설명서Commerce“Product Recommendations 안내서”

제품 Recommendations 관리자 개발

Last update: Mon Jul 15 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
  • 주제:

작성 대상:

  • 관리자

제품 Recommendations은 전환율을 높이고 매출을 증대하며 쇼핑객 참여를 촉진하는 데 사용할 수 있는 강력한 마케팅 도구입니다. 제품 Recommendations은 "이 제품을 본 고객도 본 고객", "이 제품을 구매한 고객도 구매함", "추천 고객" 등과 같은 단위의 형태로 상점 앞에 표시됩니다. Adobe Commerce 제품 Recommendations은 인공 지능과 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 집계된 쇼핑객 데이터를 심층 분석하는 Adobe Sensei에서 제공합니다. 이 데이터를 Commerce 카탈로그와 결합하면 쇼핑객에게 매력적이고 관련성이 높으며 개인화된 경험을 제공합니다.

NOTE
PWA Studio을 사용하여 상점이 구현되면 PWA 설명서를 참조하세요. React 또는 Vue JS와 같은 사용자 지정 프론트엔드 기술을 사용하는 경우 사용 안내서를 참조하여 headless 환경에서 제품 Recommendations을 통합하는 방법을 알아보십시오. Headless 인스턴스는 제품 추천 작업 영역을 향상시키기 위해 이벤트를 구현해야 합니다.

아키텍처 개요

높은 수준에서 Commerce 제품 Recommendations은 SaaS로 배포됩니다. Commerce 측에는 이벤트 수집기 및 권장 사항 레이아웃 템플릿이 포함된 상점 및 데이터 서비스, SaaS 내보내기 모듈 및 관리 UI가 포함된 백엔드가 포함됩니다. Adobe Sensei 인텔리전스 서비스는 SaaS 측면에서 활용됩니다.

제품 추천 아키텍처 다이어그램

권장 사항 모듈을 설치하고 구성하면 상점 첫 화면에서 동작 데이터 수집을 시작합니다. Adobe Sensei은 카탈로그 데이터와 함께 이 행동 데이터를 처리하고 recommendations 서비스에서 활용하는 제품 연결을 계산합니다. 이 시점에서 판매자는 관리 UI에서 직접 제품 추천 단위를 만들고, 관리하고, 상점 앞에 배포할 수 있습니다.

데이터 유형

제품 Recommendations에는 다음 데이터가 필요합니다.

  • 행동 - 제품 보기, 장바구니에 추가된 항목, 구매 등 사이트에 대한 쇼핑객 참여의 데이터. Commerce 및 Adobe Sensei은 개인 식별 정보를 수집하지 않습니다.

  • 카탈로그 - 이름, 가격, 가용성 등의 제품 메타데이터입니다.

magento/product-recommendations 모듈을 설치하면 Adobe Sensei에서 동작 및 카탈로그 데이터를 집계하여 각 권장 사항 유형에 대한 제품 Recommendations을 만듭니다. 그런 다음 제품 Recommendations 서비스는 이러한 권장 사항을 상점 앞에 배포합니다.

NOTE
구성 가능한 제품의 경우 Product Recommendations은 권장 사항 단위의 상위 제품 이미지를 사용합니다. 구성 가능한 제품에 이미지가 지정되지 않은 경우 해당 특정 제품에 대한 추천 단위가 비어 있게 됩니다.

다음 단계

Product Recommendations을 시작하려면 다음 항목을 참조하십시오.

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