Configurator を使用したデータの確認

やりました! Linda Rosenberg とそのチームは、Cloud Kicks のストアフロントに Commerce Cloud Einstein を導入しました。これは Einstein の優れた利点を活用する第一歩です。

これで、Brandon Wilson のようなマーチャンダイザーが、Configurator を使用してデータを確認し、Cloud Kicks のために役立てることができるようになりました。

Configurator は、Einstein Product Recommender の作成に使用するオンラインツールです。Brandon は Einstein Configurator を使用して、次の機能を設定して管理できます。

• Commerce Insights: 一緒に購入される頻度の高い商品はどれかを検出する。
• Einstein Product Recommendations: 推奨仕様に基づいて、特に関連性が高い商品を予測して買い物客に勧める。

この単元で Brandon は、Commerce Insights について学習します。Product Recommendations については別のモジュールで学習します。

Brandon が Configurator を使用するためには、まず Linda がインストールする必要があります。Linda は、Einstein を実装して Configurator を使用できるようにします。その手順については、Infocenter を参照してください。

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Commerce Insights

Einstein Commerce Insights は、買い物客の注文データや商品データを取得して、買い物客が一緒に購入する商品を特定します。Configurator ダッシュボードでは、Brandon のようなマーチャンダイザーが、特定の商品と一緒に購入される頻度の高い商品を見出すことができます。Brandon は、日付範囲に基づいて商品をドリルダウンし、特定の商品の販売額や上位の同時購入カテゴリなどのメトリクスを検証できます。マーチャンダイジングの業務から憶測が排除されるため、毎回買い物客に最適な商品や特別提供を提示できます。

Commerce Insights では、各行に 1 つの商品と、同じ買い物カゴで購入された上位 50 種の商品が示されます。Brandon が商品を確認する手順は、次のとおりです。

1. Configurator を開きます。
2. ダッシュボードで、商品を選択します。
3. [Product Drilldown (商品ドリルダウン)] を使用して、商品が購入された買い物カゴの詳細を確認します。
4. [Commonly Bought With (よく一緒に購入されている商品)] テーブルを表示します。

次のようなデータが示されます。

インサイトレポートは、Business Manager で定義したカタログ階層構造になっています。Brandon は、カテゴリ/サブカテゴリを移動して、特定のサブセットの商品に絞り込んだレポートを表示できます。また、レポートの上部にあるパンくずリストをたどって移動することもできます。レベルをクリックすると、そのカテゴリのレポートに戻ります。

以下は、レポートの一例です。

デフォルトで、レポートは前週 (前週の日曜日から土曜日までと定義されています) のデータを読み込みます。Brandon が、別の日付範囲を選択したり、レポートを買い物カゴ、売上、ユニット数、その他のオプションを基準に昇順で並び替えたりすることができます。30 日前まで遡り、エクスポートできないデータをメモすることもできます。

B2C Commerce ではカートのことを買い物カゴといいます。

レポートには、購入した商品が入った買い物カゴの他のいくつかの特徴も示されます。

たとえば、買い物客が女性用の Venture Jacket を購入するときに、買い物カゴに他の 2 つの商品を入れ、買い物カゴのサイズが 3 になる頻度は 60% です。

レポートを作成する手順は、次のとおりです。

1. Configurator を開きます。
2. [Commerce Insights] ページで、カテゴリを選択します。
3. 日付範囲を選択します。デフォルトは、前週の日曜日から土曜日までのデータです。データが欠落している場合は、オレンジのアイコンに詳細が示されます。
4. データを並び替える基準となるメトリクスを選択します。
   • Baskets (買い物カゴ): 暦日 (東部時間の午前 0 時から午後 11 時 59 分まで) の間に、一意に識別された買い物客が送信したすべてのオンライン購入のコレクション。
   • Sales (売上): オンラインで販売した額。サイトのデフォルトの地域の通貨で、送料や税金は除きます。返品されたアイテムや、他のチャネルで購入した商品は含まれません。
   • Units (ユニット): 商品別に集計された正味の販売ユニット数。

Brandon は自身のデータを使用して、季節の購買トレンドなど、商品購入の主要な相関関係を明らかにします。この情報から、今まで考えたこともなかった組み合わせの商品セットを設定できます。

Commerce Insights に、冬物の帽子は冬物のコートやベストと一緒に購入される頻度が高いことが示されています。

Commerce Insights にはまた、冬物の靴下は手袋や冬物のブーツと一緒に購入される頻度が高いことが示されています。

Commerce Insights は分析ツールで、財務報告ツールではありません。このデータは、ストアフロントの商品データと注文データに基づきます。商品購入の主な相関関係が浮き彫りになり、商品バンドルや特別提供、あるいは「おすすめコーディネート」の提案にどの商品を分類すべきかを判断できます。

この単元では、Cloud Kick の管理者である Linda Rosenberg が Configurator をインストールしました。そして、マーチャンダイザーの Brandon Wilson が、Configurator を使用して自身のデータを確認する方法を学習しました。Commerce Insights のメトリクスやシナリオも検証しました。

このモジュールで Linda Rosenberg は Commerce Cloud Einstein の各機能を検証し、チームの他のメンバーと協力して各機能の導入を計画して実施しました。最後に、新たに習得した知識を基にテストを受け、素晴らしいバッジを獲得してください。

• ヘルプ: Configuring a Catalog Feed in Commerce Cloud Einstein (Commerce Cloud Einstein でのカタログフィードの設定)
• Trailhead: Salesforce B2C Commerce (マーチャンダイザー向け)
• ヘルプ: Commerce Cloud Einstein