AI produse similare: principiul funcționării și utilizare
În articol vom explica cum funcționează suplimentul „AI produse similare” în Fynode, pe ce date lucrează și cum să îl configurați corect pentru recomandări mai bune de cross‑sell și up‑sell. Vom descrie principiul analizei comenzilor, setările disponibile și pașii recomandați pentru testare și punere în producție.
Principiul de funcționare
Doplnkul analizează comenzile din ultimele aproximativ șase luni și determină ce produse se cumpără împreună, cât de des apar într-o singură comandă și dacă au categorii comune. Pe baza acestei analize, sistemul va propune pentru fiecare produs o listă cu cele mai probabile produse similare pe care clienții le cumpără suplimentar. Actualizarea recomandărilor are loc automat, de obicei noaptea, iar rezultatul este setarea elementelor conexe sau up‑sell în eshop.
Testare și implementare
După activarea modulului, sistemul va afișa un produs aleatoriu și recomandările generate pentru testare rapidă. Folosiți butonul „Generați din nou” pentru a vedea rezultatele pentru alte produse și ajustați setările în funcție de calitatea recomandărilor. Înainte de implementarea globală recomandăm testarea pe una sau mai multe categorii pentru a verifica relevanța recomandărilor și impactul asupra UX. Dacă totul este în regulă, activați repetarea conform preferinței și monitorizați rezultatele.
Setări cheie ale doplnku
În setări stabiliți „Relația” cum să fie salvate recomandările (Súvisiace, Up‑sell, Cross‑sell), frecvența actualizărilor și eventuale restricții pe categorii specifice. Puteți activa și logica „Categorii comune” pentru ca sistemul să prefere produse din aceleași categorii și să activați „A solicita cumpărare comună” dacă doriți generarea recomandărilor doar pe baza cumpărăturilor comune reale. De asemenea setați „Limită maximă” a numărului de produse recomandate pentru fiecare produs.
Costuri și planificare
În setările pluginului veți găsi o tarifare informativă: prețul pentru procesarea unui produs și estimarea costului total în funcție de numărul de produse și frecvența aleasă. La activarea repetării regulate, suma corespunzătoare va fi retrasă din creditul AI la intervalele setate. Înainte de activare verificați întotdeauna estimarea pentru a avea control asupra consumului de credit.
Ce date folosește suplimentul pentru generarea recomandărilor?
În principal se folosesc comenzile istorice din ultimele aproximativ șase luni pentru ca sistemul să evalueze cumpărăturile comune și frecvența co-comenzilor. Dacă aceste date lipsesc în sistem, recomandările vor fi bazate mai mult pe similitudinile interne ale produsului decât pe comenzi reale.
Pot limita generarea doar la anumite categorii?
Da. În setările pluginului selectați categoriile specifice pe care AI trebuie să le vizeze. Acest lucru este util la testare sau dacă doriți să inițiați funcția mai întâi doar pentru părți selectate ale catalogului.
Cât de des sunt actualizate recomandările și cum sunt tarifate?
Frecvența actualizărilor o setați în câmpul „Repetare”, de exemplu la fiecare 7, 14 sau 30 de zile. Pentru fiecare repetiție se va debita din creditul AI o taxă în funcție de numărul de produse și de prețul setat, așadar pentru estimarea costurilor totale consultați calculatorul din setările modulului.