Enriquecimiento de catálogo asistido por IA

Contexto y problema

• Publicar y mantener un catálogo amplio implicaba redactar títulos, descripciones y atributos producto por producto, con calidad dispar entre canales.
• El cuello de botella del contenido limitaba la expansión de la oferta online.

Solución

• Herramienta en Python que genera y valida con modelos de lenguaje títulos, descripciones, atributos y categorización a partir de los datos maestros del producto.
• Reglas de validación por categoría y canal, con revisión humana de excepciones, e integración con las APIs de catálogo.

Enfoque de implementación

• Relevamiento de los campos que impactan en búsqueda y conversión por canal.
• Prototipo sobre una categoría, medición de calidad y tiempos, y extensión al resto del catálogo.

Resultados

• Más oferta publicada en menos tiempo, con contenido validado y consistente entre tienda y marketplaces.
• Soporte a la expansión de catálogo del canal actual, que triplicó su oferta online.

Impacto y aprendizajes

• El contenido dejó de ser un cuello de botella para crecer en catálogo.
• Aplicable a cualquier plataforma con API de catálogo.

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