Informationen zu Einstein for Commerce

Lernziele

Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:

• Erläutern, was Einstein for Commerce ist
  
• Beschreiben der Funktionen und Möglichkeiten von Einstein for Commerce
  

Einführung

Die Funktionen von Einstein for Commerce sind direkt in Salesforce B2C Commerce integriert, um Käufer zu begeistern, Händler produktiver zu machen und vor allem den Umsatz zu steigern. Dies alles wird durch KI und maschinelles Lernen unter Verwendung ihrer eigenen Fülle an kaufmännischen Daten erreicht.

Einstein for Commerce-Funktionen

Einstein ist die Grundlage dieser wichtigen B2C Commerce-Funktionen.

Einkaufserlebnisse

• Einstein Product Recommendations
  
• Einstein Predictive Sort
  
• Einstein Search Recommendations
  

Merchandiser-Erlebnisse

• Einstein Commerce Insights
  
• Einstein Search Dictionaries
  

Werfen wir zunächst einen Blick auf die Einstein-Erlebnisse, die sich am Shopper orientieren.

Einstein Product Recommendations

Product Recommendations nutzt maschinelles Lernen, um Vorschläge zu machen, die für das Einkaufserlebnis eines Kunden personalisiert sind. Unabhängig davon, ob der Käufer ein Gast oder bei einem Konto angemeldet ist, schlagen diese Empfehlungen im Verlauf seiner Shopping Journey jeweils die relevantesten Produkte vor. Ziel ist es, ihn an die Website zu binden und ihm effizientere Suchmöglichkeiten zu bieten.

Händler können aus mehreren Empfehlungstypen wählen. Sie können herkömmliche Empfehlungen verwenden, die ähnliche Produkte zeigen, z. B. wenn einem Käufer blaue Schuhe auf einer Produktdetailseite für ein anderes Paar blaue Schuhe empfohlen werden.

Einstein Product Recommendations zeigt Käufern die richtigen Produkte zum richtigen Zeitpunkt an. Die Empfehlungen ermuntern zum Kauf und maximieren den Umsatz der Marke. Sie bewirken aber auch noch etwas anderes, das genauso wichtig, aber schwerer zu beziffern ist. Sie bieten jedem Käufer ein angenehmes Kauferlebnis durch die personalisierte, vielleicht sogar fürsorgliche Beachtung seiner Interessen auf der Grundlage der Artikel, für die er sich zuvor einmal interessiert hat. Und zufriedene Käufer sind gut fürs Geschäft.

Einstein Product Recommendations ist für B2C Commerce-Käufer kostenlos erhältlich und wird auf Wunsch des Käufers aktiviert.

Einstein Predictive Sort

Mit Einstein Predictive Sort können Unternehmen die Reihenfolge der auf einer Such- oder Kategorieseite angezeigten Produkte automatisch personalisieren. Die für einen Käufer relevantesten Produkte, die anhand seines Browse- und Kaufverhaltens ermittelt wurden, werden also oben angezeigt. Predictive Sort macht das Weberlebnis angenehmer, da Käufer nicht durch viele Produkte und Seiten blättern müssen, um für sie interessante Artikel zu finden.

Bei Käufern, die ein Mobilgerät verwenden, wirkt sich dies noch stärker aus. Die Bildschirme mobiler Anwendungen zeigen meist weniger Produkte pro Seite, und Käufer klicken und scrollen nur sehr ungern durch mehrere Seiten, um das gewünschte Produkt zu finden. Einstein Predictive Sort ist eine einfache Methode, das mobile Shopping-Erlebnis schneller und nahtloser zu gestalten.

Einstein Search Recommendations

Einstein Search Recommendations bietet personalisierte Type-Ahead-Suchanleitungen für jeden einzelnen Käufer auf der Website. Dies google-fiziert die Suchfunktion auf der Website des Unternehmens, sodass Käufer automatisch zu den für sie besten Suchbegriffen gelenkt werden.

Wenn zum Beispiel eine Käuferin als Erstes den Buchstaben s eingibt, könnte das Wort Sandalen für sie vervollständigt werden. Dies basiert auf ihrem bisherigen Einkaufs- und Surfverlauf. Wenn ein anderer Käufer den Buchstaben s eingibt, könnte basierend auf seinem bisherigen Verlauf das Wort Sneaker automatisch vervollständigt werden.

Search Recommendations wendet Algorithmen auf B2C Commerce-Daten an, um festzustellen, welche Suchergebnisse für jeden Käufer am relevantesten sind, noch bevor eine vollständige Suche gestartet wird. Marken können sicher sein, dass Verbraucher die Website auf dem schnellsten Weg zur Konvertierung zu einem Kunden erkunden. Das ist keine bloße Type-Ahead-Suche, sondern eine intelligente, personalisierte Type-Ahead-Suche.

Als Nächstes schauen wir uns einige Tools an, die speziell für Merchandiser entwickelt wurden!

Einstein Commerce Insights

Einstein Commerce Insights ermöglicht Händlern, das Kaufverhalten mithilfe eines leistungsstarken Dashboards für die Einkaufswagenanalyse zu interpretieren. Händler können Top-Produkte in ihrem Bestand auswählen und herausfinden, welche Produkte Käufer am häufigsten zusammen mit diesen Produkten gekauft haben. Merchandiser können datumsbezogene Drilldowns in Daten zu spezifischen Produkten durchführen und Einblicke in Metriken wie produktspezifische Umsatzzahlen und die beliebtesten zusammen gekauften Produkte bekommen.

Einstein for Commerce nutzt wichtige kaufmännische Datenquellen, wie z. B. den Surf- und Kaufverlauf, direkt aus B2C Commerce. Im Gegensatz zu Personalisierungstechnologien von Drittanbietern erfordern die maschinellen Lernalgorithmen von Einstein keine Systemintegrationen, um für Analysen auf den umfassenden Datenbestand in B2C Commerce zuzugreifen. Einstein for Commerce und seine Algorithmen für maschinelles Lernen sind das Geheimnis des personalisierten Kauferlebnisses, das Unternehmen jedem Shopper bieten können. Mit Einstein schaffen Marken kanalübergreifend ein relevanteres Einkaufserlebnis, ohne groß in zusätzliche Technologie oder Betriebsabläufe investieren zu müssen.

Einstein Search Dictionaries

Haben Sie schon einmal nach einem Artikel auf einer Website gesucht und keine Ergebnisse erhalten? Vielleicht haben Sie das Wort falsch geschrieben oder es gab keine Artikel, die den gesuchten Wörtern entsprachen, wie z. B. "Kobald". Nun, das ist es, was diese Funktion zu korrigieren hilft!

Einstein Search Dictionaries erfasst sämtliche Suchen auf der Website und identifiziert Begriffe, die bei Suchen verwendet werden, aber noch nicht in der Stichwortliste des Händlers enthalten sind. Es gibt dann Empfehlungen an Händler, z. B. Synonyme, die der Liste hinzugefügt werden können. Wenn Einzelhändler bisher fehlende Suchbegriffe ermitteln und sie zur Synonymliste hinzufügen wollten, mussten sie mühsam lange Tabellen durchgehen und die gewünschten Begriffe aussuchen.

Einstein Search Dictionaries analysiert Daten im gesamten B2C Commerce-System, um Beziehungen zwischen Suchbegriffen festzustellen, und empfiehlt dann die jeweils passende Synonymliste. Sucht ein Käufer beispielsweise nach "Pullover in Fuchsia", erhält er möglicherweise keine Ergebnisse. Doch Einstein Search Dictionaries erkennt eine mögliche Beziehung, da "Fuchsia" eine Art Violett ist, und schlägt daher vor, "Fuchsia" zur Synonymliste für "Lila" und "Pink" hinzuzufügen. Jetzt werden einem Käufer, der nach einem "Pullover in Fuchsia" sucht, genau die gewünschten Ergebnisse angezeigt. Die Vorteile für Käufer und Händler liegen auf der Hand. Der Käufer wird nicht enttäuscht und geht nicht unverrichteter Dinge wieder, da er das Gesuchte nicht findet. Einzelhändler profitieren in mehrfacher Hinsicht – indem sie keinen Verkauf an einen Käufer verlieren, der nicht findet, was tatsächlich auf Lager ist, und indem sie einen Teil ihres Arbeitsaufwands reduzieren, damit sie sich auf andere wichtige Verkaufsaufgaben konzentrieren können.