AI-ML ベースの製品推奨事項結果の調整

[アーティクル]
04/21/2023

この記事では、人為的知能の機械学習 (AI-ML) に基づいて製品推奨事項の結果を調整する方法について説明します。

製品の推奨設定を有効にすると、既定の設定が有効になります。これらのパラメーターは、多くのニーズに対して機能する場合があります。結果が製品の販売活動に適合しているかどうかを、評価するための計画を立てることをお勧めします。再テストの前に、必要に応じてパラメーターを変更する前に、数日間結果を評価することをお勧めします。

推奨リストパラメーターの理解

パラメーターを変更する前に、それらが以下の結果にどのように影響するかについて説明します。

「トレンド」製品リストには、変更可能なパラメーターが 2 つあります。

「トレンド」リストの既定パラメーターの例

過去 X 日間の新製品を含める - 現在の日付を使用して製品候補を選択できるようになるまで、指定した日数以内に追加された製品を表示します。写真の既定値では、古いものから 180 日以内の製品はトレンド製品リストで使用されることが示されています。
過去 X 日間の販売を含める - 現在の日付を使用して製品を注文できるようになるまで、指定した日数以内に発生した販売取引を表示します。この既定値では、過去 30 日以内の製品に対して行われたすべての購買が、トレンド製品リストでの製品の配置を決定するために使れることが提案されます。

「ベストセラー」製品リスト

ビジネスに応じて、「ベストセラー」リストは、トランザクションデータを使用して製品を注文する場合でも、トレンドとは異なる結果をもたらします。ベストセラーは、品揃えの日付に基づいて中断しないのでまだ非常に人気があり、古い製品はトレンドリストから削除されている場合もあります。

「ベストセラー」製品リストには、変更可能なパラメーターが 1 つあります。

ベストセラーリストの既定パラメーターの例。

過去 X 日間の販売を含める - 現在の日付を使用して製品を注文できるようになるまで、指定した日数以内に発生した販売取引を表示します。この既定値では、過去 30 日以内の製品に対して行われたすべての購買が、ベストセラー製品リストでの製品の配置を決定するために使れることが提案されます。

推奨リストからの製品を手動で追加または削除

Retail と Commerce>製品推奨事項>推奨パラメーターに移動します。
共有パラメーターのリストで、推奨リストを選択します。
リストの追加または製品をリストから削除を選択します。
テーブルに製品を追加するには、行の追加を選択します。
製品列で、名前または製品番号で製品を検索します。
行タイプ列で、次の 2 つのオプションのいずれかを選択します。
- 含める: 製品をリストの先頭に強制的に追加
- 除外 - リストに表示される製品を削除
表示順序を変更して、含めるとマークされた製品がリストに表示される順序を変更します。
- 2 つの製品が同じ表示順序の値を持つ場合、これら 2 つの結果の最終的な順序は、バックオフィスとは異なる場合があります。
テーブルから製品を削除するには: 削除する行を選び、削除を選択します。

「人気製品」「よく一緒に購入される」リスト用

「よく一緒に購入される」または「人気製品」リストのコンテキストでは、機械学習を使用してコンシューマー向け購入パターンを分析し、固有のシード製品に対して共通に購入した関連製品を推奨することができます。

シード製品とは、結果を生成する製品です。推奨リストを手動で調整するコンテキストでは、この製品の結果を追加または削除します。

シード製品の結果を手動で追加または削除するには、次の手順に従います。

シード製品を選択します。
製品列で、名前または製品番号で製品を検索します。
行タイプ列で、次の 2 つのオプションのいずれかを選択します。
- 含める: 製品をリストの先頭に強制的に追加
- 除外 - リストに表示される製品を削除
テーブルから製品を削除するには: 削除する行を選び、削除を選択します。