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Predictive Sort の設定

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。

  • 並べ替えルールを使用できる 3 通りの方法を説明する。
  • 検索結果を並べ替えることができる 3 通りの方法を挙げる。
  • 個々の買い物客のアフィニティを計算するために予測並べ替えで使用されるデータソースを挙げる。
  • 予測並べ替えの問題をトラブルシューティングする 3 通りの方法を説明する。

予測並べ替えを設定する前に、Agentforce Commerce for B2C の並べ替えルールについて確認しておきましょう。並べ替えルールと予測並べ替えの適用と目的にどのような違いがあるかを理解しておくことが重要です。

並べ替えルールについて確認する

Agentforce Commerce for B2C の並べ替えルールは、カテゴリページや検索結果に商品が表示される順序を決定する事前定義済みの構成です。次の並べ替えルールを作成できます。

  • キーワード検索用語の結果
  • カテゴリ別に絞り込む検索
  • ウエイトを指定した動的属性
  • 古いデータまたは未定義のデータのデフォルト値
  • 顧客の検索用語に基づくキーワードグループ
  • 買い物客が検索結果の並び替え順を選択するためのドロップダウン

並べ替えルールの構成は、ビジネス戦略に合わせて行えます。たとえば、利益率の高い商品や在庫過剰の品目を優先的に表示できます。

1 つ以上の静的、動的、またはブレンドされた属性を関連付けて並べ替えルールを設定します。

属性とは、品目の特性を定義するデータポイントまたはフィールドです。たとえば、商品カタログでは、次のような属性があります。

  • 商品の価格
  • 在庫レベル
  • アルファベット順
  • 商品の評価や販売速度などのカスタム属性

ブレンドされた属性は、複数の個々の属性を組み合わせたもので、それぞれに特定のウエイトが割り当てられます。ウエイトによって、ブレンド内の各属性の相対的な重要性が決定します。たとえば、「価格」に 70% のウエイトを、「評価」に 30% のウエイトを割り当てることで、価格の手頃さを優先しながら顧客のフィードバックも考慮することができます。

このアプローチを使用すると、より細やかで高度にパーソナライズされた並べ替えを行うことができます。検索結果がビジネス目標と顧客の好みに沿ったものになります。

こうした設定は手動で行う必要がありますが、並べ替えルールは商品の提示を最適化し、買い物客が求める商品に誘導するのに役立つ有用なツールです。並べ替えルールを使用して、ストアフロントに特定のビジネス戦略を実装します。このルールは、新商品、セール品目、利益率の高い商品、または在庫過多の商品を目立たせるのに役立ちます。並べ替えルールの詳細については、「Salesforce B2C Commerce ストアフロント並べ替えルール」 を参照してください。

予測並べ替えについて学ぶ

予測並べ替えでは AI を使用して、買い物客ごとに商品の並べ替え体験をパーソナライズします。個々の買い物客が参照または購入する商品に対する各人のアフィニティを計算します。計算に使用するデータは、次のデータソースから取得されます。

  • カタログや商品
  • 注文履歴
  • 顧客のライブクリックストリーム

予測並べ替えでは、このデータソースを使用して、検索または閲覧セッション中に提示される商品の順序を動的に調整します。買い物客のエクスペリエンスをパーソナライズするために、関連性の高い商品を選択して表示順序を決定します。

主な機能は次のとおりです。

  • 閲覧履歴と購入履歴に基づきリアルタイムでパーソナライズする。
  • 顧客のインタラクションから継続的に学習し、推奨事項を改善する。
  • ほかの Einstein 機能 (商品のおすすめなど) と統合する。

予測並べ替えでは、特定の商品への買い物客の関心などの Cookie をそのデバイスに保存します。この関心や選好は、登録済みの買い物客と未知の買い物客の両方で追跡され、セッション中に変化することがあります。予測並べ替えでは、データを収集しながら買い物客について学習し、買い物客の並べ替え体験をパーソナライズします。たとえば、買い物客がメンズスニーカーを見てから検索を行うと、「メンズ」の最上位カテゴリの商品が一番上に表示されます。

並べ替えルールと予測並べ替えを比較する

並べ替えルールと予測並べ替えはどちらも、オンラインストアフロントで買い物客が商品とエンゲージする方法に影響を与えるツールです。どちらも商品提示の最適化を目的としていますが、しくみとユースケースは異なります。

主要な相違点とリレーション

  • 設定か自動化: 並べ替えルールは手動で設定を行う必要があり、マーチャンダイザーが更新しない限り静的です。予測並べ替えでは、AI によるインサイトに基づいて商品の順序を動的に調整することによりプロセスを自動化します。
  • パーソナライズ: 並べ替えルールはすべての顧客に一律に適用されますが、予測並べ替えでは個々のユーザーに合わせてエクスペリエンスがカスタマイズされます。
  • ユースケース: 並べ替えルールは特定のビジネス戦略の実装に適していますが、予測並べ替えはパーソナライズを通じた顧客エンゲージメントとコンバージョンの向上に最適です。
  • 補完的な使用: 実際には、この両ツールは相互に補完できます。たとえば、並べ替えルールを使用してベースラインの順序を設定し、予測並べ替えによって個々の顧客への提示を調整することができます。

Predictive Sort の設定

次に、既存の並べ替えルールを変更して予測並べ替えを使用する方法と、予測並べ替えを使用する新しい並べ替えルールを作成する方法を見ていきます。

既存の並べ替えルールを変更する

予測並べ替えの効果を体験し、変更前後の結果を確認するために、まず既存の並べ替えルールを変更します。

ルールを変更する前に、予測並べ替えを使用しない状態でのベストマッチ並べ替えルールの結果を確認してみましょう。

予測並べ替えを使用しないベストマッチ並べ替えルール

  • 買い物客の検索: 買い物客が「ランニングシューズ」を検索します。
  • 並べ替えルール: カテゴリ位置、検索配置、検索ランク、テキスト関連性を使用して、最も一致するランニングシューズが特定されます。
  • 結果: 検索結果には、顧客の個別の好みに関係なくマーチャンダイザーの直感に基づいた、最も一致するランニングシューズが表示されます。

次に、予測並べ替えを追加して並べ替えルールを変更してみましょう。

  1. 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)] | [Sites (サイト)] | [Search (検索)] | [Sorting Rules (並べ替えルール)] を選択します。
  2. [best-matches (ベストマッチ)] 並べ替えルールをクリックします。

Business Manager | [best-matches (ベストマッチ)] 並べ替えルール。

この並べ替えルールでは、Category Position (カテゴリ位置)、Search Placement (検索配置)、Search Rank (検索ランク)、Text Relevance (テキスト関連性)、Explicit Sorting (明示的な並べ替え) の 5 つの属性で並べ替えを行います。

  1. [追加] をクリックします。
  2. predictive sort (予測並べ替え) と入力し始め、この属性が表示されたら選択します。
  3. [Text Relevancy (テキスト関連性)] は [Yes (はい)] に設定します。
  4. [Direction (方向)] を [Descending (降順)] に設定します。
  5. 新しい予測並べ替え属性を、並べ替えルールの 2 番目の位置にドラッグします。
  6. 並べ替えルールから検索ランクと検索配置を削除します。
  7. [Apply (適用)] をクリックします。

以下は検索結果の並べ替え順で、アイテムが同位の場合は Agentforce Commerce for B2C がこのルールで順位を決定します。

  1. カテゴリ位置
  2. Predictive Sort
  3. テキスト関連性
  4. 明示的な並べ替え

次に、予測並べ替えをベストマッチ並べ替えルールに適用した場合の買い物客の検索結果を確認します。

予測並べ替えが適用されたベストマッチ並べ替えルール

  • 買い物客の検索: 買い物客が「ランニングシューズ」を検索します。
  • 予測並べ替え: システムにより、買い物客の行動に基づき、カテゴリ位置以降の商品順序が動的に調整されます。このケースでは、以前の訪問中に $120 〜 $175 の価格帯の Brand-X ランニングシューズが好まれています。
  • 結果: 買い物客の好みに合わせてパーソナライズされ、$120 〜 $175 の価格帯の Brand-X ランニングシューズが表示されます。

この結果を予測並べ替えが使用されていない並べ替えルールの結果と比較すると、予測並べ替えを使用した場合には、検索結果が買い物客の過去のオンラインセッションに基づいていかにパーソナライズされたかがわかります。

予測並べ替えの動的属性を使用して並べ替えルールを作成する

動的属性を組み合わせた新しい予測並べ替え属性を作成します。

  1. 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)] | [Sites (サイト)] | [Search (検索)] | [Sorting Rules (並べ替えルール)] を選択します。
  2. [動的属性] をクリックします。

Business Manager | [Sorting Rules (並べ替えルール)] - [Dynamic Attributes (動的属性)] ボタンをクリック。

  1. [New (新規)] をクリックし、名前に Predictive Sort (予測並べ替え) と入力します。
  2. [Revenue (収益)]、[Text Relevance (テキスト関連性)]、[Predictive Sort (予測並べ替え)] の 3 つの属性を追加します。

Business Manager | [Sorting Rules (並べ替えルール)] | ウエイトが設定された動的属性を作成。

  1. ウエイトを次のとおり設定します。
    • Revenue (収益): 25%
    • Text Relevance (テキスト関連性): 40%
    • Predictive Sort (予測並べ替え): 35%
  1. 上記のすべてを [Descending (降順)] に設定します。
  2. [Revenue (収益)] と [Predictive Sort (予測並べ替え)] はどちらもデフォルト値を [Minimum (最小値)] に設定します。
  3. [Text Relevance (テキスト関連性)] はデフォルト値を [平均] に設定します。
  4. [Apply (適用)] をクリックします。

この新しい属性は、収益とテキスト関連性と予測並べ替えを組み合わせたもので、並べ替えルールで使用できます。

ユーザー体験に関する考慮事項

Predictive Sort の結果をテストした後、Predictive Sort のウエイトを高くしたり、並べ替え順を上位に移動したりすることができます。このルールに割り当てたウエイトが低い場合や、並べ替え順が高くない場合は、検索スコアに対する影響力が不十分で、結果に効果が現れない可能性があります。

A/B テスト

並べ替えルールに伴う体験に A/B テストを実行するには、 Business Manager の環境設定で A/B テストを有効にします。

予測並べ替えルールを現行の並べ替え体験と比較テストする手順は、次のとおりです。

  • 現行の並び替え体験をテスト対照 (80%) とします。
  • Einstein 並べ替えルールにはテストセグメント B (10%) を割り当てます。
  • フェーズ 1a: テストセグメント A と B のトラフィックの割合をそれぞれ 25% に増やして 90 日間テストを実行し、数週間おきに進化を確認します。
  • フェーズ 1b: テストセグメント A と B のトラフィックの割合をそれぞれ 45% に増やし、さらに 90 日間テストを実行して、数週間おきに進化を確認します。
  • 最終フェーズ: テストの勝者に 100% のトラフィックを割り当てます!

パフォーマンスに関する考慮事項

予測並べ替えには、レンダリングテンプレートや検索要求のキャッシュに関する考慮事項があります。検索結果が買い物客ごとにパーソナライズされるため、検索ヒットの順位を商品グリッドにキャッシュすることはできません。

レンダリングテンプレートでキャッシュの設定を変更する必要はありません。予測並べ替え属性が設定された並べ替えルールのある要求については、Agentforce Commerce for B2C により結果グリッドでの検索ヒット順位のキャッシュがデフォルトで無効になります。たとえば、Sales (販売) カテゴリに予測並べ替えルールを割り当てた場合、Sales (販売) カテゴリの結果ページにおける検索ヒット順位のキャッシュのみが無効になります。トラフィックの 5% に予測並べ替えルールを適用する A/B テストを構成した場合、要求のうちその 5% のキャッシュが無効になります。

Predictive Sort のトラブルシューティング

並べ替えが想定どおりに機能していないと思われる場合は、次の手順でトラブルシューティングを行ってください。

  • Storefront Toolkit を使用して検索情報を表示し、検索結果 (またはカテゴリグリッドページ) の商品上にある緑の情報ボタンをクリックします。予測並べ替えの検索スコアが 0 以下である場合は、カスタマーサポートに連絡してください。
  • Recommendation Validator を使用して、予測並べ替えが機能していることを確認します。

予測並べ替えを使用するカテゴリ検索結果の商品タイルが重複していることに気が付いた場合は、 デベロッパーが予測並べ替えに固有の 宣言をストアフロントの商品グリッドレンダリングテンプレートに追加していることを確認します。

まとめ

このモジュールで、Commerce Cloud Einstein を使用してストアフロントでスマートな検索が可能になる方法を学習しました。また、検索辞書、検索の推奨、予測並べ替えを使用して、ストアフロント検索をパーソナライズする方法も学びました。

リソース

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