# Conformità dei prodotti e requisiti GPSR verificati prima della pubblicazione, non dopo. > Compliance & Quality è l’area di CommerceClarity che verifica un catalogo rispetto a un unico insieme di regole scritte. Qui lavorano due agenti AI: Catalog Auditing, che misura l’intero catalogo a cadenza fissa e ti dice a che punto sei, e Catalog Monitoring, che sorveglia il catalogo pubblicato e segnala un difetto appena compare. Lo stesso strumento copre le regole editoriali che il retailer si dà e le norme che non sceglie, compresi il regolamento europeo relativo alla sicurezza generale dei prodotti (GPSR) e l’etichettatura energetica EPREL. 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. ![Un ufficio di notte visto da una finestra, una persona al lavoro alla scrivania sotto una parete di documenti appesi.](https://cdn.sanity.io/images/xd4hrbt2/production/02bf4bd1a0d00df4c9777a932a5331673e5e6518-1774x887.jpg?auto=format) [Prenota una demo](/book-a-demo) ## 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. ## 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. - Catalog Auditing · Verifica il catalogo rispetto alle tue regole di brand, editoriali e normative, e la presenza del tuo brand nelle risposte AI. · One-shot - Catalog Monitoring · Monitora i tuoi prodotti su ogni canale di vendita: pubblicati, corretti, coerenti con il brand. · Continuous ## Un solo insieme di regole, applicato a cadenza fissa e sorvegliato in tempo reale *Tenere pulito il catalogo* 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. ## 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](https://commerceclarity.com/blog/user-facing-ai-evals) 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. ## Related areas - [Catalog Foundation](/solutions/catalog-foundation) - [Physical Retail](/solutions/physical-retail) ## Ogni correzione migliora l’esecuzione successiva *Il ciclo di feedback* 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. ![La piattaforma segnala una descrizione prodotto troppo generica per il tono del brand, con la riscrittura proposta e le due risposte possibili.](https://cdn.sanity.io/images/xd4hrbt2/production/30815d23ee4d132352d037d84d401a32a7b48eec-2880x1620.webp?auto=format) ## In produzione sul tuo catalogo in settimane, non in mesi *Come lavoriamo* 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. - Progettazione · Mappiamo come entrano i tuoi dati e come esce il risultato, poi concordiamo il KPI di business che l’agente AI deve migliorare. - 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. - Verifica · Il lavoro è concluso quando il KPI ha raggiunto l’obiettivo sull’intero catalogo e hai visto i numeri con i tuoi occhi. - 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 ![Il piano vendita di un grande magazzino.](https://cdn.sanity.io/images/xd4hrbt2/production/251441053d31b02d7111cf86ee1083ac6fd8f061-1600x1000.jpg?auto=format) [Prenota una demo](/book-a-demo) - 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. ## Parti da un use case Un use case, gestito dall’inizio alla fine sul tuo catalogo. Basta per vedere cosa cambia e quanto costa per prodotto, prima di decidere sul resto. [Prenota una demo](/book-a-demo) ## Entities - [General Product Safety Regulation](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/988/oj) · Thing, about - [EPREL](https://eprel.ec.europa.eu/screen/home) · Thing, about - [GS1](https://www.gs1.org) · Organization, mentions ## Sources - [Regolamento (UE) 2023/988 relativo alla sicurezza generale dei prodotti](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/988/oj) · EUR-Lex - [Banca dati europea dei prodotti per l’etichettatura energetica (EPREL)](https://eprel.ec.europa.eu/screen/home) · Commissione europea - [Regolamento (UE) 2017/1369 che istituisce un quadro per l’etichettatura energetica](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2019/2020/oj) · EUR-Lex - [Specifiche dei dati di prodotto](https://support.google.com/merchants/answer/7052112) · Google Merchant Center --- Canonical: https://commerceclarity.com/it/solutions/compliance-quality Every page of this site is available as markdown: append `.md` to its path. Index: /it/llms.txt