Développement de l’administrateur Recommendations du produit
Product Recommendations est un puissant outil marketing que vous pouvez utiliser pour augmenter les conversions, augmenter les recettes et stimuler l’engagement des acheteurs. Les Recommendations produit sont affichées sur le storefront sous la forme d’unités telles que "Les clients qui ont consulté ce produit ont également consulté", "Les clients qui ont acheté ce produit ont également acheté", "Recommandé pour vous", etc. Adobe Commerce Product Recommendations est optimisé par Adobe Sensei, qui utilise une intelligence artificielle et des algorithmes d’apprentissage automatique pour effectuer une analyse approfondie des données d’acheteurs agrégées. Ces données, lorsqu’elles sont combinées à votre catalogue Commerce, génèrent des expériences hautement attrayantes, pertinentes et personnalisées pour l’acheteur.
Présentation de l’architecture
À un niveau élevé, les Recommendations de produits Commerce sont déployés en tant que SaaS. Le côté Commerce comprend le storefront, qui contient le collecteur d’événements et le modèle de mise en page des recommandations, ainsi que le serveur principal, qui inclut les services de données, le module d’exportation SaaS et l’interface utilisateur d’administration. Les services de renseignement Adobe Sensei sont utilisés du côté SaaS.
Une fois les modules de recommandation installés et configurés, votre vitrine commence à collecter des données comportementales. Adobe Sensei traite ces données comportementales avec vos données de catalogue et calcule les associations de produits qui sont exploitées par le service de recommandations. À ce stade, le marchand peut créer, gérer et déployer des unités de recommandations de produits sur son storefront directement depuis l’interface utilisateur d’administration.
Types de données
Product Recommendations nécessite les données suivantes :
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Comportement - Données provenant de l’engagement d’un acheteur sur votre site, telles que les consultations de produits, les articles ajoutés à un panier et les achats. Commerce et Adobe Sensei ne collectent pas d’informations d’identification personnelle.
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Catalogue - Métadonnées de produit telles que le nom, le prix, la disponibilité, etc.
Lors de l’installation du module magento/product-recommendations, Adobe Sensei agrège les données comportementales et de catalogue, créant ainsi un Recommendations de produits pour chaque type de recommandation. Le service Recommendations de produit déploie ensuite ces recommandations sur votre vitrine.
Étapes suivantes
Lisez les rubriques suivantes pour commencer à utiliser Product Recommendations :