Desenvolver planos específicos ao recurso

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

• Descrever as tarefas que um desenvolvedor deve concluir para implementar Predictive Sort e as Recomendações de produto.
  
• Listar os recursos que você pode implementar sem dificuldade.
  
• Listar as etapas pré-lançamento que você precisa seguir para implementar as Recomendações de produto e Predictive Sort.
  
• Listar as etapas pós-lançamento que um desenvolvedor precisa seguir para implementar as Recomendações de produto.
  

Introdução

Linda Rosenberg, a administradora da Cloud Kicks, pausa por um momento para rever o que a equipe deve fazer para implementar recursos específicos no Commerce Cloud Einstein. Ela também examina como a escolha dos recursos pode afetar a implementação.

O Commerce Insights exige apenas feeds de dados e um login no Configurador.

Estes recursos exigem mais esforço.

• Dicionários de pesquisa
  
• Recomendações de pesquisa
  
• Predictive Sort
  
• Recomendações de produto
  

Linda examina melhor os recursos mais exigentes.

Dicionários de pesquisa

O Einstein gera dicionários de pesquisa com base nestes fatores.

• Os grupos de sinônimos existentes em um site. Se não houver grupos de sinônimos, não existirão sugestões de sinônimos dos Einstein Search Dictionaries.
  
• A quantidade de tráfego no site que alcança a página “sem resultados da pesquisa”.
  

Depois de pesquisar sobre o compartilhamento de dados com o Einstein, Linda aceita o Contrato de Privacidade de Dados do Einstein. Mostraremos a você essas etapas na próxima unidade. Esse é um contrato sobre o compartilhamento anônimo e o recebimento de sugestões de sinônimos com base nos dados de grupos de sinônimos e de pesquisa da rede do B2C Commerce.

Brandon adiciona endereços de e-mail às preferências de pesquisa do Business Manager (na instância de preparação) para informar a equipe de merchandising sobre os termos de pesquisa que devem ser aprovados ou recusados. Primeiro ele aprova ou recusa os termos de pesquisa e seu gerente também recebe um email. À medida que seu papel vai crescendo, seu gerente atribui essa tarefa a outros membros da equipe.

Recomendações de pesquisa

Embora Linda queira implementar todos os recursos de Recomendações de pesquisa, ela pode implementá-los aos poucos. Ela pode começar com os recursos mais fáceis nas Recomendações de pesquisa que não exigem personalizações na loja e depois adicionar outros recursos. Veja o plano dela.

1. Habilitar o Einstein Search Recommendations. O algoritmo de aprendizagem de máquina começa a consumir as consultas de pesquisa e identificar termos de pesquisa a serem recomendados. O Einstein começa a mostrar sugestões de pesquisa com base nas pesquisas feitas pelos compradores.
   
2. Com a ajuda de um desenvolvedor, decida em quais locais você deseja colocar o Einstein Search Recommendations. Estender o submenu de pesquisa de complemento de digitação (caixa de pesquisa expansível) para renderizar várias sugestões de pesquisa (em vez da sugestão simples padrão). Isso exige uma personalização uma vez que ele não está originalmente disponível.
   
3. Depois que o design estiver pronto, adicione essas opções do Einstein Search Recommendations:
   

• Implementar termos de pesquisa recentes modificando o submenu de pesquisa de complemento de digitação a fim de renderizar uma lista personalizada de termos de pesquisa inseridos pelos compradores.
  
• Adicionar termos de pesquisa populares à personalização de termos de pesquisa recentes.
  
• Adicionar pesquisas populares da loja.
  
• Adicionar pesquisas pessoais recentes.
  

4. Certifique-se de replicar as preferências de pesquisa para a produção quando estiver pronto para ser ativado em seu site
   

Ao desenvolver o submenu, o CSM e Vijay precisam combinar o que vai aparecer no submenu e o número máximo de resultados exibidos para cada elemento, como:

• Exibição do negócio
  
• Pesquisar por/Você quis dizer
  
• Pesquisas populares
  
• Marcas
  
• Categoria
  
• Conteúdo
  
• Visualizados recentemente
  

Predictive Sort

Para implementar a Predictive Sort, Brandon copia uma regra de classificação existente na organização e mistura a classificação preditiva em uma regra de classificação dinâmica ou estática dentro de Business Manager com base em suas necessidades de negócios. O Teste A/B é a melhor maneira de medir a classificação preditiva.

Recomendações de produto

O recurso Recomendações de produto também exige trabalho em equipe.

Para implementar esse recurso, a equipe planeja executar as etapas a seguir.

• Vijay adiciona o recurso Recomendações de produto à página de detalhes do produto por meio de um slot de conteúdo associado a um recommender.
  
• Brandon cria os recommenders no Configurador.
  
• Vijay adiciona recomendações aos slots de conteúdo.
  

Quando Brandon cria recommenders, recomendamos que ele comece com o recommender da página de detalhes do produto padrão (PDP), disponível automaticamente em uma configuração de slots de conteúdo do Business Manager após a implantação do Einstein. O recommender permite que ele personalize a página de detalhes do produto por meio de algoritmos de aprendizagem de máquina que incluem:

• Correlações entre exibições
  
• Afinidades de produto
  
• Processamento de linguagem natural
  

O uso desse recommender faz Brandon começar na página mais visualizada.

Ele usa a visualização e a ferramenta de validação para ter certeza que não há problemas.

Programação básica

Veja como a equipe implementará as Recomendações de produto.

Os comerciantes podem ativar Recomendações de pesquisa em paralelo com o ativação do seu site por causa do uso do processamento de linguagem natural pelo Einstein.

Implementação de vários produtos

A equipe quer implementar Recomendações de produto e Predictive Sort (tarefas em negrito) ao mesmo tempo.

Próximas etapas

Nesta unidade, Linda e sua equipe conheceram as etapas necessárias para implementar recursos do Commerce Cloud Einstein específicos. Na próxima unidade, Linda ativará o contratode privacidade, instalará a extensão do Chrome e executará a implantação no Business Manager.

Recursos

• Salesforce: API do B2C Commerce Einstein
• Salesforce: Salesforce Trailblazer Community