Création et gestion de Recommendations
Lorsque vous créez une recommandation, vous créez une unité de recommandation, ou widget, qui contient les éléments de produit recommandés.
Unité de recommandation
Lorsque vous activez l’unité de recommandation, Adobe Commerce commence à collecter des données pour mesurer les impressions, les vues, les clics, etc. Le tableau Recommandations affiche les mesures de chaque unité de recommandation afin de vous aider à prendre des décisions commerciales éclairées.
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Dans la barre latérale Adobe Commerce Optimizer, accédez à_ Marchandisage >Recommandationspour afficher l’espace de travail Recommandations _.
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Dans le champ Vue du catalogue, sélectionnez la vue du catalogue dans laquelle vous souhaitez que la recommandation soit disponible. En savoir plus sur l’utilisation des vues de catalogue pour les recommandations.
note important IMPORTANT Cette fonctionnalité est actuellement en version bêta. -
Cliquez sur Créer une recommandation.
La recommandation que vous créez sera disponible dans la vue de catalogue que vous avez précédemment sélectionnée.
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Dans la section Nommer votre recommandation, saisissez un nom explicite à des fins de référence interne, tel que
Home page most popular. -
Dans la section Sélectionner le type de recommandation, indiquez le type de recommandation souhaité en fonction de votre stratégie.
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Dans la section Étiquette d’affichage du storefront, saisissez l’étiquette visible par vos acheteurs, telle que « Meilleurs vendeurs ».
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Dans la section Choisir le nombre de produits, utilisez le curseur pour indiquer le nombre de produits à afficher dans l’unité de recommandation.
La valeur par défaut est
5, avec un maximum de20. -
(Facultatif) Dans la section Filtres, appliquez des filtres pour contrôler quels produits apparaissent dans l’unité de recommandation.
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Utilisez le panneau Aperçu des produits recommandés pour mieux comprendre comment les filtres affectent les produits affichés dans l’unité de recommandation. En savoir plus sur la prévisualisation des recommandations.
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Une fois l’opération terminée, cliquez sur l’une des options suivantes :
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Enregistrer en tant que brouillon pour modifier ultérieurement l’unité de recommandation. Vous ne pouvez pas modifier le type de recommandation d’une unité de recommandation à l’état de brouillon.
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Activer pour activer l’unité de recommandation sur votre storefront.
Votre recommandation apparaît dans l’espace de travail de Recommendations. Pour utiliser votre recommandation sur votre storefront, vous devez trouver l’ID de recommandation.
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Prévisualiser les recommandations
Le panneau Aperçu des produits recommandés est toujours disponible avec un exemple de sélection de produits qui peuvent apparaître dans l’unité de recommandation lors de son déploiement sur le storefront.
Pour tester une recommandation lorsque vous travaillez dans un environnement hors production, vous pouvez récupérer les données de recommandation d’une autre source. Cela permet aux commerçants de tester les règles et de prévisualiser les recommandations avant le déploiement en production.
Sauvegarde - Indique qu’il n’y a pas assez de données d’identification collectées ; une recommandation de sauvegarde est donc utilisée pour remplir le slot. Accédez à Données comportementales pour en savoir plus sur les modèles de machine learning et les recommandations de sauvegarde.
Tandis que vous créez votre unité de recommandation, testez le type et les filtres de recommandation afin d’obtenir des commentaires en temps réel immédiats sur les produits qui seront inclus. Lorsque vous commencez à comprendre quels produits apparaissent, vous pouvez configurer l’unité de recommandation pour répondre aux besoins de votre entreprise.
Adobe Commerce Optimizer filtres des recommandations pour éviter d’afficher des produits en double lorsque plusieurs unités de recommandation sont déployées sur une seule page. Par conséquent, les produits qui s’affichent dans le panneau d’aperçu peuvent différer de ceux qui s’affichent dans le storefront.
Pour les configurations multi-storefront, multi-langue ou multi-marque, vous pouvez configurer si chaque recommandation s’applique à toutes les vues de catalogue (globales) ou à une seule vue de catalogue. En savoir plus sur la définition de la vue du catalogue lorsque vous utilisez des recommandations.
Obtenir l’ID de recommandation
Après avoir créé une recommandation, vous devez récupérer son identifiant pour implémenter l’unité de recommandation sur votre storefront.
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Sur la page Recommendations, sélectionnez la recommandation.
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Cliquez sur l’icône d’informations (
La page Détails de l’unité de recommandation s’affiche.
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Dans la section ID de recommandation, copiez l’ID.
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Utilisez cet identifiant pour configurer le menu déroulant de recommandations sur votre storefront Edge Delivery Services.
Gestion des recommandations existantes
Vous pouvez modifier, désactiver ou supprimer une recommandation existante.
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Dans la barre latérale Adobe Commerce Optimizer, accédez à_ Marchandisage _>Recommandations.
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Sélectionnez la recommandation à modifier.
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Cliquez sur le sélecteur (
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Dans le menu, vous pouvez Désactiver, Supprimer ou Modifier la recommandation. Si vous sélectionnez Modifier, vous pouvez ajuster les paramètres suivants selon vos besoins :
- Nom de la recommandation
- Libellé du storefront
- Nombre de produits
- Filtrer les produits
Vous ne pouvez pas modifier le type de recommandation ni la vue du catalogue. La vue Catalogue est définie lors de la création de la recommandation. Pour en savoir plus, voir sélectionner la vue Catalogue.
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Une fois l’opération terminée, cliquez sur Enregistrer les modifications.
Indicateurs de préparation
Les indicateurs de préparation indiquent les types de recommandations les plus performants en fonction du catalogue et des données comportementales disponibles. Ils peuvent également vous aider à identifier les problèmes potentiels liés à la collecte d’événements ou à déterminer si un type de recommandation ne reçoit pas suffisamment de trafic pour générer des résultats.
Les indicateurs de préparation sont classés en sur base statique ou sur base dynamique. Les données de catalogue d’utilisation basées sur statique uniquement, tandis que les données de comportement d’utilisation basées sur dynamique proviennent de vos acheteurs. Ces données comportementales sont utilisées pour entraîner des modèles de machine learning afin de créer des recommandations personnalisées et de calculer leur score de préparation.
Comment les indicateurs de préparation sont calculés
Les indicateurs de préparation sont une indication de la formation du modèle. Les indicateurs dépendent des types d’événements collectés, de l’ampleur des produits avec lesquels il y a eu interaction et de la taille du catalogue.
Le pourcentage d’indicateur de préparation est dérivé d’un calcul qui indique le nombre de produits qui peuvent être recommandés en fonction du type de recommandation. Les statistiques sont appliquées aux produits en fonction de la taille globale du catalogue, du volume d’interactions (telles que les vues, les clics, les ajouts au panier) et du pourcentage de SKU qui enregistrent ces événements dans une certaine période. Par exemple, pendant le trafic pendant la haute saison des fêtes, les indicateurs de préparation peuvent afficher des valeurs plus élevées qu’en période de volume normal.
En raison de ces variables, le pourcentage de l’indicateur de préparation peut fluctuer. Cette fluctuation explique pourquoi il se peut que les types de recommandations apparaissent et disparaissent lorsque vous êtes « Prêt pour le déploiement ».
Les indicateurs de préparation sont calculés en fonction de deux facteurs :
- Taille suffisante du jeu de résultats : y a-t-il suffisamment de résultats renvoyés dans la plupart des scénarios pour éviter d’utiliser les recommandations de sauvegarde ?
- Variété suffisante du jeu de résultats : les produits renvoyés représentent-ils une variété de produits de votre catalogue ? L’objectif avec ce facteur est d’éviter qu’une minorité de produits soit les seuls articles recommandés sur le site.
En fonction des facteurs ci-dessus, une valeur de préparation est calculée et affichée comme suit :
- 75 % ou plus signifie que les recommandations suggérées pour ce type de recommandation sont très pertinentes.
- Au moins 50 % signifie que les recommandations suggérées pour ce type de recommandation sont moins pertinentes.
- Moins de 50 % signifie que les recommandations suggérées pour ce type de recommandation peuvent ne pas être pertinentes. Dans ce cas, les recommandations de sauvegarde sont utilisées.
En savoir plus sur pourquoi les indicateurs de préparation peuvent être faibles.
Basé sur statique
Les types de recommandations suivants sont basés sur des données statiques, car ils ne nécessitent que des données de catalogue. Aucune donnée comportementale n’est utilisée.
- Plus Comme Ceci
Basé sur Dynamic
Les types de recommandations suivants sont basés sur les dynamiques, car ils utilisent les données comportementales de storefront.
Données comportementales des six derniers mois du storefront :
- A consulté ceci, a consulté cela
- J'ai vu ceci, j'ai acheté cela
- J'ai acheté ceci, acheté cela
- Recommandé
Sept derniers jours de données comportementales storefront :
- Les plus consultés
- Les plus achetés
- Les plus ajoutés au panier
- En Tendance
- Afficher pour acheter la conversion
- Conversion de l’affichage au panier
Données comportementales les plus récentes sur les acheteurs (vues uniquement) :
- Récemment consultés
Visualiser la progression
Pour visualiser plus facilement la progression de l’entraînement pour chaque type de recommandation, la section Sélectionner le type de recommandation affiche une mesure de préparation pour chaque type.
Type de recommandation
L’indicateur de préparation pour les types de recommandations qui dépendent des données du catalogue ne change pas beaucoup, car le catalogue du commerçant change rarement. Cependant, l’indicateur de préparation pour les types de recommandations basé sur les données comportementales de l’acheteur peut changer souvent en fonction de l’activité quotidienne de l’acheteur.
Que faire si l’indicateur de préparation est faible
Un faible pourcentage de préparation indique que peu de produits de votre catalogue peuvent être inclus dans les recommandations pour ce type de recommandation. Cela signifie qu’il existe une forte probabilité que les recommandations de sauvegarde soient renvoyées si vous déployez quand même ce type de recommandation.
Vous trouverez ci-dessous la liste des raisons possibles et des solutions aux faibles scores de préparation courants :
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Basé sur les statistiques statiques - Des pourcentages faibles pour ces indicateurs peuvent être dus à des données de catalogue manquantes pour les produits affichables. S’ils sont inférieurs aux prévisions, une synchronisation complète peut résoudre ce problème.
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Basé sur la dynamique - Les faibles pourcentages des indicateurs basés sur la dynamique peuvent être dus aux éléments suivants :
- Champs manquants dans les événements storefront requis pour les types de recommandation respectifs (requestId, contexte du produit, etc.)
- Faible trafic vers le magasin : le volume d’événements comportementaux reçus est donc faible.
- La variété d’événements comportementaux de storefront sur différents produits de votre magasin est faible. Par exemple, si seulement 10 % de vos produits sont consultés ou achetés la plupart du temps, les indicateurs de préparation respectifs sont faibles.