如今的消费者会从品牌官网、电商平台以及数十个社交媒体网络购物，而每一个销售点都需要产品信息。
对于小型企业而言，电子商务平台通常是产品数据的主要来源；大型零售商、制造商和品牌则长期以来一直信赖产品信息管理（PIM）软件，将其作为描述、规格和摄影等数据的“唯一事实来源”。
PIM 的使用
对于拥有数千个 SKU、涉及多个渠道和语言或数十个产品数据流的业务来说，PIM 软件仍然是最佳解决方案。据 Pimberly 首席执行官兼创始人 Martin Balaam 所述，当前发生变化的是某些企业如何利用 PIM 来实现增长。
Martin Balaam
“在两年后、三年后，你希望你的业务扩大多少？根据企业规模的大小，[所有者]可能会说‘我希望增长 10 倍’。”Balaam 在我 2025 年 7 月的采访中反问并继续说道，“为了实现这种程度的增长，企业有几种选择：提高价格（但这不太可能奏效）、增加 SKU 并保持相同的转化率、销售更多现有商品，或销售更多高利润商品。”
企业可能会通过采用更智能的采购实践、改进营销和广告，或优化其在每个渠道中展示产品的方式来实现这些目标，而 PIM 软件有助于实现最后一种方式。
从 PIM 到用户画像
并非每位顾客购买同一款产品的原因都相同，也并非所有功能对每位买家都重要，更非每位顾客都以相同方式使用该产品。营销人员深知这一点，多年来一直使用个性化和推荐引擎向顾客展示他们可能购买的商品，但这些个性化推荐指向的产品详情页对每位访问者都以相同的方式描述商品，无论该顾客为何对该产品感兴趣。
现代 PIM 系统可以存储和管理多个版本的产品描述，并利用人工智能生成更多版本。Balaam 表示，每组产品描述、规格和图片都定义了某种意义上的“产品人格”，这些人格会根据人口统计特征（如年龄和地理位置）、使用场景（例如工作服与派对礼服）甚至情感诉求而有所不同。这种级别的个性化需要一个能够根据用户群体或画像动态切换产品信息的电商平台，但如果执行得当，它将带来超个性化体验。
渠道与市场
尚未在自家网站上准备好实施基于 PIM 的个性化的商家，仍然可以将产品数据适配到多个渠道和市场平台。这意味着要满足各平台的要求——例如如何命名描述字段——以及针对该渠道的主要受众优化产品数据。
一家服装零售商如果知道其在 Facebook 上的典型客户是 35 岁的女性，可能会选择发送包含大约该年龄段模特的产品摄影图片；相比之下，同一家企业可能会为其 TikTok Shop 选择展示 20 多岁模特的图片。因此，图像、描述、语言以及重量或度量单位都会针对特定渠道或市场平台进行优化。
AI 助力规模化
人工智能将 PIM 软件从集中式产品数据库转变为增长工具。例如，回想一下几年前商家如何翻译产品描述：一家希望吸引韩语购物者的企业，通常会分几步进行描述翻译，先由人工简化英文源文本以去除文化俚语、难以翻译的短语及其他类似复杂内容，再由另一位人工译者将简化后的版本翻译成韩语。这一过程需对每款产品重复执行，是一项艰巨的任务。
借助人工智能，可以在几分钟内为产品描述的每个版本生成可接受的翻译，从而释放 PIM 作为增长工具的潜力。据 Balaam 称，人工智能正在帮助完成许多曾经繁琐的任务，包括：
- 清洗和标准化供应商数据。
- 自动生成产品描述。
- 自动翻译。
- 推荐分类。
- 创建生活方式类图像。
此外，人工智能还使产品数据对机器人、聊天界面以及类似大语言模型（LLMs）的未来购物体验变得可访问。
并非适用于所有企业
尽管 PIM 软件具有作为增长工具的潜力，但其集成仍然复杂，主要服务于规模相对较大的企业，优化 PIM 以实现增长可能需要类似于集成 ERP 工具的工作量。因此，PIM 解决方案并不适合所有企业；然而，在多个渠道和市场上销售大量 SKU 的公司可能会发现，使用 PIM 可以使优化和精准营销变得更加可行。