Développement de plans propres aux fonctionnalités

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

• Décrire les tâches qu’un développeur doit accomplir pour implémenter les fonctionnalités Predictive Sort et Product Recommendations
  
• Répertorier les fonctionnalités que vous pouvez implémenter sans grand effort
  
• Énumérer les actions à effectuer avant le lancement afin d’implémenter les fonctionnalités Predictive Sort et Product Recommendations
  
• Énumérer les mesures à réaliser après le lancement pour implémenter la fonctionnalité Product Recommendations
  

Introduction

Pour adapter Einstein aux besoins de votre entreprise, vous pouvez implémenter des fonctionnalités spécifiques dans Commerce Cloud Einstein. Voici comment le choix des fonctionnalités peut influer sur l’implémentation.

Commerce Insights nécessite uniquement des flux de données et un identifiant pour accéder à Configurator.

L’implémentation de ces fonctionnalités nécessite un peu plus de configuration, mais l’effort supplémentaire en vaut la peine.

• Search Dictionaries
  
• Search Recommendations
  
• Predictive Sort
  
• Product Recommendations
  

Search Dictionaries

Einstein génère des dictionnaires de recherche reposant sur les facteurs suivants :

• Les groupes de synonymes existants pour un site. S’il n’existe pas de groupes de synonymes, Einstein Search Dictionaries n’inclut pas de suggestions de synonymes.
  
• Le volume de trafic entrant sur le site et atteignant la page indiquant qu’aucun résultat de recherche n’a été trouvé.
  

Vous avez la possibilité d’accepter l’accord de confidentialité des données d’Einstein ainsi que de partager et recevoir de manière anonyme des suggestions de synonymes basées sur les données de recherche du réseau et de groupe de synonymes B2C Commerce. Ces données sont utilisées pour fournir des recommandations à d’autres commerçants qui ont également activé la base de données partagée. Salesforce garantit que les données ne seront pas divulguées sous une forme identifiable à d’autres commerçants. En outre, Salesforce peut accéder aux données fournies pour entraîner et améliorer Einstein Search Dictionaries ainsi que les fonctionnalités ou services associés. Si vous ne souhaitez pas accepter l’accord, Einstein utilise uniquement les données de site.

Vous pouvez ajouter des adresses e-mail aux préférences de recherche de Business Manager (sur l’instance de préproduction uniquement) pour informer votre équipe de merchandising des termes de recherche à approuver ou à refuser.

Search Recommendations

Bien qu’il soit tentant d’implémenter toutes les fonctionnalités de Search Recommendations en une seule fois, essayez de le faire par étape. Commencez par les fonctionnalités qui requièrent peu d’efforts et ne nécessitent pas de personnaliser la boutique, puis ajoutez les autres fonctionnalités.

Voici un plan d’implémentation type.

1. Activer Einstein Search Recommendations. L’algorithme d’apprentissage machine commence à utiliser les requêtes de recherche et à identifier les expressions de recherche à recommander. Einstein commence à afficher des suggestions de recherche fondées sur les recherches effectuées par les acheteurs.
   
2. Avec l’aide d’un développeur, décidez dans quels emplacements vous souhaitez placer les Einstein Search Recommendations. Élargir le menu volant de recherche avec saisie prédictive (zone de recherche) pour afficher plusieurs suggestions de recherche (au lieu d’une seule suggestion, comme c’est le cas par défaut). Cette fonctionnalité requiert une personnalisation, car elle n’est pas disponible prête à l’emploi.
   
3. Une fois la conception terminée, vous pouvez ajouter les options suivantes aux Einstein Search Recommandations :
   

• Implémenter les expressions de recherche récentes en modifiant le menu volant de recherche avec saisie prédictive pour qu’il affiche une liste personnalisée d’expressions de recherche saisies par les acheteurs.
  
• Ajouter des expressions de recherche populaires à la personnalisation des expressions de recherche récentes.
  
• Ajouter la liste des recherches populaires.
  
• Ajouter la liste des recherches récentes effectuées par l’utilisateur.
  

4. Veillez à bien répliquer les préférences de recherche en production lorsque le contenu est prêt à être publié sur votre site.
   

Lors du développement du menu volant, définissez les éléments qui doivent y apparaître et le nombre maximal de résultats affichés pour chaque élément, comme :

• Vue de l’entreprise
  
• Rechercher/Voulez-vous dire
  
• Recherches populaires
  
• Marques
  
• Catégorie
  
• Contenu
  
• Consulté récemment
  

Predictive Sort

Predictive Sort personnalise l’ordre dans lequel les produits sont présentés aux clients. Pour implémenter Predictive Sort, votre développeur confirme que la mise en cache est correctement invalidée lorsqu’il applique Predictive Sort comme règle de tri. Il s’agit d’une condition préalable essentielle pour que la personnalisation fonctionne correctement. Une fois cette information confirmée, votre merchandiser peut utiliser Business Manager pour copier une règle de tri existante et intégrer Predictive Sort dans une règle de tri dynamique ou statique répondant aux besoins de votre entreprise. La réalisation de tests A/B constitue le meilleur moyen d’évaluer le tri prédictif.

Product Recommendations

La fonctionnalité Product Recommendations nécessite elle aussi un travail d’équipe.

Pour implémenter cette fonctionnalité, l’équipe prévoit les étapes suivantes.

• Ajout de la fonctionnalité Product Recommendations à la page de détails du produit à l’aide d’un slot de contenu associé à un recommandeur.
  
• Création de recommandeurs dans Configurator.
  
• Configuration des slots de contenu dans Business Manager afin de sélectionner le recommandeur spécifique créé pour afficher les recommandations de produits.
  

Démarrage avec le recommandeur par défaut de la page de détails du produit, qui est automatiquement disponible dans une configuration de slot de contenu de Business Manager après le déploiement d’Einstein. Ce recommandeur permet de personnaliser la page de détails du produit à l’aide d’algorithmes d’apprentissage machine incluant :

• les corrélations entre les produits consultés ;
  
• les affinités entre les produits ;
  
• le traitement du langage naturel.
  

Utilisation de l’aperçu et de l’outil Validator pour s’assurer qu’aucun problème n’existe.

Planification de base

Voici comment implémenter Product Recommendations.

Les marchands peuvent procéder au lancement de Search Recommendations parallèlement à la mise en ligne de leur site en raison de l’utilisation par Einstein du traitement automatisé du langage.

Implémentation de plusieurs produits

Voici comment procéder pour implémenter Product Recommendations et Predictive Sort en même temps.

Étapes suivantes

Dans cette unité, vous avez découvert les étapes nécessaires à l’implémentation des fonctionnalités spécifiques de Commerce Cloud Einstein. Dans l’unité suivante, vous activerez l’accord de confidentialité, installerez l’extension Chrome et effectuerez le déploiement dans Business Manager.

Ressources

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