Visão geral das recomendações de produtos

Artigo
02/07/2024

O Microsoft Dynamics 365 Commerce pode ser usado para mostrar recomendações de produtos no site de comércio eletrônico e no dispositivo de ponto de venda (PDV). As recomendações de produtos são itens nos quais um cliente pode estar interessado. As recomendações baseiam-se em tendências de compra dos outros clientes em lojas online e físicas.

As recomendações de produtos permitem que os clientes encontrem com facilidade e rapidez os produtos que desejam, enquanto têm uma experiência que os atende bem. A venda cruzada e a adicional podem até ser usadas para ajudar os clientes a encontrar mais produtos que eles não pretendiam comprar originalmente. Quando as recomendações são usadas para aprimorar a descoberta do produto, elas criam mais oportunidades de conversão, ajudam a aumentar a receita de vendas e até a aumentar a satisfação e retenção de clientes.

No comércio eletrônico, as recomendações de produtos são baseadas nas tecnologias de aprendizado de máquina do Microsoft Recommendations em larga escala.

Este serviço é um complemento do Dynamics 365 Commerce. Para obter mais informações, baixe o Guia de licenciamento mais recente do Microsoft Dynamics 365.

Serviço de recomendação

O serviço de recomendações de produtos utiliza as tecnologias de inteligência artificial e de vida de máquina (AI-ML) da seguinte maneira:

Os dados no formato que o serviço de Recomendação exige é extraído do banco de dados operacional do Commerce e enviado ao Azure Data Lake Storage ou à loja da Entidade.
O serviço da recomendações usa os dados armazenados para treinar modelos da recomendação para as listas As pessoas também gostam de, Frequentemente comprado junto, Novo, Mais vendidos e Mais populares .

Cenários

As recomendações de produtos estão disponíveis para os seguintes cenários:

Em qualquer página da loja para navegação ou página inicial no comércio eletrônico: Se os clientes ou associados da loja visitam uma página da loja, o mecanismo de recomendação pode sugerir produtos nas listas Novo, Mais Vendidos e Mais Populares.
Na página de detalhes do Produto: Se os clientes ou colaboradores da loja visitam uma página de Detalhes do produto, o mecanismo de recomendação sugerirá mais itens que provavelmente também serão comprados. Esses itens são exibidos na lista As pessoas também gostam de .
Na página da Transação ou na página de check-out: O mecanismo de recomendação sugere itens, com base na lista completa de itens na cesta. Esses itens são exibidos na lista Compra junto com frequência .
Recomendações personalizadas: os vendedores podem fornecer aos clientes conectados uma lista de seleções para você personalizada, além da nova funcionalidade que permite a personalização de cenários de lista existentes com base nesse cliente. Para saber mais, consulte Habilitar recomendações personalizadas.

Tipos de recomendações de produto

A tabela a seguir descreve vários tipos de recomendações de produto automatizadas disponíveis para varejistas a fim de implementar em sua solução Dynamics 365 Commerce por meio do módulo de coleção de produtos. Os varejistas também podem mostrar resultados personalizados para um usuário conectado, caso o autor do site escolha essa opção.

Módulos de coleta de produtos	Tipo	descrição
Nova	Algorítmico	Este módulo mostra uma lista de produtos mais novos que foram classificadas recentemente para canais e os catálogos.
Mais vendidos	Algorítmico	Este módulo mostra uma lista de produtos classificados por número mais alto de venda.
Mais populares	Algorítmico	Esse módulo mostra uma lista dos produtos com melhor desempenho por um determinado período, classificado pelo maior número de vendas.
Frequentemente comprado junto	AI-ML	Este módulo recomenda uma lista de produtos que normalmente são comprados juntamente com o conteúdo do carrinho de clientes atual.
As pessoas também gostam	AI-ML	Este módulo recomenda produtos para um determinado produto de semente com base nos padrões de compra do consumidor.
Seleções para Você	AI-ML	Este módulo recomenda uma lista individualizada de produtos com base em padrões de compra do usuário conectado. Para um usuário convidado, esta lista é recolhida.