Отказ от персонализированных рекомендаций
В этой статье объясняется, как предоставить клиентам возможность отказаться от получения персонализированных рекомендаций в Microsoft Dynamics 365 Commerce.
Во время создания учетной записи новые клиенты автоматически настраиваются для получения персонализированных рекомендаций. Однако предоставляет Dynamics 365 Commerce различные способы, позволяющие пользователям отказаться от получения этих рекомендаций и ограничить обработку личных данных. Прошедшие аутентификацию пользователи, которые отказываются от получения персонализированных рекомендаций, сразу перестанут видеть персонализированные списки. Кроме того, все личные данные, собранные для персонализации, будут удалены из персонализированных моделей рекомендаций.
Дополнительные сведения о персонализированных рекомендациях по продуктам см. в разделе Включение персонализированных рекомендаций.
Способы реализации функции отказа на стороне розничных продавцов
У розничных продавцов есть три способа реализации функции отказа.
Отказ от имени пользователей
В управлении учетными записями в бэк-офисе Commerce можно отказаться от имени пользователей.
На домашней странице бэк-офиса найдите всех клиентов.
Выполните поиск и выберите клиента, а затем выберите экспресс-вкладку Розничная торговля.
В области Безопасность задайте для параметра Отключить персонализацию значение Да.
Выберите Сохранить и закройте страницу.
Функция отказа на основе модуля
Розничные продавцы могут разрешить прошедшим аутентификацию пользователям отказаться от персонализированных рекомендаций самостоятельно. Чтобы обеспечить такой отказ, добавьте на страницы профиля учетной записи клиента модуль отказа для пользователя.
Настраиваемые расширения
Розничные магазины могут создавать свои собственные расширения для управления отказами пользователей. Дополнительные сведения см. в разделе API вызова Retail Server и Расширяемость канала продаж через Интернет.
Получение цифровой копии данных персонализированных рекомендаций от имени аутентифицированного пользователя
Клиентам может потребоваться получение цифровой копии своих личных данных, а также просмотр экспортированного представления результатов рекомендаций. Если клиент запрашивает эту информацию, продавец должен создать настраиваемое расширение, которое будет вызывать API Retail Server и запрашивать полные результаты из списка Для вас на основе кода клиента. Затем результаты можно экспортировать в формат значений с разделителями-запятыми (CSV) и отправить клиенту.
Следующий пример показывает, как продавец может выполнить эту задачу.
Розничный продавец создает пользовательское расширение для получения данных персональных рекомендаций от имени пользователя. Сведения о том, как создавать модули, клонировать существующие модули, вызывать API Retail Server и вызывать действия с данными, см. в разделе Расширяемость канала продаж через Интернет.
Настраиваемое расширение выполняет вызов действия основных данных get-recommendations и передает в него требуемые сведения на основе требований списка. В случае списка Для вас расширение должно передать правильное имя списка и код клиента в действие данных.
Одним из способов создания пользовательского расширения является клонирование существующего модуля коллекции продуктов, используемого для возврата результатов рекомендаций. При клонировании существующего модуля розничный продавец может изменить существующий код и добавить новую кнопку, которая экспортирует результаты рекомендаций в файл CSV. Дополнительные сведения см. в разделе Клонирование модуля из библиотеки модулей и Модули семейства продуктов.
Полный обзор библиотеки Retail Server API см. в разделе API клиентов и покупателей розничных серверов.
После создания пользовательского расширения продавец может экспортировать файл CSV со всеми результатами рекомендаций на основе уникального кода клиента, прошедшего аутентификацию пользователя.
Розничный продавец может поделиться экспортированным CSV-файлом, содержащим персонализированный список рекомендуемых продуктов, с прошедшим аутентификацию пользователем.
Дополнительные ресурсы
Включение Azure Data Lake Storage в среде Dynamics 365 Commerce
Включить рекомендации по продуктам
Включение персонализированных рекомендаций
Включение рекомендаций "покупать похожие образы"
Добавление рекомендаций по продуктам в POS
Добавление рекомендаций на экран проводок
Корректировка результатов рекомендаций на основе искусственного интеллекта и машинного обучения
Создание контролируемых рекомендаций вручную