製品推奨

推奨エンジンは、機械学習を訪問者のインタラクション・プロファイルに適用することで、顧客ジャーニーの中で、最も関連性の高いアイテムを表示します。主な目的は、顧客が必要なものや、自分では見つけられない可能性がある新しいアイテムを見つけやすくし、それにより、小売り業でのクロスセルやアップセルを増加したり、コンテンツのエンゲージメントを向上することです。

ビジュアルなキャンペーン・デザイナ・ツールを使用すると、次のことを簡単に実行できます。

• 推奨コンポーネント(推奨アイテムを含むウィジェット)を関連ページに挿入します
• スロット数、アイテムごとに表示される情報(名前や価格など)およびウィジェットのスタイルを構成します
• 適切な機械学習モデルを選択し、適切なフィルタを推奨に適用します
• 最も適した推奨スタイル設定、位置付けおよび戦略を含むオーディエンスをターゲットします。
• 詳細なキャンペーン・レポートを使用したROIおよび推奨のパフォーマンスを把握します

 

推奨キャンペーンの対象は、必ずしも標準的な小売シナリオの製品とはかぎりません。このため、多くの場合、アイテム推奨という用語を使用します。アイテムは、製品であることも、コンテンツの一部(記事やブログ投稿など)であることもあります。アイテムは、次の要素によって特徴付けられます。

• そのアイテムを識別する一意のアイテムID
• 製品の名前またはコンテンツの一部のタイトル
• 訪問者が移動して、詳細を閲覧したり、アイテムを購入できるURL
• アイテムのカテゴリ(サブカテゴリを含めることもできます)
• サムネイル・ピクチャのURL。これにより、プラットフォームでアイテムのピクチャを推奨スロットに表示できます
• 価格、在庫レベル、ブランド、スタイル(小売)、その他のアイテム属性などの追加情報は、ある場合とない場合があります。

前述の要素を推奨のフィルタリングに使用する場合は、それらをインベントリ・ファイルに含めてプラットフォームにインポートする必要があります。このステップは、ソリューションを使用できるようにするワンタイムの設定の一部です。

推奨機能には、基本と拡張の2つのバージョンがあります。これらの間の主な相違点は、使用できるアイテム数と、サポートされる機械学習アルゴリズムの範囲にあります。比較の詳細は、次の表を参照してください。

	基本	拡張
インベントリ・サイズ	制限付き - 最大2,000アイテム	最大200,000アイテム
アルゴリズム	販売最多 閲覧最多	販売最多 閲覧最多 最終閲覧 これを閲覧した人が閲覧したもの これを閲覧した人が購入したもの これを購入した人が購入したもの 訪問者アフィニティ
フィルタ	カテゴリ1，2，3，4 (UI設定) コードを介したその他の属性	カテゴリ1，2，3，4 (UI設定) コードを介したその他の属性

ノート: 推奨キャンペーンを作成するには、ワンタイムの設定を完了してから、キャンペーン・デザイナを使用してキャンペーンを作成、構成および公開する必要があります。詳細は、次を参照してください。

製品推奨のためのワンタイム設定タスク

この機能を稼働させるために不可欠な2つのタスクがあります。最初のタスクを実行すると、プラットフォームに、推奨として使用可能なすべてのアイテムが表示されます。2番目のタスクを実行すると、顧客が閲覧したアイテム(アイテムID)、最終的に購入したアイテム(小売)、いいね、お気に入り登録、電子メール送信またはソーシャル・メディアで共有したアイテムのトラッキング状況を把握できます。これらのタスクの詳細は、次のページを参照してください。

• ワンタイムの設定タスク: インベントリ・ファイル(インポート、スケジューリングおよびマッピング)
• ワンタイムの設定タスク: 訪問者の行動トラッキング

推奨キャンペーンの作成

設定タスクが完了したら、新しいキャンペーンを作成します。このキャンペーンのバリアントは推奨ウィジェットとして機能します。

キャンペーンを構成する手順は、次のとおりです。