AI-ML 기반 제품 추천 결과 조정

비고

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이 문서에서는 인공 지능-기계 학습(AI-ML)을 기반으로 제품 추천 결과를 사용자의 비즈니스에 맞게 조정하는 방법을 설명합니다.

제품 추천을 활성화하면 기본 설정이 적용됩니다. 이러한 매개 변수는 많은 요구 사항에 대해 작동할 수 있습니다. 결과가 제품의 판매 전략에 적합한지 평가하는 데 시간을 할애할 계획을 세우는 것이 가장 좋습니다. 다시 테스트하기 전에 필요에 따라 매개 변수를 변경하기 전에 며칠 동안 결과를 평가하는 것이 좋습니다.

사용자가 추천 목록에 제품을 수동으로 추가 및 제거

Retail 및 Commerce>제품 추천>추천 매개 변수로 이동합니다.
공유 매개 변수 목록에서 추천 목록을 선택합니다.
제품을 추가하거나 제거할 목록을 선택합니다.
테이블에 제품을 추가하려면 라인 추가를 선택합니다.
제품 열에서 이름 또는 제품 번호로 제품을 검색합니다
라인 유형 열에서 다음 두 옵션 중 하나를 선택합니다.
- 포함 – 제품을 목록의 맨 앞으로 가져옵니다
- 제외 – 제품이 목록에 표시되지 않도록 제거합니다
표시 순서를 변경하면 포함으로 표시된 제품이 목록에 표시되는 순서가 변경됩니다.
- 두 제품의 표시 순서 값이 동일한 경우 해당 두 결과의 최종 순서는 백오피스와 다를 수 있습니다.
테이블에서 제품을 제거하려면 제거할 라인을 선택하고 제거를 선택합니다.

'사람들이 좋아하는 상품' 또는 '자주 함께 구매한 상품' 목록의 경우

'자주 함께 구매한 상품' 또는 '사람들이 좋아하는 상품' 목록의 맥락에서 기계 학습은 소비자 구매 패턴을 분석하여 고유한 시드 제품에 대해 일반적으로 함께 구매하는 관련 제품을 추천하는 데 사용됩니다.

시드 제품은 결과를 생성하려는 제품입니다. 추천 목록을 수동으로 조정하는 맥락에서 이 제품에 대한 결과를 추가하거나 제거합니다.

다음 단계에 따라 시드 제품에 대한 결과를 수동으로 추가하거나 제거합니다.

시드 제품을 선택합니다.
제품 열에서 이름 또는 제품 번호로 제품을 검색합니다.
라인 유형 열에서 다음 두 옵션 중 하나를 선택합니다.
- 포함 – 제품을 목록의 맨 앞으로 가져옵니다
- 제외 – 제품이 목록에 표시되지 않도록 제거합니다
테이블에서 제품을 제거하려면 제거할 라인을 선택하고 제거를 선택합니다.