Neue Empfehlung erstellen
Wenn Sie eine Empfehlung erstellen, erstellen Sie eine Empfehlungseinheit oder ein Widget, die das empfohlene Produkt Artikel enthält.
Empfehlungseinheit
Wenn Sie die Empfehlungseinheit aktivieren, beginnt Adobe Commerce mit Datenerfassung, um Impressionen, Ansichten, Klicks usw. zu messen. Die Tabelle Product Recommendations enthält die Metriken für jede Empfehlungseinheit, damit Sie fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können.
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Wechseln Sie in der Seitenleiste Admin zu Marketing > Promotions > Produkt-Recommendations , um den Arbeitsbereich Produkt-Recommendations anzuzeigen.
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Geben Sie die Store-Ansicht an, in der die Empfehlungen angezeigt werden sollen.
note note NOTE Die Empfehlungseinheiten für den Seitenaufbau müssen in der standardmäßigen Store-Ansicht erstellt werden, können dann jedoch überall verwendet werden. Weitere Informationen zum Erstellen von Produktempfehlungen mit Page Builder finden Sie unter Content hinzufügen - Product Recommendations. -
Klicken Sie auf Empfehlung erstellen.
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Geben Sie im Abschnitt Ihre Empfehlung benennen einen beschreibenden Namen für die interne Referenz ein, z. B.
Home page most popular. -
Wählen Sie im Abschnitt Seitentyp auswählen die Seite aus, auf der die Empfehlung aus den folgenden Optionen angezeigt werden soll:
note note NOTE Produkt-Recommendations wird auf der Warenkorbseite nicht unterstützt, wenn Ihr Store so konfiguriert ist, dass die Warenkorbseite unmittelbar nach dem Hinzufügen eines Produkts zum Warenkorb angezeigt wird. - Startseite
- Kategorie
- Produktdetails
- Warenkorb
- Bestätigung
- Seitenaufbau
Sie können bis zu fünf aktive Empfehlungseinheiten für jeden Seitentyp und bis zu 25 für Page Builder erstellen. Der Seitentyp ist grau ausgeblendet, wenn die Grenze erreicht ist.
Empfehlungsname und Seitenplatzierung -
Geben Sie im Abschnitt Empfehlungstyp auswählen den Empfehlungstyp an, der auf der ausgewählten Seite angezeigt werden soll. Bei einigen Seiten ist die Platzierung von Empfehlungen auf bestimmte Typen beschränkt.
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Geben Sie im Abschnitt Schaufenster-Anzeigetitel den für Ihre Kunden sichtbaren Titel ein, z. B. "Topverkäufe".
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Verwenden Sie im Abschnitt Anzahl der Produkte auswählen den Schieberegler, um festzulegen, wie viele Produkte in der Empfehlungseinheit angezeigt werden sollen.
Der Standardwert ist
5, mit einem Maximalwert von20. -
Geben Sie im Abschnitt Platzierung auswählen an, wo die Empfehlungseinheit auf der Seite angezeigt werden soll.
- Am unteren Rand des Hauptinhalts
- Oben im Hauptinhalt
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(Optional) Um die Reihenfolge der Empfehlungen zu ändern, wählen Sie die Zeilen in der Tabelle Position auswählen aus und verschieben Sie sie.
Im Abschnitt Position auswählen werden alle Empfehlungen (falls vorhanden) angezeigt, die für den ausgewählten Seitentyp erstellt wurden.
Empfehlungsreihenfolge auf Seite -
(Optional) Wenden Sie im Abschnitt Filter die Filter an, um zu steuern, welche Produkte in der Empfehlungseinheit angezeigt werden.
Empfehlungs-Produktfilter -
Klicken Sie nach Abschluss des Vorgangs auf eine der folgenden Optionen:
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Als Entwurf speichern, um die Empfehlungseinheit später zu bearbeiten. Sie können den Seitentyp oder den Empfehlungstyp für eine Empfehlungseinheit nicht in einem Entwurfsstatus ändern.
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Aktivieren Sie , um die Empfehlungseinheit in Ihrer Storefront zu aktivieren.
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Bereitschaftsindikatoren
Bereitschaftsindikatoren zeigen, welche Empfehlungstypen basierend auf dem verfügbaren Katalog und den verfügbaren Verhaltensdaten am besten funktionieren. Sie können Bereitschaftsindikatoren auch verwenden, um festzustellen, ob Sie Probleme mit Ihrem Eventing haben oder ob Sie nicht über ausreichend Traffic verfügen, um den Empfehlungstyp auszufüllen.
Bereitschaftsindikatoren werden entweder in statisch-basiert oder in dynamisch-basiert kategorisiert. Statische Katalogdaten werden nur verwendet, während dynamische Verhaltensdaten von Ihren Käufern verwenden. Diese Verhaltensdaten werden verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen und deren Bereitschaftsbewertung zu berechnen.
Berechnung der Bereitschaftsindikatoren
Die Bereitschaftsindikatoren geben an, wie viel das Modell trainiert wird. Indikatoren hängen von den erfassten Ereignistypen, der Breite der jeweils verwendeten Produkte und der Größe des Katalogs ab.
Der Prozentsatz des Bereitschaftsindikators wird aus einer Berechnung abgeleitet, die angibt, wie viele Produkte je nach Empfehlungstyp empfohlen werden könnten. Statistiken werden auf Produkte angewendet, die auf der Gesamtgröße des Katalogs, dem Interaktionsvolumen (wie Ansichten, Klicks, Add-zu-Warenkorb) und dem Prozentsatz der SKUs basieren, die diese Ereignisse innerhalb eines bestimmten Zeitfensters registrieren. Beispielsweise können die Bereitschaftsindikatoren während des Traffics in der Hochsaison höhere Werte aufweisen als in Zeiten normalen Volumens.
Infolge dieser Variablen kann der Prozentsatz des Bereitschaftsindikators schwanken. Dies erklärt, warum Sie möglicherweise feststellen, dass Empfehlungstypen "bereit zur Bereitstellung"ein- und ausgehen.
Die Indikatoren für die Bereitschaft werden anhand von zwei Faktoren berechnet:
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Ausreichende Ergebnissatzgröße: Gibt es in den meisten Szenarien genügend Ergebnisse, um die Verwendung von Reserveempfehlungen zu vermeiden?
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Ausreichende Ergebnismenge: Stellen die zurückgegebenen Produkte eine Vielzahl von Produkten aus Ihrem Katalog dar? Mit diesem Faktor soll verhindert werden, dass eine Minderheit von Produkten die einzigen Artikel ist, die auf der gesamten Site empfohlen werden.
Basierend auf den oben genannten Faktoren wird ein Bereitschaftswert wie folgt berechnet und angezeigt:
- 75 % oder mehr bedeutet, dass die für diesen Empfehlungstyp vorgeschlagenen Empfehlungen von höchster Relevanz sein werden.
- Mindestens 50 % bedeutet, dass die für diesen Empfehlungstyp vorgeschlagenen Empfehlungen weniger relevant sind.
- Weniger als 50 % bedeutet, dass die für diesen Empfehlungstyp vorgeschlagenen Empfehlungen möglicherweise nicht relevant sind. In diesem Fall werden Reserveempfehlungen verwendet.
Erfahren Sie mehr über warum Bereitschaftsindikatoren niedrig sein könnten.
Statisch
Die folgenden Empfehlungstypen sind statisch, da sie nur Katalogdaten erfordern. Es werden keine Verhaltensdaten verwendet.
- Mehr wie dieser
- Visuelle Ähnlichkeit
Dynamisch-basiert
Die folgenden Empfehlungstypen sind dynamisch, da sie Verhaltensdaten aus Storefront verwenden.
Letzte sechs Monate mit Storefront-Verhaltensdaten:
- Betrachtet dies, hat diesen angesehen
- Betrachtet dies, kaufte diesen
- kaufte dies, kaufte diesen
- Für Sie empfohlen
Letzte sieben Tage mit Storefront-Verhaltensdaten:
- Am häufigsten angezeigt
- Am häufigsten gekauft
- Am meisten zum Warenkorb hinzugefügt
- Trending
- Zur Kaufkonversion anzeigen
- Zur Warenkorbkonvertierung anzeigen
Letzte Verhaltensdaten von Kunden (nur Ansichten):
- Kürzlich angezeigt
Fortschritt visualisieren
Um Ihnen bei der Visualisierung des Trainings-Fortschritts für jeden Empfehlungstyp zu helfen, zeigt der Abschnitt Empfehlungstyp auswählen ein Maß an Bereitschaft für jeden Typ an.
Empfehlungstyp
Der Prozentsatz des Bereitschaftsindikators für Empfehlungstypen, die von Katalogdaten abhängen, ändert sich nicht besonders, da sich der Katalog des Händlers nicht häufig ändert. Der Prozentsatz des Bereitschaftsindikators für Empfehlungstypen, der auf Verhaltensdaten von Käufern basiert, kann sich jedoch je nach täglicher Aktivität des Käufers häufig ändern.
Was zu tun ist, wenn der Bereitschaftsindikator-Prozentsatz niedrig ist?
Ein geringer Prozentsatz an Bereitschaft zeigt an, dass nicht viele Produkte aus Ihrem Katalog in Empfehlungen für diesen Empfehlungstyp aufgenommen werden können. Dies bedeutet, dass mit hoher Wahrscheinlichkeit Reserveempfehlungen zurückgegeben werden, wenn Sie diesen Empfehlungstyp trotzdem bereitstellen.
Im Folgenden werden mögliche Gründe und Lösungen für häufige niedrige Bereitschaft-Bewertungen aufgelistet:
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Statisch-basiert - Geringe Prozentwerte für diese Indikatoren können durch fehlende Katalogdaten für die anzeigbaren Produkte verursacht werden. Wenn sie niedriger sind als erwartet, kann dieses Problem durch eine vollständige Synchronisierung behoben werden.
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Dynamisch-basiert - Geringe Prozentwerte für dynamische Indikatoren können durch Folgendes verursacht werden:
- Fehlende Felder in den erforderlichen storefront-Ereignissen für die jeweiligen Empfehlungstypen (requestId, product context usw.)
- Geringer Traffic auf dem Store, sodass das Volumen der verhaltensbezogenen Ereignisse, die wir empfangen, gering ist.
- Die Vielfalt der verhaltensbezogenen Ereignisse in Storefront in verschiedenen Produkten in Ihrem Geschäft ist gering. Wenn beispielsweise nur zehn Prozent Ihrer Produkte mehrmals angezeigt oder gekauft werden, sind die entsprechenden Bereitschaftsindikatoren gering.
Recommendations-Vorschau preview
Das Bedienfeld "Empfohlene Produktvorschau"ist immer mit einer Beispielauswahl von Produkten verfügbar, die in der Empfehlungseinheit angezeigt werden, wenn sie auf der Storefront bereitgestellt wird.
Um eine Empfehlung bei der Arbeit in einer Nicht-Produktionsumgebung zu testen, können Sie Empfehlungsdaten aus einer anderen Quelle abrufen. Auf diese Weise können Händler mit Regeln experimentieren und die Empfehlungen in der Vorschau anzeigen, bevor sie in der Produktion bereitgestellt werden.
Backup - gibt an, dass nicht genügend Schulungsdaten erfasst wurden, sodass eine Reserveempfehlung zum Ausfüllen des Slots verwendet wird. Navigieren Sie zu Verhaltensdaten , um mehr über Modelle für maschinelles Lernen und Reserveempfehlungen zu erfahren.
Experimentieren Sie beim Erstellen Ihrer Empfehlungseinheit mit dem Seitentyp, Empfehlungstyp und Filtern, um sofort Echtzeit-Feedback zu den einzuschließenden Produkten zu erhalten. Sobald Sie wissen, welche Produkte angezeigt werden, können Sie die Empfehlungseinheit entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen konfigurieren.
Adobe Commerce filtert-Empfehlungen, um zu verhindern, dass doppelte Produkte angezeigt werden, wenn mehrere Empfehlungseinheiten auf einer Seite bereitgestellt werden. Daher unterscheiden sich die im Vorschaufenster angezeigten Produkte möglicherweise von denen, die in der Storefront angezeigt werden.
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