機能別計画の作成
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- Predictive Sort と Product Recommendations を実装するためにデベロッパーが行う必要のあるタスクを説明する。
- 最小限の作業で実装できる機能を挙げる。
- Product Recommendations と Predictive Sort を実装するために立ち上げ前に管理者が行う必要のある手順を挙げる。
- Product Recommendations を実装するために立ち上げ後にデベロッパーが行う必要のある手順を挙げる。
はじめに
Cloud Kick の管理者である Linda Rosenberg は、ここで一旦立ち止まり、Commerce Cloud Einstein の個別の機能を実装するためにチームが何をすべきかを確認します。また、機能の選択によって実装にどのような影響が及ぶ可能性があるかを検討します。
Commerce Insights に必要なのは、データフィードと Configurator へのログインだけです。
次の機能はさらなる作業を要します。
- Search Dictionaries
- Search Recommendations
- Predictive Sort
- Product Recommendations
Linda は作業が複雑そうな機能を詳しく見ていきます。
Search Dictionaries
Einstein は次の要素に基づいて検索辞書を生成します。
- サイトに既存の同義語グループ。同義語グループがない場合は、Einstein Search Dictionaries で同義語が提案されません。
- サイトにアクセスして検索結果なしページに到達するトラフィックの量。
Linda は Einstein のデータの共有について調べた後、Einstein データプライバシー同意書に同意します。この手順は次の単元で説明します。この規約は、データを匿名で共有する一方で、B2C Commerce のネットワーク検索と同義語グループのデータに基づいて同義語が提案されることに合意するものです。
Brandon は (Staging (ステージング) インスタンスの) Business Manager の検索の環境設定に、マーチャンダイジングチームに承認または却下する検索用語を通知するためのメールアドレスを追加します。当面は Brandon が検索用語の承認または却下を行い、Brandon のマネージャーもメールを受信します。Brandon の役割が増大したら、マネージャーがこの担当をチームの他のメンバーに移します。
Search Recommendations
Linda は Search Recommendations の全機能を実装したいと考えていますが、段階的に実施できます。Search Recommendations の機能のうち、ストアフロントのカスタマイズを伴わない手軽なものから着手し、その後他の機能を追加していくことができます。それは次のような計画です。
- Einstein Search Recommendations を有効にします。機械学習アルゴリズムに検索クエリが使用され始め、提案する検索フレーズが識別されるようになります。Einstein が買い物客の実際の検索に基づいて、検索の提案の表示を開始します。
- デベロッパーの協力を得て、Einstein Search Recommendations を配置する場所を決定します。先行入力検索フライアウトを拡張して (検索ボックスを拡張)、検索に (デフォルトの 1 つの提案ではなく) 複数の提案が表示されるようにします。これは標準機能ではないため、カスタマイズが必要です。
- 設計が完了したら、Einstein Search Recommendations の次のオプションを追加できます。
- 先行入力検索フライアウトメニューを変更して、最近の検索フレーズを実装し、買い物客が入力した検索フレーズに基づいてパーソナル化されたリストが表示されるようにします。
- 最近の検索フレーズのカスタマイズに頻度の高い検索フレーズを追加します。
- 人気のストアフロント検索を追加します。
- ユーザー個人の最近の検索を追加します。
- サイトで稼働させる準備が整ったら、検索の環境設定を本番組織にレプリケートします。
CSM と Vijay はフライアウトの開発時に、フライアウトに表示する内容と、次のような各要素に表示する結果の最大数について合意しておく必要があります。
- ビジネスビュー
- 検索対象/「次のフレーズで検索しますか」
- よく使用される検索
- ブランド
- カテゴリ
- コンテンツ
- 最近見た商品
Predictive Sort
Brandon は、Predictive Sort を実装するために、既存の並べ替えルールをコピーし、ビジネスニーズに基づいて Predictive Sort を Business Manager 内の動的または静的な並び替えルールに取り込みます。Predictive Sort を測定するには、A/B テストが最適です。
Product Recommendations
Product Recommendations 機能の実装も、チームで取り組む必要があります。
コンポーネント | 役割 | 担当者 | |
|---|---|---|---|
コンテンツスロットとテンプレート | コンテンツスロットのデザインを設計します。 | 開発者 | Vijay |
注文履歴フィード | システム管理者 | Linda | |
SFTP ログイン情報 | システム管理者 | Linda | |
Recommender。 | ストアフロントのどこに配置するかを選択します。 | マーチャンダイザー | Brandon |
この機能を実装するために、チームは次の手順の実行を計画しています。
- Vijay が、Recommender に関連付けられるコンテンツスロットを使用して、Product Recommendations 機能を商品の詳細ページに追加します。
- Brandon が、Configurator で Recommender を作成します。
- Vijay が、コンテンツスロットにおすすめを追加します。
Recommender を作成するときには、デフォルトの商品情報ページ (PDP) Recommender から作成することをお勧めします。この機能は Einstein を導入後 Business Manager のコンテンツスロット設定で自動的に使用できるようになります。この Recommender では、機械学習アルゴリズムを使用して、商品情報ページの次のものをパーソナル化できます。
- 相関関係を表示するビュー
- 商品アフィニティ
- 自然言語処理
Brandon はこの Recommender を使用して、参照回数が最多のページから着手します。
そして、プレビューと検証ツールを使用して、問題がないことを確認します。
基本的なスケジュール
チームは Product Recommendations を次のスケジュールで実装します。
Linda/CSM | Vijay | |
|---|---|---|
開発とステージング |
| |
カタログと在庫が割り当てられた本番 |
|
|
Einstein では自然言語処理が使用されるため、マーチャントはサイトの稼働開始と並行して Search Recommendations の稼働を開始させることができます。
複数商品の実装
チームは、Product Recommendations と Predictive Sort (太字のタスク) を同時に実装したいと考えています。
Linda/CSM | Vijay | |
|---|---|---|
開発とステージング |
|
|
カタログと在庫が割り当てられた本番 |
|
|
次のステップ
この単元で Linda とチームは、Commerce Cloud Einstein の個別の機能の実装に必要な手順について学習しました。次の単元では、Linda がプライバシー同意書に同意し、Chrome 拡張機能をインストールして、Business Manager で導入を実行します。
リソース
- Salesforce: B2C Commerce Einstein API (B2C Commerce の Einstein API) (英語)
- Salesforce: Salesforce Trailblazer Community