Configuración de recomendaciones

Las posibilidades de configuración de la recomendación de producto incluyen lo siguiente:

Disponibilidad de algoritmo

Defina la disponibilidad del algoritmo en Gestionar recomendaciones y Modelos de recomendación.

Filtros previos de fuente de datos

Defina filtros para limitar los datos recuperados de una fuente de datos durante la generación del modelo. Importar campos personalizados que se utilizarán como filtros previos.

Valores predeterminados de algoritmo de recomendación

Defina los valores predeterminados para los parámetros de filtro previo del algoritmo y de la fuente de datos.

Impresiones de tiempo de ejecución

Agregar o transformar impresiones de recomendación de tiempo de ejecución.

Parámetros de tiempo de ejecución

Parámetros de tiempo de ejecución de recomendación ampliados

Puede definir la disponibilidad de algoritmos en Gestionar recomendaciones y Modelos de recomendación. Gestionar recomendaciones contiene un subconjunto de funciones y algoritmos que están disponibles en Modelos de recomendación. Si hace que un algoritmo esté disponible en Gestionar recomendaciones, también estará disponible automáticamente en Modelos de recomendación.

Paso uno

Vaya a Gestionar su solución para ver las aplicaciones disponibles.

1. Historia de usuario: el administrador puede controlar qué algoritmos están disponibles para las aplicaciones de recomendación adaptadas para el experto en marketing y el analista empresarial.
2. Nuevas capacidades: los algoritmos se pueden poner a disposición en cualquiera de las aplicaciones de recomendación.

Seleccione la aplicación Algoritmos de recomendación.

Paso dos

Ahora que se encuentra en la aplicación Algoritmos de recomendación, vamos a explorar algunas de las opciones disponibles.

1. Utilización de algoritmos: estas opciones le permiten definir la disponibilidad de algoritmos en Modelos de recomendación y Gestionar recomendaciones. Una vez que un algoritmo se fija para que esté disponible en una aplicación, el algoritmo se mostrará en la lista de algoritmos disponibles una vez que el usuario seleccione añadir un algoritmo en el modelo.
2. Beneficios para los clientes: Determine qué filtros previos se adaptan mejor a los usuarios de las dos aplicaciones y, en consecuencia, póngalos a disposición. Esto permitirá a los usuarios ver solo lo que es relevante para su rol.

Paso tres

Puede definir filtros previos de fuente de datos que se pueden aplicar a un algoritmo en Gestionar recomendaciones y Modelos de recomendación. Los filtros previos son específicos del tipo de fuente de datos y limitan los datos recuperados de una fuente de datos durante la generación del modelo.

1. Uso de filtros previos: una vez que el filtro previo de una fuente de datos se establece para que esté disponible en una aplicación, los filtros previos se mostrarán en la lista de filtros previos de fuentes de datos disponibles una vez que el usuario seleccione añadir un filtro previo en un algoritmo.
2. Historia de usuario: el administrador puede controlar qué filtros previos de fuente de datos están disponibles para las aplicaciones de recomendación adaptadas para el experto en marketing y el analista empresarial.
3. Beneficios para los clientes: Determine qué filtros previos se adaptan mejor a los usuarios de las dos aplicaciones y, en consecuencia, póngalos a disposición. Esto permitirá a los usuarios ver solo lo que es relevante para su rol.
4. Nuevas capacidades: Los filtros previos se pueden poner a disposición en cualquiera de las dos aplicaciones de recomendación.

Paso cuatro

Esta área es donde puede definir el algoritmo de valores predeterminados y los parámetros de filtro previo de la fuente de datos.

1. Valores predeterminados del algoritmo de recomendación: Esta función ayuda al usuario a evitar añadir los mismos parámetros cada vez que se utiliza un algoritmo dentro de un modelo guardando los parámetros como valores predeterminados.
2. En este ejemplo, cuando se utiliza el algoritmo Lo más visualizado, se utilizarán el tipo de interacción y los datos de interacción de uso y los valores se establecerán por defecto (es decir, SHOP_ITEM_VIEW y mire hacia atrás en los últimos 15 días).

Aquí tiene una lista de parámetros. Puede definir los siguientes valores predeterminados de algoritmo:

Tamaño máximo de regla

Tamaño máximo del conjunto de elementos especificado por el usuario.

Conjunto de resultados máximo

Resultado máximo especificado por el usuario establecido para devolver.

Confianza mínima

Probabilidad mínima especificada por el usuario de que una combinación de productos se agrupe en una transacción. El valor debe ser estrictamente superior a 0,0 y menor que 1,0.

Elevación mínima

Cifra mínima especificada por el usuario que es la relación entre la confianza y el soporte de los elementos dependientes (confianza esperada).

Soporte mínimo

Cifra mínima especificada por el usuario asociada a una regla de asociación de productos que describe la frecuencia con la que dos o más productos se agrupan en una transacción.El valor debe ser estrictamente mayor que 0.0 y estrictamente menor que 1.0.

Tipo de puntuación

Método especificado por el usuario para clasificar recomendaciones que se basa en una de las siguientes opciones:

• Confianza
• Lift
• Soporte

Frecuencia de actualización de la generación (en horas)

Número de horas especificado por el usuario después del cual se vuelve a generar un algoritmo. Una vez que se ha añadido un algoritmo a un modelo, los parámetros de algoritmo se pueden modificar y guardar. Los parámetros actualizados solo se aplican en el contexto de ese modelo individual.

Los filtros previos de la fuente de datos se aplican durante la generación del modelo para limitar los datos recuperados de una fuente de datos. Los filtros previos de fuente de datos disponibles para un algoritmo dependen del tipo de fuente de datos asignado al algoritmo.

Puede definir los siguientes parámetros de filtro previo de fuente de datos:

• Interacciones de SAP Marketing
• Medio de comunicación
• Categoría de producto
• Tipo de interacción
• Cronomarcador de interacción
• Utilizar datos de interacción
• Contactos de interacción de SAP Marketing
• Grupo objetivo
• Producto de SAP Marketing
• Categoría de producto

Si desea obtener información sobre algoritmos de recomendación personalizados, consulte el siguiente recurso:

Publicación de blog

Utilizar algoritmos personalizados en recomendación de producto.