (zwłaszcza chmurowych) przestrzegasz polityk bezpieczeństwa i prywatności, zwłaszcza jeśli to dane wrażliwe (np. ceny hurtowe dla partnerów B2B itp.). Na szczęście wiele nowoczesnych platform daje opcję hostowania modeli AI w Twojej infrastrukturze lub bezpiecznego szyfrowania danych.

Na koniec przyjrzyjmy się, co to wszystko daje firmom, szczególnie w sektorze B2B. Bo korzyści z AI w PXM to nie tylko ładnie brzmiące hasła – to konkretne liczby i przewagi konkurencyjne. Oto podsumowanie najważniejszych profitów:

• Większa dokładność i spójność danych – w B2B, gdzie katalogi produktowe mogą liczyć setki tysięcy pozycji, utrzymanie porządku to podstawa. Jakość danych produktowych AI pozwala znacząco ograniczyć błędy ludzkie przy wprowadzaniu i aktualizowaniu informacji, co przekłada się na lepsze decyzje zakupowe i większe zaufanie klientów. Automatyczne klasyfikacje i walidacje danych sprawiają, że Twoje bazy są zawsze aktualne i wolne od literówek czy pomyłek.  Dla B2B ma to kolosalne znaczenie – klienci biznesowi często podejmują decyzje zakupowe na podstawie specyfikacji i danych technicznych. Jeśli u Ciebie zawsze znajdą rzetelne, dokładne informacje, chętniej będą z Tobą współpracować (bo unikną błędów, np. zamówienia części o złym numerze katalogowym). Krótko mówiąc: AI podnosi jakość danych, a jakość danych to profesjonalny wizerunek i mniejsze ryzyko reklamacji.
• Oszczędność czasu i zasobów – automatyzacja zadań przekłada się bezpośrednio na mniej roboczogodzin, które musisz przeznaczyć na zarządzanie informacją produktową. Czy to tworzenie treści, czy planowanie zapasów – AI robi to szybciej. Ludzie mogą zająć się tym, w czym są niezastąpieni: budowaniem relacji z klientami, kreatywnym marketingiem, rozwojem produktu. Jeden z case’ów pokazał ogromną oszczędność dzięki automatyzacji PIM – 1,4 tysiąca godzin pracy zredukowane dzięki AI do klasyfikacji produktów. W innym przypadku niemal 12 tysięcy godzin zyskano dzięki OCR i automatycznemu przetwarzaniu etykiet. To dowody, że automatyzacja zarządzania danymi produktowymi B2B naprawdę działa. Te liczby działają na wyobraźnię. Dla firmy B2B oznacza to także oszczędność kosztów pracy – środki, które musiałbyś wydać na nadgodziny lub zatrudnienie dodatkowych osób, możesz przeznaczyć gdzie indziej. AI działa skalowalnie – gdy asortyment rośnie, ona po prostu pracuje więcej (albo potrzebujesz trochę mocniejszego serwera), podczas gdy bez automatyzacji musiałbyś proporcjonalnie powiększać zespół do obsługi danych.
• Poprawa efektywności operacyjnej dzięki AI – to nie pusty slogan, ale realny zysk. Szybsze wdrażanie nowych produktów, krótszy time-to-market, mniej błędów, tańsza logistyka i większa elastyczność. Automatyzacja zarządzania danymi produktowymi B2B przekłada się na konkretny wynik finansowy. Optymalizacja łańcucha dostaw przekłada się na mniejsze koszty magazynowania i transportu, a lepsze prognozy – na płynność finansową (nie zamrażasz pieniędzy w nadmiernych zapasach). Firmy, które zainwestowały w AI, notują realne oszczędności: np. wspomniane wcześniej inteligentne łańcuchy dostaw dały 15% niższe koszty logistyczne i 35% mniej zapasów​. W B2B, gdzie marże czasem są niższe niż w B2C, takie usprawnienia prosto zasilają wynik finansowy. Do tego dochodzi coś niemierzalnego: elastyczność i skalowalność. Gdy masz AI w procesach, łatwiej Ci rosnąć (bo automaty szybciej wykonają więcej pracy) i radzić sobie ze zmiennością (bo AI szybciej dostosuje plany, gdy rynek się zmieni). To znacząca przewaga nad konkurentami tkwiącymi w starym, ręcznym modelu działania.
• Zwiększenie konwersji z AI PXM to bezpośredni efekt trafnych treści i rekomendacji opartych na danych. Twoje opisy, rekomendacje i dostępność produktów są zawsze dopasowane – co przekłada się na większą sprzedaż i lepsze doświadczenie klienta. Personalizacja sprawia, że klienci czują się dopieszczeni – dostają oferty i komunikaty zgodne z ich zainteresowaniami. To przekłada się na konkretne wskaźniki: firmy świetnie spersonalizowane (często z pomocą AI) generują do 40% więcej przychodów z działań personalizacyjnych niż przeciętne​. Inne źródła podają, że personalizacja może zwiększyć przychody ogółem o 5–15% (McKinsey)​, a nawet podwoić ROI kampanii marketingowych w niektórych przypadkach. W sektorze B2B personalizacja też ma kolosalne znaczenie – według badań 77% kupujących B2B nie dokona zakupu, jeśli nie otrzyma spersonalizowanych treści​. To jasny sygnał: dostosuj ofertę do klienta albo on pójdzie gdzie indziej. AI umożliwia taką personalizację na masową skalę, analizując preferencje nawet tysięcy klientów biznesowych i podsyłając sprzedawcom czy marketerom spersonalizowane rekomendacje dla każdego z nich. Rezultat to większa skuteczność sprzedaży, wyższy współczynnik konwersji na wszystkich etapach lejka (od leadu po finalizację zamówienia) oraz lojalność – bo klient, który czuje się zrozumiany, zostaje na dłużej. Dobre doświadczenie klienta (Customer Experience) staje się wyróżnikiem, a AI pomaga je zapewnić konsekwentnie i proaktywnie.