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製品推奨事項の概要

Microsoft Dynamics 365 Commerce を使用して、E コマース Web サイトおよび販売時点管理 (POS) デバイスで製品推奨事項を表示できます。 製品推奨事項とは、顧客が興味を持っている可能性がある品目です。 推奨事項は、オンライン ストアおよび従来型店舗における他の顧客の購入傾向に基づいています。

製品の推奨事項により、顧客は自分に役立つ製品を簡単かつ迅速に見つけることができます。 クロスセルおよびアップセルは、顧客が元々購入する予定ではなかった製品をさらに見つけるためにも使用できます。 製品の検出を強化するために推奨事項を使用した場合、より多くの変換の機会を作り出して販売収益を増やし、また顧客満足度と定着を増幅させることもできます。

E コマースにおいて、製品推奨事項は、Microsoft の推奨機械学習マシンの学習技術により大規模に強化されています。

このサービスは、Dynamics 365 Commerce のアドオンです。 詳細については、最新の Microsoft Dynamics 365 ライセンス ガイド をダウンロードしてください。

推奨サービス

製品推奨事項サービスは、次の方法で人為的知能と機械学習 (AI-ML) テクノロジを利用します。

  • 推奨サービスが必要とする形式のデータは、コマース運用データベースから抽出され、Azure Data Lake Storage かエンティティ ストアに送信されます。
  • 推奨サービスは保存済データを使用して、人気製品よく一緒に購入される製品新規ベストセラー、およびトレンド リストに対する推奨モデルをトレーニングします。

シナリオ

製品推奨事項は、次のシナリオで使用可能です。

  • E コマースの参照またはランディング ページの店舗ページにおいて: 顧客または店舗スタッフが店舗ページにアクセスする場合、推奨エンジンは、新規ベストセラー、およびトレンド リストの製品を提案することができます。
  • 製品の詳細ページにおいて: 顧客または店舗スタッフが 製品の詳細 ページにアクセスすると、推奨エンジンは購入される可能性がある品目をさらに提案します。 これらの品目は、人気製品リストに表示されます。
  • トランザクション ページまたはチェックアウト ページにおいて: 推奨エンジンは、買い物カゴ内の品目のリスト全体に基づいて提案します。 これらの項目は、よく一緒に購入される製品リストに表示されます。
  • パーソナライズされた推奨事項: 販売促進担当者は、既存のリスト シナリオをその顧客に基づいてパーソナライズできる新しい機能に加えて、サインインしたユーザーにパーソナライズされたおすすめリストを提供できます。 詳細については、カスタマイズされた推奨事項を有効にする。 を参照してください。

製品推奨事項のタイプ

次の表では、小売業者が 製品収集モジュール を介して Dynamics 365 Commerce ソリューションで実装可能なさまざまなタイプの自動化製品推奨事項について説明します。 サイトの作成者がこのオプションを選択している場合、小売業者はサインインしたユーザーに対してパーソナライズされた結果を表示することもできます。

製品収集モジュール 種類 説明
新規 アルゴリズム このモジュールは、チャネルおよびカタログに対して最近類別された最新の製品のリストを表示します。
ベストセラー アルゴリズム このモジュールは、販売数の多い順にランク付けされている製品のリストを表示します。
トレンド アルゴリズム このモジュールは、指定期間において業績が最上位で、最大販売注文数でランク付けされている製品のリストを表示します。
よく一緒に購入される品目 AI-ML このモジュールは、最も消費者の現在の買い物カゴのコンテンツと共に購入される製品の一覧を推奨します。
その他のお勧め AI-ML このモジュールは、消費者の購入パターンに基づき、指定されたシード製品に対する製品を推奨します。
おすすめ AI-ML このモジュールは、サインインしたユーザーの購入パターンに基づいてパーソナライズされた製品の一覧を推奨します。 ゲスト ユーザーの場合、このリストは折りたたまれています。

その他のリソース

Dynamics 365 Commerce 環境での Azure Data Lake Storage の有効化

製品推奨事項の有効化

カスタマイズされた推奨事項の有効化

カスタマイズされた推奨事項のオプト アウト

"類似したルックを買う" 推奨を有効にする

POS での製品推奨事項の追加

トランザクション画面への推奨事項の追加

AI-ML 推奨事項結果の調整

収集された推奨事項の手動作成

推奨事項とデモ データの作成

製品推奨事項に関するよく寄せられる質問