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

Si desea personalizar Einstein para sus necesidades de negocio, debe implementar características específicas en Commerce Cloud Einstein. A continuación, se muestra cómo las elecciones de características pueden generar un impacto en la implementación.

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

Estas características requieren mayor cantidad de configuración para su implementación, pero el esfuerzo adicional vale la pena.

• Diccionarios de búsquedas
  
• Recomendaciones de búsqueda
  
• Clasificación predictiva
  
• Recomendaciones de productos
  

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.
  

Tiene la opción de aceptar el Contrato de privacidad de datos de Einstein, y compartir y recibir de forma anónima sugerencias de sinónimos en función de los datos de grupos de sinónimos y búsquedas en la red de B2C Commerce. Esto datos se utilizan para ofrecer recomendaciones a otros comerciantes que también optaron por utilizar la base de datos compartida. Salesforce se asegura de que los datos no se divulguen de forma que otros comerciantes puedan identificarlos. Además, Salesforce puede acceder a los datos contribuidos para entrenar y mejorar Einstein Search Dictionary y características o servicios relacionados. Si no desea aceptar el acuerdo, Einstein solo utilizará los datos del sitio.

Puede agregar direcciones de email en las preferencias de búsqueda de Business Manager (solo en la instancia de ensayo) para notificar al equipo de comercialización acerca de los términos de búsqueda que deben aprobar o rechazar.

Recomendaciones de búsqueda

Si bien resulta tentador implementar todas las características de recomendaciones de búsqueda a la vez, considere implementarlas de manera incremental. Comience por las características que requieren menos esfuerzo al no necesitar personalizaciones de escaparate y, luego, agregue las demás características.

El siguiente es un plan de implementación común.

1. 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.
   
2. 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.
   
3. 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.
  

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

Cuando desarrolle el menú desplegable, decida qué contenido se mostrará allí y la cantidad máxima de resultados que se mostrarán para cada elemento, como los siguientes:

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

Clasificación predictiva

Predictive Sort personaliza el orden en que se muestran los productos a los clientes. Para implementar Predictive Sort, su desarrollador valida que el almacenamiento en caché se invalida de forma correcta cuando aplica Predictive Sort como regla de clasificación. Este es un requisito fundamental para asegurar que la personalización funcione correctamente. Una vez confirmado esto, su operador comercial puede utilizar Business Manager para copiar una regla de clasificación existente y combinar Predictive Sort en una regla de clasificación dinámica o estática que cumpla con sus necesidades de negocio. Las pruebas A/B ofrecen la mejor manera de medir la clasificación predictiva.

Recomendaciones de productos

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

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

• Agregue la característica Product Recommendations a la página de detalles de productos mediante un slot de contenido asociado con un recomendador.
  
• Cree los recomendadores en Configurator.
  
• Configure los slots de contenido en Business Manager para seleccionar el recomendador específico creado para mostrar las recomendaciones de productos.
  

Comience con el recomendador de página de detalles del producto (PDP, por sus siglas en inglés) predeterminado, que está disponible de forma automática en la configuración de slots de contenido de Business Manager luego de la implementación de Einstein. Este recomendador permite personalizar la página de detalles del producto mediante algoritmos de aprendizaje automático que incluyen lo siguiente:

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

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

Programación básica

A continuación, se describen los pasos para implementar Product Recommendations.

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

Para implementar Product Recommendations y Predictive Sort al mismo tiempo.

Siguientes pasos

En esta unidad, aprendió acerca de los pasos necesarios para implementar características específicas de Commerce Cloud Einstein. En la siguiente unidad, habilitará el contrato de privacidad, instalará la extensión de Chrome y ejecutará la implementación en Business Manager.

Recursos

• Salesforce: API de Einstein de B2C Commerce
• Salesforce: Salesforce Trailblazer Community