Neue Empfehlung erstellen
Erstellt für:
- Admin
Wenn Sie eine Empfehlung erstellen, erstellen Sie eine Empfehlungseinheit oder ein Widget, das das empfohlene Produkt ().
Empfehlungseinheit
Wenn Sie die Empfehlungseinheit aktivieren, beginnt Adobe Commerce mit der Datenerfassung um Impressionen, Ansichten, Klicks usw. zu messen. In der Product Recommendations Tabelle werden die Metriken für jede Empfehlungseinheit angezeigt, damit Sie fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können.
NOTE-
Wechseln Sie in der Admin-Seitenleiste zu Marketing > Promotions > Produktempfehlungen, um den Produktempfehlungen anzuzeigen.
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Geben Sie „Store-" an, in der die Empfehlungen angezeigt werden sollen.
NOTEEmpfehlungseinheiten von Page Builder müssen in der standardmäßigen Store-Ansicht erstellt werden, können dann aber überall verwendet werden. Weitere Informationen zum Erstellen von Produktempfehlungen mit Page Builder finden Sie unter Inhalt hinzufügen - Produktempfehlungen. -
Klicken Sie Empfehlung erstellen.
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Geben im Abschnitt " benennen“ einen beschreibenden Namen für die interne Referenz ein, z. B.
Home page most popular. -
Wählen im Abschnitt " auswählen“ aus den folgenden Optionen die Seite aus, auf der die Empfehlung angezeigt werden soll:
NOTEProduktempfehlungen werden auf der Warenkorbseite nicht unterstützt, wenn Ihr Store so konfiguriert ist, dass die Warenkorbseite sofort nach dem Hinzufügen eines Produkts zum Warenkorb angezeigt wird.- Startseite
- Kategorie
- Produktdetails
- Warenkorb
- Bestätigung
- Page Builder
Sie können bis zu fünf aktive Empfehlungseinheiten für jeden Seitentyp und bis zu 25 für Page Builder erstellen. Der Seitentyp wird ausgegraut, wenn das Limit erreicht ist.
Empfehlungsname und Seitenplatzierung -
Geben im Abschnitt „Empfehlungstyp auswählen den Empfehlungstyp“ an den Sie auf der ausgewählten Seite anzeigen möchten. Bei einigen Seiten ist Platzierung von Empfehlungen auf bestimmte Typen beschränkt.
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Geben Sie im Abschnitt Storefront Anzeigebezeichnung) den Titel ein, der für Ihre Einkäufer sichtbar ist, z. B. „Topverkäufe“.
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Stellen Sie im Bereich Anzahl der Produkte auswählen mit dem Schieberegler ein, wie viele Produkte Sie in der Empfehlungseinheit anzeigen möchten.
Der Standardwert ist
5mit einem Maximum von20. -
Geben im Abschnitt „Platzierung auswählen den Ort an, an dem die Empfehlungseinheit auf der Seite angezeigt werden soll.
- Am Ende des Hauptinhalts
- Am Anfang des Hauptinhalts
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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.
Im Position wählen werden alle Empfehlungen angezeigt, die für den ausgewählten Seitentyp erstellt wurden (falls vorhanden).
Empfehlungsreihenfolge auf Seite -
(Optional) Im Abschnitt Filter können Sie Filter anwenden um zu steuern, welche Produkte in der Empfehlungseinheit angezeigt werden.
Recommendations-Produktfilter -
Klicken Sie abschließend auf eine der folgenden Optionen:
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Als Entwurf speichern, um die Empfehlungseinheit später zu bearbeiten. Sie können den Seitentyp oder Empfehlungstyp für eine Empfehlungseinheit in einem Entwurfsstatus nicht ändern.
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Aktivieren, um die Empfehlungseinheit in Ihrer Storefront zu aktivieren.
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IMPORTANTBereitschaftsindikatoren
Bereitschaftsindikatoren zeigen, welche Empfehlungstypen basierend auf den verfügbaren Katalog- und Verhaltensdaten am besten abschneiden. Sie können auch Bereitschaftsindikatoren verwenden, um festzustellen, ob Probleme mit Ihrem Eventing vorliegen oder ob Sie nicht über ausreichend Traffic verfügen, um den Empfehlungstyp auszufüllen.
Bereitschaftsindikatoren werden entweder in statisch-basiert oder dynamisch- kategorisiert. Verwenden Sie nur statische Katalogdaten, während dynamische Verhaltensdaten von Ihren Kunden verwendet werden. Diese Verhaltensdaten werden verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen und ihren Bereitschaftswert zu berechnen.
Berechnen der Bereitschaftsindikatoren
Die Bereitschaftsindikatoren geben an, wie viel das Modell trainiert wird. Die Indikatoren hängen von den erfassten Ereignistypen, der Breite der mit ihnen interagierten Produkte und der Größe des Katalogs ab.
Der Bereitschaftsindikator-Prozentsatz wird aus einer Berechnung abgeleitet, die angibt, wie viele Produkte je nach Empfehlungstyp empfohlen werden können. Statistiken werden auf Produkte angewendet, die auf der Gesamtgröße des Katalogs, dem Volumen der Interaktionen (wie Ansichten, Klicks, Warenkorb-Aufnahmen) und dem Prozentsatz der SKUs basieren, die diese Ereignisse innerhalb eines bestimmten Zeitfensters registrieren. So können die Bereitschaftsindikatoren beispielsweise während der Traffic-Zeit an Feiertagen höhere Werte anzeigen als zu Zeiten normalen Volumens.
Aufgrund dieser Variablen kann der Bereitschaftsindikator in Prozent schwanken. Dies erklärt, warum Sie möglicherweise feststellen, dass Empfehlungstypen immer häufiger „bereit zur Bereitstellung“ sind.
Die Bereitschaftsindikatoren werden auf der Grundlage mehrerer Faktoren berechnet:
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Ausreichende Größe des Ergebnissatzes: Werden in den meisten Szenarien genügend Ergebnisse zurückgegeben, um die Verwendung von Backup-Empfehlungen zu vermeiden?
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Ausreichende Vielfalt der Ergebnismengen: Stellen die zurückgegebenen Produkte eine Vielzahl von Produkten aus Ihrem Katalog dar? Das Ziel bei diesem Faktor ist zu vermeiden, dass eine Minderheit von Produkten die einzigen empfohlenen Elemente auf der Website ist.
Auf der Grundlage der oben genannten Faktoren wird ein Bereitschaftswert wie folgt berechnet und angezeigt:
- 75 % oder mehr bedeutet, dass die für diesen Empfehlungstyp vorgeschlagenen Empfehlungen von großer 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 Sicherungsempfehlungen verwendet.
Erfahren Sie mehr warum Bereitschaftsindikatoren möglicherweise niedrig sind.
Statisch
Die folgenden Empfehlungstypen sind statisch, da sie nur Katalogdaten benötigen. Es werden keine Verhaltensdaten verwendet.
- Ähnliche Themen
- Visuelle Ähnlichkeit
Dynamisch basiert
Die folgenden Empfehlungstypen sind dynamisch, da sie Storefront-Verhaltensdaten verwenden.
Verhaltensdaten der Storefront für die letzten sechs Monate:
- hat dies angezeigt, hat dies angezeigt
- Das hier angesehen, das gekauft
- Habe das gekauft, hat das gekauft
- Empfohlen für Sie
Verhaltensdaten der Storefront für die letzten sieben Tage:
- Am häufigsten angezeigt
- Am häufigsten gekauft
- Am häufigsten zum Warenkorb hinzugefügt
- Trend
- Ansichts-/Kaufkonvertierung
- Zum Warenkorb konvertieren
Aktuelle Verhaltensdaten der Käufer (nur Ansichten):
- Kürzlich angesehen
Fortschritt visualisieren
Der Schulungsfortschritt jedes Empfehlungstyps lässt sich im Abschnitt Empfehlungstyp auswählen im Folgenden für jeden Empfehlungstyp visuell darstellen.
Empfehlungstyp
NOTEDer Bereitschaftsindikator Prozent für Empfehlungstypen, die von Katalogdaten abhängen, ändert sich nicht sehr stark, da sich der Katalog des Händlers nicht oft ändert. Der Bereitschaftsindikator für Prozentsätze der Empfehlungstypen, die auf den Verhaltensdaten der Käufer basieren, kann sich jedoch je nach täglicher Käuferaktivität häufig ändern.
Was zu tun ist, wenn der Bereitschaftsindikator in Prozent niedrig ist
Ein niedriger Bereitschaftsprozentsatz zeigt an, dass nicht viele Produkte aus Ihrem Katalog für die Aufnahme in Empfehlungen für diesen Empfehlungstyp geeignet sind. Das bedeutet, dass eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass Sicherungsempfehlungen zurückgegeben werden, wenn Sie diesen Empfehlungstyp ohnehin bereitstellen.
IMPORTANTIm Folgenden sind mögliche Gründe und Lösungen für häufige Bewertungen der geringen Bereitschaft aufgeführt:
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Statisch-basiert - Niedrige Prozentsätze 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 - Niedrige Prozentsätze für dynamisch-basierte Indikatoren können durch Folgendes verursacht werden:
- Fehlende Felder in den erforderlichen Storefront-Ereignissen für die entsprechenden Empfehlungstypen (requestId, Produktkontext usw.)
- Geringer Traffic im Store, sodass das Volumen der Verhaltensereignisse, die wir erhalten, gering ist.
- Die Vielfalt der Verhaltensereignisse der Storefront in verschiedenen Produkten in Ihrem Store ist gering. Wenn beispielsweise nur zehn Prozent Ihrer Produkte die meiste Zeit angesehen oder gekauft werden, sind die entsprechenden Bereitschaftsindikatoren niedrig.
Recommendations-Vorschau
Das Bedienfeld Empfohlene Produktvorschau ist immer verfügbar mit einer Auswahl von Produkten, die in der Empfehlungseinheit angezeigt werden können, wenn sie in der Storefront bereitgestellt werden.
Um eine Empfehlung zu testen, wenn Sie in einer Nicht-Produktionsumgebung arbeiten, können Sie Empfehlungsdaten aus einer ( Quelle). Händler können so mit Regeln experimentieren und eine Vorschau der Recommendations anzeigen, bevor sie sie in der Produktion bereitstellen.
Backup - gibt an, dass nicht genügend Schulungsdaten erfasst wurden, sodass eine Backup-Empfehlung zum Ausfüllen des Slots verwendet wird. Unter Verhaltensdaten erfahren Sie mehr über Modelle für maschinelles Lernen und Empfehlungen für Backups.
Experimentieren Sie beim Erstellen Ihrer Empfehlungseinheit mit dem Seitentyp, dem Empfehlungstyp und den Filtern, um sofortiges Echtzeit-Feedback zu den einzuschließenden Produkten zu erhalten. Sobald Sie verstehen, welche Produkte angezeigt werden, können Sie die Empfehlungseinheit an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen.
Adobe Commerce Filter Empfehlungen, um die Anzeige doppelter Produkte zu vermeiden, wenn mehrere Empfehlungseinheiten auf einer Seite bereitgestellt werden. Daher können sich die Produkte, die im Vorschaubereich angezeigt werden, von denen unterscheiden, die in der Storefront angezeigt werden.
NOTERecently viewed Empfehlungstyps anzeigen, da die Daten nicht in der Admin-Instanz verfügbar sind.