D2C ストア用 Einstein レコメンデーションコンポーネント (LWR)
Einstein のおすすめコンポーネントは、ショッピングエクスペリエンスをパーソナライズし、ストアフロントで商品を見つけやすくするために必要な手作業を削減します。
必要なエディション
| プロパティ | 詳細 |
|---|---|
| おすすめ定義 | |
| アンカー | このページでおすすめを作成するための初期入力として使用するオプションを選択します。[商品 ID] または [カタログ ID] アンカーを選択すると、選択を完了するために商品またはカタログ ID を追加する必要がある項目が表示されます。 |
| 商品 ID | 01t で始まるサイト固有の商品 ID を追加します。この項目は、[商品 ID] アンカーを選択した場合にのみ表示されます。 商品 ID を見つけるには、コマースアプリケーションで特定の商品を選択し、ブラウザーの URL から商品 ID をコピーします。 |
| カタログ ID | 0ZG で始まるサイト固有のカタログ ID を追加します。この項目は、[カタログ ID] アンカーを選択した場合にのみ表示されます。 カタログ ID を見つけるには、コマースアプリケーションで特定の商品を選択し、ブラウザーの URL からカタログ ID をコピーします。 |
| 使用事例 | 買い物客に表示するおすすめの結果を選択します。最近参照したデータ、類似商品などから選択します。使用事例には、買い物客のインタラクションにリアルタイムで応答する定義済みの戦略とルールがあります。 使用事例の選択は、選択したコンポーネントとアンカーを含むページに基づいて動的に変化します。各使用事例についての詳細は、「使用上の注意」を参照してください。 |
| ヘッダーテキスト | Einstein のおすすめのカルーセルの上部に表示するテキストを入力します。 ヘッダーテキストは、おすすめが生成され、おすすめの数が [結果が次より少ない場合は非表示] パラメーターで定義された値を超えた場合にのみ買い物客に表示されます。 |
| 表示する最大商品数 | おすすめのカルーセルを次の商品セットに進める前に表示する商品の最大数を設定します。デフォルトは、4 です。 この設定に関係なく、モバイルデバイスには一度に最大 2 個のおすすめが表示されます。数量セレクターと [行動要請] ボタンを表示することを選択した場合、モバイルデバイスには一度に 1 個のおすすめのみが表示されます。 |
| 結果が次より少ない場合は非表示 | 表示する商品の最小数を設定します。指定された数より商品数が少ない場合、コンポーネントは表示されません。デフォルトは 2 個の商品です。 |
| 表示オプション | |
| 商品のテキスト | 推奨される各商品の商品名を表示する場合に選択します。 |
| 価格 | 推奨される各商品の価格情報を表示する場合に選択します。選択すると、元の価格を削除した状態で販売価格を表示するか、販売価格のみを表示するかを選択できます。 |
| 数量セレクターと [行動要請] ボタン | 数量セレクターと [行動要請] ボタンを表示する場合に選択します。選択すると、数量セレクターの表示ラベルテキスト、および [行動要請] ボタンに表示されるテキストを変更することもできます。 このオプションを選択すると、モバイルデバイスで一度に表示されるおすすめは 1 個に制限されます。 |
| 価格オプションメニュー | [販売価格 (元の価格は削除)] または [販売価格] を選択します。このパラメーターは、[価格] オプションが選択されている場合にのみ表示されます。 |
| 数量セレクターの表示ラベル | 数量セレクターに関連付けられた表示ラベルテキストを変更します。デフォルトは「数量」です。このパラメーターは、[数量セレクターと [行動要請] ボタン] オプションが選択されている場合にのみ表示されます。 |
| [行動要請] ボタンのテキスト | [行動要請] ボタンに表示されるテキストを変更します。デフォルトは、「カートに追加」です。このパラメーターは、[数量セレクターと [行動要請] ボタン] オプションが選択されている場合にのみ表示されます。 Einstein のおすすめを使用して商品がカートに追加された場合、在庫状況はチェックされません。 |
使用上の注意
Commerce Einstein は、買い物客の活動に基づいて商品のおすすめを提供できます。D2C ストアの任意のページに 1 つ以上の Einstein おすすめコンポーネントを追加できます。サポートされているアンカーおよび関連する使用事例を使用して、Einstein コンポーネントをカスタマイズできます。[参照されたカテゴリ] アンカーは、[カテゴリ] ページでのみサポートされます。他のすべてのアンカーはどのページでもサポートされますが、特定のページで使用することを意図しています。
ページのアンカーを選択すると、使用事例メニューが変更され、そのアンカーでサポートされているオプションのみが表示されます。
| アンカー | 対象ページ | サポートされる使用事例 |
|---|---|---|
| アンカーなし | ホーム、検索、エラー、私のプロファイル、サービスは利用できません | 最近参照したデータ、売上上位、買い物客用にパーソナライズ済み |
| 商品 ID | ホーム、エラー、私のプロファイル、サービスは利用できません | 最近参照したデータ、類似商品、補完商品、顧客が同時に購入した商品 |
| 参照された商品 | 商品 | 最近参照したデータ、類似商品、補完商品、顧客が同時に購入した商品 |
| カート内の商品 | Cart、Checkout、Order | 最近参照したデータ、類似商品、補完商品、顧客が同時に購入した商品、アップセル |
| カテゴリ ID | ホーム、エラー、私のプロファイル、サービスは利用できません | 最近参照したデータ、カテゴリ別の最多参照、カテゴリ別の売上上位 |
| 参照されたカテゴリ | カテゴリ | 最近参照したデータ、カテゴリ別の最多参照、カテゴリ別の売上上位 |
使用事例では、Commerce Einstein が示すおすすめの種別を定義します。この表にリストされている戦略は出現順です。リストされている最初の戦略に対して十分な買い物客の活動がない場合は、リストの次の戦略が使用されます。テキスト類似性戦略は、買い物客の活動がない場合でも機能します。
| 使用事例 | 戦略 | 説明 |
|---|---|---|
| 最近参照したデータ | 最後に閲覧した商品 | 買い物客が最近見た品目に基づいておすすめを生成します。 |
類似商品 この使用事例では、表示されている商品のカテゴリに一致する商品が推奨されます。 |
1. 閲覧した顧客も閲覧した顧客 | 同じ商品を見た他の買い物客の閲覧行動を分析することで、おすすめを生成します。 |
| 2. 商品アフィニティアルゴリズム | 商品と他の商品との類似性を分析することで、おすすめを生成します。 | |
| 3. テキストの類似性 | 自然言語処理を使用して、商品の詳細での商品間の類似性に基づいて商品のおすすめを生成します。 | |
補完商品 この使用事例では、表示されている商品のカテゴリと一致しない商品が推奨されます。 |
1. リアルタイムでパーソナライズされたおすすめ | 買い物客の現在の閲覧行動と過去の閲覧行動を分析することで、おすすめを生成します。 |
| 2. 閲覧した顧客も閲覧した顧客 | 同じ商品を見た他の買い物客の閲覧行動を分析することで、おすすめを生成します。 | |
| 3. テキストの類似性 | 自然言語処理を使用して、商品の詳細での商品間の類似性に基づいて商品のおすすめを生成します。 | |
顧客が同時に購入した商品 この使用事例には、過去 30 日間に買い物客が購入した商品は表示されません。 |
1. 購入した顧客も購入した | 同じ商品を購入した他の買い物客の購入行動を分析することで、おすすめを生成します。 |
| 2. 最終的に購入した顧客 | 同じ商品を見た他の買い物客の購入行動を分析することで、おすすめを生成します。 | |
| 3. テキストの類似性 | 自然言語処理を使用して、商品の詳細での商品間の類似性に基づいて商品のおすすめを生成します。 | |
| カテゴリ別の最多参照 | カテゴリで最近最も多く見られている商品 | 表示されている商品と同じカテゴリで他の買い物客が最近見た商品を分析することで、おすすめを生成します。 |
| カテゴリ別の売上上位 | 過去 30 日以内のカテゴリの最近の売上上位商品 | 表示されているカテゴリで他の買い物客が最近購入した商品を分析することで、おすすめを生成します。 この戦略では、毎日更新される 30 日周期の期間を使用して、週次売上レポートで検出された売れ筋に類似するおすすめを返します。 |
| アップセル | 1. 購入した顧客も購入した | 同じ商品を購入した他の買い物客の購入行動を分析することで、おすすめを生成します。 |
| 2. 最終的に購入した顧客 | 同じ商品を見た他の買い物客の購入行動を分析することで、おすすめを生成します。 | |
| 3. 閲覧した顧客も閲覧した顧客 | 同じ商品を見た他の買い物客の閲覧行動を分析することで、おすすめを生成します。 | |
| 4. テキストの類似性 | 自然言語処理を使用して、商品の詳細での商品間の類似性に基づいて商品のおすすめを生成します。 | |
| 売上上位 | 過去 30 日以内の売上上位商品 | 他の買い物客が最近購入した商品を分析することで、おすすめを生成します。 この戦略では、毎日更新される 30 日周期の期間を使用して、週次売上レポートで検出された売れ筋に類似するおすすめを返します。 |
| 買い物客用にパーソナライズ済み | 1. リアルタイムでパーソナライズされたおすすめ | 買い物客の現在の閲覧行動と過去の閲覧行動を分析することで、おすすめを生成します。 |
| 2. 最近参照した商品 | 他の買い物客が最近見た商品を分析することで、おすすめを生成します。 |

