Recommender の種別、戦略、ルール、アンカーについて学ぶ

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。

• Einstein Product Recommender の 5 つの種別を特定し、適切なストアフロントページと対応付ける。
  
• プライマリオプションとセカンダリオプションを含む Recommender 戦略を設定して、おすすめリストを生成する。
  
• Show (表示)、Hide (非表示)、Promote (上位に表示)、Demote (下位に表示) のルールアクションを定義する。
  
• アンカー項目によって、さまざまな Recommender 種別や戦略で参照元オブジェクト (商品、カテゴリ) がどのようにおすすめ商品にリンクされるのかを説明する。
  

おすすめをショッピングジャーニーに対応させる

Salesforce B2C Commerce では、Einstein Product Recommender がパーソナライズされた商品のおすすめを提示し、さまざまな種別のおすすめによってショッピング体験を強化します。これらのおすすめ種別は、ショッピングジャーニーのさまざまな段階や、各種のビジネス目標に対応するように設計されています。

次の Recommender 種別を使用できます。

• 商品から商品: 類似性または関連性のあるアフィニティ商品を推奨します。
  
• すべてのカテゴリ内の商品: すべてのカテゴリから商品を推奨します。
  
• カテゴリ内の商品: 同じカテゴリの商品を推奨します。
  
• 最近見た商品: 顧客が最近見た商品を推奨します。
  
• セットを完成: アパレルのセットの補完商品を推奨します。
  

各 Recommender 種別のしくみと、最適なページ種別は次のとおりです。

商品から商品

「商品から商品」種別の Recommender は、2 つの方法でおすすめを生成します。

• この商品とほかの商品との類似性の分析
  
• ほかの顧客の閲覧行動や購入行動の分析
  

Recommender は、これらのページにおすすめを表示します。

• 商品の詳細
  
• 買い物カゴ
  
• ミニカート
  
• 注文手続き
  

たとえば、商品情報ページでは、買い物客が表示している商品に類似した商品を推奨できます。

カテゴリ内の商品

「カテゴリ内の商品」種別の Recommender は、同じカテゴリに含まれる商品のおすすめを生成します。この Recommender は通常カテゴリページに配置されます。たとえば、ラグジュアリー、アスレチック、アウトドア、ファッションといったカテゴリを用意できます。買い物客が頻繁にラグジュアリーのフットウェアを見ている場合は、サイトの別の領域 (衣料、アクセサリなど) から同じカテゴリ (ラグジュアリー) の商品が推奨される可能性があります。

すべてのカテゴリ内の商品

すべてのカテゴリからおすすめを生成するためには、この Recommender 種別を次のページに配置します。

• ホーム
  
• マイアカウント
  
• 私のおすすめ
  

最近表示

「最近見た商品」種別の Recommender は、買い物客が最近見た商品を含めておすすめを生成します。この Recommender 種別は任意のページに配置できます。たとえば、検索結果ページに配置して、カート放棄率の低下に役立てることができます。

セットを完成

この種別では、Einstein Product Recommendations は買い物客のストアフロント活動をレビューして、最もよく同時購入された商品の種別を把握し、商品カテゴリに関するインテリジェンスを適用してセットやスタイルを作成します。おすすめをプレビューし、カテゴリ別に必要に応じてそれらを有効化または無効化することを選択します。追加のフィードや統合なしで商品のセットが自動的に作成されます。

戦略を使用しておすすめを微調整する

戦略は、おすすめリストを生成するためのさまざまなアプローチ (アルゴリズム) を表します。Recommender ごとに 3 つまで戦略を設定できます。次の表は、それぞれの戦略が Einstein Product Recommendations の結果に対してどのように機能するかを示しています。

次の表では、使用可能な戦略を検討するときに、どのようにストアフロントページの種別と Recommender 種別を適合させるかを説明しています。

戦略の順序は重要です。Einstein Product Recommendations ではリストの先頭にある戦略から 2 番目、3 番目と順に使用されていきます。プライマリ戦略とセカンダリ戦略を設定することを検討してください。セカンダリ戦略は、プライマリ戦略で返された結果が不十分な場合のバックアップとして使用されます。

主要戦略と二次戦略では、すべての買い物客に適用される戦略と、個人の履歴に基づくもう 1 つの戦略を使用することをお勧めします。このアプローチにより、既存の買い物客と新規の買い物客の両方にパーソナライズした体験が提供されます。

次のように適した戦略を選択します。

「最近見た商品」および「セットを完成」種別の Recommender 種別では 1 つの戦略のみが使用されます。

ルール

ルールを使用すると、実行時にリストをストアフロントに渡す前に、おすすめ商品 ID のリストを操作できます。

設定済みの Recommender では、ルールを使用しないこともよくあります。ルールを使用しない場合、Recommender は割り当てられた戦略から返された順序どおりに、各商品 ID をストアフロントに送信します。

任意の Recommender に対して最大 30 件のルールを作成して適用できます。各ルールでは、アクション、項目、1 つ以上の項目値 (または属性) を指定します。

Einstein Product Recommender でルールが適用される際には、戦略から返された ID のリストに含まれる各商品がチェックされ、その商品の項目値がルールで指定された値と比較されます。商品の項目値がルールで指定された値 (またはいずれかの値) と一致すると、Recommender はそのルールを適用します。たとえば、買い物客が見た商品と同じブランドの商品をおすすめリストの上位に置くように Einstein Product Recommendations に指示するルールを作成できます。リストにそのブランドの商品がない場合、ほかのブランドの商品が表示されます。ルールの項目と値についての詳細は、「Commerce Cloud Einstein Recommender のルール」を参照してください。

ルールのアクション

次のルールのアクションを使用できます。

ルールを設定するときは、ルール同士が競合しないようにしてください。たとえば、Recommender で同じ商品について、表示と非表示、または昇格と降格が同時に行われるような設定は避けてください。競合がある場合は、ルールを見直して調整できます。

アンカー

アンカー項目は参照元オブジェクトから参照先オブジェクトを指し示します。たとえば、参照元オブジェクトが Einstein Product Recommendations の計算で使用される特定のカテゴリ、商品、または商品セットだとします。参照先オブジェクトはおすすめ商品です。当然、アンカーは商品 ID、カテゴリ ID、または none (アンカーなし) になります。

次の図は、アンカー項目とそれぞれの戦略で商品、商品セット、カテゴリがおすすめ商品にどうマッピングされるかを示しています。

Recommender 種別は常に次のようにアンカーと一致させてください。

• 商品から商品: product-id (商品 ID)
  
• カテゴリ内の商品: category-id (カテゴリ ID)
  
• すべてのカテゴリ内の商品: none (なし)
  
• 最近見た商品: none (なし)
  
• セットを完成: product-id (商品 ID)
  

戦略の種別ごとに、Einstein Product Recommendations ではアンカーを使用して表示する商品を認識します。戦略は次のように機能します。

たとえば、「この商品を見た顧客が最終的に購入した商品」戦略では、商品 X を見た買い物客が最終的に関連商品を購入したことをデータで示すことができます。

「商品から商品」種別のアンカー

すべての Recommender ルールには、アクション、項目、1 つ以上の項目値が含まれます。「商品から商品」種別の Recommender にもアンカー項目とアンカー項目値があります。この 2 つ目の項目と値のセットによって、おすすめ商品がさらに絞り込まれます。買い物客が商品を表示すると、Einstein Product Recommendations は、その商品とルールで定義されたアンカー項目値で項目が一致するかどうかを確認します。一致した場合、Recommender はルールを評価し、一致するおすすめ品目にのみアクションを適用します。一致する項目がない場合、アクションは適用されません。任意の商品をアンカー項目として選択した場合、アンカー値は必要ありません。すべての商品が一致します。

次の単元

この単元では、Product Recommender の種別、戦略、ルール、アンカーと、それぞれが Product Recommender の設定で果たす役割について学習しました。次は、Product Recommender を設定する手順を学習します。

リソース

• Salesforce ヘルプ: Commerce Cloud Einstein Recommender の戦略
• Salesforce ヘルプ: Commerce Cloud Einstein Recommender のルール