Bendrinti naudojant


Įgalinti asmeniniams poreikiams pritaikytas rekomendacijas

Šiame straipsnyje aprašoma, kaip pritaikyti produktų rekomendacijas klientų asmeniniams poreikiams „Microsoft Dynamics 365 Commerce“.

Naudojant „Microsoft Dynamics 365 Commerce“, mažmenininkai gali pritaikyti produktų rekomendacijas asmeniniams poreikiams (dar žinoma kaip suasmeninimas). Tokiu būdu asmeniniams poreikiams pritaikytos rekomendacijos gali būti įtrauktos į klientų patirtį internete ir elektroniniame kasos aparate (EKA). Įjungus suasmeninimo funkciją, sistema gali susieti vartotojo pirkinio ir produkto informaciją, kad sugeneruotų individualizuotas produkto rekomendacijas.

Suasmeninimo sąlygos

Prieš pateikdami asmeniniams poreikiams pritaikytų produktų rekomendacijas vartotojams, atkreipkite dėmesį, kad produktų rekomendacijos palaikomos tik tiems „Commerce“ vartotojams, kurie perkėlė saugyklą į „Azure Data Lake Store“. Kad klientai galėtų gauti asmeniniams poreikiams pritaikytų produktų rekomendacijas, mažmenininkai turi Įjungti produktų rekomendacijas.

Banknotas

Įjungdami produktų rekomendacijas, taip pat įjungiate suasmeninimą. Tačiau jei išjungiate suasmeninimą, negalite išjungti kitų produktų tipų rekomendacijų.

Norėdami gauti daugiau informacijos apie produkto rekomendacijas, žr. Produktų rekomendacijų apžvalga.

Įjungti suasmeninimą

Norėdami įjungti suasmeninimą, atlikite toliau nurodytus veiksmus.

  1. "Commerce Headquarters" ieškokite Funkcijų valdymas.
  2. Norėdami pamatyti galimų funkcijų sąrašą, pasirinkite Visi.
  3. Ieškos lauke įveskite Rekomendacijos.
  4. Pasirinkite Suasmenintos produktų rekomendacijos funkciją.
  5. Ypatybių srityje Suasmenintos produktų rekomendacijos pasirinkite Įgalinti dabar.

Suasmeninimo įjungimas.

Banknotas

Įjungus suasmeninimą, pradedamas asmeniniams poreikiams pritaikytų produktų rekomendacijų sąrašų generavimo procesas. Gali prireikti vienos dienos, kol šie sąrašai bus prieinami ir matomi internete ir EKA.

Asmeniniams poreikiams pritaikyti sąrašai

Be to, kad yra galimybė suasmeninti esamus mašinų sugeneruotus sąrašus, rekomendacijų tarnyba suteikia galimybę suasmeninti produkto aptikimą tiek internetu, tiek EKA.

Įjungus suasmeninimą, mažmenininkai gali rodyti pirkėjų asmeniniams poreikiams pritaikytus „Parinkta jums“ sąrašus internete arba „Rekomenduojama klientui“ sąrašus EKA terminaluose. Be to, mažmenininkai gali pritaikyti personalizavimą esamiems produktų rekomendacijų sąrašams ir autentifikuotiems vartotojams užtikrinti privatumo kontrolę (atsisakymo patirtį). Jei išjungsite suasmeninimą, taip pat išjungsite ir šias funkcijas.

Internetinis sąrašas „Parinkta jums“

Sąrašas „Parinkta jums“ yra dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi (angl. AI-ML) sąrašas, kuriame autentifikuotam vartotojui pateikiamas asmeniniams poreikiams pritaikytas siūlomų produktų sąrašas. Šis sąrašas yra pagrįstas vartotojo kanalų pirkimo istorija. Pagal asmeninius poreikius pritaikytos rekomendacijos yra dinamiškai atnaujinamos, jei vartotojas perka daugiau. Šio tipo sąrašai taip pat palaiko kategorijų filtravimą, kad mažmenininkai galėtų parodyti populiariausias parinktis, remiantis naršymo hierarchijomis.

Kad bet kuriame „e-Commerce“ puslapyje galėtų būti sąrašas „Parinkta jums“, turi būti įvykdyti šie reikalavimai:

  • Vartotojas privalo būti prisijungęs. Anoniminis vartotojas nematys asmeniniams poreikiams pritaikytų rekomendacijų.
  • Vartotojo paskyroje turi būti bent vienas pirkinys.
  • Vartotojas turi pasirinkti gauti asmeniniams poreikiams pritaikytas rekomendacijas.

Toliau parodytame paveikslėlyje pateiktas internetinės parduotuvės puslapyje esančio sąrašo „Parinkta jums“ pavyzdys.

Internetinis sąrašas „Parinkta jums“.

Norėdami padidinti savo klientų dėmesį, mažmenininkai gali pagal asmeninius poreikius pritaikyti esamus informacijos apie klientus puslapius, pridėdami kontekstinį sąrašą „Rekomenduojama klientui“.

Toliau parodytame paveikslėlyje pateiktas EKA terminale esančio sąrašo „Rekomenduojama klientui“ pavyzdys.

Sąrašai „Rekomenduojama klientui“, esantys EKA.

Suasmeninimo esamiems rekomendacijų sąrašams pritaikymas

Mažmenininkai gali pritaikyti personalizaciją esamiems rekomendacijų sąrašams, pvz., „Naujas“, „Tendencijos“, „Perkamiausias“, „Žmonėms taip pat patinka“ ir „Dažnai perkama kartu“. Kai esamiems sąrašams taikoma personalizacija, elementai, kuriuos anksčiau įsigijo prisijungęs vartotojas, pašalinami iš tų sąrašų. Tiek anoniminiams vartotojams, tiek vartotojams, kurie atsisakė gauti asmeniniams poreikiams pritaikytas rekomendacijas, rodomos numatytos esamų sąrašų versijos. Todėl mažmenininkams nereikia rankiniu būdu prižiūrėti atskirų puslapių.

Pavyzdžiui, prisijungęs vartotojas jau nusipirko juodą laikrodį ir rudus darbo batus, kurie pateikiami toliau pateiktoje iliustracijoje, sąraše „Populiariausi – numatytasis“. Todėl vartotojas vietoje tų produktų matys naujus produktus, kaip parodyta sąraše „Populiariausi – asmeniniams poreikiams pritaikyta“.

Suasmeninimo pritaikymas.

Jei norite pritaikyti suasmeninimą esamam rekomendacijų sąrašui, esančiam „Commerce“ svetainės daryklėje, atlikite toliau nurodytus veiksmus.

  1. Atidarykite esamą svetainių daryklių puslapį, kuriame yra produktų rinkimo modulis.

  2. Kairėje naršymo srityje pasirinkite produkto rinkimo modulį.

  3. Dešinėje naršymo srityje, skyriuje Produktai, pasirinkite sąrašą.

  4. Dialogo lange Pasirinkti produktų sąrašo konfigūraciją, skyriuje Tipas, pasirinkite sąrašo tipą.

  5. Pažymėkite žymės langelį Taikyti suasmeninimą, tada pasirinkite Gerai.

    Suasmeninimo pritaikymas populiariausiam sąrašui.

  6. Išsaugokite puslapį, baikite jį redaguoti ir paskelbkite. Paskelbus puslapį, prisijungę vartotojai matys asmeniniams poreikiams pritaikytus populiariausius sąrašus.

Papildomi ištekliai

Produktų rekomendacijų apžvalga

Įjunkite „Azure Data Lake Storage“ „Dynamics 365 Commerce“ aplinkoje

Įjungti produktų rekomendacijas

Įjungti „pirkti panašios išvaizdos“ rekomendacijas

Personalizuotų rekomendacijų atsisakymas

Produktų rekomendacijų įtraukimas į EKA

Rekomendacijų įtraukimas į operacijų ekraną

AI-ML rekomendacijų rezultatų koregavimas

Kuruojamų rekomendacijų kūrimas rankiniu būdu

Rekomendacijų su demonstraciniais duomenimis kūrimas

DUK apie produktų rekomendacijas