Desarrollo del administrador de recomendaciones de productos

Las recomendaciones de productos son una potente herramienta de marketing que puede utilizar para aumentar las conversiones, aumentar los ingresos y estimular la participación del comprador. Las recomendaciones de productos aparecen en la tienda en forma de unidades como “Los clientes que vieron este producto también vieron”, “Los clientes que compraron este producto también compraron”, “Recomendado para ti”, etc. Adobe AI usa Adobe Commerce Product Recommendations, que usa inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático para realizar un análisis profundo de los datos agregados del comprador. Estos datos, cuando se combinan con su catálogo de Commerce, generan experiencias muy atractivas, relevantes y personalizadas para el comprador.

NOTE
Si su tienda está implementada con PWA Studio, consulte la documentación de PWA. Aprenda a integrar Product Recommendations en un entorno sin encabezado si usa una tecnología de front-end personalizada como React o Vue JS. Las instancias sin encabezado deben implementar eventos para potenciar el espacio de trabajo de recomendaciones de productos.

Información general de arquitectura

En un nivel superior, Commerce Product Recommendations se implementa como SaaS. El lado de Commerce incluye la tienda, que contiene el recopilador de eventos y la plantilla de diseño Recommendations, y el back-end, que incluye los servicios de datos, el módulo de exportación de SaaS y la IU de administración. Los servicios de inteligencia de Adobe AI se aprovechan del lado del SaaS.

Diagrama de arquitectura de recomendaciones de productos

Una vez instalados y configurados, los módulos de recomendación permiten que su tienda recopile datos de comportamiento. Adobe AI combina estos datos con los datos del catálogo para calcular las asociaciones de productos que utiliza el servicio Recommendations. A continuación, puede crear, administrar e implementar unidades de recomendación de productos directamente desde la IU del administrador.

Pasos siguientes

Lea los temas siguientes para empezar a usar Product Recommendations:

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