Crear nueva recomendación
Cuando crea una recomendación, crea una unidad de recomendación o widget que contiene elementos del producto recomendado.
Unidad de recomendación
Cuando activa la unidad de recomendación, Adobe Commerce empieza a recopilar datos para medir impresiones, vistas, clics, etc. La tabla Product Recommendations muestra las métricas de cada unidad de recomendación para ayudarle a tomar decisiones comerciales fundamentadas.
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En la barra lateral de Admin, ve a Marketing > Promociones > Product Recommendations para mostrar el espacio de trabajo de Product Recommendations.
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Especifique la Vista de tienda donde desea que se muestren las recomendaciones.
note note NOTE Las unidades de recomendación de Page Builder deben crearse en la vista de tienda predeterminada, pero luego pueden utilizarse en cualquier lugar. Para obtener más información sobre cómo crear recomendaciones de productos con Page Builder, consulte Agregar contenido: Recommendations de producto. -
Haga clic en Crear recomendación.
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En la sección Asigne un nombre a la recomendación, escriba un nombre descriptivo para la referencia interna, como
Home page most popular. -
En la sección Seleccionar tipo de página, seleccione la página en la que desea que aparezca la recomendación entre las siguientes opciones:
note note NOTE Product Recommendations no se admite en la página Carro de compras cuando la tienda está configurada para mostrar la página del carro de compras inmediatamente después de agregar un producto al carro de compras. - Página principal
- Categoría
- Detalles del producto
- Carrito
- Confirmación
- Generador de páginas
Puede crear hasta cinco unidades de recomendación activas para cada tipo de página y hasta 25 para Page Builder. El tipo de página aparece atenuado cuando se alcanza el límite.
Nombre de recomendación y ubicación de página -
En la sección Seleccionar tipo de recomendación, especifique el tipo de recomendación que desea que aparezca en la página seleccionada. En algunas páginas, la ubicación de las recomendaciones está limitada a ciertos tipos.
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En la sección Etiqueta para mostrar en la tienda, escribe la etiqueta que sea visible para tus compradores, como "Principales vendedores".
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En la sección Elegir número de productos, use el control deslizante para especificar cuántos productos desea que aparezcan en la unidad de recomendación.
El valor predeterminado es
5, con un máximo de20. -
En la sección Seleccionar ubicación, especifique la ubicación donde aparecerá la unidad de recomendación en la página.
- Al final del contenido principal
- Al principio del contenido principal
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(Opcional) Para cambiar el orden de las recomendaciones, seleccione y mueva las filas de la tabla Choose position.
La sección Elegir posición muestra todas las recomendaciones (si las hay) creadas para el tipo de página que seleccionó.
Pedido de recomendación en la página -
(Opcional) En la sección Filtros, aplique filtros para controlar qué productos aparecen en la unidad de recomendación.
Filtros de productos recomendados -
Cuando termine, haga clic en una de las siguientes opciones:
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Guardar como borrador para editar la unidad de recomendación más adelante. No se puede modificar el tipo de página o el tipo de recomendación de una unidad de recomendación en estado de borrador.
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Activar para habilitar la unidad de recomendación en tu tienda.
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Indicadores de preparación
Los indicadores de preparación muestran qué tipos de recomendación funcionan mejor según los datos de catálogo y de comportamiento disponibles. También puede usar indicadores de preparación para determinar si tiene problemas con su evento o si no tiene tráfico suficiente para rellenar el tipo de recomendación.
Los indicadores de preparación se clasifican en estáticos o dinámicos. Solo se utilizan datos de catálogo de uso basados en estáticos, mientras que los basados en dinámicos utilizan datos de comportamiento de sus compradores. Esos datos de comportamiento se usan para entrenar modelos de aprendizaje automático para generar recomendaciones personalizadas y calcular su puntuación de preparación.
Cálculo de los indicadores de disponibilidad
Los indicadores de disponibilidad indican cuánto se ha entrenado el modelo. Los indicadores dependen de los tipos de eventos recopilados, la amplitud de los productos con los que interactuó y el tamaño del catálogo.
El porcentaje del indicador de preparación se deriva de un cálculo que indica cuántos productos se pueden recomendar según el tipo de recomendación. Las estadísticas se aplican a los productos en función del tamaño general del catálogo, el volumen de interacciones (como vistas, clics, complementos a los carros de compras) y el porcentaje de SKU que registran esos eventos en un intervalo de tiempo determinado. Por ejemplo, durante el tráfico máximo de la temporada de vacaciones, los indicadores de disponibilidad pueden mostrar valores más altos que en tiempos de volumen normal.
Como resultado de estas variables, el porcentaje del indicador de disponibilidad puede fluctuar. Esto explica por qué podría ver que los tipos de recomendación entran y salen de "Listo para implementar".
Los indicadores de preparación se calculan en función de un par de factores:
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Tamaño suficiente del conjunto de resultados: ¿Se devuelven suficientes resultados en la mayoría de los casos para evitar el uso de recomendaciones de copia de seguridad?
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Variedad del conjunto de resultados suficiente: ¿los productos que se devuelven representan una variedad de productos del catálogo? El objetivo con este factor es evitar tener una minoría de productos siendo los únicos recomendados en todo el sitio.
En función de los factores anteriores, se calcula un valor de disponibilidad y se muestra de la siguiente manera:
- 75 % o más significa que las recomendaciones sugeridas para ese tipo de recomendación serán muy relevantes.
- Al menos el 50 % significa que las recomendaciones sugeridas para ese tipo de recomendación serán menos relevantes.
- Menos del 50 % significa que las recomendaciones sugeridas para ese tipo de recomendación pueden no ser relevantes. En este caso, se utilizan recomendaciones de copia de seguridad.
Obtenga más información acerca de por qué los indicadores de preparación podrían ser bajos.
Basado en estáticas
Los siguientes tipos de recomendación son de base estática porque solo requieren datos de catálogo. No se utilizan datos de comportamiento.
- Más como este
- Similitud visual
Basado en dinámico
Los siguientes tipos de recomendación son dinámicos, ya que utilizan datos de comportamiento de tienda.
Últimos seis meses de datos de comportamiento de la tienda:
- Vio esto, vio aquello
- Vio esto, compró aquello
- Compró esto, compró aquello
- Recomendado para usted
Últimos siete días de datos de comportamiento de la tienda:
- Más visitados
- Más comprados
- Más Añadidos al Carro
- Tendencia
- Conversión de vista a compra
- Conversión de vista a carro
Datos más recientes del comportamiento del comprador (solo vistas):
- Vistos recientemente
Visualización del progreso
Para ayudarle a visualizar el progreso de formación de cada tipo de recomendación, la sección Seleccionar tipo de recomendación muestra una medida de preparación para cada tipo.
Tipo de recomendación
El porcentaje del indicador de preparación para los tipos de recomendación que dependen de los datos del catálogo no cambia mucho, ya que el catálogo del comerciante no cambia con frecuencia. Sin embargo, el porcentaje del indicador de preparación para los tipos de recomendación basados en los datos de comportamiento del comprador puede cambiar a menudo según la actividad diaria del comprador.
Qué hacer si el porcentaje del indicador de disponibilidad es bajo
Un porcentaje de preparación bajo indica que no hay muchos productos del catálogo que puedan incluirse en las recomendaciones de este tipo de recomendación. Esto significa que existe una alta probabilidad de que se devuelvan recomendaciones de copia de seguridad si implementa este tipo de recomendación de todos modos.
A continuación se enumeran los posibles motivos y soluciones para puntuaciones de preparación bajas comunes:
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Basado en estática: los porcentajes bajos de estos indicadores pueden deberse a la falta de datos de catálogo para los productos que se pueden mostrar. Si son inferiores a lo esperado, una sincronización completa puede solucionar este problema.
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Basado en dinámico: los porcentajes bajos de los indicadores basados en dinámico pueden deberse a:
- Faltan campos en los eventos de tienda necesarios para los tipos de recomendación respectivos (requestId, contexto de producto, etc.).
- Poco tráfico en la tienda, por lo que el volumen de eventos de comportamiento que recibimos es bajo.
- La variedad de eventos de comportamiento de la tienda en diferentes productos es baja. Por ejemplo, si solo el diez por ciento de sus productos se ven o se compran la mayor parte del tiempo, los indicadores de preparación respectivos serán bajos.
Previsualizar Recommendations preview
El panel Vista previa de productos recomendados siempre está disponible con una selección de muestra de productos que podrían aparecer en la unidad de recomendación cuando se implemente en la tienda.
Para probar una recomendación cuando trabaje en un entorno que no sea de producción, puede recuperar datos de recomendación de un origen diferente. Esto permite a los comerciantes experimentar con las reglas y previsualizar las recomendaciones antes de implementarlas en la producción.
Copia de seguridad: indica que no se recopilaron suficientes datos de formación, por lo que se utiliza una recomendación de copia de seguridad para rellenar el espacio. Vaya a Datos de comportamiento para obtener más información acerca de los modelos de aprendizaje automático y las recomendaciones de copia de seguridad.
A medida que cree su unidad de recomendación, experimente con el tipo de página, el tipo de recomendación y los filtros para obtener comentarios inmediatos en tiempo real sobre los productos que se incluirán. A medida que empiece a comprender qué productos aparecen, puede configurar la unidad de recomendación para satisfacer sus necesidades comerciales.
recomendaciones de Adobe Commerce filters para evitar mostrar productos duplicados cuando se implementan varias unidades de recomendación en una sola página. Como resultado, los productos que aparecen en el panel de vista previa pueden diferir de los que aparecen en la tienda.
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