Sådan vækker du dit PIM-system til live igen med AI-Agenter

Et velkendt mønster gentager sig: Når nye teknologier overgår til operationelle funktioner, mister de gradvist deres oprindelige formål som innovationsdrivere. De indtager en supportrolle, hvor drift, compliance og vedligeholdelse overskygger den oprindelige vision. Denne tendens har også ramt PIM-systemer, som er gået fra at være én samlet kilde til produktinformation til at fungere som passive lagringspunkter.

Hvad nu, hvis PIM-systemet kunne genvinde en fremtrædende rolle i dit IT-økosystem? Hvad nu, hvis PIM igen kunne blive en strategisk enabler for nye forretningsmodeller med kapaciteter, der for eksempel autonomt forbedrer kundeoplevelsen gennem realtidsindsigter?

Governance er afgørende, når du arbejder med AI-agenter – det er dig, der har kontrollen. Det er dig, der beslutter, hvilke opgaver der kræver godkendelse, og hvilke der kan udføres automatisk. Effektiv udnyttelse af AI kan skabe betydelig værdi, men det er vigtigt at gribe det an på en gennemtænkt og systematisk måde, så handlingerne forbliver velovervejede og i tråd med dine strategiske mål.

Hvorfor er AI-agenter afgørende for moderne PIM-systemer?

Intelligente agenter operationaliserer en Data-to-Experience (D2X)-strategi ved at bygge bro mellem realtidsindsigter og automatiserede, skalerbare handlinger. De:

Minimerer tiden fra indsigt til handling på markedet.
Muliggør omfattende personalisering og optimering uden en tilsvarende stigning i ressourceforbrug.
Tilpasser sig løbende til ændrede kundebehov og sikrer, at digitale produktdata er i tråd med reel købsadfærd.

At integrere AI-drevne agenter i dit eksisterende PIM-setup kræver ikke, at du opbygger nye systemer – det kræver en ændring i tankegang. Overvej at tage udgangspunkt i et “Innovation Lab”-koncept:

Lav prototyper og test AI-forbedrede produktoplevelser baseret på dine eksisterende data.
Forbedr produktbeskrivelser, personalisér brugeroplevelser og identificér automatisk datamangler.
Anvend automatisering og kanal-specifik syndikering uden at forstyrre den eksisterende infrastruktur.

Agentens rolle:

• AI-agenter vurderer regionale markedsbehov, datakomplethed og salgsdata for præcist at identificere, hvilke produktattributter eller dokumentation der skal forbedres.

Effekt:

• Produktinformation tilpasses nøjagtigt til kulturelle, juridiske og branchespecifikke krav, hvilket fremskynder markedsaccept og compliance.

Konkret eksempel:

• En agent identificerer manglende EPD’er (Environmental Product Declarations) for de nordiske markeder og udfylder automatisk disse felter baseret på historiske datamønstre.

• Den opdager også lav konverteringsrate i DACH-regionen og foreslår berigede tekniske specifikationer, der matcher markedets forventninger.

Agentens rolle:

• Agenter analyserer løbende brugeradfærd, søgemønstre og interaktionsdata for at forbedre produktklassifikationsstrukturer.

Effekt:

• Produktnavigation bliver mere intuitiv og sikrer, at brugerne hurtigt finder relevante varer.

Konkret eksempel:

• Agenten opdager høj afvisningsrate på visse kategorisider og foreslår automatisk en omklassificering eller introducerer nye relevante søgesynonymer for at forbedre synligheden.

Agentens rolle:

• AI-agenter overvåger ERP-, CRM- og kundeadfærdsdata for dynamisk at publicere skræddersyede produktkataloger.

Effekt:

• Kataloger forbliver konstant opdaterede og præcist målrettet mod specifikke købersegmenter.

Konkret eksempel:

• Hvis varelageret falder, opdaterer AI-agenten automatisk produktlister på tværs af markedspladser i realtid.

• Når en produktkategori begynder at trende, genererer agenten proaktivt et specialiseret katalog til relevante salgspartnere.

Agentens rolle:

• Agenter bruger kompatibilitetsdata, samkøbsadfærd og branchens metadata til at strukturere produkter omkring specifikke anvendelsesscenarier i stedet for generiske kategorier.

Effekt:

• Købere modtager bundtede, kontekstuelle og relevante produktanbefalinger, hvilket styrker en løsningsdrevet købsoplevelse.

Konkret eksempel:

• En agent registrerer, at visse kompressorer og fittings ofte købes sammen til brug i køleopbevaring og opretter automatisk prækonfigurerede produktpakker.

• Produkter, der er egnede til renrumsmiljøer, tagges automatisk ud fra certificeringsmetadata og understøtter målrettet marketing og salg.

Kom videre med agent-drevet PIM

For at komme succesfuldt videre med et agentdrevet PIM er det afgørende at etablere et strategisk ejerskab over PIM-systemet som en integreret del af din overordnede produktstrategi.

Etabler strategisk ejerskab af dit PIM-system i tæt sammenhæng med den samlede produktstrategi.

Skab fokuserede innovationsmiljøer, hvor du kan eksperimentere med AI-drevet brug af data.

Anvend en end-to-end-tilgang, der forbinder dataindtastning med kundeinteraktioner.

Udnyt dine eksisterende platforme innovativt for at skabe øjeblikkelig forretningsværdi.

Er du klar til at genstarte og transformere dit PIM med AI-agenter?

Deltag i vores PIM-netværksgruppe – et forum, hvor vi udforsker centrale emner, udveksler indsigter og sammen løser konkrete udfordringer.

Bliv en del af PIM ERFA gruppen

Sådan vækker du dit PIM-system til live igen med AI-Agenter

Mange virksomheder bruger i dag deres PIM-systemer i overvejende grad som operationelle værktøjer til at lagre data i stedet for at udnytte deres fulde strategiske potentiale.

Tag styringen over dine agenter

Hvorfor er AI-agenter afgørende for moderne PIM-systemer?

Agent-drevet innovation i PIM: 4 eksempler

Kom videre med agent-drevet PIM

Vil du vide mere?