Configurar Clasificación predictiva

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

• Describir tres maneras en que se pueden utilizar las reglas de clasificación.
  
• Enumerar tres maneras en que puede clasificar los resultados de búsqueda.
  
• Enumerar tres tipos de búsqueda que tienen integrada la característica Clasificación predictiva.
  
• Enumerar los orígenes de datos que utiliza la característica Clasificación predictiva para calcular la afinidad de un comprador individual.
  
• Explicar tres maneras de resolver problemas con la característica de Clasificación predictiva.
  

Introducción

Brandon Wilson, comercializador de Cloud Kicks, ya utiliza reglas de clasificación en su tienda para controlar el contenido que se muestra en primer lugar en los resultados de búsqueda. Su objetivo no es otro que ayudar a sus compradores a encontrar los productos que buscan. Con Einstein Predictive Sort, puede ir más allá de los cálculos y las configuraciones de clasificación manuales y utilizar resultados personalizados basados en inteligencia predictiva.

Antes de explorar lo que puede ofrecer la característica de Clasificación predictiva y cómo utilizarla, primero explora cómo se utilizan las reglas actualmente.

Reglas de clasificación

Brandon configura reglas de clasificación para los elementos siguientes:

• Resultados de términos de búsqueda de palabras clave
  
• Búsquedas refinadas con una categoría
  
• Atributos dinámicos con una ponderación específica
  
• Valores predeterminados para datos obsoletos o no definidos
  
• Grupos de palabras clave basados en términos de búsqueda de los clientes
  
• Menú desplegable a disposición de los compradores para que puedan seleccionar un pedido de clasificación en los resultados de búsqueda
  

B2C Commerce utiliza reglas de clasificación para determinar el orden de clasificación de los resultados de búsqueda. Dichas reglas se basan en atributos, como, por ejemplo, la relevancia del texto o la disponibilidad, o bien en una colocación explícita, como, por ejemplo, los accesorios o los productos destacados. Brandon asigna uno o varios atributos a una regla de clasificación y define los atributos combinados en los que cada atributo tiene una ponderación asignada.

B2C Commerce evalúa todos los productos en función del valor del primer atributo. Si los productos tienen el mismo valor para el primer atributo, se utilizan los valores del segundo atributo para desempatar, luego los valores del tercer atributo y así sucesivamente. Una vez que B2C Commerce evalúa todas las reglas, se utilizan las reglas de clasificación predeterminadas para clasificar los productos para los que todavía hay empate. Las reglas de clasificación predeterminadas se basan en el orden de los productos en el índice de búsqueda. Dicho índice puede cambiar cada vez que se crea en Business Manager.

A continuación se describen las maneras en que puede realizar la clasificación y las mejores prácticas para el orden de procesamiento.

Brandon crea sus reglas de clasificación como se indica a continuación:

• Define de manera explícita la clasificación de búsqueda de determinados productos con los valores tres (alta), dos (media) o uno (baja).
  
• Utiliza otras técnicas de clasificación, como, por ejemplo la disponibilidad, para clasificar los artículos en la clasificación de búsqueda.
  
• Potencia aquellos atributos que son más relevantes si contienen el término de búsqueda. Por ejemplo, si un comprador realiza una búsqueda de zapatos para mujer, B2C Commerce devuelve primero los resultados de la categoría Mujer. Incluye los productos de otras categorías con la palabra zapatos en el título o la descripción al final de los resultados de búsqueda. Los productos de otras categorías con la palabra zapatos en el título o la descripción se incluyen al final de los resultados de búsqueda.
  
• Utiliza un atributo dinámico que combina Días disponibles y Velocidad de venta para que se muestren en primer lugar los productos nuevos y los más vendidos.
  

Herencia de jerarquía

Los valores de atributos de colocación y clasificación de búsqueda de un producto se heredan automáticamente en una estructura jerárquica. La categoría define la colocación y la clasificación de búsqueda de los productos que tiene asignados y a sus subcategorías. Esto permite a Brandon organizar fácilmente los resultados generales en la estructura del catálogo. Para cumplir los requisitos de negocio, puede cambiar los valores de productos y subcategorías individuales para, a continuación, anular la clasificación de búsqueda o el valor de colocación que se heredaron de las categorías principales.

Clasificación predictiva

Brandon echa un vistazo a cómo puede mejorar la experiencia de sus compradores con Einstein Predictive Sort, que está integrado en estos tipos de búsqueda.

• Búsquedas explícitas: El comprador ingresa el texto en el campo de búsqueda.
  
• Búsquedas implícitas: El comprador navega por la tienda.
  
• Sugerencias de búsqueda de productos: El comprador ve las sugerencias a medida que ingresa texto en el campo de búsqueda.
  

La Clasificación predictiva calcula la afinidad de los compradores con los productos que visualizan mediante estas fuentes de datos.

• Catálogos y productos
  
• Historial de pedidos
  
• Flujos de clics de clientes en vivo
  

La característica Clasificación predictiva guarda una cookie en el dispositivo del comprador que incluye datos acerca del interés del comprador en productos específicos. Dicho interés o asignación puede cambiar en la misma sesión y realiza un seguimiento tanto de los compradores registrados como los invitados. A medida que se recopilan los datos, la Clasificación predictiva obtiene información sobre el comprador y personaliza su experiencia de clasificación. Por ejemplo, cuando un comprador busca zapatillas para hombre y realiza una búsqueda, se muestran en la parte superior los productos para hombre de máximo nivel.

Consideraciones de desempeño

La Clasificación predictiva almacena datos en la caché para las plantillas de representación y las solicitudes de búsqueda. Puesto que cada comprador ve una clasificación personalizada de sus resultados de búsqueda, no es posible almacenar en la caché la posición de la búsqueda en la cuadrícula del producto.

Por lo tanto, no es necesario modificar la configuración del almacenamiento en la caché en las plantillas de representación. De forma predeterminada, B2C Commerce desactiva el almacenamiento de las posiciones de los resultados de búsqueda en la caché en la cuadrícula de resultados para las solicitudes que incluyen una regla de clasificación con el atributo Predictive Sort. Por ejemplo, si Brandon asigna una regla de clasificación predictiva a la categoría Ventas, B2C Commerce desactivará solo el almacenamiento en la caché para la página de resultados de la categoría Ventas. Si configura una prueba A/B con un 5% del tráfico para una regla de clasificación predictiva, B2C Commerce desactivará solo el almacenamiento en la caché para ese 5% de solicitudes.

Configurar la Clasificación predictiva

Brandon desea crear dos nuevas reglas de clasificación que utilicen la característica de Clasificación predictiva.

• Regla de clasificación existente
  
• Nueva regla de clasificación con atributos dinámicos
  

Regla de clasificación existente

Brandon comienza con una regla de clasificación existente porque esto le permite revisarla antes y después de obtener los resultados para, de este modo, comprender el impacto que tendrá la clasificación predictiva. Veamos cómo se deben realizar estas tareas.

1. Abra Business Manager.
   
2. Haga clic en Sitio > Herramientas comerciales > Buscar > Reglas de clasificación.
   
3. Haga clic en la regla de clasificación Reglas de clasificación: ingresos.
   

Esta regla de clasificación tienen en cuenta tres atributos a la hora de realizar la clasificación: Ingresos, Relevancia del texto y Unidades que se pidieron.

1. Haga clic en Agregar.
   
2. Ingrese clasificación predictiva hasta que aparezca el atributo. A continuación, selecciónelo.
   
3. Configure la Relevancia del texto con el valor No. La relevancia del texto ya se incluye como atributo.
   
4. Configure la Dirección como Descendente.
   
5. Haga clic en Aplicar.
   

Este es el orden de clasificación de los resultados de búsqueda y el modo en que B2C Commerce opta por una opción u otra cuando se produce un empate con la regla.

1. Relevancia del texto
   
2. Unidades que se pidieron
   
3. Clasificación predictiva
   

Nueva regla de clasificación con atributos dinámicos

Brandon crea un nuevo atributo de clasificación predictiva que contiene atributos dinámicos combinados. Veamos cómo se deben realizar estas tareas.

1. Haga clic en Atributos dinámicos.
   
   
2. Haga clic en Nuevo e ingrese Clasificación predictiva como nombre.
   
3. Agregue tres atributos: Ingresos, Relevancia del texto y Unidades que se pidieron.
   
   
4. Configure las ponderaciones como se indica a continuación:
   

• Ingresos: 25 %
  
• Relevancia del texto: 40 %
  
• Clasificación predictiva: 35 %
  

5. Establezca todas las ponderaciones como Descendente.
   
6. En Ingreso y Clasificación predictiva, configure el valor predeterminado en Mínimo.
   
7. En Relevancia del texto, configure el valor predeterminado en Promedio.
   
8. Haga clic en Aplicar.
   

Este nuevo atributo, que puede utilizarse en una regla de clasificación, combina los atributos Ingresos, Relevancia del texto y Clasificación predictiva.

Consideraciones de Lightning Experience

Brandon agrega la característica de Clasificación predictiva a una regla de clasificación actual. A continuación, realiza pruebas en comparación con la regla de clasificación actual en las búsquedas de categorías y palabras claves y asigna a la Clasificación predictiva una mayor ponderación para que suba puestos en el orden de clasificación. Si se le asigna una ponderación baja o si no ocupa una posición alta en el orden de clasificación, puede que no tenga suficiente influencia en los puntuajes de búsqueda como para afectar a los resultados.

Pruebas A/B

Brandon desea ejecutar pruebas A/B con la regla de clasificación como experiencia. Sin embargo, antes debe asegurarse de activar las pruebas A/B en las preferencias de Business Manager.

A continuación se describe cómo prueba Brandon las reglas de clasificación de Einstein con una experiencia de clasificación actual.

• Primero utiliza la experiencia de clasificación actual como control de prueba (80%).
  
• Asimismo, asigna la regla de clasificación de Einstein al segmento de prueba B (10%).
  
• Fase 1a: incrementar el porcentaje de tráfico para los segmentos de prueba A y B al 25% cada uno y ejecutar la prueba durante 90 días comprobando el progreso cada pocas semanas.
  
• Fase 1b: incrementar el porcentaje de tráfico para los segmentos de prueba A y B al 45% cada uno y ejecutar la prueba durante otros 90 días comprobando el progreso cada pocas semanas.
  
• Fase final: implementar el segmento ganador con un 100% del tráfico.
  

Resolución de problemas de la Clasificación predictiva

Brandon sospecha que sus clasificaciones no funcionan como es debido, por lo que decide investigar el asunto. Esto es lo que hace.

• En primer lugar navega al storefront y hace clic en el botón de color verde de información sobre un producto de los resultados de búsqueda (o página de cuadrícula de categorías). Si el puntuaje de búsqueda de la Clasificación predictiva es 0 o menos, debe hacer contacto con el Servicio de atención al cliente.
  
• A continuación, utiliza Recommendation Validator para asegurarse de que la Clasificación predictiva funciona correctamente.
  
• Luego utiliza el Kit de herramientas del Storefront para ver la información sobre las búsquedas.
  

Brandon se percata de que hay mosaicos de productos duplicados en los resultados de búsqueda de la categoría que utiliza la Clasificación predictiva. Por ello se asegura de que el desarrollador agregó la declaración específica de la característica Clasificación predictiva <iscache if=“${!searchModel.isPersonalizedSort()}”/> a las plantillas de representación de la cuadrícula de productos de la tienda.

A modo de resumen

En este módulo, Brandon Wilson aprendió a aplicar Commerce Cloud Einstein en la función de búsqueda de su tienda para hacerla más inteligente. Aprendió a utilizar las características de Diccionarios de búsquedas, Recomendaciones de búsqueda y Clasificación predictiva para personalizar la búsqueda en su tienda.

Ahora llegó el momento de poner a prueba sus conocimientos y obtener una insignia increíble.

Recursos

• Ayuda: Reglas de clasificación
• Ayuda: Clasificación predictiva
• Ayuda: Kit de herramientas del Storefront
• Ayuda: Configuración de las preferencias de las pruebas A/B
• Ayuda: elemento iscache