Implantar o Commerce Cloud Einstein

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

• Elencar os tipos de dados que o Einstein rastreia.
  
• Explicar a importância dos Termos de privacidade de dados do Einstein.
  
• Elencar quatro ações que o Recommendation Validator do Commerce Cloud rastreia.
  
• Listar as duas formas de habilitar feeds durante a implantação.
  
• Explicar como o Einstein usa os feeds de dados.
  

Introdução

O planejamento foi feito e Linda Rosenberg sabe o que ela e sua equipe precisam fazer. Para começar, ela instala e configura vários recursos. Para Dicionários de pesquisa, ela assina os Termos de privacidade de dados do Einstein. Ela autoriza que os dados de seu dicionário de pesquisa sejam enviados a um banco de dados compartilhado ao qual outros comerciantes que também contribuíram podem ter acesso. Os comerciantes envolvidos têm mais dados para criar melhores experiências de compra.

Para Recomendações de produto e Predictive Sort, ela instala o Commerce Cloud Recommendations Validator, uma extensão do Chrome para testes de garantia de qualidade. Ela também implanta o Commerce Cloud Einstein.

Em seguida, Linda começa a trabalhar com os dados.

Onde estão os dados?

Os algoritmos de aprendizado de máquina exigem conjuntos de dados substanciais para descobrir e usar correlações e padrões estatísticos valiosos. Embora o ideal seja dois anos de dados, a Cloud Kicks não têm dados que cubram todo esse tempo. Felizmente, o Einstein consegue trabalhar com os dados que você tem.

Para usar o Einstein em sua loja do B2C Commerce, Linda obtém os dados destas fontes.

• Catálogo: ela coleta informações de produtos armazenados no catálogo executando um feed de catálogo em sua instância de produção.
  
• Pedidos: ela coleta informações de pedidos gerados na loja executando um feed de pedidos em sua instância de produção.
  
• Fluxo de cliques: o site coleta dados de fluxo de cliques automaticamente em tempo real usando o rastreamento de pixel. Esses dados são dinâmicos: Linda não precisa fazer nada para coletá-los.
  

O Einstein usa modelos de aprendizado de máquina que:

• Analisam esses dados.
  
• Identificam produtos que costumam ser comprados juntos para criar conjuntos, pacotes e promoções de produtos mais eficazes.
  
• Identificam termos para adicionar aos dicionários de pesquisa para melhorar os resultados da pesquisa.
  
• Usam slots de conteúdo para mostrar produtos recomendados.
  
• Usam um submenu de pesquisa e as configurações do Business Manager para personalizar diretrizes de pesquisa de complemento de digitação.
  
• Classificam resultados da pesquisa.
  

Ativar o rastreamento de atividades para a loja

O Einstein usa o rastreamento de atividades baseado em navegador para responder às ações dos compradores em seu site em tempo real. Para garantir que as atividades estejam habilitadas na produção:

1. Abra o Business Manager.
   
2. Selecione site > Ferramentas de comerciante > Preferências do site > Configurações de privacidade.
   
3. Selecione Ativado para rastreamento (Padrão para novas sessões da loja).
   
4. Clique em Aplicar.
   

Commerce Cloud Recommendation Validator

O Recommendation Validator é uma extensão do Chrome que valida e depura recomendações de produto e regras de ordenação do Einstein em sua loja (virtual). Ela oferece um painel para análise de carrinhos e ajuda comerciantes como Brandon Wilson a validar e depurar recomendações de inteligência preditiva. O painel permite ver as atividades do site, recomendações do site e dados de recomendações de email.

Essa extensão só está disponível para o navegador Google Chrome.

Linda carrega essa extensão no navegador para poder ajudar outros usuários em caso de problemas. Vejamos como ela vai fazer isso.

1. No navegador Chrome, acesse a página de extensões da Chrome Web Store. 
   
2. Clique em Adicionar ao Chrome. 
   
3. Para confirmar a instalação, clique em Adicionar extensão.
   

O Recommendation Validator começa a ser executado assim que sua instalação é concluída. Quando Linda navega até um site que usa recursos do Einstein, ele valida instantaneamente atividades de recomendação e regras de ordenação. Quando ele reconhece um evento, uma numeração no rodapé aparece dentro do ícone mostrando o número de eventos que ele capturou.

Veja como ela usa essa ferramenta.

1. Abra a loja (virtual).
   
2. Acione as atividades navegando por ela.
   
3. Clique no ícone do Validator (1) quando os rodapés começarem a aparecer para ver o status das atividades acionadas. No exemplo, existem dois rodapés. 
   

4. Veja os eventos reconhecidos (2). Neste exemplo, clickCategory é atividade.
   

Quando Linda ativa as recomendações, a guia é preenchida com informações.

Eventos do Validator

Quando o Validator reconhece um evento, um ícone aparece com o número de eventos detectado. O Validator mostra uma resposta baseada nas atividades. Desenvolvedores como Vijay Lahiri devem examinar a documentação do Infocenter ao validarem suas implementações.

Esta tabela mostra a ação realizada por um comprador (por exemplo, clicando em uma categoria), o acionador no código e os resultados mostrados no Validator.

Implantar o Einstein

A implantação do Einstein na loja do B2C Commerce da Cloud Kicks coloca Linda a par da inteligência preditiva. O serviço de implantação do Einstein transfere dados do catálogo de produtos e dos feeds de pedidos ao Commerce Cloud Einstein. Os modelos preditivos de aprendizagem de máquina usam os feeds de dados para gerar recomendações. A implantação do Einstein também envia dados para a ferramenta Configurator, onde Brandon pode configurar regras comerciais para ajustar como o sistema deve gerar recomendações de produtos.

Linda controla a frequência com que os dados de catálogo e pedidos são implantados no Einstein, ou seja, ela executa a implantação com frequência suficiente para manter os dados recentes. Como a implantação pode afetar o desempenho da loja (virtual), ela implanta com base na frequência de alterações no catálogo. Descobrir o melhor intervalo pode exigir várias tentativas.

Aqui estão as etapas que ela executa para iniciar o processo de feed de dados que implanta o Commerce Cloud Einstein.

1. Abra o Business Manager.
   
2. Selecione Administração > Operações >Painel de status do Einstein.
   
3. Na coluna Site, clique no site que você deseja configurar.
   
4. Selecione a região que corresponde à sua principal área geográfica comercial. Essa configuração determina onde os dados preditivos serão armazenados fisicamente e processados. Por exemplo, selecione Américas.
   
5. Se necessário, modifique a configuração do host (Por exemplo: www.northerntrailoutfitters.com, com https:// não incluída).
   
6. Selecione um ou mais recursos que deseja incluir.
   

• Produtos fora de estoque: Permite exibir recomendações nas páginas de detalhes do produto que estão fora de estoque.
  
• Produtos de variação: Se seu catálogo tem grupos de variação, isso permite que as recomendações sejam atendidas no nível do grupo de variação (por exemplo, no nível de cor).
  
• Vários idiomas: Se seu site oferecer suporte a vários idiomas, trará informações de produto em todos eles.
  

7. Selecione ou insira a data depois que os pedidos de exportação forem criados.
   
8. Insira um número máximo de pedidos por execução, por exemplo, 10000.
   
9. Selecione o botão Ativar. Se o botão estiver inativo, os feeds de catálogo e pedidos não serão planificados para o site.
   
10. Planifique quando os feeds devem ser executados e com que frequência.
    

• Execute os feeds imediatamente para capturá-los uma única vez ou
  
• Configure uma planificação recorrente.
  

11. Clique em Salvar.
    

O Commerce Cloud Einstein está pronto para funcionar!

Próximas etapas

Nesta unidade, Linda viu a importância de assinar os Termos de privacidade de dados do Einstein. Ela também aprendeu como os dados de pedidos, produtos e fluxo de cliques de sua loja podem oferecer informações importantes a sua empresa sobre os compradores da Cloud Kicks, para que anunciantes como Brandon possam melhorar suas experiências com recomendações de produtos mais direcionadas e uma classificação de pesquisa mais aprimorada. Na próxima unidade, ela explorará como analisar dados com a ferramenta Configurador.

Recursos

• Link externo: Chrome Web Store
• Ajuda do Salesforce: Pesquisa mais inteligente com o Commerce Cloud Einstein
• Ajuda do Salesforce: Recommendation Validator
• Salesforce: API do B2C Commerce Einstein
• Salesforce: Salesforce Trailblazer Community