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Adobe Senseiを利用した商品レコメンデーション

AI(人工知能)を利用して、買い物客の行動やトレンド、商品の類似性などにもとづいて、商品レコメンデーションを提供します。

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より多くの選択肢、より優れたエンゲージメント

買い物客の多くは、さまざまな商品を見て回ります。欲しいものがあっても、どれが良いのかがはっきりとしていないのです。そこで、商品レコメンデーションの出番です。顧客に関連性の高い商品を勧めることは、最適な商品選びを手助けするパーソナルアシスタントを提供するようなものです。また、商品レコメンデーションはビジネスにも効果があります。顧客に喜んでもらえるだけでなく、予定していた以上の金額を費やすことが多くあるからです。

そのためアドビでは、Adobe Senseiを利用した商品レコメンデーション機能を構築しました。この機能では、顧客の行動だけでなく、商品の特徴にもとづいて、AIが関連性の高い商品を自動的に提案します。これにより、親和性の高い商品を手作業で探すような作業がなくなり、デジタルマーチャンダイジングの効果が高まります。Adobe Commerceを利用している販売者にとって、心強い機能です。

この拡張機能は、アドビのマーケットプレイスで無料でダウンロードできます。

https://main--bacom--adobecom.hlx.page/fragments/products/modal/videos/magento/product-recommendations#watch#_dnt | Watch video

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商品レコメンデーション機能について詳しく解説します。

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Adobe CommerceのAIを利用した商品レコメンデーションの詳細

Journey Optimizer blade 1

Adobe Senseiのパワーを活用

顧客体験をパーソナライズすることで、消費者の買い物に費やす時間が40%増大します。業界をリードするAdobe SenseiのAIは、買い物客の行動を自動的に分析し、パーソナライズされた体験を提供するアルゴリズムを強化します。ページのタグ付けや手作業による分析は一切不要です。

Subscription revenue

必要なレコメンデーションタイプを選択

商品レコメンデーションを利用した買い物客は、再訪問する可能性が2倍になります。そのため、アドビでは、さまざまなストアフロントページをまたいで利用できる、複数のレコメンデーションタイプを用意しています。買い物客ベース、アイテムベース、位置情報にもとづく人気ベースなど、Adobe Senseiが買い物客の行動を分析することで、商品レコメンデーション機能は継続的に強化されます。

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ワークフローの最適化

合理化されたワークフローで、新しいレコメンデーションを容易に作成できます。それらのレコメンデーションは、ページビルダーとのシームレスな統合により、作成しているページ内にドラッグ&ドロップ操作だけで追加できます。SaaS価格インデックス機能を利用して、カタログ価格の更新を最大90%高速化.

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Content as a Service v2 - adobe-marketo - Wednesday, November 15, 2023 at 18:42