¿Qué son Product Recommendations?
Product Recommendations usa Adobe AI y aprendizaje automático entrenado en el comportamiento agregado del comprador y los datos del catálogo para ofrecer recomendaciones personalizadas en tiendas Adobe Commerce. Esta descripción general cubre las restricciones de servicio (incluida la HIPAA), la privacidad de datos, la ubicación de la unidad de recomendación, las opciones de implementación de tienda, la integración de relaciones de producto y la retención de datos del catálogo.
Administración de datos y privacidad
La recopilación de datos de Product Recommendations no incluye información de identificación personal (PII). Todos los identificadores de usuario, como los ID de cookie y las direcciones IP, se anonimizan estrictamente. Para obtener más información, consulte la Política de privacidad de Adobe.
Para obtener más información acerca de la sincronización de datos, consulte Panel de administración de datos.
Dónde aparecen las recomendaciones
Las recomendaciones aparecen en la tienda como unidades con etiquetas como, por ejemplo, “Los clientes que vieron este producto también vieron”. Puede crear, administrar e implementar recomendaciones en las vistas de su tienda desde el administrador de Adobe Commerce. Si su proyecto de Commerce usa el Conector de Adobe Commerce Optimizer, usted crea, administra e implementa las recomendaciones a través de Adobe Commerce Optimizer.
Implementaciones de tienda
Elija la documentación que coincida con su tienda:
- PWA Studio — Documentación de PWA
- front-end personalizado (por ejemplo, React o Vue.js) — Integrar Product Recommendations en una tienda sin encabezado
- Commerce Edge Delivery Services (EDS) — Documentación de Adobe Commerce Storefront para EDS
Recomendaciones de productos frente a relaciones de productos
Dadas las complejidades cambiantes de las compras en línea, lo que mejor funciona para su tienda a menudo es una combinación de múltiples tecnologías clave. El uso de Product Recommendations y relaciones de producto le proporciona más flexibilidad al promocionar productos. Para automatizar las recomendaciones a escala, puede aprovechar Product Recommendations con tecnología de Adobe AI. Entonces, puede aprovechar reglas de productos relacionadas cuando tenga que intervenir manualmente y asegurarse de que se hace una recomendación específica a un segmento de destinatario o cuando se deban cumplir ciertos objetivos comerciales.
Las recomendaciones de productos le permiten:
- Elija entre nueve tipos de recomendaciones inteligentes distintos en función de las siguientes áreas: basado en compradores, basado en artículos, basado en popularidad, en tendencias y basado en similitudes
- Utilice datos de comportamiento para personalizar las recomendaciones en el recorrido de la tienda del comprador
- Mida las métricas clave relevantes para cada recomendación para ayudarle a comprender el impacto de sus recomendaciones
Demostración de recomendaciones de productos
Para obtener información acerca de Product Recommendations, vea este vídeo:
Política de retención de datos del catálogo
El servicio Product Recommendations depende de los datos del catálogo que permanecen sincronizados con su entorno de Adobe Commerce. Catálogos o entornos inactivos que dejan de consultar que los datos pueden quedar inactivos, lo que afecta a lo que el servicio devuelve hasta que se reactiva.
Si no envía una consulta para los datos del catálogo en su entorno testing durante 90 días consecutivos, los datos del catálogo se establecerán en modo inactivo y no se devolverá ningún dato para ninguna consulta. La regla de 90 días no afecta los datos del catálogo en su entorno production.
Si su entorno tiene un catálogo vacío 45 días después de crearse, los datos del catálogo se establecen en modo inactivo y no se devuelven datos para ninguna consulta. Esto se aplica tanto a los entornos de producción como de prueba.
Reactivar datos de catálogo
Para restaurar los datos del catálogo cuando estén inactivos, envíe una solicitud de soporte técnico con el título “Reactivar Product Recommendations” e incluya los identificadores de entorno. Los datos del catálogo deben restaurarse en un plazo de dos horas.