Implementar Commerce Cloud Einstein

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

Enumerar el tipo de datos de los que Einstein realiza un seguimiento.
Explicar la importancia del contrato de privacidad de datos de Einstein.
Enumerar cuatro acciones monitoreadas por Commerce Cloud Recommendations Validator.
Enumerar las dos formas en que puede activar fuentes durante la implementación.
Explicar cómo utiliza Einstein las fuentes de datos.

Introducción

La planificación ya se realizó y Linda Rosenberg ya sabe lo que ella y su equipo tienen que hacer. Para comenzar, instala y configura varias características. Para los Diccionarios de búsquedas, firma el Contrato de privacidad de datos de Einstein. Ella acepta proporcionar los datos del diccionario de búsquedas para que se recopilen en una base de datos compartida con la que también colaboran otros comercializadores y a la que tienen acceso. Los comerciantes involucrados tienen más datos con los que crear mejores experiencias de compradores.

Para las características Recomendaciones de productos y Clasificación predictiva, instala Commerce Cloud Recommendations Validator, una extensión de Chrome que permite realizar pruebas de control de calidad. También implementa Commerce Cloud Einstein

A continuación, Linda comienza a trabajar con los datos.

Dónde están los datos

Los algoritmos de aprendizaje automáticos necesitan importantes conjuntos de datos para poder descubrir y utilizar patrones estadísticos y correlaciones de valor. Pese a que lo ideal es tener datos correspondientes a 2 años, Cloud Kicks no dispone de tantos datos. Por suerte, Einstein puede funcionar con los datos de los que disponga.

Para utilizar Einstein en su tienda de B2C Commerce, Linda obtiene los datos de las fuentes que se describen a continuación.

Catálogo: Recopila información sobre los productos que se almacenó en el catálogo ejecutando una fuente de catálogo en su instancia de producción.
Pedidos: Recopila información sobre los pedidos que se generaron en la tienda ejecutando una fuente de pedidos en su instancia de producción.
Flujo de clics: El sitio recopila automáticamente los datos del flujo de clics en tiempo real mediante el seguimiento de píxeles. Estos son datos en tiempo real: no es necesario que Linda realice ninguna acción para que se recopilen estos datos.

Einstein utiliza modelos de aprendizaje automático que realizan las acciones siguientes:

Analizar estos datos.
Identificar productos que se compran juntos frecuentemente para crear promociones, lotes y conjuntos de productos más eficientes.
Identificar términos para agregarlos a los diccionarios de búsquedas y mejorar los resultados de búsqueda.
Utilizar ranuras de contenido para mostrar productos recomendados.
Utilizar un menú desplegable de búsqueda y la configuración de Business Manager para personalizar la guía de búsqueda con tecleo anticipado.
Clasificar los resultados de búsqueda.

Activar el seguimiento de actividad para la tienda

Einstein utiliza el seguimiento de actividad basado en navegador para responder a acciones de compradores en su sitio en tiempo real. Para garantizar que las actividades están habilitadas en producción:

Abra Business Manager.
Seleccione Sitio > Herramientas comerciales > Preferencias del sitio > Configuración de privacidad.
Seleccione Habilitado para seguimiento (opción predeterminada para nuevas sesiones de tienda).
Haga clic en Aplicar.

Commerce Cloud Recommendation Validator

Recommendation Validator es una extensión de Chrome que valida y depura las recomendaciones de productos de Einstein y las reglas de clasificación en su tienda. Ofrece un tablero que permite analizar cestas y que ayuda a los operadores comerciales como Brandon Wilson a validar y depurar las recomendaciones que ofrece el sistema de inteligencia predictiva. Esto permite ver la actividad del sitio, las recomendaciones de sitios y los datos de recomendaciones de email.

Esta extensión solo está disponible para el navegador Google Chrome.

Linda carga esta extensión en su navegador para poder ayudar a otros usuarios en caso de problemas. Veamos cómo lo hace.

En el navegador Chrome, vaya a la página de extensiones de Chrome Web Store.
Haga clic en Añadir a Chrome.
Para confirmar la instalación, haga clic en Añadir extensión.

Recommendation Validator se ejecutará tras la instalación. Cuando Linda navega a un sitio que utiliza características de Einstein, la extensión validará las actividades de recomendación y las reglas de clasificación de manera instantánea. Cuando reconozca un evento, se mostrará una nota al pie numerada en el icono para indicar el número de eventos que se detectaron.

A continuación se describe cómo se debe utilizar esta herramienta.

Abra la tienda.
Desencadene actividades navegando por la tienda.
Haga clic en el icono de Validator (1) cuando aparezcan notas al pie para ver el estado de las actividades que se desencadenaron. En este ejemplo se muestran dos notas al pie.
Examine los eventos que se reconocieron (2). En este ejemplo, la actividad es clickCategory.

Cuando Linda activa las recomendaciones, la pestaña se rellena con información.

Eventos del validador

Cuando el validador reconoce un evento, se muestra un icono con el número de eventos que se detectaron. El validador mostrará una respuesta en función de la actividad. Los desarrolladores como Vijay Lahiri deben revisar la información del Centro de información al validar las implementaciones.

Esta tabla muestra las acciones que realiza un comprador (por ejemplo, hacer clic en una categoría), el desencadenador en el código y, a continuación, los resultados que muestra el validador.

Acción que realiza el comprador	Desencadenador	Resultados
Hacer clic en una categoría.	viewCategory	Si el seguimiento del flujo de clics se configuró correctamente, el validador mostrará el mensaje “viewCategory is Okay” (viewCategory correcto).
Hacer clic en un producto.	viewProduct	Si el seguimiento del flujo de clics se configuró correctamente, el validador mostrará el mensaje “viewProduct is Okay” (viewProduct correcto).
Ver la ranura de contenido de recomendaciones.	viewReco	Si las recomendaciones se activaron en una página y si funcionan correctamente, el validador mostrará el mensaje “viewReco is Okay” (viewReco correcto). Para ver información del recomendador individual, haga clic en la pestaña Recomendación.
Hacer clic en un producto recomendado.	clickReco	Si el seguimiento del flujo de clics se configuró correctamente, el validador mostrará el mensaje “clickReco is Okay” (clickReco correcto).
Agregar un elemento al carrito.	addToCart	Si el seguimiento del flujo de clics se configuró correctamente, el validador mostrará el mensaje “addToCart is Okay” (addToCart correcto).
Hacer clic para confirmar la compra.	beginCheckout	Si el seguimiento del flujo de clics se configuró correctamente, el validador mostrará el mensaje “beginCheckout is Okay” (beginCheckout correcto).
Finalizar la compra.	finishCheckout	Si el seguimiento del flujo de clics se configuró correctamente, el validador mostrará el mensaje “finishCheckout is Okay” (finishCheckout correcto).
Realizar una búsqueda y visualizar los resultados de la búsqueda.	viewSearch	Si el seguimiento del flujo de clics se configuró correctamente, el validador mostrará el mensaje “viewSearch is Okay” (viewSearch correcto).

Implementar Einstein

Con la implementación de Einstein en la tienda de B2C Commerce de Cloud Kicks, se abren las puertas del mundo de la inteligencia predictiva para Linda. El servicio Einstein Deployment transfiere los datos del catálogo de productos y las fuentes de pedidos a Commerce Cloud Einstein. Los modelos de aprendizaje automáticos predictivos utilizan las fuentes de datos para generar recomendaciones. Einstein Deployment también suministra los datos a la herramienta Configurador, donde Brandon podrá configurar reglas de negocio para refinar cómo genera el sistema recomendaciones de productos.

Linda controla la frecuencia con la que se implementan en Einstein los datos de pedidos y del catálogo, por lo que ejecuta la implementación con la frecuencia suficiente como para mantener los datos actualizados. Puesto que la implementación puede afectar al desempeño de la tienda, decide realizar la implementación en función de la frecuencia de cambio del catálogo. Determinar cuál es la mejor frecuencia puede requerir varios intentos.

A continuación se describen varios de los pasos que toma para iniciar el proceso de fuentes de datos que implementa Commerce Cloud Einstein.

Abra Business Manager.
Seleccione Administración > Operaciones > Tablero de estado de Einstein.
En la columna Sitio, haga clic en el sitio que desee configurar.
Seleccione la región que corresponde a su geografía de negocio principal. Este ajuste determina dónde se procesan y se almacenan físicamente los datos predictivos. Seleccione, por ejemplo América.
Si es necesario, modifique el parámetro Host (ejemplo: www.northerntrailoutfitters.com, con https:// no incluido).
Seleccione una o varias de las características que desee incluir.
- Productos sin existencias: Le permite servir recomendaciones sobre páginas de detalles de productos que no tienen existencias.
- Productos de variación: Si su catálogo tiene grupos de variación, esto permite servir recomendaciones en el nivel de grupo de variación (por ejemplo, en el nivel de color).
- Configuración regional múltiple: Si su sitio admite configuraciones regionales múltiples, esto aporta información de productos entre todas ellas.
Seleccione o ingrese la fecha después de la que se crearon los pedidos de exportación.
Ingrese un número para el máximo de pedidos por ejecución, como, por ejemplo, 10.000.
Seleccione el conmutador Activado. Si el conmutador no está activo, es porque las fuentes del pedido y del catálogo no están programadas para el sitio.
Programe cuándo se iniciarán las fuentes y la frecuencia con la que se ejecutarán.
- Ejecute las fuentes de inmediato para una captura puntual.
- O bien, configure una programación recurrente.
Haga clic en Guardar.

Commerce Cloud Einstein ya está listo.

Siguientes pasos

En esta unidad, Linda aprendió acerca de la importancia de firmar el Contrato de privacidad de datos de Einstein. También aprendió cómo los datos de flujos de clics, productos y pedidos de su tienda pueden ofrecer a su compañía información valiosa acerca de los compradores de Cloud Kicks para que, de este modo, los operadores comerciales, como, por ejemplo, Brandon, puedan mejorar sus experiencias con recomendaciones de productos más personalizadas y clasificaciones de búsqueda mejoradas. En la siguiente unidad, ella explorará cómo revisar los datos con la herramienta Configurador.

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