AI-ML ベースの製品推奨事項結果の調整
この記事では、人為的知能の機械学習 (AI-ML) に基づいて製品推奨事項の結果を調整する方法について説明します。
製品の推奨設定を有効にすると、既定の設定が有効になります。これらのパラメーターは、多くのニーズに対して機能する場合があります。 結果が製品の販売活動に適合しているかどうかを、評価するための計画を立てることをお勧めします。 再テストの前に、必要に応じてパラメーターを変更する前に、数日間結果を評価することをお勧めします。
推奨リスト パラメーターの理解
パラメーターを変更する前に、それらが以下の結果にどのように影響するかについて説明します。
「トレンド」製品リスト
「トレンド」製品リストには、変更可能なパラメーターが 2 つあります。
- [前のX日から新しい製品を含める ] : 現在の日付より数日前に追加された製品を、その製品の選択含めます。 写真の既定値では、古いものから 180 日以内の製品はトレンド製品リストで使用されることが示されています。
- [最終X日から売上を含める - 現在の日付より前の指定した日数に発生した販売トランザクションを使用して製品を注文できます。 この既定値では、過去 30 日以内の製品に対して行われたすべての購買が、トレンド製品リストでの製品の配置を決定するために使れることが提案されます。
「ベスト セラー」製品リスト
ビジネスに応じて、「ベスト セラー」リストは、トランザクション データを使用して製品を注文する場合でも、トレンドとは異なる結果をもたらします。 ベスト セラーは、品揃えの日付に基づいて中断しないのでまだ非常に人気があり、古い製品はトレンド リストから削除されている場合もあります。
「ベスト セラー」製品リストには、変更可能なパラメーターが 1 つあります。
- [最終X日から売上を含める - 現在の日付より前の指定した日数に発生した販売トランザクションを使用して製品を注文できます。 この既定値では、過去 30 日以内の製品に対して行われたすべての購買が、ベスト セラー製品リストでの製品の配置を決定するために使れることが提案されます。
推奨リストからの製品を手動で追加または削除
「新規」、「トレンド」、または「ベスト セラー」リスト用
Retail と Commerce>製品推奨事項>推奨パラメーターに移動します。
共有パラメーターのリストで、推奨リストを選択します。
リストの追加または製品をリストから削除を選択します。
テーブルに製品を追加するには、行の追加を選択します。
製品列で、名前または製品番号で製品を検索します。
行タイプ列で、次の 2 つのオプションのいずれかを選択します。
- [含 ] : 製品をリストの最前に表示します。
- [除外 ] : 一覧に表示されない製品を削除します。
表示順序を変更して、含めるとマークされた製品がリストに表示される順序を変更します。
- 2 つの製品が同じ表示順序の値を持つ場合、これら 2 つの結果の最終的な順序は、バック オフィスとは異なる場合があります。
テーブルから製品を削除するには: 削除する行を選び、削除を選択します。
「人気製品」「よく一緒に購入される」リスト用
「よく一緒に購入される」または「人気製品」リストのコンテキストでは、機械学習を使用してコンシューマー向け購入パターンを分析し、固有のシード製品に対して共通に購入した関連製品を推奨することができます。
シード製品とは、結果を生成する製品です。 推奨リストを手動で調整するコンテキストでは、この製品の結果を追加または削除します。
シード製品の結果を手動で追加または削除するには、次の手順に従います。
- シード製品を選択します。
- 製品列で、名前または製品番号で製品を検索します。
- 行タイプ列で、次の 2 つのオプションのいずれかを選択します。
- [含 ] : 製品をリストの最前に表示します。
- [除外 ] : 一覧に表示されない製品を削除します。
- テーブルから製品を削除するには: 削除する行を選び、削除を選択します。