Sviluppo per amministratori Recommendations di prodotto

Product Recommendations è un potente strumento di marketing che puoi utilizzare per aumentare le conversioni, incrementare i ricavi e stimolare il coinvolgimento degli acquirenti. I Recommendations dei prodotti vengono visualizzati nella vetrina sotto forma di unità quali "I clienti che hanno visualizzato questo prodotto hanno visto anche", "I clienti che hanno acquistato questo prodotto hanno acquistato anche", "Consigliato per te" e così via. Adobe Commerce Product Recommendations si basano su Adobe Sensei, che utilizza algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning per eseguire un’analisi approfondita dei dati aggregati degli acquirenti. Quando vengono combinati con il catalogo Commerce, questi dati offrono esperienze altamente coinvolgenti, pertinenti e personalizzate per l’acquirente.

NOTE
Se la vetrina è implementata utilizzando PWA Studi, consulta Documentazione di PWA. Se utilizzi una tecnologia front-end personalizzata come React o Vue JS, consulta la guida utente per scoprire come integrare Product Recommendations in una headless ambiente. Le istanze headless devono implementare l’evento per alimentare l’area di lavoro Product Recommendation.

Panoramica dell’architettura

Ad alto livello, Commerce Product Recommendations viene distribuito come SaaS. Il lato Commerce include la vetrina, che contiene l’agente di raccolta eventi e il modello di layout dei consigli, e il back-end, che include i servizi dati, il modulo Esportazione SaaS e l’interfaccia utente amministratore. I servizi di intelligence di Adobe Sensei sono utilizzati lato SaaS.

Diagramma dell’architettura dei consigli di prodotto

Una volta installati e configurati i moduli di consigli, la vetrina inizierà a raccogliere i dati comportamentali. Adobe Sensei elabora questi dati comportamentali insieme ai dati del catalogo e calcola le associazioni di prodotti utilizzate dal servizio Recommendations. A questo punto, il commerciante può creare, gestire e distribuire unità di consigli di prodotto nella vetrina direttamente dall’interfaccia utente di amministrazione.

Tipi di dati

I Recommendations del prodotto richiedono i seguenti dati:

  • Comportamento - Dati del coinvolgimento di un cliente sul tuo sito, ad esempio visualizzazioni di prodotti, elementi aggiunti al carrello e acquisti. Commerce e Adobe Sensei non raccolgono informazioni personali identificabili.

  • Catalogo - Metadati dei prodotti come nome, prezzo, disponibilità e così via.

Quando si installa magento/product-recommendations Adobe Sensei aggrega i dati comportamentali e di catalogo e crea Product Recommendations per ciascun tipo di consiglio. Il servizio Product Recommendations distribuisce quindi tali consigli nella vetrina.

NOTE
Per i prodotti configurabili, Product Recommendations utilizza l’immagine del prodotto principale nell’unità di consigli. Se per il prodotto configurabile non è stata specificata un’immagine, l’unità di consigli sarà vuota per quel prodotto specifico.

Passaggi successivi

Leggi i seguenti argomenti per iniziare a utilizzare Product Recommendations:

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