AI para catálogos de productos grandes y complejos

Un gran catálogo es más que una lista larga. Importan las relaciones: qué pieza encaja en qué máquina, qué variante cumple una especificación, qué accesorio funciona con un dispositivo y qué documento explica la diferencia.

El Knowledge Graph de Flyweight está diseñado para procesar y preparar millones de productos y decenas de millones de variantes. Conecta la información necesaria para responder a una pregunta concreta en un surtido B2C o B2B complejo.

Conectad los detalles que determinan una coincidencia

• Productos y variantes: identificadores, dimensiones, material, configuración y otros atributos disponibles.
• Compatibilidad: máquinas, modelos, dispositivos o combinaciones admitidos cuando los datos los incluyen.
• Contenido técnico: manuales, artículos especializados, documentación de soporte y orientación aprobada.
• Reglas de negocio: preguntas aclaratorias, alternativas y casos que debe revisar el equipo.

La AI utiliza este conocimiento para concretar la solicitud y explicar el resultado. Encontrar productos se convierte en una conversación, sin obligar al cliente a adivinar la terminología del catálogo.

Preparad el catálogo para respuestas útiles

La escala empieza en los datos de origen. Revisamos juntos identificadores, variantes, relaciones, atributos ausentes y fuentes de conocimiento técnico. Un gran catálogo puede necesitar un proceso de importación y preparación dedicado.

Definimos la implementación según catálogo, sistemas y requisitos de búsqueda. La Preview estándar de Shopify es un punto de partida; un catálogo personalizado de esta escala necesita su propio plan.

Baumashop24: encontrar la pieza a través de la máquina

Baumashop24 suministra recambios y accesorios de maquinaria de construcción a empresas, talleres y municipios. Incluye filtros, casquillos, pasadores, cristales e implementos de varios fabricantes.

Los clientes suelen empezar por su máquina, no por la referencia de la pieza. Las conversaciones revisadas incluían búsquedas por modelo, kits de filtros y preguntas sobre piezas originales y alternativas.

Un recorrido de decisión útil:

1. Identificar fabricante y modelo exacto.
2. Aclarar el componente y sus dimensiones o referencias necesarias.
3. Comprobar la información disponible de producto y compatibilidad.
4. Presentar una coincidencia respaldada o trasladar los datos pendientes a un especialista.

Este ejemplo describe el reto de búsqueda. No implica que cada pieza no listada o relación de compatibilidad esté disponible en el catálogo.

Una base de conocimiento, varias formas de ayudar

El mismo conocimiento sirve para recomendaciones AI, búsqueda en la tienda y atención al cliente. La lista de un comprador profesional también puede iniciar un proceso de presupuesto configurado.

Para el estado actual del pedido, la AI utiliza la conexión Shopify en directo adecuada. El conocimiento del catálogo y las consultas de transacciones actuales tienen fines distintos y necesitan las fuentes correctas.

Preguntas frecuentes

¿Podéis trabajar con millones de productos?

El Knowledge Graph está diseñado para procesar y preparar catálogos con millones de productos y decenas de millones de variantes. Revisamos estructura, importación y sistemas conectados para definir vuestra implementación.

¿Todas las variantes necesitan descripciones completas?

Los atributos útiles, identificadores coherentes y relaciones documentadas mejoran las coincidencias. Detectamos carencias al preparar los datos y definimos preguntas o derivaciones si la información resulta insuficiente.

¿Cómo se mantiene actualizado el conocimiento?

Los planes Shopify de pago actualizan el Knowledge Graph cada 24 horas; Free Preview utiliza la importación inicial. Las fuentes propias y la sincronización de grandes catálogos se definen por integración. El seguimiento en directo utiliza los datos actuales de pedidos de Shopify.

Mostradnos la complejidad de vuestro catálogo

Traed una familia representativa, sus variantes y una pregunta difícil de compatibilidad. Reservad una demo para analizar el catálogo con nuestro equipo.