月度归档： 2020 年 12 月

Cloud Kicks的销售商Brandon Wilson现在已准备好供开发人员Vijay Lahiri创建ISML模板以显示建议。布兰登可以使用此模板在业务管理器中创建插槽配置。

在继续之前，我们先讨论一下内容插槽在Salesforce B2C Commerce中的工作方式以及它们为何在这里发挥作用。

店面页面就是HTML页面。B2C Commerce使用多种工具来构建它们。（有关详细信息，请参阅“ Develop for Salesforce B2C Commerce”线索。）

模板是重要的B2C Commerce开发人员工具。B2C Commerce使用模板来定义如何将数据和页面信息转换为在浏览器中呈现的基于HTML的动态网页。开发人员使用Internet Store标记语言（ISML）（B2C Commerce对HTML的专有扩展）创建模板。

内容位置是模板中页面上特定的位置。在业务管理器中，您可以创建内容槽配置，以标识该位置中什么显示，何时显示以及持续多长时间。在内容位置中，您可以显示产品，类别，内容资产或静态HTML。内容资产可以是Flash图形，产品轮播，产品搜索结果集或营销图形，在这种情况下，还可以是产品推荐。

推荐人根据爱因斯坦的结果确定在内容栏中显示的推荐产品。

下一节的技术性很强，因为Vijay必须修改现有模板以用作建议的内容栏。布兰登想了解流程的每个步骤，以便他知道下一次要问什么。首先，他们探索锚字段，我们在上一单元中提到过。

锚点字段从源对象指向目标对象。例如，源对象是爱因斯坦在计算中使用的特定类别，产品或产品集。目标对象是推荐产品。不出所料，锚点是产品ID，类别ID或无（无锚点）。

下图显示了定位字段及其各自的策略如何将产品，产品集和类别映射到推荐产品。

推荐者类型必须始终与锚匹配，如下所示：

• 产品到产品：  product-id
• 类别中的产品：  category-id
• 所有类别的产品： 无
• 最近浏览：  product-id
• 完成设置： product-id

对于每种策略，爱因斯坦都会使用锚来了解要展示的产品。这是策略发挥作用的方式。

例如，对于查看最终购买策略的客户，数据显示布兰登说，看跑鞋的购物者最终购买了越野跑鞋。爱因斯坦使用这种相关性为观看跑鞋的购物者创建推荐产品列表。

Vijay修改了ISML模板，这些模板定义了Brandon在其插槽配置中使用的内容插槽。这是他如何定义产品详细信息页面的广告位。

<isslot id="product-show-recommend" context="global"
context-object="${pdict.Product}"/>

他还可以将context-object属性传递到产品的篮子或集合（dw.util.Collection）。这样，布兰登就可以基于最多五个选定产品或购物篮中的所有产品来创建和使用推荐。

这是他为类别目标网页定义广告位的方式。

<isslot id="cat-banner" context="category"
context-object="${pdict.ProductSearchResult.category}" />

对于产品详细信息页面，Vijay将上下文定义为全局，因为Brandon希望在此页面的Business Manager中将内容位置配置为全局。对于类别登录页面，Vijay使用类别上下文。通过此设置，爱因斯坦使用Business Manager中定义的产品类别和子类别来创建建议。对于任一页面上的广告位，他都必须包含对引用产品（或类别）ID的引用，作为上下文对象属性的一部分。

Vijay已经在店面中定义了内容位置，因此他只需要创建一个模板即可呈现推荐的产品。他已经有一个模板，可以呈现其他类型的产品内容位置，因此他只需稍作更改即可重用它。

这是他复制以创建home_categories-m.isml模板的产品模板。

<iscontent type="text/html" charset="UTF-8" compact="true"/>
<iscomment> should not be cached, the tiles are cached individually.</iscomment>
<isif condition="${slotcontent}">
<div class="product-listing product-listing-1x4">
   <h2>${slotcontent.calloutMsg}</h2>
   <ul class="search-result-items tiles-container">
       <isloop items="${slotcontent.content}" var="product" begin="0" end="3">
           <isobject object="${product}" view="recommendation">
               <li class="grid-tile">
                   <isinclude url="${URLUtils.url('Product-HitTile', 'pid', product.ID,
                   'showswatches', 'true', 'showpricing', 'true', 'showpromotion', 'true',
                   'showrating', 'true')}"/>
               </li>
           </isobject>
       </isloop>
  </ul>
</div>
</isif>

Vijay将新文件home_categories-m上载到登台实例。产品推荐是动态的，因此他确保不缓存整个插槽。否则，每个访客都会看到相同的建议。他确保仅在渲染单个产品图块而不是整个模板时才进行缓存。

布兰登想同时配置全局和类别内容位置以显示推荐内容。以下是内容位置映射到店面页面的方式，以及可以在页面上使用的推荐类型。

布兰登拥有配置内容位所需要的一切。他准备为“产品详细信息”页面创建全局插槽配置。创建和管理全局或类别配置的步骤相同。

在此模块中，我们假设您是B2C Commerce采购商，具有执行这些任务的适当权限。如果您不是B2C Commerce的销售商，那就可以。继续阅读以了解您的销售商将如何在登台实例中采取这些步骤。不要尝试在您的Trailhead游乐场中遵循我们的步骤。Trailhead Playground中不提供B2C Commerce。如果您拥有B2C Commerce的暂存实例，则可以在实例中尝试这些步骤。如果没有暂存实例，请询问您的经理是否有可以使用的实例。

现在，布兰登使用Vijay刚刚创建的模板在Business Manager中创建内容位置配置。布兰登可以按计划运行此配置，自动向购物者显示一些很棒的产品推荐。

这是他的做法。

1. 打开业务经理。
2. 选择站点>商家工具>在线营销>内容槽。 结果列表将显示在“业务管理器内容版位”页面上。
3. 选择插槽。布兰登选择home-categories-m。
4. 单击“新建”以创建新配置。 
5. 启用配置。
6. 选择它作为默认值并输入描述。
7. 选择内容类型：推荐。
8. 选择一个推荐人。布兰登选择了他在上一个部门中创建的产品：related-product-brand-x。（注意：您只能在主实例组（PIG）实例上看到推荐程序。在沙盒实例上未启用爱因斯坦。）
9. 选择模板：pdp.isml，然后单击保存。 
10. 单击添加计划，然后选择计划类型。时段间隔不能少于1小时（60分钟）。时间条件始终受时区和夏时制考虑。
11. 分配客户组：大客户。
12. 单击“排名”列以对广告位进行排名。这可以告诉B2C Commerce在计划多个插槽配置时显示哪个插槽。如果多个插槽配置具有相同的等级，则B2C Commerce使用最后编辑的那个。等级越低，优先级越高。
13. 点击应用。
14. 单击预览图标以查看店面中的插槽。

Vijay和Brandon了解了锚点类型以及每种策略的结果。Vijay通过复制现有模板创建了一个新模板来呈现推荐产品。Brandon在新的插槽配置中引用了此模板。现在是时候回答几个问题并获得一个很棒的徽章了。

Cloud Kicks的销售商Brandon Wilson几乎准备创建产品推荐。首先，他想了解有关推荐人类型，策略和规则的更多信息。

请记住，推荐程序是您在配置器工具中创建的配置。他们让您：

• 将购物者正在查看的内容与您的建议相关。
• 指定用于确定建议内容的算法。
• 指定是否以及何时显示推荐。

这是您可以使用的推荐器类型。

• 产品到产品： 推荐相似或相关的亲和力产品。
• 所有类别的产品：推荐所有类别的 产品。
• 类别中的产品： 推荐相同类别中的产品。
• 最近浏览过的产品： 推荐最近浏览过的产品。
• 完成套装： 推荐服装套装的配套产品。

布兰登研究了每种推荐器类型的工作方式以及它们最适合的页面类型。

策略代表用于生成推荐列表的不同方法或算法。对于每个推荐者，Brandon最多可以配置三种策略。下表显示了爱因斯坦针对每种策略所做的工作。

下表显示了布兰登在考虑可用策略时如何将店面页面的类型与推荐者类型进行匹配。

策略顺序很重要。爱因斯坦首先使用列表顶部的策略，然后使用第二个策略，依此类推。最佳实践是配置主要策略和次要策略。爱因斯坦使用次要策略作为备用，以防主要策略返回的结果不足。

对于您的主要策略和次要策略，我们建议您使用一种适用于所有购物者的策略，而另一种则基于个人的历史记录。这为现有和新购物者提供了个性化的体验。

这里有一些不错的选择。

推荐者规则指定操作，字段以及一个或多个字段值。当爱因斯坦应用规则时，它将检查策略返回的ID列表中的每个产品，并将产品的字段值与规则中指定的值进行比较。如果产品的字段值与规则中的字段值匹配，则爱因斯坦将执行操作。如果没有规则，爱因斯坦将按照策略将它们返回的顺序将列表中的所有产品ID发送到店面。

布兰登已准备好配置推荐器。他已经具有访问Configurator站点的凭据。

在此模块中，我们假设您是B2C Commerce采购商，具有执行这些任务的适当权限。如果您不是B2C Commerce的销售商，那就可以。继续阅读以了解您的经销商将如何采取这些步骤。不要尝试按照Trailhead Playground中的步骤进行操作。Trailhead Playground中不提供此功能。

布兰登（Brandon）配置推荐器的方法如下，该推荐器推荐更多相同品牌的产品。

1. 在Web浏览器中，转到https://configurator.cquotient.com。
2. 使用管理员提供的凭据登录到Configurator工具。 
3. 单击网站建议选项卡。
4. 单击新推荐人。
5. 选择您的站点。
6. 选择推荐器类型：“产品到产品”。 
7. 输入推荐者名称：related-product-brand-x，然后单击OK。该名称对于网站而言必须是唯一的，并且少于100个字符。它可以包含字母，连字符和下划线（无空格）。 
8. 单击左窗格中的“常规”选项卡，然后输入以下输入值。
   1. 输入描述：具有相同品牌的相关产品。
   2. 建议书的最大数量：4。（此字段并非始终可用。）
   3. 选择两个产品以显示在列表顶部。
9. 单击策略选项卡（1）。  该表的每一行都是一种策略，并且按优先级顺序排列。（此标签并不总是可用。）
   1. 单击添加策略（2）。在表格底部创建一个新行。
   2. 选择策略：产品相似性算法，然后点击保存。
10. 单击规则选项卡。  出现一个最多两列的空表。
    • 如果购物者看到以下内容：当您为“产品到产品”类型创建规则时，将显示此列。指定锚字段和锚字段值。锚点使您可以缩小特定产品或目录的范围。我们将在下一个单元中详细了解锚点。
    • 根据以下条件推荐产品：对于所有推荐类型，都会出现此列。指定操作，字段和字段值。
11. 点击添加规则。
12. 选择“如果购物者看到此锚点字段（Brand）和锚点值（Brand-X）”。
13. 选择操作：显示。
14. 对于推荐的产品标准，选择字段（Brand）和值（Brand-Y）。

您不能更改推荐人的姓名，但是可以使用其他名称创建推荐人并删除旧的推荐人。

当布兰登添加，删除或更改其策略或规则的顺序时，他会预览它们，以查看其更改如何影响建议。

这是他的做法。

1. 打开配置器。
2. 选择一个推荐人。
3. 单击预览选项卡。 
   • 对于“类别推荐器中的产品”，请指定类别锚点（category-id）。
   • 对于“产品到产品”推荐器，请指定产品锚点（product-id）。
   • 其他推荐器类型在预览时不需要锚点。
4. 点击进入。您会看到推荐者返回的产品列表。

布兰登取得了长足的进步。他只是学习了如何在Configurator中设置推荐器。接下来，他与开发人员一起使用ISML模板，以便购物者看到个性化的产品推荐。

布兰登·威尔逊（Brandon Wilson）是高端运动鞋公司Cloud Kicks的采购员。他想改善Cloud Kicks电子商务店面中的购物者体验。他这样做的一种方法是根据购物者的兴趣和行为提供个性化的产品推荐。另一种方法是跟踪一般的购物趋势，以便他可以推荐当前流行的产品。

成千上万的客户需要考虑很多东西！幸运的是，Salesforce只是为他准备了一个工具，即Commerce Cloud Einstein。

Cloud Kicks店面在Salesforce B2C Commerce上运行。当前，Brandon使用Business Manager（用于管理B2C Commerce店面的在线工具）来配置明确的建议。显式建议是从源对象（例如类别，产品或产品集）到目标对象（例如产品或产品集）的链接。例如，当一位购物者在Cloud Kicks店面看一双红色的高帮运动鞋时，Brandon已配置了一件T恤和红色短裤的推荐内容，以显示在页面的“您也可能喜欢”区域。

交叉销售（相关产品）或追加销售（较昂贵的产品）是一些典型的明确建议。布兰登已经配置了多种类型的交叉销售，他将其归类为产品系列，互补产品或配件产品以及竞争产品。他在店面的标签上显示了这些标签，例如“新功能”，“我们也推荐”，“您可能也喜欢”和“畅销产品”。

明确的建议基于最佳猜测（有时是一厢情愿）。布兰登和他的团队认为它们之间有着明显的联系。但是，由于没有直接的购物者输入或反馈或实时零售数据，布兰登想知道Cloud Kicks是否缺少销售机会。他希望通过使用领先的数据科学消除对产品建议的猜测。个性化的产品建议还可以帮助Cloud Kicks最大限度地提高转化率并提高平均订单价值。

这就是Commerce Cloud Einstein产品推荐的来源！

Commerce Cloud Einstein使用实时数据动态生成建议。与Brandon在Business Manager中配置的显式建议相比，您可以将它们视为隐式建议。Commerce Cloud Einstein不仅使用店面购物者活动中的历史和实时数据，而且还使用所有同意共享其数据的商户的数据-这是一个更大的池。爱因斯坦使用的数据越多，针对您的购物者的建议就越好。

为了实施《爱因斯坦产品推荐》，布兰登早就意识到，他需要Cloud Kicks管理员Linda Rosenberg和开发人员Vijay Lahiri的帮助。

这是该团队必须采取的步骤。

1. Linda针对生产实例配置并运行目录供稿。
2. Linda针对生产实例配置并运行订单供稿。
3. Linda部署了Configurator工具。
4. Brandon使用Configurator配置推荐器（业务规则）。
5. Vijay在Internet商店标记语言（ISML）模板中创建了一个内容槽。
6. 布兰登（Brandon）在业务管理器中创建一个内容槽配置，该配置控制模板和爱因斯坦应用于推荐产品ID的业务规则。

如果您获得了Commerce Cloud爱因斯坦实施徽章，那么Linda就完成了前两个任务。如果您获得了使用Commerce Cloud Einstein进行Smarter Search with Einstein徽章，就可以了解团队如何完成第三项任务。在本模块中，您将看到他们如何采取其余步骤来设置爱因斯坦产品推荐。

让我们从第四步开始，配置推荐器。推荐人提供了购物者在店面中看到的内容与推荐产品列表之间的链接。

Brandon渴望学习如何使用Configurator工具创建推荐器。该工具使他可以控制爱因斯坦用来生成产品ID列表的策略（算法），还可以使他创建规则来控制显示，隐藏，促销和降级哪些产品。店面呈现推荐产品的最终列表时，它们处于其规则所定义的最佳顺序。

后来，他与Vijay一起使用了内容栏，用于在店面中呈现个性化推荐。

首先，布兰登退后一步，计划使用爱因斯坦产品推荐的方法。他回答了这些问题。

• 这些建议将出现在页面的何处？
• 哪些类型的页面会提供建议？
• 将显示什么类型的产品？

他在何处提出建议很重要。他希望他们在吸引购物者注意的位置，例如，产品详细信息下方或主页左侧的框中。放置位置应始终增强购物者已经查看的内容。记住，您正在将购物者当前正在查看的内容链接到可能也感兴趣的产品上。

布兰登确定哪种页面类型最适合推荐产品。他可以仅针对一种页面类型或针对所有页面配置推荐器。这是他考虑的页面类型。

• 产品详细信息页面
• 分类页面
• 主页
• 我的帐户页面
• 我的建议页面
• 大车
• 心愿单
• 查看

建议应引起购物者的兴趣或提供更广泛的解决方案或选择。这里有些例子。

现在，Brandon对页面类型，页面位置和他要关注的产品有了一个想法，他研究了推荐者的全部含义。他了解到配置推荐器涉及分配类型，策略和规则。他必须为每个推荐人分配一个类型，并且每个推荐人最多可以分配三个策略和最多30条规则。

这是推荐器类型。

• 产品到产品
• 所有类别的产品
• 类别中的产品
• 最近浏览过的
• 完成设置

以下是可用的策略。

• 客户最近浏览过的商品
• 购买的顾客还购买了
• 看过的顾客也看过
• 最终看过的客户购买了
• 产品相似性算法
• 实时个性化推荐
• 最近观看次数最多的产品
• 最近的畅销产品

下图显示了产品到产品推荐器，该推荐器配置了两个策略和两个规则。

布兰登·威尔逊（Brandon Wilson）了解了爱因斯坦产品推荐如何通过个性化的产品推荐来帮助改善购物者的体验。他探讨了产品建议的工作方式以及如何计划和实施它们。

在下一单元中，Brandon了解有关推荐器的更多信息，并使用Configurator工具创建推荐器。

晕！琳达·罗森伯格（Linda Rosenberg）和她的团队已经在Cloud Kicks店面中部署了Commerce Cloud Einstein。这是利用爱因斯坦所提供利益的第一步。

像布兰登·威尔逊（Brandon Wilson）这样的商人现在可以使用Configurator来查看数据，并使其对Cloud Kicks更加有效。

Configurator是用于构建爱因斯坦产品推荐的在线工具。Einstein Configurator使Brandon可以配置和管理以下功能。

• 商业见解： 发现哪些产品最常一起购买。
• 爱因斯坦产品推荐： 根据推荐规格预测最相关的产品，以向购物者推广。

在本单元中，Brandon了解Commerce Insights。他在另一个模块中了解产品推荐。

在Brandon可以使用Configurator之前，Linda需要安装它。她实现了爱因斯坦以使用Configurator。您可以在“信息中心”中找到这些指示。

您必须具有有效的凭据才能访问该网站。如果您没有凭据，并且是客户或合作伙伴开发人员，请联系B2C Commerce支持。团队中的管理员获得凭据后，便可以为其他团队成员提供访问权限。

商业见解

Einstein Commerce Insights捕获购物者的订单和产品数据，并识别购物者一起购买的产品。通过Configurator仪表板，像Brandon这样的采购员可以发现哪些其他产品最常与特定产品一起购买。布兰登可以根据日期范围深入研究产品，并探索指标，例如特定产品的销售和主要共同购买类别。这消除了商品推销中的猜测，因此他可以向购物者展示最好的产品并每次都进行交易。

Commerce Insights中的每一行都显示一个产品，并且在同一购物篮中购买的前50个产品。布兰登（Brandon）评论商品的方式如下。

1. 打开配置器。
2. 在仪表板上，选择一种产品。
3. 使用产品明细查看有关购买产品的购物篮的详细信息。
4. 查看“常用”表。

这是他看到的数据类型。

Insight报表使用您在业务管理器中定义的目录层次结构。类别/子类别导航使Brandon可以将报告重点放在特定的产品子集上。他还可以使用报告顶部的痕迹导航。他单击一个级别以将报告返回到该类别。

这是报告的示例。

默认情况下，报告会加载前一周的数据（定义为前一个日历周的星期日至星期六）。布兰登可以选择其他日期范围，并根据购物篮，销售额，单位或其他选项以升序对报告进行排序。他可以回溯30天，并记下无法导出的数据。

购物篮是B2C商务术语中的购物车。

该报告还提供了包含购买物品的购物篮的其他一些特征。

例如，购物者有60％的时间在装有两个额外物品的篮子中购买女士的创业夹克，而篮子的总大小为3。

这是创建报告的方法。

1. 打开配置器。
2. 在“ Commerce Insights”页面上，选择一个类别。
3. 选择一个日期范围。默认值为上周日至周六的前一周数据。如果数据丢失，橙色图标将提供详细信息。
4. 选择一个指标以对数据进行排序。
   • 购物篮： 在一个日历日（美国东部时间上午12:00至美国东部时间晚上11:59）内由唯一标识的购物者提交的所有在线购买的集合。
   • 销售： 在线销售金额，不包括运费和税金，以网站的默认区域设置货币表示。这不包括退货或通过其他渠道购买的产品。
   • 单位： 按产品汇总的销售净额。

布兰登使用他的数据来发现关键产品购买的相关性，例如季节性购买趋势。这可以帮助他配置甚至没有想到的产品集。

Commerce Insights显示，冬帽通常与冬衣或背心一起购买。

Commerce Insights还显示，冬季袜子通常是用手套和冬季靴子购买的。

Commerce Insights是一种分析工具，而不是财务报告工具。其数据来自店面产品和订单数据。它映射了关键产品购买的相关性，以识别针对产品捆绑，交易和“完成外观”建议应将哪些产品分组在一起。

在这个部门，Cloud Kicks管理员Linda Rosenberg安装了Configurator。然后，采购员Brandon Wilson了解了如何使用Configurator审查其数据。他使用Commerce Insights探索了指标和方案。

在本模块中，Linda Rosenberg探索了Commerce Cloud Einstein功能，然后在团队中其他人的帮助下计划和部署了这些功能。有了这些新知识，您就该参加最终考试并获得一个很棒的徽章了。

晕！琳达·罗森伯格（Linda Rosenberg）和她的团队已经在Cloud Kicks店面中部署了Commerce Cloud Einstein。这是利用爱因斯坦所提供利益的第一步。

像布兰登·威尔逊（Brandon Wilson）这样的商人现在可以使用Configurator来查看数据，并使其对Cloud Kicks更加有效。

Configurator是用于构建爱因斯坦产品推荐的在线工具。Einstein Configurator使Brandon可以配置和管理以下功能。

• 商业见解： 发现哪些产品最常一起购买。
• 爱因斯坦产品推荐： 根据推荐规格预测最相关的产品，以向购物者推广。

在本单元中，Brandon了解Commerce Insights。他在另一个模块中了解产品推荐。

在Brandon可以使用Configurator之前，Linda需要安装它。她实现了爱因斯坦以使用Configurator。您可以在“信息中心”中找到这些指示。

您必须具有有效的凭据才能访问该网站。如果您没有凭据，并且是客户或合作伙伴开发人员，请联系B2C Commerce支持。团队中的管理员获得凭据后，便可以为其他团队成员提供访问权限。

商业见解

Einstein Commerce Insights捕获购物者的订单和产品数据，并识别购物者一起购买的产品。通过Configurator仪表板，像Brandon这样的采购员可以发现哪些其他产品最常与特定产品一起购买。布兰登可以根据日期范围深入研究产品，并探索指标，例如特定产品的销售和主要共同购买类别。这消除了商品推销中的猜测，因此他可以向购物者展示最好的产品并每次都进行交易。

Commerce Insights中的每一行都显示一个产品，并且在同一购物篮中购买的前50个产品。布兰登（Brandon）评论商品的方式如下。

1. 打开配置器。
2. 在仪表板上，选择一种产品。
3. 使用产品明细查看有关购买产品的购物篮的详细信息。
4. 查看“常用”表。

这是他看到的数据类型。

Insight报表使用您在业务管理器中定义的目录层次结构。类别/子类别导航使Brandon可以将报告重点放在特定的产品子集上。他还可以使用报告顶部的痕迹导航。他单击一个级别以将报告返回到该类别。

这是报告的示例。

默认情况下，报告会加载前一周的数据（定义为前一个日历周的星期日至星期六）。布兰登可以选择其他日期范围，并根据购物篮，销售额，单位或其他选项以升序对报告进行排序。他可以回溯30天，并记下无法导出的数据。

购物篮是B2C商务术语中的购物车。

该报告还提供了包含购买物品的购物篮的其他一些特征。

例如，购物者有60％的时间在装有两个额外物品的篮子中购买女士的创业夹克，而篮子的总大小为3。

这是创建报告的方法。

1. 打开配置器。
2. 在“ Commerce Insights”页面上，选择一个类别。
3. 选择一个日期范围。默认值为上周日至周六的前一周数据。如果数据丢失，橙色图标将提供详细信息。
4. 选择一个指标以对数据进行排序。
   • 购物篮： 在一个日历日（美国东部时间上午12:00至美国东部时间晚上11:59）内由唯一标识的购物者提交的所有在线购买的集合。
   • 销售： 在线销售金额，不包括运费和税金，以网站的默认区域设置货币表示。这不包括退货或通过其他渠道购买的产品。
   • 单位： 按产品汇总的销售净额。

布兰登使用他的数据来发现关键产品购买的相关性，例如季节性购买趋势。这可以帮助他配置甚至没有想到的产品集。

Commerce Insights显示，冬帽通常与冬衣或背心一起购买。

Commerce Insights还显示，冬季袜子通常是用手套和冬季靴子购买的。

Commerce Insights是一种分析工具，而不是财务报告工具。其数据来自店面产品和订单数据。它映射了关键产品购买的相关性，以识别针对产品捆绑，交易和“完成外观”建议应将哪些产品分组在一起。

在这个部门，Cloud Kicks管理员Linda Rosenberg安装了Configurator。然后，采购员Brandon Wilson了解了如何使用Configurator审查其数据。他使用Commerce Insights探索了指标和方案。

在本模块中，Linda Rosenberg探索了Commerce Cloud Einstein功能，然后在团队中其他人的帮助下计划和部署了这些功能。有了这些新知识，您就该参加最终考试并获得一个很棒的徽章了。

计划已经完成，琳达·罗森伯格知道她和她的团队需要做什么。首先，她安装并配置了各种功能。对于搜索词典，她签署了《爱因斯坦数据隐私协议》。对于产品建议和预测性排序，她安装了Commerce Cloud建议验证器，这是一个用于质量保证测试的Chrome扩展程序。她还部署了Commerce Cloud Einstein。

然后，琳达开始处理数据。

机器学习算法需要大量数据集才能发现和使用有价值的相关性和统计模式。尽管理想的是2年数据，但是Cloud Kicks并没有收集那么长时间的数据。幸运的是，爱因斯坦可以处理您拥有的数据。

要在她的B2C Commerce店面中使用爱因斯坦，琳达将从这些来源获取数据。

• 目录： 她通过对生产实例运行目录提要来收集存储在目录中的产品信息。
• 订单：她通过对生产实例运行订单供稿来收集在店面中生成的订单信息。
• 点击流： 网站使用像素跟踪自动自动实时收集点击流数据。这是实时数据：Linda无需做任何事情即可收集此数据。

爱因斯坦使用机器学习模型：

• 分析这些数据。
• 确定经常购买的产品，以获取更有效的产品组合以及捆绑销售和促销信息。
• 确定要添加到搜索词典中以改善搜索结果的字词。
• 使用内容槽显示推荐的产品。
• 使用搜索弹出菜单和业务管理器设置可以个性化预输入搜索指南。
• 排序搜索结果。

为店面启用活动跟踪

爱因斯坦使用基于浏览器的活动跟踪来实时响应购物者在您网站上的操作。为确保活动已在生产中启用：

1. 打开业务经理。
2. 选择站点>商户工具>站点首选项>隐私设置。
3. 选择“启用跟踪”（新店面会话默认）。
4. 点击应用。

Commerce Cloud建议验证器

Recommendation Validator是Chrome扩展程序，可在店面中验证和调试Einstein产品建议和排序规则。它提供了用于分析购物篮的仪表板，并可以帮助诸如Brandon Wilson之类的采购商验证和调试预测性情报建议。这使您可以查看站点活动，站点推荐和电子邮件推荐数据。

Linda将此扩展程序加载到她的浏览器中，以便在其他用户遇到问题时可以帮助他们。这是她的做法。

1. 在Chrome浏览器中，转到Chrome Web Store扩展页面。
2. 点击添加到Chrome。
3. 要确认安装，请单击添加扩展。

建议验证程序安装后即开始运行。当琳达导航到使用爱因斯坦功能的网站时，它会立即验证推荐活动和排序规则。识别到事件后，图标中会出现一个带数字的脚注，其中显示了它捕获的事件数。

这是她使用此工具的方式。

1. 打开店面。
2. 通过浏览店面来触发活动。
3. 当脚注出现时，单击“验证器”图标（1）以查看触发的活动的状态。在本示例中，有两个脚注。
4. 看一下已识别的事件（2）。在此示例中，clickCategory是活动。

Linda启用建议后，该选项卡将填充信息。

在这个部门中，琳达了解了签署爱因斯坦数据隐私协议的重要性。她还了解了店面的订单，产品和点击流数据如何为公司提供有关Cloud Kicks购物者的有价值的信息，从而使诸如Brandon之类的商品销售商可以通过更有针对性的产品推荐和更好的搜索排序来改善他们的体验。在下一个单元中，她将探讨如何使用Configurator工具查看数据。

计划已经完成，琳达·罗森伯格知道她和她的团队需要做什么。首先，她安装并配置了各种功能。对于搜索词典，她签署了《爱因斯坦数据隐私协议》。对于产品建议和预测性排序，她安装了Commerce Cloud建议验证器，这是一个用于质量保证测试的Chrome扩展程序。她还部署了Commerce Cloud Einstein。

然后，琳达开始处理数据。

机器学习算法需要大量数据集才能发现和使用有价值的相关性和统计模式。尽管理想的是2年数据，但是Cloud Kicks并没有收集那么长时间的数据。幸运的是，爱因斯坦可以处理您拥有的数据。

要在她的B2C Commerce店面中使用爱因斯坦，琳达将从这些来源获取数据。

• 目录： 她通过对生产实例运行目录提要来收集存储在目录中的产品信息。
• 订单：她通过对生产实例运行订单供稿来收集在店面中生成的订单信息。
• 点击流： 网站使用像素跟踪自动自动实时收集点击流数据。这是实时数据：Linda无需做任何事情即可收集此数据。

爱因斯坦使用机器学习模型：

• 分析这些数据。
• 确定经常购买的产品，以获取更有效的产品组合以及捆绑销售和促销信息。
• 确定要添加到搜索词典中以改善搜索结果的字词。
• 使用内容槽显示推荐的产品。
• 使用搜索弹出菜单和业务管理器设置可以个性化预输入搜索指南。
• 排序搜索结果。

为店面启用活动跟踪

爱因斯坦使用基于浏览器的活动跟踪来实时响应购物者在您网站上的操作。为确保活动已在生产中启用：

1. 打开业务经理。
2. 选择站点>商户工具>站点首选项>隐私设置。
3. 选择“启用跟踪”（新店面会话默认）。
4. 点击应用。

Commerce Cloud建议验证器

Recommendation Validator是Chrome扩展程序，可在店面中验证和调试Einstein产品建议和排序规则。它提供了用于分析购物篮的仪表板，并可以帮助诸如Brandon Wilson之类的采购商验证和调试预测性情报建议。这使您可以查看站点活动，站点推荐和电子邮件推荐数据。

Linda将此扩展程序加载到她的浏览器中，以便在其他用户遇到问题时可以帮助他们。这是她的做法。

1. 在Chrome浏览器中，转到Chrome Web Store扩展页面。
2. 点击添加到Chrome。
3. 要确认安装，请单击添加扩展。

建议验证程序安装后即开始运行。当琳达导航到使用爱因斯坦功能的网站时，它会立即验证推荐活动和排序规则。识别到事件后，图标中会出现一个带数字的脚注，其中显示了它捕获的事件数。

这是她使用此工具的方式。

1. 打开店面。
2. 通过浏览店面来触发活动。
3. 当脚注出现时，单击“验证器”图标（1）以查看触发的活动的状态。在本示例中，有两个脚注。
4. 看一下已识别的事件（2）。在此示例中，clickCategory是活动。

Linda启用建议后，该选项卡将填充信息。

在这个部门中，琳达了解了签署爱因斯坦数据隐私协议的重要性。她还了解了店面的订单，产品和点击流数据如何为公司提供有关Cloud Kicks购物者的有价值的信息，从而使诸如Brandon之类的商品销售商可以通过更有针对性的产品推荐和更好的搜索排序来改善他们的体验。在下一个单元中，她将探讨如何使用Configurator工具查看数据。

Cloud Kicks管理员Linda Rosenberg向后退一步，回顾了团队在Commerce Cloud Einstein中实现特定功能所必须做的事情。她还研究了功能选择如何影响实施。

Commerce Insights仅需要数据源和登录到Configurator。

这些功能需要更多的精力。

• 搜索字典
• 搜索建议
• 预测排序
• 产品推荐

Linda更深入地研究了更具挑战性的功能。

爱因斯坦根据这些因素生成搜索词典。

• 网站的现有同义词组。如果没有同义词组，则没有爱因斯坦搜索词典的同义词建议。
• 前往该网站并到达“无搜索结果”页面的流量。

在对与爱因斯坦的数据共享进行了一些研究之后，琳达接受了《爱因斯坦数据隐私协议》。我们在下一个单元中向您显示步骤。这是基于B2C Commerce网络搜索和同义词组数据匿名共享和接收同义词建议的协议。

布兰登（在登台实例上）将电子邮件地址添加到业务管理器的搜索首选项中，以通知商品销售团队批准或拒绝的搜索字词。首先，他批准或拒绝搜索条件，并且他的经理还收到一封电子邮件。随着他的角色扩展，他的经理将这项任务分配给其他团队成员。

搜索建议

尽管Linda希望实现所有“搜索推荐”功能，但可以逐步实现它们。她可以从不需要店面自定义的“搜索推荐”中的省力功能开始，然后添加其他功能。这是她的计划。

1. 启用爱因斯坦搜索推荐。机器学习算法开始消耗搜索查询并标识要推荐的搜索短语。爱因斯坦开始根据实际的购物者搜索显示搜索建议。
2. 在开发人员的帮助下，确定要将爱因斯坦搜索推荐放到哪个位置。扩展预输入搜索弹出窗口（展开搜索框）以呈现多个搜索建议（与默认的单个建议相比）。这需要自定义，因为它不是开箱即用的。
3. 设计准备就绪后，您可以添加添加以下Einstein Search推荐选项：
   • 通过修改预输入搜索弹出菜单来呈现最近的搜索短语，以呈现购物者输入的个性化搜索短语列表。
   • 将流行的搜索短语添加到最近的搜索短语定制中。
   • 添加热门店面搜索。
   • 添加最近的个人搜索。
4. 准备好将搜索首选项复制到生产环境中后，才能在您的网站上发布

在开发弹出窗口时，CSM和Vijay必须就弹出窗口上显示的内容以及每个元素显示的最大结果数达成一致，例如：

• 业务观点
• 搜索/您的意思是
• 热门搜寻
• 品牌品牌
• 类别
• 内容
• 最近浏览过的

为了实现预测排序，Brandon复制了现有的排序规则，然后根据其业务需求将预测排序混合到Business Manager中的动态或静态排序规则中。A / B测试是衡量预测性排序的最佳方法。

产品推荐

产品推荐功能还需要团队合作。

为了实现此功能，团队计划采取以下步骤。

• Vijay通过与推荐者关联的内容插槽将“产品推荐”功能添加到产品详细信息页面。
• 布兰登在Configurator中创建推荐器。
• Vijay将建议添加到内容位置。

布兰登创建推荐人时，我们建议他从默认产品详细信息页面（PDP）推荐人开始，推荐人在部署爱因斯坦后自动在Business Manager内容版位配置中可用。该推荐人可让他通过机器学习算法个性化产品详细信息页面，其中包括：

• 查看以查看相关性
• 产品关联
• 自然语言处理

使用此推荐程序可以使Brandon在浏览量最高的页面上开始。

他使用预览和验证器工具来确保没有问题。

基本时间表

在这个单元中，Linda和她的团队了解了实现特定的Commerce Cloud Einstein功能所需的步骤。在下一个单元中，Linda启用隐私协议，安装Chrome扩展程序，并在Business Manager中运行部署。