製品のRecommendations Administrator Development

製品Recommendationsは、コンバージョンの増加、売上高の増加、買い物客のエンゲージメントの促進に使用できる強力なマーケティングツールです。 製品Recommendationsは、「この製品を閲覧したお客様も閲覧した」、「この製品を購入したお客様も購入した」、「お勧め」などの単位でストアフロントに表示されます。 Adobe Commerce Product Recommendationsの主な機能は Adobe Sensei：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を深く分析します。 このデータをコマースカタログと組み合わせると、買い物客のエクスペリエンスを非常に魅力的で関連性が高く、パーソナライズされたデータにすることができます。

アーキテクチャの概要

高レベルでは、Commerce Product Recommendationsは SaaS としてデプロイされます。 コマース側には、イベントコレクターとレコメンデーションのレイアウトテンプレートを含むストアフロントと、Data Services、SaaS 書き出しモジュール、Admin UI を含むバックエンドが含まれています。 Adobe Sensei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、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、この行動データをカタログデータと共に処理し、recommendations サービスで利用される製品の関連付けを計算します。 この時点で、商人は、製品レコメンデーションユニットを作成、管理、ストアフロントへのデプロイを、管理 UI から直接おこなうことができます。

データのタイプ

製品Recommendationsには次のデータが必要です。

をインストールする際に、 magento/product-recommendations モジュールの場合、Adobe Senseiは行動データとカタログデータを集計し、各レコメンデーションタイプに対して製品Recommendationsを作成します。 次に、Product Recommendationsサービスによって、これらのレコメンデーションがストアフロントにデプロイされます。

次の手順

次のトピックを読んで、製品のRecommendationsの基本を学んでください。