Product Recommendationsの概要
商品レコメンデーションは、コンバージョンと売上を向上させ、買い物客のエンゲージメントを促進するための優れたマーケティングツールです。 Adobe Commerceの商品レコメンデーションは、Adobe AIによって提供されます。この機能は、人工知能とマシンラーニング（機械学習）のアルゴリズムを使用して、集約された訪問者データを詳細に分析します。 このデータをAdobe Commerceカタログと組み合わせることで、非常に魅力的で関連性の高い、パーソナライズされた体験を生み出すことができます。
商品レコメンデーションは、「この商品を閲覧したお客様も閲覧した」などのラベル付きのユニットとしてストアフロントに表示されます。 Adobe Commerce管理者から直接、ストアビュー全体でレコメンデーションを作成、管理、デプロイできます。
ストアフロントがPWA Studioを使用して実装されている場合は、PWA ドキュメント を参照してください。 ReactやVue JSなどのカスタムフロントエンドテクノロジーを使用する場合は、 ヘッドレスストアフロントに Product Recommendationsを統合する方法を説明します。
プライバシー
Product Recommendationsの目的でのデータ収集には、個人を特定できる情報（PII）は含まれません。 また、Cookie IDやIP アドレスなどのユーザーIDはすべて厳密に匿名化されています。 詳しくは、Adobe プライバシーポリシーを参照してください。
Product Recommendations人のユーザーは、 データ管理ダッシュボード で、データの同期に関する詳細なデータを参照できます。
商品レコメンデーションと商品関係
オンラインショッピングの複雑さが絶えず変化していることを考えると、ストアフロントで最も効果的なものは、複数の主要なテクノロジーの組み合わせであることが多いです。 Product Recommendationsと製品関係の両方を使用すると、製品のプロモーションをより柔軟に行うことができます。 Adobe AIが提供するProduct Recommendationsを活用して、大規模なレコメンデーションをインテリジェントに自動化できます。 次に、手動で介入して、ターゲットの買い物客セグメントに対して特定のレコメンデーションが行われていることを確認する必要がある場合、または特定のビジネス目標を達成する必要がある場合は、関連製品ルール を活用できます。
商品レコメンデーションを活用すると、以下のことが可能になります。
- 買い物客ベース、アイテムベース、人気ベース、トレンド、類似性ベースのエリアに基づいて、9つのインテリジェントなレコメンデーションタイプから選択できます
- 行動データを利用して、ストアフロントジャーニー全体にわたってレコメンデーションをパーソナライズします
- 各レコメンデーションに関連する主要な指標を測定して、レコメンデーションのインパクトを把握できます
Product Recommendations デモ
Product Recommendationsについて詳しくは、このビデオをご覧ください。
カタログデータ保持ポリシー
テスト環境でカタログデータのクエリを90日間連続して送信しない場合、カタログデータは休止モードに設定され、クエリに対してデータは返されません。 実稼動環境内のカタログデータは、このポリシーの影響を受けません。
テスト環境でカタログデータを再アクティブ化するには、 サポートリクエスト を「再アクティブ化Product Recommendations」というタイトルで送信し、環境IDを含めます。 テスト環境のカタログデータは、数時間以内に復元する必要があります。