プロフィールデータの構成

Einstein では、ビジネスユーザーが買い物客のプロフィールデータと商品カタログ属性の相関関係を設定する必要があります。これらの相関関係により、Einstein は買い物客に表示する推奨商品の表示順を効果的に上下に移動させることができます。

このマッピングは、各 Recommender の Einstein Configurator ルールタブで設定します。

買い物客プロフィールルールを構成する前に、必ず以下の作業を完了します。

1. B2C Commerce Einstein API にアクセスするためのクライアント ID を追加します。この API を使用する場合、Einstein Recommendations API を使用する必要はありません。Einstein Recommendations API と併用することもできますが、従来の B2C Commerce ストアフロント実装でもこの API を使えます。

   

2. Einstein が Profile Connector API 経由で買い物客プロフィールデータにアクセスできることを確認します。買い物客プロフィールデータへのアクセスには、一括アップロードまたはリアルタイムの updateProfile アクティビティ追跡のどちらかを使用します。

   データの一括アップロードによる変更がシステムに反映されるのに最大で 1 時間程度かかることがあります。

これらのステップを完了すると、サポートする各 Recommender の Einstein Configurator ルールタブに「買い物客プロフィールルールの追加」ボタンが表示されます。

買い物客プロフィールルールを構成する際には、次の制限事項を念頭に置いてください。

• 各 Recommender に最大 15 個の買い物客プロフィールルールを構成できます。
• 買い物客プロフィールルールには、「上位に表示」または「下位に表示」のアクションのみを指定できます。

ここでは、買い物客プロフィールのルールを定義するのに役立ついくつかのシナリオと例を紹介します。

シナリオ: 属性が female の買い物客に対して、レディス衣料品を上位に表示する。商品の属性 (womens) は買い物客の属性 (female) と一致していません。2 つの値をマッピングするには、プロフィールルールを作成します。

この例では、レディスのパンツとショーツ「classification_category」の商品を性別の値が female の買い物客に対して上位に表示するルールを作成する方法を示しています。

シナリオ: あるブランドに関連付けられている値と一致するプロフィール値を多数もつ買い物客に対して、そのブランドを上位に表示する。

この例では、買い物客プロフィール値 brand_list と一致するブランド値をもつ商品を上位に表示するルールを作成します。