O que são Product Recommendations?
Product Recommendations use o Adobe AI e o aprendizado de máquina treinados em comportamento de comprador agregado e dados de catálogo para fornecer recomendações personalizadas nas vitrines do Adobe Commerce. Essa visão geral abrange restrições de serviço (incluindo HIPAA), privacidade de dados, posicionamento de unidade de recomendação, opções de implementação de vitrine, integração de relacionamento de produto e retenção de dados de catálogo.
Manuseio e privacidade de dados
A coleta de dados de Product Recommendations não inclui informações pessoalmente identificáveis (PII). Todos os identificadores de usuário, como IDs de cookies e endereços IP, são estritamente anônimos. Para saber mais, consulte a Política de Privacidade da Adobe.
Para obter mais informações sobre a sincronização de dados, consulte o Painel de Gerenciamento de Dados.
Onde as recomendações são exibidas
As recomendações são exibidas na loja como unidades com rótulos, como “Clientes que visualizaram este produto também visualizaram”. Você pode criar, gerenciar e implantar recomendações nas visualizações da loja com o Administrador do Adobe Commerce. Se o seu projeto do Commerce usa o Adobe Commerce Optimizer Connector, você criará, gerenciará e implantará recomendações por meio do Adobe Commerce Optimizer.
Implementações da loja
Escolha a documentação que corresponde à loja:
- PWA Studio — Documentação do PWA
- Front-ends personalizados (por exemplo, React ou Vue.js) — Integrar Product Recommendations em uma loja headless
- Commerce Edge Delivery Services (EDS) — Documentação da Adobe Commerce Storefront para EDS
Recomendações de produto versus relacionamentos de produto
Dadas as complexidades em constante mudança das compras online, o que funciona melhor para sua loja geralmente é uma combinação de várias tecnologias principais. Usar as Product Recommendations e as Relações de Produto oferece mais flexibilidade ao promover produtos. Para automatizar suas recomendações em escala, você pode aproveitar o Product Recommendations desenvolvido pela Adobe AI. Em seguida, você poderá aproveitar as Regras de Produto Relacionadas quando precisar intervir manualmente e garantir que uma recomendação específica esteja sendo feita a um segmento de comprador de destino ou quando determinadas metas comerciais precisarem ser atendidas.
As recomendações de produto permitem:
- Escolha entre nove tipos de recomendações inteligentes distintos com base nas seguintes áreas: com base no comprador, com base em item, com base em popularidade, tendência e com base em similaridade
- Use dados comportamentais para personalizar recomendações na jornada da loja do comprador
- Avalie as métricas principais relevantes para cada recomendação para ajudar você a entender o impacto de suas recomendações
Demonstração das recomendações de produto
Para saber mais sobre Product Recommendations, assista a este vídeo:
Política de retenção de dados do catálogo
O serviço Product Recommendations depende de dados de catálogo que permanecem sincronizados com seu ambiente do Adobe Commerce. Catálogos ou ambientes inativos que param de consultar esses dados podem se tornar inativos, o que afeta o que o serviço retorna até que você reative.
Se você não enviar uma consulta para os dados do catálogo no ambiente de teste por 90 dias consecutivos, os dados do catálogo serão definidos para o modo inativo e nenhum dado será retornado para qualquer consulta. A regra de 90 dias não afeta os dados do catálogo no ambiente de produção.
Se o ambiente tiver um catálogo vazio 45 dias após a criação, os dados do catálogo serão definidos para o modo inativo e nenhum dado será retornado para qualquer consulta. Isso se aplica aos ambientes de produção e teste.
Reativar dados do catálogo
Para restaurar os dados do catálogo depois que ele ficar inativo, envie uma solicitação de suporte com o título “Reativar Product Recommendations” e inclua as IDs de ambiente. Os dados do catálogo devem ser restaurados em duas horas.