Nota
O acesso a esta página requer autorização. Podes tentar iniciar sessão ou mudar de diretório.
O acesso a esta página requer autorização. Podes tentar mudar de diretório.
Observação
O Grupo de Interesse de Varejo do Dynamics 365 Commerce mudou do Yammer para o Viva Engage. Se você não tiver acesso à nova comunidade Viva Engage, preencha este formulário (https://aka.ms/JoinD365commerceVivaEngageCommunity) para ser adicionado e mantenha-se envolvido nas últimas discussões.
Este artigo fornece orientações sobre como tirar partido das recomendações de produtos omnicanal em ambientes de caixa única de Escalão 1, utilizando dados de demonstração pré-preenchidos e personalizáveis.
As recomendações de produtos omnicanal fornecem um conjunto de listas de produtos com curadoria editorial ou geradas de forma programática. Estas listas podem ser utilizadas em vários cenários, dependendo da necessidade do negócio. Para mais informações sobre as listas de recomendações de produtos, consulte Descrição geral das recomendações de produtos.
Para ambientes Dynamics 365 de Escalão 2 e superiores, as recomendações de produtos são calculadas automaticamente com base nos dados dos clientes. A utilização de dados de demonstração de recomendações de produtos não desativa nenhuma solução de recomendações de produtos já aprovisionada no ambiente, nem os custos associados à sua utilização.
Nos ambientes de Escalão 1, as recomendações de produtos baseiam-se apenas nos dados de demonstração estáticos armazenados num ficheiro .csv.
Ativar dados de demonstração de recomendações de produtos num ambiente
Para ativar os dados de demonstração de recomendações de produtos, é necessário implementar a extensão de demonstração de pré-visualização do Dynamics 365 Commerce no respetivo ambiente. Ao fazer isso, os dados de demonstração de recomendações de produtos são automaticamente ativados.
Dados de demonstração predefinidos
Cada ambiente do tipo OneBox inclui um conjunto pré-carregado de dados de demonstração de recomendações de produtos, armazenados no ficheiro separado por vírgulas 'reco_demo_data.csv', localizado no Commerce Scale Unit.
Os dados são estruturados ao longo das seguintes colunas.
| Nome da coluna | Obrigatório | Descrição | Valores possíveis |
|---|---|---|---|
| RecoList | ✔️ | O tipo específico de lista de recomendações de produtos que o ponto de dados de demonstração deve gerar. |
|
| OperatingUnitNumber | ✔️ | O número da unidade operacional específico onde se espera que as recomendações de produtos sejam apresentadas. | |
| Categoria | A categoria para a qual a lista específica deve ser devolvida. Se não for especificada nenhuma categoria, a lista destina-se apenas ao topo da hierarquia de navegação. | ||
| SeedItemId | Para listas que requerem seed (RecoPeopleAlsoBuy e RecoCart), o produto para o qual essas listas devem mostrar produtos adicionais. | ||
| CustomerId | Para listas que requerem um identificador de cliente (RecoPicks). O valor predefinido "0" aplica-se a todos os clientes. | ||
| ItemIds | ✔️ | Um ou mais produtos a devolver como resultado, separados por ";". |
Personalizar dados de demonstração
Pode editar os dados de demonstração predefinidos com quaisquer informações de produtos e categorias configuradas no HQ. Depois de atualizar o ficheiro .csv, as recomendações de produtos apresentadas aos clientes refletem imediatamente as alterações.
A extensão contém um ficheiro de dados chamado "RecoMockDataset.csv", que permite controlar o conjunto de dados utilizado para gerar os resultados de recomendações simuladas. O nome do ficheiro pode ser controlado através da configuração da extensão utilizando a definição ext.Recommendations.DemoFilePath. Isto permite ter vários conjuntos de dados disponíveis, que podem ser alternados facilmente através da configuração.
<settings>
<add name="ext.Recommendations.DemoFilePath" value="RecoMockDataset.csv" />
</settings>
Recursos adicionais
Descrição geral das recomendações de produtos
Ativar o Azure Data Lake Storage num ambiente do Dynamics 365 Commerce
Ativar recomendações de produto
Ativar recomendações personalizadas
Optar por não receber recomendações personalizadas
Ativar recomendações "comprar semelhantes"
Adicionar recomendações de produtos no POS
Adicionar recomendações ao ecrã de transação
Ajustar resultados de recomendações de IA-ML