El matching de productos (o product matching) es el proceso mediante el cual se identifican y relacionan artículos de distintos catálogos o vendedores/distribuidores que, aunque puedan tener descripciones, códigos o presentaciones diferentes, corresponden al mismo producto o a uno que debe ser tratado como equivalente. Esta práctica es esencial en contextos donde es necesario comparar precios, calidades o condiciones comerciales entre múltiples competidores. El matching permite simplificar la comparación de ofertas, evitando confusiones derivadas de las diferencias en la forma en que los productos son presentados o nombrados por cada vendedor.
Merca Dinámica se especializa en establecer equivalencias entre productos que deben ser considerados como un único artículo a efectos de comparación de precios o aplicación de ofertas. Esto incluye asociar productos de marcas blancas con sus equivalentes de otros grandes distribuidores y detectar productos idénticos que aparecen con descripciones, códigos o formatos distintos en catálogos y sitios web de diferentes vendedores. El objetivo es proporcionar al cliente una base precisa de correspondencias y precios con la que pueda aplicar sus propias reglas de negocio sin interferencias.
Para lograr estas equivalencias, Merca Dinámica emplea machine learning para analizar datos de catálogo, descripciones, códigos, atributos y otras señales. Los modelos identifican patrones y relaciones no explícitas que permiten vincular productos equivalentes aunque se presenten con diferencias superficiales. La principal dificultad está en ajustar los modelos para cada caso, ya que el grado de variación en la descripción y codificación de productos cambia según el sector, el proveedor y el canal. El proceso exige un entrenamiento riguroso y validación constante para asegurar que las correspondencias sean fiables y útiles para la lógica de negocio del cliente.
En los casos en los que no es posible establecer equivalencias de forma autónoma, el equipo de Merca Dinámica revisa manualmente la información y completa las tablas de correspondencias para asegurar la integridad del servicio. Surge entonces la pregunta: ¿cuál es el porcentaje aceptable de equivalencias automáticas que debe alcanzarse para optimizar el proceso? Este parámetro condiciona el esfuerzo necesario en validación humana y define el alcance y ritmo del flujo de trabajo. La IA generativa viene en nuestra ayuda pero todavía no hay soluciones «caja negra» con un grado de fiabilidad válido, entretanto seguiremos optimizando nuestros modelos y aplicando «inteligencia natural» allá donde la artificial no llegue.