Cosa sono Product Recommendations?
Product Recommendations utilizza Adobe AI e l’apprendimento automatico è stato addestrato sul comportamento degli acquirenti aggregati e sui dati del catalogo per fornire consigli personalizzati sugli store Adobe Commerce. Questa panoramica tratta i vincoli del servizio (incluso HIPAA), la privacy dei dati, il posizionamento dell’unità di consigli, le opzioni di implementazione della vetrina, l’integrazione delle relazioni con i prodotti e la conservazione dei dati del catalogo.
Gestione dei dati e privacy
La raccolta dati per Product Recommendations non include informazioni personali identificabili (PII). Tutti gli identificatori utente, come gli ID cookie e gli indirizzi IP, sono rigorosamente anonimi. Per ulteriori informazioni, consulta Informativa sulla privacy di Adobe.
Per ulteriori informazioni sulla sincronizzazione dei dati, vedere Dashboard di gestione dati.
Dove vengono visualizzati i consigli
I consigli vengono visualizzati nella vetrina come unità con etichette, ad esempio “Hanno visualizzato anche i clienti che hanno visualizzato questo prodotto”. Dall’amministratore di Adobe Commerce puoi creare, gestire e distribuire consigli nelle viste dello store. Se il progetto Commerce utilizza il Connettore Adobe Commerce Optimizer, puoi creare, gestire e distribuire consigli tramite Adobe Commerce Optimizer.
Implementazioni storefront
Scegli la documentazione che corrisponde alla tua vetrina:
- PWA Studio — Documentazione di PWA
- Front-end personalizzati (ad esempio, React o Vue.js) — Integrare Product Recommendations in una vetrina headless
- Commerce Edge Delivery Services (EDS) — Documentazione Adobe Commerce Storefront per EDS
Consigli di prodotto e relazioni di prodotto
Date le complessità in continua evoluzione dello shopping online, ciò che funziona meglio per la vetrina è spesso una combinazione di più tecnologie chiave. L’utilizzo di Product Recommendations e relazioni tra prodotti offre maggiore flessibilità durante la promozione dei prodotti. Per automatizzare i consigli su larga scala, puoi sfruttare Product Recommendations con tecnologia Adobe AI. Puoi quindi sfruttare le Regole prodotto correlate quando devi intervenire manualmente e assicurarti che sia stato fatto un consiglio specifico a un segmento di acquirenti target o quando devono essere raggiunti determinati obiettivi aziendali.
I consigli sui prodotti consentono di:
- Scegli tra nove tipi di consigli intelligenti distinti in base alle seguenti aree: basati su acquirente, basati su articolo, basati sulla popolarità, basati sulle tendenze e sulla similarità
- Utilizza i dati comportamentali per personalizzare i consigli nel percorso di vetrina dell’acquirente
- Misura le metriche chiave rilevanti per ogni consiglio, in modo da comprendere l’impatto dei consigli
Demo sui consigli di prodotto
Per ulteriori informazioni su Product Recommendations, guarda questo video:
Criteri di conservazione dei dati del catalogo
Il servizio Product Recommendations dipende dai dati del catalogo che rimangono sincronizzati con il tuo ambiente Adobe Commerce. I cataloghi o gli ambienti inattivi che smettono di eseguire query sui dati possono diventare inattivi, il che influisce su ciò che il servizio restituisce fino alla riattivazione.
Se non si invia una query per i dati del catalogo nell’ambiente testing per 90 giorni consecutivi, i dati del catalogo vengono impostati sulla modalità inattiva e non vengono restituiti dati per alcuna query. La regola di 90 giorni non influisce sui dati del catalogo nell’ambiente production.
Se nell’ambiente è presente un catalogo vuoto 45 giorni dopo la creazione, i dati del catalogo vengono impostati sulla modalità inattiva e non vengono restituiti dati per alcuna query. Questo vale sia per gli ambienti di produzione che per quelli di test.
Riattiva dati catalogo
Per ripristinare i dati del catalogo dopo che sono diventati inattivi, invia una richiesta di supporto con il titolo “Riattiva Product Recommendations” e includi gli ID ambiente. I dati del catalogo devono essere ripristinati entro due ore.