Einstein Predictive Sort
わずか数クリックで、パーソナライズされた製品検索を強化
Einstein Predictive Sortは、人工知能（AI）と顧客データを駆使することで、よりパーソナライズされた製品結果をもたらします。顧客は欲しいものを短時間で見つけられるため、コンバージョン率アップにつながります。マーチャンダイザーは、わずか数クリックでPredictive Sortを導入し、検索ドロップダウン、検索ページ、カテゴリグリッドページでパーソナライズされた結果を提示できます。
機械学習を使用して検索を促進
Eコマースチームは、買い物客に対し、適切な製品を先頭に提示する必要があります。提示できない場合は、販売機会を失うことになります。残念ながら、ショッピング体験全体でデータにもとづくパーソナライズを提供することは難しいとされています。特に、複雑な並べ替えルールを管理する時間がないか、データサイエンティストとして育てるリソースを持たない小売業者にはハードルが高いのが実情です。
AIによるパーソナライズは想像以上に簡単です。Einstein Predictive Sortは、Salesforceのプラットフォームに組み込まれたのAIを活用して、買い物客のジャーニー全体にパーソナライズされた製品陳列をもたらします。
AIによる製品パーソナライズを投入する
- オンラインショッピング体験にパーソナライズを組み込んで買い物客の満足度を向上
- 欲しい商品の検索で商品を見失ったり時間を浪費しないように対策を徹底
- サイトへの登録の有無にかかわらず、すべての買い物客に合わせて品揃えをパーソナライズ
小さな画面に対応
- スマートフォンで商品を検索する短い時間でも、モバイル利用の買い物客が目的の商品を正確に見つけられるようにサポート
コンテキストを駆使して検索結果の関連性を高め、モバイルデバイスでの検索しにくさを排除
マーチャンダイジングチームをスマート化
- 既存のB2C Commerceビジネスツール内で製品並べ替えのパーソナライズを有効にし、時間を節約
- 使い慣れた並べ替えルールテクノロジーをBusiness Managerに適用し、ワークフローを簡素化
- 各顧客に最適な結果を出す並べ替えルールを決定する際に推測を排除
“組み込み作業は非常に簡単です。並べ替え属性を追加するだけです。あとは、数回クリックするだけで完了です。Eコマースプラットフォームに統合され、すべてのデータを集約できるため、はるかに便利になります。これこそ、データを2つや3つのシステムに分散させず、1つのシステムに集約する最大のメリットです。”
モバイルでのパーソナライズを強化
以下のサンプル画像では、2人の買い物客がスマートフォンで商品を閲覧しています。1人はウィメンズのカテゴリを、もう1人はメンズの商品を見ています。この2人が「パーカー」商品を検索すると、Einstein Predictive Sortは、各ユーザーの閲覧履歴に合わせてパーソナライズされた検索結果を表示します。
一目で分かるEinstein Predictive Sortの効果
+9.1%
収益/訪問者が増加
+3.8%
コンバージョン率が向上
Einstein Predictive Sortの主な特長
データサイエンティストなしでAIを活用
データサイエンティストを雇用または育成しなくても、人工知能を活用できます。
推測に頼らず判断
並べ替えルールの正確なランキングを判断する手作業を排除します。
データにもとづくパーソナライズを導入
豊富なEコマースデータを活用し、1対1のパーソナライズを実現します。
ショッピング体験を改善
パーソナライズを駆使して、顧客をまったく新しい方法で購入へと導きます。関連度が極めて高いため、パーソナライズに気づかないまま購入に至るほどです。
Commerce Cloudで、AIにもとづくパーソナライズを活用しましょう。
Commerce Cloud Einsteinが、あらゆるクリックに合わせて高度にパーソナライズされたショッピング体験をどのように提供するのかご確認ください。エキスパートがいなくても実現可能です。
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