Product Recommendations 소개
제품 추천은 전환율을 높이고 매출을 증대하며 쇼핑객 참여를 유도하는 데 사용할 수 있는 강력한 마케팅 도구입니다. Adobe Commerce 제품 권장 사항은 인공 지능과 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 집계된 방문자 데이터를 심층 분석하는 Adobe Sensei에서 제공됩니다. 이 데이터를 Adobe Commerce 카탈로그와 결합하면 매력적이고 관련성이 높으며 개인화된 경험을 제공합니다.
제품 권장 사항은 "이 제품을 본 고객이 본 경우도 본 경우"와 같이 레이블이 있는 단위로 상점 전면에 표시됩니다. Adobe Commerce 관리에서 바로 스토어 보기 간에 권장 사항을 만들고, 관리하고, 배포할 수 있습니다.
PWA Studio을 사용하여 상점 전면이 구현된 경우 PWA 설명서를 참조하세요. React 또는 Vue JS와 같은 사용자 지정 프론트엔드 기술을 사용하는 경우 Headless Storefront에 통합 Product Recommendations하는 방법을 알아보세요.
개인 정보 보호
Product Recommendations을(를) 위한 데이터 수집에는 PII(개인 식별 정보)가 포함되지 않습니다. 또한 쿠키 ID 및 IP 주소와 같은 모든 사용자 식별자는 엄격히 익명으로 처리됩니다. 자세한 내용은 Adobe 개인정보 처리방침을 참조하세요.
데이터 동기화에 대한 자세한 내용은 Product Recommendations명의 사용자가 데이터 관리 대시보드를 참조할 수 있습니다.
제품 권장 사항 대 제품 관계
온라인 쇼핑의 변화무쌍한 복잡성을 고려할 때, 상점에 가장 적합한 것은 종종 여러 주요 기술의 조합입니다. Product Recommendations과(와) 제품 관계를 모두 사용하면 제품을 홍보할 때 보다 유연하게 대처할 수 있습니다. Adobe Sensei 기반의 Product Recommendations을(를) 활용하여 규모에 맞게 권장 사항을 지능적으로 자동화할 수 있습니다. 그런 다음 수동으로 개입하여 대상 쇼핑객 세그먼트에 특정 권장 사항이 적용되는지 확인하거나 특정 비즈니스 목표를 충족해야 하는 경우 관련 제품 규칙을 활용할 수 있습니다.
제품 권장 사항을 사용하면 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 쇼핑객 기반, 항목 기반, 인기도 기반, 트렌드 및 유사성 기반의 9가지 지능형 추천 유형 중에서 선택합니다
- 행동 데이터를 사용하여 쇼핑객의 상점 여정 전체에서 권장 사항을 개인화합니다
- 각 권장 사항과 관련된 주요 지표를 측정하여 권장 사항의 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다
Product Recommendations 데모
Product Recommendations에 대해 알아보려면 이 비디오 보기:
카탈로그 데이터 보존 정책
테스트 환경에서 카탈로그 데이터에 대한 쿼리를 90일 연속 제출하지 않으면 카탈로그 데이터가 최대 절전 모드로 설정되고 쿼리에 대해 데이터가 반환되지 않습니다. 프로덕션 환경의 카탈로그 데이터는 이 정책의 영향을 받지 않습니다.
테스트 환경에서 카탈로그 데이터를 다시 활성화하려면 지원 요청을 제출하고 제목은 "Product Recommendations 다시 활성화"로 지정하고 환경 ID를 포함하십시오. 테스트 환경의 카탈로그 데이터는 2시간 이내에 복원되어야 합니다.