Introduzione a Product Recommendations
I consigli di prodotto sono un potente strumento di marketing che puoi utilizzare per aumentare le conversioni, incrementare i ricavi e stimolare il coinvolgimento degli acquirenti. I prodotti consigliati da Adobe Commerce sono basati su Adobe Sensei, che utilizza algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning per eseguire un'analisi approfondita dei dati aggregati dei visitatori. Quando vengono combinati con il tuo catalogo Adobe Commerce, questi dati offrono un’esperienza altamente coinvolgente, rilevante e personalizzata.
I consigli di prodotto vengono visualizzati sullo storefront come unità con etichette, ad esempio "Hanno visto anche i clienti che hanno visualizzato questo prodotto". Puoi creare, gestire e distribuire consigli nelle viste dello store direttamente dall’amministratore di Adobe Commerce.
Se la vetrina è implementata tramite PWA Studio, consulta la documentazione di PWA. Se utilizzi una tecnologia front-end personalizzata come React o Vue JS, scopri come integrare Product Recommendations nella tua vetrina headless.
NOTEPrivacy
La raccolta dei dati ai fini di Product Recommendations non include informazioni personali identificabili (PII). Inoltre, tutti gli identificatori degli utenti come gli ID cookie e gli indirizzi IP sono rigorosamente anonimi. Per ulteriori informazioni, consulta Informativa sulla privacy di Adobe.
Product Recommendations utenti possono fare riferimento a Data Management Dashboard per ulteriori dati sulla sincronizzazione dei dati.
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. Puoi sfruttare Product Recommendations con tecnologia Adobe Sensei per automatizzare in modo intelligente i consigli su larga scala. 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 di Product Recommendations
Guarda questo video per saperne di più su Product Recommendations:
Criteri di conservazione dei dati del catalogo
Se non si invia una query per i dati del catalogo nell'ambiente di test per 90 giorni consecutivi, i dati del catalogo vengono impostati sulla modalità di sospensione e non vengono restituiti dati per alcuna query. I dati del catalogo nell’ambiente di produzione non sono interessati da questo criterio.
Per riattivare i dati del catalogo nell'ambiente di test, invia una richiesta di supporto con il titolo: "Riattiva Product Recommendations" e includi gli ID ambiente. I dati del catalogo nell’ambiente di test devono essere ripristinati entro un paio d’ore.
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