توقع توصيات المنتج (إصدار أولي)

[هذا المقال عبارة عن وثائق نسخة مسبقة وهو عرضة للتغيير.]

ينشئ نموذج توصيات المنتج مجموعات من توصيات المنتج التنبؤية. تستند التوصيات إلى سلوك الشراء السابق والعملاء الذين لديهم أنماط شراء مماثلة. يجب أن تكون لديك معرفة بمجال الأعمال لفهم الأنواع المختلفة من المنتجات لأعمالك وكيفية تفاعل العملاء معها. نحن ندعم التوصية بالمنتجات التي اشتراها عملاؤك مسبقًا أو التوصية بمنتجات جديدة.

يساعدك نموذج توصيات المنتج على القيام بما يلي:

• التوصية بمنتجات أخرى تتناسب مع عملية الشراء
• الاتصال بالعملاء بشأن المنتجات التي قد يهتمون بها
• تحسين الاكتشاف مع المنتجات والخدمات الأخرى ذات الصلة
• إنشاء تجارب عملاء ذات طابع شخصي

قد تخضع توصيات المنتج للقوانين واللوائح المحلية وتوقعات العملاء، والتي لم يتم تصميم النموذج ليأخذها بعين الاعتبار على وجه التحديد. لذلك, يجب عليك مراجعة التوصيات قبل تسليمها لعملائك للتأكد من امتثالك لأية قوانين أو لوائح معمول بها، وتوقعات العملاء بشأن ما قد توصي به.

يوفر إخراج هذا النموذج التوصيات بالاستناد إلى معرف المنتج. يجب على آلية التسليم أن تعيّن معرفات المنتجات المتوقعة إلى المحتوى المناسب لعملائك لحساب الترجمة ومحتوى الصورة والمحتوى أو السلوك الآخر الخاص بالعمل.

على سبيل المثال، تريد شركة Contoso زيادة إيراداتها عن طريق تخصيص صفحات الويب لعرض المزيد من المنتجات والخدمات التي قد يستمتع بها العملاء. إنهم قادرون على إنشاء توصيات منتج خاصة بالعميل من نموذج توصية المنتج وإدخال البيانات إلى موقعهم. تستطيع شركة Contoso زيادة مبيعات عملائها من خلال تشجيعهم على عرض المنتجات والخدمات المشابهة لتلك التي اشتروها من قبل، مما يؤدي إلى زيادة الإيرادات.

تلميح

جرّب التنبؤ بتوصيات المنتج باستخدام عينة البيانات: دليل عينة التنبؤ بتوصيات المنتج‬.

مهم

• هذه ميزة إصدار أولي.
• ولا تُستخدم ميزات الإصدار الأولي في بيئة التشغيل وقد يتم تقيد بعض الوظائف بها. تتوفر هذه الميزات قبل إصدار رسمي وبذلك يستطيع العملاء الحصول على وصول مبكر وتقديم التعليقات.

المتطلبات المسبقة

• أذونات المساهم على الأقل
• ما لا يقل عن 1000 ملف تعريف للعملاء ضمن نافذة التنبؤ المطلوبة
• معرف العميل، معرف فريد لمطابقة الحركات مع عميل فردي
• سنة واحدة على الأقل من بيانات الحركات، ويفضل أن تكون سنتين إلى ثلاث سنوات لتشمل بعض الموسمية. بشكل مثالي، ثلاث حركات أو أكثر لكل معرف عميل. يجب أن يتضمن محفوظات الحركات ما يلي:
  • معرف الحركة: معرف فريد لعملية شراء أو حركة.
  • تاريخ الحركة: تاريخ الشراء أو الحركة‏‎.
  • قيمة الحركة: القيمة الرقمية للحركة أو الشراء.
  • معرف منتج فريد: معرف المنتج أو الخدمة التي تم شراؤها إذا كانت البيانات الخاصة بك على مستوى عنصر بند.
  • الشراء أو الإرجاع: قيمة صواب/خطأ منطقية حيث تحدد القيمة صواب أن الحركة كانت عبارة عن عملية إرجاع. إذا لم يتم توفير بيانات الشراء أو الإرجاع في النموذج و قيمة الصفقة هو سلبي، ونحن نستنتج العودة.
• جدول بيانات كتالوج المنتجات لاستخدامه كعامل تصفية المنتج.

‏‫ملاحظة‬

• يتطلب النموذج محفوظات الحركات الخاصة بعملائك حيث الحركة هي أية بيانات تصف تفاعل المستخدم مع المنتج. على سبيل المثال، شراء منتج أو حضور فصل دراسي أو حضور حدث.
• يمكن تكوين جدول واحد فقط لمحفوظات الحركات. في حالة وجود جداول شراء متعددة، يمكنك دمجها في Power Query قبل بدء عملية استيعاب البيانات.
• إذا كانت تفاصيل الطلب والطلب جداول مختلفة، فقم بضمها قبل استخدامها في النموذج. لا يعمل النموذج مع معرّف الطلب أو معرّف الاستلام فقط في جدول.

إنشاء التنبؤ بتوصيات المنتج

حدد حفظ المسودة في أي وقت لحفظ التنبؤ كمسودة. تظهر مسودة التنبؤ في علامة التبويب التنبؤات الخاصة بي.

1. انتقل إلى الرؤى>‏‫التنبؤات.

2. على علامة التبويب إنشاء، حدد استخدام النموذج على الإطار المتجانب توصيات المنتج (إصدار أولي).

3. ثم حدد بدء الاستخدام‬.

4. أدخل اسمًا لهذا النموذج واسم جدول الإخراج لتمييزهما عن النماذج أو الجداول الأخرى.

5. حدد التالي.

تعريف تفضيلات توصيات المنتج

1. قم بتعيين عدد المنتجات التي ترغب في توصية العميل بشأنها. تتوقف هذه القيمة على الطريقة التي يستخدمها أسلوب التسليم لتعبئة البيانات.

2. اختر ما إذا كنت ترغب في تضمين المنتجات التي قام العملاء بشرائها في وقت سابق في الحقل ‏‫توقع المشتريات المتكررة‬.

3. عيّن نافذة الرجوع مع الإطار الزمني الذي سيأخذه النموذج في الاعتبار قبل توصية المستخدم بالمنتج مرة أخرى. على سبيل المثال، أشر إلى عميل يشتري كمبيوتر محمولاً كل عامين. ينظر النموذج إلى محفوظات الشراء خلال العامين الماضيين، وإذا عثر على صنف، فسيتم تصفية الصنف من التوصيات.

4. حدد التالي

إضافة محفوظات الشراء

1. حدد إضافة بيانات لخيار محفوظات حركات العميل‬.

2. حدد نوع النشاط الدلالي SalesOrderLine الذي يحتوي على معلومات محفوظات الحركات أو الشراء المطلوبة. إذا لم يتم إعداد النشاط، فحدد هنا وقم بإنشائه.

3. أسفل الأنشطة، إذا تم تعيين سمات النشاط من الناحية الدلالية عند إنشاء النشاط، فاختر السمات المعينة أو الجدول المعين الذي ترغب في أن تركز عليه عملية الحساب. إذا لم يحدث التعيين الدلالي، فحدد تحرير وارسم خريطة لبياناتك.

   

4. حدد التالي وراجع السمات المطلوبة لهذا النموذج.

5. حدد حفظ..

6. حدد التالي.

إضافة معلومات وعوامل التصفية المنتج

في بعض الأحيان، تكون بعض المنتجات فقط مفيدة أو مناسبة لنوع التنبؤ الذي تقوم ببنائه. استخدم عوامل تصفية المنتج لتحديد مجموعة فرعية من المنتجات بخصائص معينة لتوصي بها لعملائك. يستخدم النموذج جميع المنتجات المتاحة للتعرف على الأنماط ولكنه يستخدم فقط المنتجات المطابقة لمرشح المنتج في مخرجاته.

1. أضف جدول كتالوج المنتجات الذي يحتوي على معلومات لكل منتج. قم بتعيين المعلومات المطلوبة، وحدد حفظ.

2. حدد التالي.

3. حدد عوامل تصفية المنتج:

   • بلا عوامل تصفية: استخدم كل المنتجات في التنبؤ بتوصية المنتج.

   • تعريف عوامل تصفية منتج محددة: استخدم منتجات محددة في التنبؤ بتوصية المنتج. في جزء سمات كتالوج المنتج، حدد السمات من جدول كتالوج المنتج التي تريد تضمينها في عامل التصفية.

     

4. اختر ما إذا كنت ترغب في أن يستخدم عامل تصفية المنتج و أو أو لدمج تحديدك للسمات من كتالوج المنتجات بطريقة منطقية.

   

5. حدد التالي.

تعيين جدول التحديث

1. اختر تكرارًا لإعادة تدريب نموذجك. يعد هذا الاعداد ضروريًا لتحديث دقه التنبؤات مع استيعاب البيانات الجديدة. يمكن لمعظم شركات الأعمال إجراء الاحتفاظ مرة واحدة في الشهر والحصول على دقة جيدة للتنبؤ الخاص بها.

2. حدد التالي.

مراجعة تكوين النموذج وتشغيله

تعرض خطوة المراجعة والتشغيل ملخصًا للتكوين وتوفر فرصة إجراء تغييرات قبل إنشاء التنبؤ.

1. حدد تحرير في أي من الخطوات للمراجعة وإجراء أي تغييرات.

2. إذا كنت راضيًا عن اختياراتك، فاختر حفظ وتشغيل لبدء تشغيل النموذج. حدِّد تم. تظهر علامة التبويب التنبؤات الخاصة بي أثناء إنشاء التنبؤات. قد تستغرق العملية عدة ساعات حتى تكتمل اعتمادًا على كمية البيانات المستخدمة في التنبؤ.

تلميح

هناك حالة للمهام والعمليات. تعتمد معظم العمليات على عمليات المتابعة الأخرى، مثل مصادر البيانات والبيانات التي يتم تحديثها.

حدد الحالة لفتح جزء تفاصيل التقدم واعرض تقدم المهمة. لإلغاء الوظيفة، حدد إلغاء الوظيفة في أسفل الجزء.

ضمن كل مهمة، يمكنك تحديد راجع التفاصيل لمزيد من معلومات التقدم، مثل وقت المعالجة وتاريخ المعالجة الأخير وأي أخطاء وتحذيرات قابلة للتطبيق مقترنة بالمهمة أو العملية. حدد عرض حالة النظام أسفل اللوحة لرؤية عمليات أخرى في النظام.

عرض نتائج التنبؤ

1. انتقل إلى الرؤى>‏‫التنبؤات.

2. في علامة التبويب التنبؤات الخاصة بي، حدد التنبؤ الذي ترغب في عرضه.

توجد خمسة أقسام أساسية من البيانات داخل صفحة النتائج.

• أداء النموذج: تشير الدرجات A أو B أو C إلى أداء التنبؤ، ويمكنها أن تساعدك في اتخاذ القرار باستخدام النتائج المخزنة في جدول الإخراج.

  

  تتحدد الدرجات استنادًا إلى القواعد التالية:

  • A عندما يكون المقياس "Success @ K" أقل من الخط الأساسي بنسبة 10% على الأقل.
  • B عندما يكون المقياس "Success @ K" أكبر من الخط الأساسي بنسبة من 0% إلى 10% على الأقل.
  • C عندما يكون المقياس "Success @ K" أقل من الخط الأساسي.
  • الخط الأساسي: أهم المنتجات الموصى بها حسب عدد عمليات الشراء عبر جميع العملاء + القواعد التي تم تعلمها والتي حددها النموذج = مجموعة من التوصيات للعملاء. ثم تتم مقارنة التوقعات بأفضل المنتجات، كما يتم حسابها من خلال عدد العملاء الذين اشتروا المنتج. إذا كان العميل لديه منتج واحد على الأقل في المنتجات الموصى بها تمت مشاهدتها في أهم المنتجات المشتراة، فسيتم اعتبارها أيضًا كجزء من الخط الأساسي. على سبيل المثال، في حال وجود 10 من هؤلاء العملاء الذين اشتروا أحد المنتجات الموصى بها من ضمن عدد إجمالي من العملاء يبلغ 100 عميل، فإن الخط الأساسي هو 10%.
  • Success @ K: يتم إنشاء التوصيات لجميع العملاء وتتم مقارنتها مع مجموعة التحقق من الصحة للفترة الزمنية للحركات. على سبيل المثال، في فترة 12 شهرًا، يوضع الشهر 12 جانبًا كمجموعة تحقق من الصحة للبيانات. وإذا تنبأ النموذج بشيء واحد على الأقل قد تشتريه في الشهر 12 استنادًا إلى ما تعلمه من الأشهر الـ 11 السابقة، فإن العميل يزيد المقياس "Success @ K".

• المنتجات الأكثر اقتراحًا (مع إجمالي عدد المنتجات): أهم خمس منتجات تم تصديرها للعملاء.

  

• عوامل التوصية الرئيسية: يستخدم النموذج محفوظات حركات العملاء في تقديم توصيات حول المنتج. يتعلم الأنماط بناءً على عمليات الشراء السابقة ويجد أوجه التشابه بين العملاء والمنتجات. وبعد ذلك يتم استخدام هذه التشابهات في إنشاء توصيات للمنتج. قد تؤثر العوامل التالية على توصية منتج تم إنشاؤها بواسطة النموذج.

  • الحركات السابقة: استند منتج موصى إلى أنماط الشراء السابقة. على سبيل المثال، يمكن أن يوصي النموذج باستخدام Surface Arc Mouse إذا قام شخص ما مؤخرًا بشراء كتاب Surface رقم 3 وقلم Surface. علم النموذج أنه تاريخيًا، قام العديد من العملاء بشراء أ ماوس سطحي مقوس بعد شراء كتاب السطح 3 و القلم السطحي.
  • تشابه العميل: تم شراء منتج موصى به في السابق من قبل عملاء آخرين أظهروا أنماط شراء مشابهة. تمت التوصية بـ سماعات رأس Surface رقم 2 لجون لأن وجينيفر اشتريا مؤخرًا سماعات رأس Surface رقم 2. يعتقد النموذج أن جون مشابه لجينيفر وبراد لأن لديهم أنماط شراء مماثلة في السابق.
  • تشابه المنتج:المنتج الموصى به يشبه المنتجات الأخرى التي اشتراها العميل مسبقًا. يعتبر النموذج أن منتجين متشابهين إذا تم شراؤهما معًا أو بواسطة عملاء مشابهين. على سبيل المثال، حصل أحد الأشخاص على توصية لشراء محرك أقراص تخزين USB لأنه اشترى في وقت سابق محول USB-C إلى USB. يعتقد النموذج أن محرك أقراص تخزين USB يشبه محول USB-C إلى USB استنادًا إلى أنماط الشراء السابقة.

  يؤثر عامل أو أكثر من هذه العوامل على كل توصية منتج. النسبة المئوية للتوصيات التي يتم فيها تصور كل عامل مهيأ لدور ما في المخطط. في المثال التالي، تأثرت نسبة 100% من التوصيات بالمعاملات السابقة و60% بتشابه العميل و22% بتشابه المنتج. اقض فوق الأشرطة في المخطط لمعرفة النسبة المئوية الدقيقة التيساهمت فيها عوامل التأثير.

  

• إحصاءات البيانات: نظرة عامة حول عدد الحركات والعملاء والمنتجات التي وضعها النموذج في الاعتبار. وهو يعتمد على بيانات الإدخال التي تم استخدامها للتعرف على الأنماط وإنشاء توصيات للمنتج.

  

  يستخدم النموذج كافة البيانات المتوفرة للتعرف على الأنماط. وبالتالي، إذا كنت تستخدم تصفية المنتج في تكوين النموذج، فسيعرض هذا القسم إجمالي عدد المنتجات التي تم تحليلها من قبل النموذج لمعرفة أنماط، والتي قد تختلف عن عدد المنتجات التي تطابق معايير التصفية المعرفة. تنطبق التصفية على الإخراج الذي تم إنشاؤه بواسطة النموذج.

• عينة توصيات المنتجات‬: عينة من التوصيات المقدمة إلى العملاء التي يعتقد النموذج أنه من المرجح أن يشتريها العميل. إذا تمت إضافة كتالوج منتجات، فسيتم استبدال معرّفات المنتجات بأسماء المنتجات.

  

‏‫ملاحظة‬

في جدول الإخراج لهذا النموذج، يعرض مجموع النقاط المقياس الكمي للتوصية. يوصى النموذج بالمنتجات ذات النتيجة الأعلى على المنتجات ذات النتيجة الأقل. لعرض النتيجة، انتقل إلى البيانات>الجداول واستعرض علامة تبويب البيانات لجدول الإخراج الذي حددته لهذا النموذج.