Solutions · Compliance & Quality
Conformità dei prodotti e requisiti GPSR verificati prima della pubblicazione, non dopo.
Un unico insieme di regole, e agenti AI che lo applicano: verificano tutto il catalogo per dirti a che punto sei e sorvegliano quello pubblicato per segnalare un difetto appena compare. Le tue regole editoriali e le norme che non puoi negoziare, controllate con lo stesso strumento.
Il problema
Nessuno legge centomila prodotti
In un catalogo la qualità è un problema di campionamento, non una fase di revisione. Una persona può controllare bene cento prodotti. Le regole che contano, il tono del brand, una dicitura obbligatoria, un’affermazione che non puoi fare, valgono per tutti, e quelli che nessuno ha controllato sono proprio quelli che arrivano al cliente.
E le regole sono di due tipi. Le tue: tono di voce, glossario, regole di traduzione, standard HTML e SEO, cosa il brand può dire e cosa no. E quelle che ti vengono imposte: le formulazioni contro il greenwashing, le norme di categoria, il passaporto digitale del prodotto in arrivo per intere categorie in una volta. La maggior parte dei retailer ha messo per iscritto le seconde e non le prime, e questo è già un risultato dell’analisi.
E il catalogo non sta fermo una volta pubblicato. Un marketplace smette di mostrare un prodotto senza avvisare. Una terza parte sovrascrive la tua immagine. Un attributo si allontana dal sistema di riferimento, un feed si interrompe e nessuno lo segnala. Ognuno di questi problemi lo scopre un cliente o un buyer, a meno che qualcosa non stia controllando.
Gli use case più comuni
I lavori sulla qualità
Alcuni dei lavori che girano qui. Alcuni girano a cadenza fissa su tutto il catalogo, altri in continuo su quello pubblicato, e ognuno ha i suoi risultati e i suoi numeri.
Tenere pulito il catalogo
Un solo insieme di regole, applicato a cadenza fissa e sorvegliato in tempo reale
Le tue regole smettono di essere un documento e diventano una batteria di test: ogni regola misurata su tutto il catalogo, per regola e per prodotto, con la conclusione in testa. Quello che ricevi è a che punto sei, quale regola salta più spesso e su quali prodotti, non diecimila avvisi. Lo stesso controllo copre le regole che hai scritto tu e quelle che ti vengono imposte, quindi le formulazioni contro il greenwashing, una dicitura obbligatoria mancante e il tono del brand vengono verificati con un solo strumento. Poi le stesse regole restano sul catalogo pubblicato: se i prodotti sono ancora visibili dove dovrebbero, se gli attributi sono ancora allineati alla tua fonte di riferimento, se un’immagine è stata sostituita da terzi o una descrizione è cambiata nel tempo, se i feed partono ancora. Prima viene lo storico, così di ogni cambiamento conosci lo stato precedente. E dove una regola non ammette errori, blocca il valore invece di segnalarlo.
Claims audit · Pet food
1 held"Grain-free recipe"
Spec sheet §2 attached
"Vet recommended"
Certificate on file
"Hypoallergenic"
No source · held for review
No claim without a source
Il ciclo di feedback
Ogni correzione migliora l’esecuzione successiva
Il tuo team giudica i risultati. Un valore è giusto, oppure è sbagliato e si corregge una volta sola. Ogni giudizio cambia l’esecuzione successiva: il punteggio sul tuo campione si muove, e l’agente AI riparte da ciò che ha imparato nell’esecuzione precedente. Così la quota di valori che richiede una persona continua a scendere, misurata sul tuo catalogo e sulle tue regole, non su una media di tutti gli altri.
Come lavoriamo
In produzione sul tuo catalogo in settimane, non in mesi
Gestiamo tutte e quattro le fasi con il tuo team, sui sistemi che hai già, e ognuna si chiude con un numero concordato in anticipo.
- 01
Progettazione
Mappiamo come entrano i tuoi dati e come esce il risultato, poi concordiamo il KPI di business che l’agente AI deve migliorare.
- 02
Implementazione
Costruiamo l’agente AI e lo testiamo su un campione del tuo catalogo, concordato con te. Ogni modifica viene valutata su quel campione, così la messa a punto si basa sui numeri.
- 03
Verifica
Il lavoro è concluso quando il KPI ha raggiunto l’obiettivo sull’intero catalogo e hai visto i numeri con i tuoi occhi.
- 04
Evoluzione
Restiamo al tuo fianco. Le tue correzioni continuano a migliorare l’agente AI, il KPI resta dove ti serve e il prossimo use case parte dal contesto che questo ha già costruito.
Pensato per le grandi aziende, su un catalogo che non puoi mettere a rischio
Funziona sui sistemi che hai già
Legge PIM, ERP e DAM tramite le loro API e rimanda loro il risultato.
Niente di incerto arriva su un canale
Ogni valore viene verificato sulle tue regole, e tutto ciò che è incerto passa in revisione prima di arrivare su un canale di vendita.
I tuoi dati restano tuoi
Un ambiente di lavoro isolato, solo tuo. I tuoi dati non finiscono mai in modelli condivisi e puoi esportarli quando vuoi.
Ogni esecuzione resta registrata
Ogni valore riporta la sua fonte, l’esecuzione che l’ha prodotto e il suo punteggio, così puoi capire perché uno è sbagliato.
Questions
Cosa ci chiedono i retailer
Cosa vuol dire conformità dei prodotti?
Significa che ogni anagrafica prodotto contiene quello che il mercato di vendita richiede: dichiarazioni, etichette, sostanze soggette a restrizioni, documentazione. Per un retailer la parte difficile di rado è leggere la norma. È che ogni anagrafica deve avere i campi giusti, le regole cambiano da mercato a mercato e nessuno può controllare a mano un catalogo di quelle dimensioni.
Dobbiamo prima mettere per iscritto le nostre regole?
In teoria sì, in pratica spesso no. Dove esiste una linea guida formale, la applichiamo così com’è. Dove non esiste, il primo passo è estrarre le regole che il tuo team già applica a mano, così da avere qualcosa su cui fare i test.
Misura i problemi o li corregge?
Il controllo è una misura, per scelta. Ti dice quanta parte del catalogo rispetta le regole e dove no. Correggere è compito degli altri agenti AI, e tenere separate le due cose è ciò che rende il punteggio affidabile.
Che differenza c’è tra un controllo normativo e un controllo di brand?
Solo in chi ha scritto la regola. Entrambi funzionano come lo stesso tipo di test. Cambia la conseguenza, ed è per questo che le regole normative di solito sono impostate per bloccare un valore invece di segnalarlo.
Cosa controlla, in concreto, il monitoraggio?
Quattro cose: se i prodotti sono ancora visibili dove dovrebbero, se gli attributi sono ancora allineati alla tua fonte di riferimento, se immagini o descrizioni sono state modificate da altri, e se i feed partono ancora. Ognuna viene confrontata con il proprio storico, così di ogni cambiamento conosci lo stato precedente.
Può impedire che qualcosa venga pubblicato?
Sì, se vuoi. Una regola può segnalare un valore da rivedere oppure bloccarlo del tutto, e le regole su cui non puoi permetterti errori di solito sono impostate per bloccare.
Di chi sono i dati?
Tuoi. Gli agenti AI imparano dalle correzioni del tuo team, e dati e correzioni restano esportabili in qualsiasi momento.