Überblick über Produktempfehlungen

Artikel
02/06/2024

Microsoft Dynamics 365 Commerce kann verwendet werden, um Produktempfehlungen auf der E-Commerce-Website und dem POS-Gerät (Point of Sale) anzuzeigen. Produktempfehlungen sind Artikel, an denen ein Kunde interessiert sein könnte. Die Empfehlungen basieren auf den Kauftrends anderer Kunden in Online- und physischen Filialen.

Mit Produktempfehlungen können Kunden einfach und schnell die gewünschten Produkte finden, während sie eine Erfahrung erhalten, die ihnen gute Dienste leistet. Cross-Selling und Upselling können Debitoren sogar dabei unterstützen, weitere Produkte zu finden, deren Kauf sie ursprünglich nicht eingeplant hatten. Wenn Empfehlungen zur Unterstützung der Produktfindung verwendet werden, können sie mehr Conversion-Möglichkeiten schaffen, den Umsatz steigern und sogar die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung verbessern.

In E-Commerce basieren Produktempfehlungen in großem Umfang auf maschinellen Lerntechnologien von Microsoft Recommendations.

Dieser Service ist ein Add-On zu Dynamics 365 Commerce. Für weitere Informationen laden Sie die neueste Version des Microsoft Dynamics 365-Lizenzierungshandbuchs herunter.

Empfehlungsdienstleistung

Der Produktempfehlungsdienst verwendet Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI-ML) auf folgende Weise:

Daten in dem für den Empfehlungsdienst erforderlichen Format werden aus der Commerce-Betriebsdatenbank extrahiert und an den Azure Data Lake Storage Entitätsspeicher gesendet.
Der Empfehlungsdienst verwendet die gespeicherten Daten, um die Empfehlungsmodule für die Listen Personen gefällt auch, Wird häufig zusammen gekauft, Neu, Bestseller und Populär zu schulen.

Szenarien

Produktempfehlungen sind für die folgenden Szenarien verfügbar:

Auf jeder Filialseite zum Durchsuchen oder jeder Landingpage im E-Commerce: Wenn Kunden oder Geschäftspartner eine Filialseite besuchen, kann die Empfehlungs-Engine Produkte in den Listen Neu, Bestseller und Populär vorschlagen.
Auf jeder Produktdetailseite: Wenn Kunden oder Filialmitarbeiter die Seite Produktdetails aufrufen, schlägt die Empfehlungs-Engine weitere Artikel vor, die wahrscheinlich auch gekauft werden. Diese Artikel werden in der Liste Personen gefällt auch angezeigt.
Auf der Transaktionsseite oder der Auscheckseite: Die Empfehlungs-Engine schlägt Artikel basierend auf der gesamten Liste der Artikel im Warenkorb vor. Diese Artikel werden in der Liste Wird häufig zusammen gekauft angezeigt.
Personalisierte Empfehlungen: Verkaufsberater können angemeldeten Kunden neben neuen Funktionen die personalisierte Liste Entnahmen für Sie bieten, mit der vorhandene Listenszenarien basierend auf dem Kunden personalisiert werden können. Um mehr zu erfahren, gehen Sie zu Personalisierte Empfehlungen aktivieren.

Arten von Produktempfehlungen

In der folgenden Tabelle werden verschiedene Arten von automatisierten Produktempfehlungen beschrieben, die Einzelhändlern zur Implementierung in Ihrer Dynamics 365 Commerce Lösung über das Produktkollektionsmodul zur Verfügung stehen. Einzelhänder können auch personalisierte Ergebnisse für einen angemeldeten Benutzer anzeigen, wenn der Site-Autor diese Option auswählt.

Produktsammelmodul	Typ	Beschreibung
Neue	Algorithmisch	Dieses Modul zeigt eine Liste der neuesten Produkte, die kürzlich nach Kanälen und Katalogen sortiert wurden.
Bestseller	Algorithmisch	Dieses Modul zeigt eine Liste der Produkte, die nach der höchsten Anzahl an Verkäufen sortiert sind.
Populär	Algorithmisch	Dieses Modul zeigt eine Liste der leistungsstärksten Produkte für einen bestimmten Zeitraum an, und zwar geordnet nach der höchsten Anzahl an Verkäufen.
Wird häufig zusammen gekauft	AI-ML	Dieses Modul empfiehlt eine Liste der Produkte, die üblicherweise zusammen mit dem Inhalt des aktuellen Warenkorbs des Verbrauchers gekauft werden.
Personen gefällt auch	AI-ML	Dieses Modul empfiehlt Produkte für ein bestimmtes Saatgutprodukt basierend auf den Kaufmustern der Verbraucher.
Entnahmen für Sie	AI-ML	Dieses Modul empfiehlt eine personalisierte Liste von Produkten basierend auf den Kaufmustern des angemeldeten Benutzers. Für einen Gastbenutzer ist diese Liste reduziert.