Automatisierte Produkt- oder Inhaltsempfehlungen im Web mit Oracle Recommendations
Einführung
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit Oracle Recommendations und Oracle Maxymiser personalisierte Inhalte und Produktempfehlungen für Ihre Besucher bereitstellen.
Ziele
Sie werden sich mit einem der leistungsstärksten Anwendungsfälle der automatisierten Personalisierung befassen, in dem Sie:
- Erstellen Sie eine einfache A/B-Testkampagne auf Ihrer Site.
- Sprechen Sie Besucher mit personalisierten Empfehlungen an.
Dazu nutzen Sie unsere Produkt- oder Inhaltsempfehlungslösung, die das maschinelle Lernen auf Besucherinteraktionsprofile anwendet, um die relevantesten Elemente (Inhalte oder Produkte) für jeden Kunden auf seiner Reise anzuzeigen. Hauptziel ist es, Cross-Selling und Up-Selling für Produkte oder Engagement bei Inhalten zu erhöhen, indem Kunden dabei unterstützt werden, das zu finden, was sie brauchen, oder neue Artikel zu finden, die sie sonst nicht gefunden hätten (erhöhte Serendipität in der Kundenerfahrung).
Verwendete Features
- Oracle Maxymiser.
- Oracle-Empfehlungen.
Voraussetzungen
-
Oracle-Empfehlungen müssen wie folgt konfiguriert worden sein:
- Bestandsdateikonfiguration: Ihre Bestandsdatei muss konfiguriert worden sein.
- Visitor Behavior Tracking-(VBT-)Konfiguration: Die Verfolgung des Besucherverhaltens muss konfiguriert worden sein.
Häufig gestellte Fragen zu Oracle-Empfehlungen: Siehe Häufig gestellte Fragen zu Empfehlungen.
Schritt 1: Wählen Sie die richtige Position
Mit der Oracle Maxymiser-Plattform können Sie eine Kampagne in jedem Bereich Ihrer Site erstellen. Dazu gehören Personalisierungskampagnen, bei denen Verhaltenszielgruppen oder automatisierte Empfehlungen eingesetzt werden. Deshalb, eine der ersten Entscheidungen, die Sie zu treffen brauchen ist, welche Seite(n) Website(n) werden Sie verwenden - und was ist die am besten geeignete "Immobilie" auf diesen Seiten, um Ihr Ziel zu erreichen?
Um die wichtigsten Schritte zu veranschaulichen, wird eine Demo-Site verwendet, die wie ein typischer Modehändler strukturiert ist:
https://sale.maxymised.com/
Angenommen, unser Ziel besteht darin, die Clickthrough-Funktion für Artikel in der Kategorie Kleider zu erhöhen. Dazu können Sie angemessene Produkte auf der Landeseite für Frauenkleider (LP) empfehlen. Daher ist unser Denken hier (und die Test-Hypothese): Wenn wir Kleidern für Besucher der relevanten Kategorie LP empfehlen, werden wir den Clickthrough zu Produktdetailseiten (PDPs) innerhalb dieser Kategorie erhöhen.
Schritt 2: A/B-Test einrichten, um den Wert von Empfehlungen zu erhalten
Aufgrund dieser Hypothese können wir eine Testkampagne erstellen, um zu sehen, ob sie funktioniert oder nicht (und wenn sie funktioniert, können wir den Mehrwert messen und möglicherweise den ROI der Kampagne bestimmen).
3a - Neue Kampagne in Oracle Maxymiser erstellen
- Wählen Sie in der Oracle Maxymiser-UI die Option Neue Kampagne > Kampagnendesigner, um zu unserem visuellen Bearbeitungstool zu gelangen.
- Geben Sie Ihrer Kampagne einen geeigneten Namen und, wenn Sie möchten, beschreiben Sie, worum es geht - was ist die Testhypothese und welche Stakeholder beteiligt? Was ist der wichtigste KPI (Key Performance Indicator, KPI), den Sie mit dieser Kampagne verbessern möchten?
3b - Empfehlungs-Widget einfügen
Sie fügen nun das Empfehlungswidget in die Damen-LP für Kleider ein, zu denen Sie zuerst navigieren müssen:
-
Oben (neben der Option "CODE EDITOR") stehen die Modi "Bearbeiten" und "Durchsuchen" zur Verfügung. Stellen Sie sicher, dass Sie sich im Bearbeitungsmodus befinden.
-
Wählen Sie ein Element auf der Seite aus, z.B. das Textfeld, sodass Sie das Empfehlungswidget direkt darüber (oder darunter) einfügen oder es vollständig ersetzen können.
-
Wählen Sie im rechten Menü die Option "Empfehlungen" aus den in der Option "Objekte" enthaltenen Vorlagen (in der Schaltfläche "+").
Widget einfügen
-
Nachdem diese Funktion aktiviert wurde, können Sie die Anzahl der Einschubfächer im Widget, in der Paginierung, im Layout und in der Formatierung ändern. Die meisten dieser Konfigurationspunkte können mit dem visuellen Tool ausgeführt werden. Für weitere Informationen können Sie jedoch den Code Editor verwenden.
Widget formatieren
3c - Modell auswählen und Filter anwenden
Im nächsten Schritt wählen Sie die richtige Strategie für die Empfehlungen aus.
Eine Empfehlungsstrategie setzt sich wie folgt zusammen:
-
ein geeignetes Machine Learning-Modell;
-
alle Filter, die Sie auf die empfohlenen Elemente anwenden.
Empfehlungsstrategie anwenden
3d - Vorschau des Empfehlungs-Widgets anzeigen
Der nächste Schritt ist "Vorschau" (in der folgenden Registerkarte oben). Verwenden Sie diese jetzt, um sich die beiden Varianten anzusehen: Ihre Standard- (Control) Variante und Ihre neue, alternative Variante. Wenn Sie jede davon nacheinander auswählen, sehen Sie die unterschiedlichen Erfahrungen, die Ihre Besucher nach der Veröffentlichung der Kampagne erhalten.
Im Schritt Vorschau können Sie die tatsächlichen "Live"-Empfehlungen nicht anzeigen. Dies liegt daran, dass die Kampagne noch nicht veröffentlicht wurde. Die Empfehlungen werden jedoch modal angezeigt, so wie Sie es wünschen und in die richtige Position gestellt.
3e - QS-Tool verwenden und Kampagne veröffentlichen
Dieser Schritt kann je nach der erforderlichen QS-Ebene nur wenige Minuten dauern (vorausgesetzt, Sie haben das QA-Tool bereits installiert). Wenn Sie die Kampagne dann als "Bereit zur Veröffentlichung" markieren und über das Veröffentlichungscenter eine Aktion ausführen, ist dies unkompliziert. Alle erforderlichen Details zu diesem letzten Schritt finden Sie in der entsprechenden Dokumentation.
Häufig gestellte Fragen
Wie lange sollen Sie auf statisch signifikante Ergebnisse warten?
Das Veröffentlichen einer Kampagne ist nur der Start des Versuchsprozesses. Eines der wichtigsten Punkte, die zu berücksichtigen sind: Wann ist der Test bereit für den Abschluss? Durch unsere einzigartige statistische Methodik mit Hilfe eines sequenziellen Gruppenansatzes muss nicht mehr gewartet werden, bis eine bestimmte Stichprobengröße erreicht ist, bevor eine Kampagne abgeschlossen wird. Die Tests können jederzeit abgeschlossen werden und ein statistisch signifikanter Gewinner kann erklärt werden, sobald er als solcher gemeldet wird. Kampagnenabschlussnachrichten werden oben im Kampagnenperformancebericht angezeigt und geben an, wann ein Gewinner deklariert wird oder wann Ihre Kampagne zum Abschluss bereit ist.
Weitere Informationen zum Kampagnenabschluss finden Sie im Oracle Maxymiser Help Center - Kampagnenabschluss.
Testdauer berechnen und Kampagnenperformance analysieren
Mit dem Testdauerrechner erhalten Sie einen guten Eindruck davon, wie lange Sie auf Testergebnisse warten sollten.
Informationen zum Analysieren der Kampagnenperformance finden Sie unter Oracle Maxymiser Help Center - Kampagnenperformancebericht.
Verwandte Links
- Oracle Maxymiser-Hilfecenter: Benutzer-Hilfecenter für Oracle Maxymiser.
- Oracle Maxymiser Help Center - Konfiguration der Bestandsdatei: Ihre Bestandsdatei muss konfiguriert worden sein.
- Konfiguration von Oracle Maxymiser Help Center - Visitor Behavior Tracking (VBT): Die Verfolgung des Besucherverhaltens muss konfiguriert worden sein.
- Oracle Maxymiser Help Center - FAQs zu Empfehlungen: Häufig gestellte Fragen zu Oracle Recommendations.
- Oracle Maxymiser Help Center - Berechnung der Testdauer: Unterstützung der Testdauer.
- Oracle Maxymiser Help Center - Kampagnenabschluss: Unterstützung für Kampagnenabschluss.
Weitere Lernressourcen
Sehen Sie sich andere Übungen zu docs.oracle.com/learn an, oder greifen Sie auf weitere Inhalte für kostenloses Lernen im Oracle Learning YouTube-Kanal zu. Außerdem besuchen Sie education.oracle.com/learning-explorer, um Oracle Learning Explorer zu werden.
Produktdokumentation finden Sie im Oracle Help Center.
Automated Product or Content Recommendations on the Web using Oracle Recommendations
F50809-01
November 2021
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