Desarrollar planes con características específicas

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

Describir las tareas que un desarrollador debe realizar para implementar las funciones de Clasificación predictiva y Recomendaciones de productos.
Enumerar las características que puede implementar con el mínimo esfuerzo.
Enumerar los pasos previos a la ejecución que debe realizar para implementar las características de Recomendaciones de productos y Clasificación predictiva.
Enumerar los pasos posteriores a la ejecución que debe realizar un desarrollador para implementar la característica de Recomendaciones de productos.

Introducción

Linda Rosenberg, administradora de Cloud Kicks, se toma un tiempo para revisar lo que el equipo debe hacer para implementar características específicas en Commerce Cloud Einstein. También analiza cómo pueden influir en la implementación las distintas opciones de características.

Commerce Insights solo requiere fuentes de datos e iniciar sesión en el Configurador.

Estas características requieren mayores esfuerzos.

Diccionarios de búsquedas
Recomendaciones de búsqueda
Clasificación predictiva
Recomendaciones de productos

Linda analiza con mayor detenimiento las características más complejas.

Diccionarios de búsquedas

Einstein genera diccionarios de búsquedas en función de los factores que se indican a continuación.

Los grupos de sinónimos existentes para un sitio. Si no hay grupos de sinónimos, Einstein Search Dictionaries no muestra ninguna sugerencia de sinónimos.
La cantidad de tráfico que va al sitio y que llega a la página sin resultados de búsqueda.

Tras investigar sobre la colaboración de datos con Einstein, Linda acepta el contrato de privacidad de datos de Einstein. En la siguiente unidad le mostraremos cada uno de los pasos. Este es un contrato que permite recibir y compartir de manera anónima sugerencias de sinónimos en función de los datos de grupos de sinónimos y de búsqueda de red de B2C Commerce.

Brandon agrega direcciones de email en las preferencias de búsqueda de Business Manager (en la instancia de pruebas) para notificar al equipo de comercialización acerca de los términos de búsqueda que deben aprobar o rechazar. Al principio, Brandon aprobará o rechazará los términos de búsqueda y su gerente también recibirá un email. Conforme se vaya desarrollando su función, el gerente asignará esta tarea a otros miembros del equipo.

Recomendaciones de búsqueda

Aunque Linda desea implementar todas las características de recomendaciones de búsqueda, puede implementarlas por incrementos. Puede comenzar por las características de Recomendaciones de búsqueda que requieren menos esfuerzo al no necesitar personalizaciones de tienda para, a continuación, agregar otras características. Este es su plan.

Activar Einstein Search Recommendations. El algoritmo de aprendizaje automático comienza a consumir consultas e identifica frases de búsqueda para su recomendación. Einstein comienza a mostrar sugerencias en función de las búsquedas reales de los compradores.
Con la ayuda de un desarrollador, decida en qué ubicaciones desea poner Einstein Search Recommendations. Ampliar el menú desplegable de búsqueda con tecleo anticipado (ampliación del cuadro de búsqueda) para mostrar varias sugerencias de búsqueda (frente al cuadro predeterminado que muestra solo una sugerencia). Esto requiere una personalización porque no está disponible sin configuración inicial.
Una vez está listo el diseño, puede agregar estas opciones de Einstein Search Recommendations:

Implementar frases de búsqueda recientes modificando el menú desplegable de búsqueda con tecleo anticipado para mostrar una lista personalizada de frases de búsqueda que especificaron los compradores.
Agregar frases de búsqueda populares a la personalización de frases de búsqueda recientes.
Agregar búsquedas de tienda habituales.
Agregar búsquedas personales recientes.

Asegúrese de replicar las preferencias de búsqueda a producción cuando esto esté listo para quedar disponible en su sitio.

Al desarrollar el menú desplegable, el CSM y Vijay deben llegar a un acuerdo acerca del contenido que se mostrará en el menú desplegable y del número máximo de resultados que se mostrarán para cada elemento, como, por ejemplo:

Vista de negocio
Búsqueda/Quiso decir
Búsquedas populares
Marcas
Categoría
Contenido
Vistos recientemente

Clasificación predictiva

Para implementar Clasificación predictiva, Brandon copia una regla de clasificación existente y luego mezcla la clasificación predictiva en una regla de clasificación estática dentro de Business Manager en base a sus necesidades de negocio. Prueba A/B es la mejor manera de medir la clasificación predictiva.

Recomendaciones de productos

La característica Recomendaciones de productos también requiere esfuerzos por parte del equipo.

Componente		Función	Asignado a
Plantillas y ranuras de contenido	Diseñe el aspecto y el comportamiento de las ranuras de contenido.	Developer	Vijay
Fuentes de historial de pedidos		Administrador	Linda
Credenciales de SFTP		Administrador	Linda
Recomendadores.	Seleccione si los desea activos en la tienda.	Operador comercial	Brandon

Para implementar esta característica, el equipo planea dar los pasos que se describen a continuación.

Vijay agrega la característica Recomendaciones de productos a la página de detalles de productos mediante una ranura de contenido asociada a un recommender.
Brandon crea los recomendadores en Configurador.
Vijay agrega recomendaciones a las ranuras de contenido.

Cuando Brandon crea recomendadores, se recomienda comenzar con el recomendador de página de detalles del producto (PDP) predeterminado, que está disponible automáticamente en la configuración de ranuras de contenido de Business Manager tras la implementación de Einstein. Este recommender permite personalizar la página de detalles del producto con algoritmos de aprendizaje automáticos que incluyen:

Vista de correlaciones de vista
Afinidades de productos
Procesamiento del lenguaje natural

Este recommender permite a Brandon comenzar a trabajar en la página más vista.

Utiliza la vista previa y la herramienta de validador para asegurarse de que no haya problemas.

Programación básica

A continuación se describe los pasos que dará el equipo para implementar la característica Recomendaciones de productos.

	Linda/CSM	Vijay
Desarrollo y etapas	Prueba de la representación de la ranura de contenido estático. Preparación de la ranura para la representación dinámica.
Producción con catálogo e inventario asignado	Activación de las fuentes de productos y pedidos. Contacto con el gerente del éxito de los clientes para iniciar Einstein. Recopilación de 2 años de datos de historial de pedidos en el formato que requiere Einstein si no se importan en Business Manager. Creación automática de la ubicación y las credenciales de protocolo de transferencia de archivos SSH (SFTP) tras la implementación de Einstein.	Desarrollo de ranuras de contenido de tipo de producto estático y relleno con productos estáticos o productos consultados recientemente. Utilización de la sintaxis de contexto global siempre que sea posible para minimizar el esfuerzo manual que requiere el relleno de ranuras. Tras validar la representación del mosaico del producto, es necesario realizar las actualizaciones de contexto y tipo necesarias en la sintaxis de lenguaje de marcado de almacenamiento en Internet (ISML), transmitir el código y activar las recomendaciones.

Los comerciantes pueden pasar a la acción con Recomendaciones de búsqueda en paralelo con su sitio en activo debido al uso del procesamiento del lenguaje natural de Einstein.

Implementación de múltiples productos

El equipo desea implementar las características Recomendaciones de productos y Clasificación predictiva (tareas en negrita) al mismo tiempo.

Linda/CSM

Vijay

Desarrollo y etapas

Prueba de la representación de la ranura de contenido estático.
Preparación de la ranura para la representación dinámica.
Solicitud de aplicación almacenamiento en caché de la página condicional en la siguiente carrera.

Producción con catálogo e inventario asignado

Activación de las fuentes de productos y pedidos.
Contacto con el gerente del éxito de los clientes para iniciar Einstein.
Recopilación de 2 años de datos de historial de pedidos en el formato que requiere Einstein si no se importan en Business Manager.
Creación automática de la ubicación y las credenciales de protocolo de transferencia de archivos SSH (SFTP) tras la implementación de Einstein.

Desarrollo de ranuras de contenido de tipo de producto estático y relleno con productos estáticos o productos consultados recientemente.
Utilización de la sintaxis de contexto global siempre que sea posible para minimizar el esfuerzo manual que requiere el relleno de ranuras.
Tras validar la representación del mosaico del producto, es necesario realizar las actualizaciones de contexto y tipo necesarias en la sintaxis de lenguaje de marcado de almacenamiento en Internet (ISML), transmitir el código y activar las recomendaciones.
Modificar el código para aplicar una caché de página condicional.

Siguientes pasos

En esta unidad, Linda y su equipo aprendieron acerca de los requisitos necesarios para poder implementar características específicas de Commerce Cloud Einstein. En la siguiente unidad, Linda activará el contrato de privacidad, instalará la extensión de Chrome y ejecutará la implementación en Business Manager.

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