Commerce Cloud Einstein の概要
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。
- Commerce Cloud Einstein で追跡する 3 つのタイプのデータを挙げる。
- Einstein で買い物客の体験を向上させる 3 つの方法を挙げる。
- Einstein の 2 つの検索機能について説明する。
- Einstein の Search Recommendations と Product Recommendations の違いを説明する。
この Trailhead バッジでは、SiteGenesis および SFRA 実装向けの Commerce Cloud Einstein に焦点を当てています。管理ランタイムおよび PWA キット向けの Einstein の詳細については、「Einstein Activities for Hybrid Implementations (ハイブリッド実装向けの Einstein 活動)」を参照してください。
Einstein とは?
Commerce Cloud Einstein は、お客様の B2C Commerce インスタンスに直接組み込まれた人工知能 (AI) です。Salesforce のコアプラットフォームの Einstein と同様に、B2C Commerce を使用するマーチャントが、予測インテリジェンス機能を簡単に利用でき、データサイエンティストを雇ったり、サードパーティの高価な推奨プロバイダーを使用したり、自社製のソリューションを作成したりする必要がありません。
Einstein を利用すると、次のことが可能になります。
- 買い物客の行動を基に、各人ごとに商品を並び替える。
- 顧客が求めているものをすぐに見つけられるようにする。
- 購入の可能性を高める。
- あらゆる買い物客のショッピング体験をパーソナル化し、各人の体験を向上させる。
Einstein は B2C Commerce に組み込まれているため、データ収集によるショッピング体験への影響はありません。Einstein は影響力のある測定可能な効果をもたらす、パーソナライズされたショッピング体験を実現します。Einstein の利用に追加の契約や支払いは不要です。
Einstein は組み込まれていますが、有効にして実装する必要があります。どういうことか見てみましょう。
有効化で実行する操作 |
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|---|---|
実装で実行する操作 |
|
鍵を握るのはデータ
Einstein にはデータが欠かせませんが、どのストアフロントにもデータはあります。では、どのくらいのデータが必要なのでしょうか? 2 年分のデータがあれば申し分ありませんが、ストアフロントがライブになった直後のデータでも Einstein には役立ちます。Einstein は次のデータを使用します。
- クリックストリーム
- 商品
- 注文
クリックストリームは、買い物客の行動に関する匿名データです。買い物客が次の行動をするたびに、買い物客のブラウザーから B2C Commerce サーバーに情報が送信されます。
- 商品またはページを表示する。
- 推奨項目を表示またはクリックする。
- 検索を実行したり、結果を絞り込む。
- 商品を買い物カゴに追加する。
- 注文手続きを完了する。
追跡されるアクティビティ種別には、次のような主要なアクションが含まれます。
- 商品の表示 (viewProduct)
- カートに追加 (addToCart)
- チェックアウトの完了 (finishCheckout)
- おすすめの表示 (viewReco)
Einstein はこうしたデータを集約してベンチマークの設定や分析を行い、データに基づくインテリジェントなパーソナル化を可能にします。マーチャントは、次のことを行えます。
- 推奨項目をパーソナル化する。
- 検索結果やカテゴリグリッドの並べ替えをパーソナル化する。
- 検索の新しい同義語を特定する。
- 買い物カゴを分析して、一緒に購入される頻度の高い商品を特定する。
- 買い物客に、先行入力検索ガイダンス、各人の最近の検索、頻度の高いストアフロント検索を提示する。
Commerce Cloud Einstein の機能
次の Einstein 機能は、マーチャンダイザーが買い物客の体験をパーソナライズしたり、パーソナライズに関連するタスクを自動化したりするのに役立ちます。
機能 |
説明 |
|---|---|
Commerce Insights |
買い物客、注文、商品のデータを取得して、一緒に購入される頻度の高い商品を表示します。マーチャンダイザーはこの情報を基に商品バンドル、特別提供、「おすすめコーディネート」の提案を作成できます。 |
Einstein Search Dictionaries |
サイトの検索や、検索に使用された用語でキーワードリストに載っていないものを収集し、辞書への追加を推奨します。 |
Einstein Search Recommendations |
パーソナル化された用語補完や自動修正を実行し、予測インテリジェンスを使用して、最近の検索フレーズ、よく使用される検索フレーズ、使用が増加している検索フレーズに基づいて Recommendations を提供します。 |
Einstein Predictive Sort |
予測インテリジェンスに基づいて、検索結果や商品表示グリッドを並べ替えます。 |
Einstein Product Recommendations |
個々の買い物客の体験に基づいて、パーソナル化された商品の推奨項目を提示します。 |
各人の役割
Einstein のリリースには、3 つの主要な役割が関与します。
-
システム管理者: Einstein ステータスダッシュボードで、本番インスタンスに対するカタログと注文のフィードの設定および実行という、基盤となるタスクを担当します。
-
開発者: コードとテンプレートの作成 (ISML テンプレートでのコンテンツスロットの作成など)、変更、テストを担当します。
-
マーチャンダイザー: Configurator を使用した機能と Recommender の設定と、Business Manager での設定を担当します。
業務量の推定
Einstein 機能を実装するために必要な各役割の責任の内訳を次に示します。
機能 |
Developer |
商品担当責任者 |
完了までの平均時間 |
|---|---|---|---|
Commerce Insights |
なし |
マーケティングチームとともに定期的に確認して、商品中心の新しいキャンペーンを考案します。 |
管理者がカタログと注文のフィードを設定した後、Commerce Insights が有効になるまで 24 ～ 48 時間かかります。 |
Einstein Search Dictionaries |
なし |
同義語の提案を承認または却下するには、Business Manager で [App Launcher (アプリケーションランチャー)] をクリックし、[Site (サイト)] | [Merchant Tools (マーチャントツール)] | [Search (検索)] | [Search Dictionaries (検索辞書)] を選択します。 [Search Preferences (検索の設定)] で通知用のメールを追加します。 |
即時 |
Einstein Search Recommendations |
開発が必要になるのは、最近の検索やよく使用される検索などの省略可能な追加機能を実装する場合のみです。 |
Business Manager で [App Launcher (アプリケーションランチャー)] をクリックし、[Merchant Tools (マーチャントツール)] | [Search (検索)] | [Search Preferences (検索の設定)] を選択します。チェックボックスをオンにします。 チェックボックスを有効にすると、パーソナライズされた自動修正と用語補完のみが有効になります。この設定では、最近の検索やよく使用される検索は制御されません。 |
即時からスプリント × 2 まで、状況によって異なります。 |
Predictive Sort |
なし |
既存の並べ替えルールをコピーして、Predictive Sort に適用します。構成してテストします。 |
即時 |
Product Recommendations |
推奨項目タイプのスロットのレンダリングテンプレートを定義します。 |
Configurator で Recommender を作成します。Business Manager 内の特定のコンテンツスロットで構成し、コンテンツスロットをテストして複製します。 |
スプリント × 2 |
有効化のコンポーネント
サイトの Go-Live に先駆けて、デベロッパーは Einstein を念頭に置いてテンプレートとコードを作成しています。たとえば、コンテンツスロットのレンダリングと、それに関連するストアフロントテンプレートコードを開発します。
Commerce Cloud Einstein の有効化と実装に使用するコンポーネントは次のとおりです。
機能 |
Configurator |
開発要素 |
Business Manager |
A/B テスト |
|---|---|---|---|---|
Commerce Insights |
必要 |
不要 |
不要 Commerce Insights レポートは Einstein アプリケーションで表示されます。 |
不要 |
Einstein Search Dictionaries |
不要 |
不要 |
[Search Dictionaries (検索辞書)] で有効にします。 [Search Preferences (検索の設定)] で通知用のメールを追加します。 |
不要 |
Einstein Search Recommendations |
不要 |
開発が必要になるのは、省略可能な最近の検索機能やよく使用される検索機能を有効化する場合のみです。 |
必要 検索設定で有効にします。 |
不要 |
Einstein Predictive Sort |
不要 |
不要 |
並べ替えルール |
必要 |
Einstein Product Recommendations |
必要 |
新しい推奨項目スロットレンダリングテンプレート |
Einstein Recommender を使用するための新しいスロット設定 |
必要 |
実装のヒントとリソース
Commerce Cloud Einstein の実装と、Einstein によって明らかになったインサイトの活用においては、マーチャンダイザーが大きな役割を果たします。マーチャンダイザーが Commerce Cloud Einstein に関する知識を深めるうえで役立つリソースを紹介します。次のリソースは、買い物客の体験に AI を取り入れる最適な方法を計画するうえで役立ちます。
- B2C Commerce Einstein プラットフォームの採用ワークショップ。
- Salesforce のフィールドスペシャリストが対応するアクセラレーターの 1 対 1 トレーニング (カスタマーサクセスマネージャーにお問い合わせください)。
- パートナー向けのリソース: パートナーコミュニティ > 「Commerce Cloud」 Chatter グループ。
次のステップ
この単元では、Commerce Cloud Einstein で収集されるデータと、Einstein によってストアフロントのショッピング体験を向上させる方法を学習しました。Commerce Cloud Einstein の機能、有効化や実装に関与する役割、各機能に要する業務量も検討しました。次は、有効化と実装の計画の立て方を検証します。