Für viele companies ist data modeling ein langer und frustrierender Prozess, insbesondere beim Start ihrer PIM journey. Mit Akeneo’s neuem Data Architect Agent (DAA) wird die Arbeit jedoch sowohl schneller als auch flexibler. Mithilfe von AI und best practices schlägt der DAA intelligente data models vor, die kontinuierlich angepasst werden können, ohne von vorne beginnen zu müssen.

Das ist besonders relevant für companies, die schnell skalieren müssen und gleichzeitig product data konsistent und strukturiert über markets hinweg halten wollen.

Eines der greifbarsten updates in diesem release ist das Google Shopping Optimization Dashboard, ein control panel, das Ihnen vollständige Einblicke gibt, wie Ihre products bei Google Shopping performen.

Sie erhalten einen Überblick über missing attributes und formatting errors, konkrete suggestions für improvements zur Steigerung der visibility sowie Zugriff auf documentation und support direkt über die Akeneo platform.

Zusätzlich ermöglicht AI Discovery Optimization die Analyse der visibility Ihrer products über AI search engines und marketplaces hinweg. Sie erhalten Einblicke, wie Ihre customers tatsächlich mit natural language, voice search und AI based queries suchen.

Für companies mit komplexen assortments kann das Management von product variants, bundles und accessories eine Herausforderung sein. Mit Composable Products können Sie jetzt flexible Beziehungen zwischen products aufbauen, ohne Ihr data model zu verkomplizieren.

Das bedeutet, dass Sie dynamische product groups erstellen können, die zu Ihrem merchandising setup passen, duplicate data vermeiden, indem Sie components über products hinweg wiederverwenden, und schneller skalieren können, während sich Ihr assortment weiterentwickelt.

Auf diese Weise können Sie product relationships schaffen, die die Realität widerspiegeln, ohne structure oder clarity zu beeinträchtigen.

Last but not least ermöglicht Akeneo jetzt die Steuerung von access zu product data auf channel level. So können Sie sicherstellen, dass lokale Teams nur relevante products sehen, Brand Managers mit ihren eigenen data arbeiten und sensitive information bis zum launch verborgen bleibt.