Explorar recomendações de produtos do Einstein
Objetivos de aprendizagem
Após concluir esta unidade, você estará apto a:
- Explicar a diferença entre recomendações explícitas de produtos e as recomendações de produtos do Einstein no B2C Commerce.
- Descrever as quatro fases necessárias para implementar as recomendações de produtos do Einstein.
- Definir as funções e responsabilidades do administrador do Salesforce, do comerciante e do desenvolvedor na implementação das recomendações de produtos do Einstein.
- Descrever como os recommenders de produtos do Einstein usam dados e estratégias para gerar sugestões de produtos.
O Commerce Cloud passou a se chamar Agentforce Commerce, e o B2C Commerce passou a se chamar Agentforce Commerce for B2C. Você pode ver referências ao Commerce Cloud e ao B2C Commerce em nossos aplicativos e documentação.
Os compradores que priorizam o digital esperam experiências de compra online personalizadas e envolventes. Parte dessa experiência inclui receber recomendações de produtos com base em seus interesses e ações de navegação. A maioria dos sites de comércio eletrônico oferece recomendações explícitas de produtos. Recomendações explícitas são links que conectam um objeto de origem a um objeto de destino. Por exemplo, quando um comprador vê um par de tênis vermelhos de cano alto em uma loja (virtual), ele vê um link para uma recomendação de camiseta e shorts vermelhos. O link aparece na área “Você também pode gostar” da página.
Recomendações explícitas são baseadas em um melhor palpite (e, às vezes, pensamentos positivos). São o que os comerciantes experientes consideram conexões óbvias. Mas, sem a opinião direta do comprador, sem feedback ou sem dados de varejo em tempo real, até mesmo o comerciante mais experiente pode questionar se está perdendo oportunidades de vendas.
Abandone os links explícitos em favor das recomendações com tecnologia Einstein
As recomendações de produtos do Einstein no B2C Commerce personalizam sugestões de produtos para os compradores. Elas analisam interações em tempo real com os clientes, incluindo histórico de navegação, comportamento de compra e consultas de pesquisa, para eliminar as suposições das recomendações. O recommender de produtos do Einstein identifica padrões nos dados dos clientes. Esse processo prevê as preferências e os interesses dos compradores, oferecendo sugestões personalizadas que aumentam as compras. Seus clientes obtêm os produtos que desejam, e sua empresa maximiza as taxas de conversão e aumenta o valor médio dos pedidos.
As recomendações de produtos do Einstein no Agentforce Commerce geram recomendações de produtos dinamicamente usando dados históricos e em tempo real de:
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Catálogo de produtos: informações sobre produtos coletadas por meio de um feed de catálogo.
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Pedidos: informações sobre pedidos coletadas por meio de um feed de pedidos.
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Fluxo de cliques: o rastreamento de pixel coleta automaticamente dados em tempo real por meio do rastreamento de pixel. Os dados de fluxo de cliques incluem atividades como Visualização do produto, Adicionar ao carrinho, Finaliza o checkout e Exibir recomendação.
Quanto mais dados as recomendações de produtos do Einstein usarem, mais bem informadas são suas recomendações para seus compradores.
Implementar recomendações de produtos
A implementação das recomendações de produtos do Einstein ocorre em quatro fases.
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Fase 1: Ative as recomendações de produtos do Einstein em seu ambiente do Salesforce B2C Commerce.
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Fase 2: Treine o modelo de IA com dados históricos para garantir que ele retorne recomendações precisas e relevantes.
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Fase 3: Configure estratégias de recomendação e sua localização na loja (virtual).
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Fase 4: Monitore e otimize o desempenho das recomendações.
A implementação das recomendações de produtos do Einstein no B2C Commerce é um esforço colaborativo. Aqui está um detalhamento das funções e responsabilidades.
Função |
Principais responsabilidades |
Contribuição principal |
|---|---|---|
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Administrador do Salesforce Fase 2 |
Ativar as recomendações de produtos do Einstein: Ative as recomendações de produtos do Einstein no ambiente do Salesforce B2C Commerce. Essa ação envolve habilitar os recursos relevantes e garantir a integração adequada com o sistema, incluindo a ferramenta Configurator (Configurador) das recomendações de produtos do Einstein.
Configurar feeds de dados: Configure feeds de catálogo e pedidos na instância de produção para garantir que os dados necessários estejam disponíveis para que o recommender de produtos do Einstein gere recomendações de produtos precisas. |
Estabelecer a base necessária para que as recomendações de produtos do Einstein funcionem de forma eficaz. Configurar o sistema para oferecer suporte às recomendações. Preparar feeds de dados para uso em produção. |
Comerciante |
Configurar estratégias de recomendação: Use a ferramenta Configurator (Configurador) das recomendações de produtos do Einstein para definir regras de negócios que controlam a composição das listas de produtos recomendados, como quais produtos promover, rebaixar ou excluir. Posicionamento na loja (virtual): Configure slots de conteúdo com modelos e recommenders para exibir recomendações de produtos na loja (virtual). |
Concentrar-se nos aspectos estratégicos e comerciais das recomendações, garantindo o alinhamento com os objetivos de merchandising e a experiência do cliente. |
Desenvolvedor |
Criar ou modificar modelos (SFRA): Crie slots de conteúdo de recomendação dentro de modelos para renderizar recomendações de produtos na loja (virtual). Integrar APIs do Einstein (Composable): Amplie os recursos inteligentes além dos modelos e integre-os a uma loja (virtual) Composable, aplicativo móvel, ferramenta de clienteling e muito mais. Implementar configurações: Aplique os modelos e regras de negócios apropriados para exibir recomendações. |
Cuidar da implementação técnica. Certificar-se de que a loja (virtual) possa apresentar recomendações de acordo com as configurações definidas. |
Explore como o administrador conclui a Fase 1 e a Fase 2 nos emblemas Implementação do Agentforce Commerce Einstein e Pesquisa mais inteligente com o Commerce Cloud Einstein. Neste módulo, você aprenderá como concluir a Fase 3 e a Fase 4.
Vamos começar pela Fase 3, configurando os recommenders. Os recommenders fornecem a ligação entre o que o comprador vê na loja (virtual) e uma lista de produtos recomendados.
Começar com um plano
Antes de configurar um recommender, é importante planejar sua estratégia. Para ajudá-lo a planejar, responda a estas perguntas.
- Onde as recomendações ficarão na página?
- Que tipos de páginas oferecerão recomendações?
- Que tipo de produtos serão exibidos?
O local onde você coloca recomendações é importante. Você quer que elas fiquem em um local que chame a atenção dos compradores, por exemplo, abaixo dos detalhes do produto ou em um quadro à esquerda na página inicial. Planeje o posicionamento de forma a complementar o que o comprador está visualizando. Lembre-se, você está associando o que o comprador está vendo a produtos que também lhe interessam.
Você pode configurar recommenders para apenas um tipo de página ou para todas as páginas.
As melhores páginas para recomendar produtos:
- Detalhes do produto
- Categoria
- Início
- Minha conta
- Minhas recomendações
- Carrinho
- Lista de desejos
- Checkout
Planeje usar as recomendações para despertar o interesse dos compradores ou oferecer uma solução ou seleção mais amplas. Veja alguns exemplos.
Nesta página... |
O comprador vê uma lista de... |
|---|---|
Carrinho |
Produtos complementares da mesma marca ou de outras marcas. |
Categoria |
Produtos da mesma categoria do produto visualizado. |
Lista de desejos |
Outros produtos que já foram visualizados. |
Saiba como os recommenders funcionam
Você utiliza os recommenders de produtos do Einstein para aprimorar a experiência do cliente com recomendações personalizadas de produtos. Os recommenders analisam o comportamento, as preferências e os dados históricos do cliente para sugerir produtos relevantes em tempo real. Recomendações personalizadas que cativam os compradores no momento certo com produtos relevantes podem levar a taxas de conversão mais altas.
Use os recommenders de produtos para controlar a abordagem, ou algoritmo, que gera a lista de produtos recomendados. Modifique a lista de produtos recomendados removendo produtos ou alterando sua ordem, antes de enviar a lista para a loja (virtual). Essa flexibilidade garante que as recomendações apresentadas aos clientes sejam relevantes e alinhadas aos seus objetivos de negócio.
Análise de dados e reconhecimento de padrões
Os recommenders de produtos do Einstein analisam interações históricas e em tempo real com os clientes, como histórico de navegação, comportamento de compra e consultas de pesquisa. Ao identificar padrões nesses dados, o algoritmo prevê as preferências e os interesses dos clientes.
Relevância contextual
Adapte as recomendações ao contexto específico da jornada do cliente. Por exemplo, se um comprador visualiza a página de um produto, as recomendações de produtos do Einstein sugerem produtos complementares ou semelhantes. Se o cliente estiver no processo de checkout, elas podem recomendar itens frequentemente comprados juntos.
Tipos
Os tipos de recommender de produtos referem-se aos algoritmos ou modelos específicos usados para gerar recomendações com base em critérios predefinidos. Esses tipos são projetados para atender a comportamentos ou contextos distintos dos clientes.
Aprendizado dinâmico
O sistema aprende e se adapta continuamente com base em novos dados. À medida que o comportamento do cliente evolui, as recomendações tornam-se mais precisas e personalizadas.
Estratégias predefinidas
Uma configuração de recommender inclui uma ou mais estratégias que determinam qual abordagem o sistema usa para gerar uma lista de produtos recomendados. O Salesforce fornece estratégias de recomendação predefinidas, como “Os clientes também visualizaram”, “Frequentemente comprados juntos” e “Recomendado para você”. Você pode personalizar essas estratégias para alinhá-las com suas metas de negócios e dados demográficos dos compradores.
Regras
Você pode configurar uma ou mais regras que manipulam a lista de recomendações, controlando sua composição e ordem. Mais informações sobre estratégias e regras de recommenders na próxima unidade.
Essa ilustração mostra um recommender Produto a produto, configurado com duas estratégias e duas regras.
Você pode atribuir até três estratégias e até 30 regras por recommender.
Avançar
Nesta unidade, você aprendeu como as recomendações de produtos do Einstein podem ajudar a melhorar a experiência do comprador com recomendações de produtos personalizadas. Você também explorou como planejar e implementar recommenders e como as recomendações de produtos funcionam. A seguir, saiba mais sobre recommenders e como usar a ferramenta Configurator (Configurador) para criá-los.
Recursos
- Ajuda do Salesforce: Recomendações de produto
- Ajuda do Salesforce: Recommenders do Commerce Cloud Einstein