Product Recommendations管理者向けの開発

Product Recommendationsは、コンバージョンを増やし、売上高を増やし、買い物客のエンゲージメントを促進するために使用できる強力なマーケティングツールです。 商品Recommendationsは、「この商品を見た方も見ていただいた」「この商品を購入されたお客様も買っていただいた」「お勧め」など、お客様の目に触れる形で店頭に表示されます。 Adobe Commerce Product Recommendationsは、人工知能と機械学習アルゴリズムを使用して集計した買い物客データのディープ分析を実行する 🔗0}Adobe Sensei} を活用しています。 このデータをCommerce カタログと組み合わせると、買い物客にとって非常に魅力的で関連性が高く、パーソナライズされたエクスペリエンスが得られます。

アーキテクチャの概要

大まかに言えば、Commerce Product Recommendationsは SaaS としてデプロイされます。 Commerce側には、イベントコレクターおよび Recommendations レイアウトテンプレートを含むストアフロント、およびデータサービス、SaaS エクスポートモジュール、管理 UI を含むバックエンドが含まれます。 Adobe Senseiのインテリジェンスサービスは、SaaS 側で利用されます。

レコメンデーションモジュールがインストールされて設定されると、ストアフロントで行動データの収集が開始されます。 Adobe Senseiは、カタログデータと共にこの行動データを処理し、recommendations サービスで活用される商品の関連付けを計算します。 この時点で、マーチャントは、管理 UI から直接製品レコメンデーションユニットを作成、管理およびストアフロントにデプロイできます。

データタイプ

製品Recommendationsには次のデータが必要です。

magento/product-recommendations モジュールをインストールすると、Adobe Senseiは行動データとカタログデータを集計し、レコメンデーションタイプごとに商品Recommendationsを作成します。 その後、製品Recommendations サービスは、お客様のストアフロントにこれらのレコメンデーションをデプロイします。

次の手順

製品Recommendationsの基本を学ぶには、次のトピックを参照してください。