Włącz rekomendacje produktów
W tym artykule wyjaśniono, jak udostępnić rekomendacje produktów oparte na sztucznym uczeniu maszynowym (AI-ML) dostępne dla klientów Microsoft Dynamics 365 Commerce. Aby uzyskać więcej informacji na temat zaleceń dotyczących listy rekomendacji, zapoznaj się z Omówienie rekomendacji produktów.
Wstępne sprawdzanie rekomendacji
Upewnij się, że masz prawidłową licencję rekomendacji Dynamics 365 Commerce.
Upewnij się, że magazyn encji jest połączony z kontem usługi Azure Data Lake Storage Gen2 należącym do klienta. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Upewnij się, że Azure Data Lake Storage został zakupiony i pomyślnie zweryfikowany w środowisku.
Potwierdź, że konfiguracja tożsamości Microsoft Entra zawiera wpis do Rekomendacji. Poniżej znajduje się więcej informacji dotyczących wykonywania tej akcji.
Upewnij się, że dzienne odświeżanie magazynu encji do usługi Azure Data Lake Storage Gen2 zostało zaplanowane. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Upewnij się, że odświeżanie magazynu jednostek zostało zautomatyzowane. .
Włącz miary RetailSale dla magazynu encji. Aby uzyskać więcej informacji o konfigurowanie tego procesu, zobacz Praca z pomiarami.
Upewnij się, że w środowisku skonfigurowano regiony obsługi i przygotowania w obecnie obsługiwanych regionach, jak następuje:
- Obsługiwane regiony przygotowania: UE/US/CA/AU.
- Obsługiwane regiony obsługi: US/CA/AU. Jeśli region obsługi nie pasuje do jednego z istniejących obsługiwanych regionów, usługa rekomendacji wybierze najbliższy obsługiwany region.
Po ukończeniu poszczególnych kroków można włączyć rekomendacje.
Uwaga
Istnieje znany problem, w którym rekomendacje nie pojawiają się po ukończeniu poniższych kroków. Ten problem jest spowodowany problemami z przepływem danych w środowisku. Jeśli w środowisku nie są wyświetlane wyniki rekomendacji, skonfiguruj alternatywne dane dla usługi rekomendacji, wykonując następujące kroki w celu Skonfigurowania alternatywnego przepływu danych dla propozycji. Aby wykonać te kroki, musisz mieć uprawnienia administratora systemu Azure. Jeśli będziesz potrzebować pomocy, skontaktuj się z przedstawicielem FastTrack.
Identyfikator konfiguracji Microsoft Entra
Ten krok jest wymagany tylko dla klientów, którzy uruchamiają konfigurację infrastruktury jako usługi (IaaS). Konfiguracja tożsamości usługi Microsoft Entra jest automatyczna w przypadku klientów uruchamiających usługę Azure Service Fabric, ale zalecane jest sprawdzenie, czy ustawienie jest skonfigurowane zgodnie z oczekiwaniami.
Konfiguracja
W centrali rozwiązania Commerce headquarters wyszukaj stronę aplikacji usługi Microsoft Entra.
Sprawdź, czy istnieje wpis RecommendationSystemApplication-1. Jeśli wpis nie istnieje, utwórz go, używając następujących informacji:
- Identyfikator klienta: d37b07e8-dd1c-4514-835d-8b918e6f9727
- Nazwa: RecommendationSystemApplication-1
- Identyfikator użytkownika: RetailServiceAccount
Zapisz i zamknij stronę.
Włączanie rekomendacji
Aby włączyć rekomendacje produktu, wykonaj następujące czynności.
- W module Commerce Headquarters znajdź Zarządzanie funkcjami.
- Opcja Wszystkie umożliwia wyświetlenie listy dostępnych funkcji.
- W polu wyszukiwania wprowadź Rekomendacje.
- Wybierz funkcję Rekomendacje produktów.
- W okienku właściwości Rekomendacje produktów wybierz opcję Włącz teraz.
Uwaga
- Powyższa procedura rozpoczyna proces generowania list rekomendacji produktów. Może upłynąć kilka godzin zanim listy będą dostępne i mogą być widoczne w punkcie sprzedaży (POS) lub w Dynamics 365 Commerce.
- Ta konfiguracja nie włącza wszystkich funkcji rekomendacji. Do kontrolowania zaawansowanych funkcji, takich jak spersonalizowana rekomendacje, „kupowanie podobnie wyglądających produktów” i „kupowania podobnie opisanych produktów”, są kontrolowane przez dedykowane wpisy zarządzania funkcjami. Aby uzyskać informacje dotyczące włączania tych funkcji w Commerce headquarters, zobacz Włączanie rekomendacji spersonalizowanych, Włączanie rekomendacji „kupowania podobnie wyglądających produktów” i Włączanie rekomendacji „kupowania podobnie opisanych produktów”.
Konfigurowanie parametrów listy rekomendacji
Domyślnie lista rekomendacji produktów opartych na AI-ML zawiera sugerowane wartości. Można zmienić domyślne sugerowane wartości, tak aby odpowiadały przepływowi działalności firmy. Aby dowiedzieć się więcej o zmienianiu domyślnych parametrów, należy przejść do obszaru Zarządzanie wynikami rekomendacji produktów na podstawie plików AI-ML.
Uwzględnianie rekomendacji w środowiskach e-commerce
Po włączeniu rekomendacji w centrali Commerce moduły Commerce używane do wyświetlania wyników rekomendacji dla środowisk e-commerce są gotowe do skonfigurowania. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz temat Moduły kolekcji produktów.
Pokaż rekomendacje dotyczące urządzeń punktu sprzedaży (POS)
Po włączeniu rekomendacji w centrali rozwiązania Commerce, panel rekomendacji musi zostać dodany do ekranu kontroli punktu sprzedaży (POS) za pomocą narzędzia układu. Aby dowiedzieć się więcej o tym procesie, zobacz temat Dodawanie kontroli zaleceń do ekranu transakcji na urządzeniach z punktu sprzedaży.
Włączanie rekomendacji spersonalizowanych
W systemie Dynamics 365 Commerce detaliści mogą udostępniać spersonalizowane rekomendacje dotyczące produktów (znane także jako Personalizacja). Dzięki temu spersonalizowane rekomendacje mogą być włączane do obsługi klienta w trybie online i w punkcie sprzedaży. Gdy jest włączona funkcja personalizacji, system może skojarzyć informacje o zakupie i produkcie użytkownika w celu wygenerowania poszczególnych zaleceń dotyczących produktu.
Aby uzyskać informacje o spersonalizowanych rekomendacjach, zobacz Włączanie spersonalizowanych rekomendacji.
Dodatkowe zasoby
Przegląd rekomendacji produktów
Włączanie Azure Data Lake Storage w środowisku Dynamics 365 Commerce
Konfigurowanie alternatywnego przepływu danych dla rekomendacji
Włączanie rekomendacji spersonalizowanych
Włączanie rekomendacji dotyczących „kupowania podobnie wyglądających produktów”
Rezygnowanie z rekomendacji spersonalizowanych
Dodawanie rekomendacji produktu w punkcie sprzedaży
Dodawanie rekomendacji do ekranu transakcji
Dostosowywanie wyników rekomendacji AI-ML
Ręczne tworzenie zaleceń pod opieką