Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Vedoucí práce:
Novotný, Ota
Oponenti práce:
Pour, Jan
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Tato práce se zaměřuje na návrh, implementaci a validaci opatření vedoucích ke zlepšení interního vyhledávání a kvality produktových dat na e-shopu společnosti Fabory. Řešení reaguje na klíčové problémy B2B e-commerce prostředí, zejména nízkou relevanci vyhledávání, neúplnost produktových informací a absenci systematického řízení dat. Práce kombinuje optimalizaci vyhledávací konfigurace, využití umělé inteligence pro automatizaci práce s produktovými daty a zavedení rámce data governance. Navržený přístup byl ověřen prostřednictvím pilotní fáze na reálných datech a vyhodnocen pomocí obchodních a procesních metrik, zejména podílu vyhledávání s nulovými výsledky (ZSR) a míry přidání produktů do košíku (ATC). Výsledky potvrzují, že systematická práce s daty a cílené využití AI nástrojů vedou k měřitelnému zlepšení relevance vyhledávání, zvýšení obchodní výkonnosti a významnému snížení manuální zátěže. Práce zároveň vytváří udržitelný základ pro další rozvoj automatizace a datově řízeného řízení produktového katalogu.
Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Vedoucí práce:
Novotný, Ota
Oponenti práce:
Pour, Jan
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
This thesis focuses on the design, implementation, and validation of measures aimed at improving internal search performance and product data quality in the Fabory e-commerce platform. The proposed solution addresses key challenges of B2B e-commerce, including low search relevance, incomplete product information, and the lack of systematic data governance. The approach combines search configuration optimization, the use of artificial intelligence for automated data enrichment, and the introduction of a structured data governance framework. The solution was validated through a pilot phase using real production data and evaluated based on business and process metrics, particularly Zero Search Results (ZSR) and Add-to-Cart rate (ATC). The results demonstrate that a data-driven approach supported by AI leads to measurable improvements in search relevance, commercial performance, and significant reductions in manual effort. The thesis also establishes a scalable and sustainable foundation for further automation and long-term development of product data management.
Klíčová slova:
product data; B2B; e-shop; internal search; e-commerce; artificial intelligence; data governance; data quality