レコメンデーションタイプ
Adobe Commerceには、サイトの様々なページにデプロイできるレコメンデーションのセットが多数用意されています。 あらゆるレコメンデーションタイプは、データドリブン型です。 行動データ、製品属性データ、指標にもとづいて構築されています。 簡単に参照できるように、レコメンデーションタイプは次のようにグループ化されています。
レコメンデーションを使用する際は、ベストプラクティスとして、Adobeでは次のガイドラインを推奨しています。
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レコメンデーションタイプの多様化。 顧客は同じ商品を何度も提案するような場合、レコメンデーションを無視し始めます。
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同じレコメンデーションをカートページと注文確認ページにデプロイしないでください。 買い物かごページには
Most Added to Cartを、注文確認ページにはBought This, Bought Thatを使用することを検討してください。 -
サイトの整理： 同じページに3つ以上のレコメンデーションユニットをデプロイしないでください。
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ストアで衣料品を販売している場合、
More like thisの推奨事項は、表示される製品の性別と一致しない性別に固有の製品を提案できます。 このレコメンデーションタイプは、衣料品以外のカテゴリでのみ使用することを検討してください。
データ要件と行動
商品レコメンデーションは、ストアフロントから収集した行動データに依存するデータ主導のシステムです。 レコメンデーションの質と量は、利用可能なイベントデータの量によって異なります。
不十分なデータではどうなるか
レコメンデーションを生成するのに十分なイベントデータがない場合、システムは次のことが可能になります。
- レコメンデーション単位の空の結果を返します。
- パーソナライズされたレコメンデーションがまだ利用できない場合に
Most viewed商品を表示するなど、 バックアップのレコメンデーション をトリガーします。 - レコメンデーション単位に設定より少ない製品を表示します。
Personalized personalized
レコメンデーションタイプでは、サイトにおける特定の買い物客の行動履歴にもとづいて、商品のレコメンデーションを行います。 たとえば、以前にジャケットを閲覧したり、サイトでジャケットを購入したりした買い物客は、これらのレコメンデーションにより、前回の続きから購入したり、他のジャケットや類似の商品をレコメンデーションしたりすることができます。
使用場所：
- ホームページ
- カテゴリ
推奨ラベル：
– あなただけのために
– お買い物のトレンドにインスピレーションを得て
使用場所：
- ホームページ
- カテゴリ
– 製品の詳細
- カート
– 確認
推奨ラベル：
– 最近閲覧した
– 別の外観を見る
クロスセルとアップセル crossup
これらのレコメンデーションタイプは、買い物客が他の買い物客の好きなものを見つけられるように、社会的証明および商品主導で、他の類似商品を見つけやすくします。 推奨される製品は、選択した製品を補完することがよくあります。
使用場所：
– 製品の詳細
– 買い物かご
– 確認
推奨ラベル：
– この製品を閲覧したお客様（PDP）
使用場所：
– 製品の詳細
– 買い物かご
– 確認
推奨ラベル：
– これを最終的に購入した顧客
– 最終的に購入した顧客
– この製品を閲覧した後、他の人は何を購入しますか？
使用場所：
– 商品の詳細
– 買い物かご
– 確認
推奨ラベル：
– 必要なものをすべて入手
– これらの
– よく一緒に購入します
使用場所：
– 製品の詳細
- カート
– 確認
推奨ラベル：
– この
のような他の製品 – これに類似
人気度 popularity
これらのレコメンデーションタイプでは、過去7日以内に最も人気があった商品やトレンドの商品をレコメンデーションします。
使用場所：
- ホームページ
- カテゴリ
– 製品の詳細
- カート
– 確認
推奨ラベル：
– 最も人気のある
- トレンド
– 現在人気
– 最近人気のある
– この製品にインスピレーションを得た人気製品（PDP）
– 販売者
使用場所：
- ホームページ
- カテゴリ
– 製品の詳細
- カート
– 確認
推奨ラベル：
– 最も人気のある
- トレンド
– 現在人気のある
– 最近人気のある
– この製品にインスピレーションを得た人気製品（PDP）
- トップセラー
使用場所：
- ホームページ
- カテゴリ
– 製品の詳細
- カート
– 確認
推奨ラベル：
– 最も人気のある
- トレンド
– 現在人気のある
– 最近人気のある
– この製品にインスピレーションを得た人気製品（PDP）
- トップセラー
Adobe AIは、サイト全体の閲覧履歴と購入データを集計して、買い物客に最も最近人気のある商品を特定し、ランク付けします。 トレンド分析では、最近の製品売上の勢いを分析するため、回転率の高いカタログに最適なレコメンデーションタイプです。 カタログが静的な場合は、オーディエンスのショッピングパターンが変動していない限り、あまり役に立たない可能性があります。
ホームページで使用する場合、トレンドでは、サイト全体で最近人気のある商品をレコメンドします。 トレンドは、常に人気のある商品ではなく、最近人気のある商品を表示します。 たとえば、特定の商品をプロモーションするメールマーケティング施策がある場合、そのメールによって生成される人気度の増加は、プロモーションされた商品がトレンドに分類される可能性を高めます。
使用場所：
- ホームページ
- カテゴリ
– 製品の詳細
- カート
– 確認
推奨ラベル：
– トレンド
– 現在のトレンド
– 最近のトレンド
– 注目の製品
– 関連製品（PDP）
高いパフォーマンス highperf
これらのレコメンデーションタイプは、カートへの追加率やコンバージョン率などの成功基準にもとづいて、最もパフォーマンスの高い商品をレコメンデーションします。
使用場所：
- ホームページ
- カテゴリ
– 製品の詳細
- カート
– 確認
推奨ラベル：
– 販売者
– 人気製品
– 興味があるかもしれません
使用場所：
- ホームページ
- カテゴリ
– 製品の詳細
- カート
– 確認
推奨ラベル：
– 販売者
– 人気製品
– 興味があるかもしれません
視覚的な類似性 visualsim
視覚的な類似性のレコメンデーションタイプでは、閲覧中の商品と類似した見た目の商品がレコメンドされます。 このレコメンデーションタイプは、商品の画像や視覚的な側面がショッピング体験の重要な部分である場合に最も役立ちます。
仕組み
視覚的な類似性のレコメンデーションタイプでは、現在表示されている画像と視覚的な類似性を持つカタログ内の他の商品に関するレコメンデーションが提供されます。 視覚的な類似性には、次のような側面があります。
- カラー
- シェイプ
- サイズ
- テクスチャ
- マテリアル
- Style
Adobe AIは、AIを活用してカタログ内の画像を処理および分析し、視覚的な類似性の判断に使用される属性を構築します。
このレコメンデーションタイプは、ほとんどのカタログには適用されないため、デフォルトでは有効になっていません。 このレコメンデーションタイプを明示的に有効にする必要があります。
視覚的な類似性レコメンデーションタイプの有効化
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管理者 サイドバーで、マーケティング > プロモーション > 製品レコメンデーションに移動して、製品レコメンデーション ダッシュボードを表示します。
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設定 （歯車アイコン）をクリックして、設定 ページを表示します。
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「ビジュアルレコメンデーション」セクションで、「ビジュアルレコメンデーションを有効にする」を選択します。
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完了したら、変更を保存をクリックします。
ページの種類が 製品の詳細 の場合、新しい推奨事項を作成 ページに 視覚的な類似性 が選択可能な推奨事項の種類として表示されるようになりました。
ビジュアルレコメンデーションを有効にすると、Adobe AIは画像処理を開始します。 所要時間は、カタログのサイズによって異なります。
使用場所
- 商品詳細
推奨ストアフロントラベル
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- このスタイルに触発
例
次の画像は、Clamber Watchの製品詳細ページを示しています。
次に、Clamber Watchの 視覚的類似性 推奨単位を示します。
