Produktempfehlungen aktivieren

Hinweis

Die Retail-Interessengruppe von Dynamics 365 Commerce wurde von Yammer zu Viva Engage verschoben. Wenn Sie keinen Zugriff auf die neue Viva Engage-Community haben, füllen Sie dieses Formular (https://aka.ms/JoinD365commerceVivaEngageCommunity) aus, um hinzugefügt zu werden und sich weiterhin in die neuesten Diskussionen einbringen zu können.

Dieser Artikel erläutert, wie Produktempfehlungen erstellt werden, die auf dem maschinellen Lernverfahren mit künstlicher Intelligenz (AI-ML) basieren, das Microsoft Dynamics 365 Commerce-Kunden zur Verfügung steht. Weitere Informationen zu Produktempfehlungslisten finden Sie im Produktempfehlungsüberblick.

Wichtig

Die Lizenz für Dynamics 365 Commerce Empfehlungen steht nicht mehr für neue Einkäufe und Verlängerungen zur Verfügung.

Vorabprüfung der Empfehlungen

  1. Stellen Sie sicher, dass Sie über eine gültige Lizenz für Empfehlungen von Dynamics 365 Commerce verfügen.

  2. Stellen Sie sicher, dass der Entitätsspeicher mit einem kundeneigenen Azure Data Lake Storage Gen2-Konto verbunden ist. Erfahren Sie mehr im Abschnitt Stellen Sie sicher, dass Azure Data Lake Storage in der Umgebung erworben und erfolgreich überprüft wurde.

  3. Bestätigen Sie, das die Microsoft Entra-Identitätskonfiguration einen Eintrag für Empfehlungen enthält.

  4. Stellen Sie sicher, dass die tägliche Aktualisierung des Entitätsspeichers auf Azure Data Lake Storage Gen2 geplant ist. Weitere Informationen finden Sie unter Sicherstellen, dass die Aktualisierung des Entitätsspeichers automatisiert ist.

  5. Aktivieren Sie RetailSale-Messungen für den Entitätsspeicher. Weitere Informationen finden Sie in "Arbeiten mit Maßnahmen".

  6. Stellen Sie sicher, dass Ihre Umgebung die Servier- und Kochregionen in den derzeit unterstützten Regionen wie folgt konfiguriert hat:

    • Unterstützte Kochregionen: EU, USA, CA und AU.
    • Unterstützte Dienstregionen: US, CA und AU. Wenn die Bereitstellungsregion nicht mit einer der vorhandenen unterstützten Regionen übereinstimmt, wählt der Empfehlungsdienst die am nächsten unterstützte Region aus.

Nachdem Sie die vorstehenden Schritte abgeschlossen haben, können Sie Empfehlungen aktivieren.

Hinweis

Es gibt ein bekanntes Problem, bei dem Empfehlungen nach Abschluss der folgenden Schritte nicht angezeigt werden. Dieses Problem wird durch Datenflussprobleme in der Umgebung verursacht. Wenn Ihre Umgebung keine Empfehlungsergebnisse anzeigt, konfigurieren Sie die alternativen Daten für den Empfehlungsdienst, indem Sie die Schritte in Richten Sie einen alternativen Dataflow für Empfehlungen ein ausführen. Sie müssen über Azure-Administratorberechtigungen verfügen, um diese Schritte ausführen zu können. Wenn Sie Hilfe benötigen, wenden Sie sich an Ihren FastTrack-Vertreter.

Microsoft Entra-Identitätskonfiguration

Dieser Schritt ist nur für Kunden erforderlich, die eine Infrastructure-as-a-Service-Konfiguration (IaaS) betreiben. Die Microsoft Entra-Identitätskonfiguration ist automatisch für Kunden, die auf Azure Service Fabric ausgeführt werden, aber überprüfen Sie, ob die Einstellung wie erwartet konfiguriert ist.

Setup

  1. Suchen Sie im Commerce-Hauptsitz nach der Seite Microsoft Entra Anwendungen.

  2. Überprüfen Sie, ob ein Eintrag für RecommendationSystemApplication-1 vorhanden ist. Wenn kein Eintrag vorhanden ist, erstellen Sie einen Eintrag mit den folgenden Informationen:

    • Client-ID: d37b07e8-dd1c-4514-835d-8b918e6f9727
    • Name: RecommendationSystemApplication-1
    • Benutzerkennung: RetailServiceAccount
  3. Seite speichern und schließen

Empfehlungen aktivieren

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Produktempfehlungen zu aktivieren:

  1. In der Commerce-Zentrale suchen Sie nach Funktionsverwaltung.
  2. Wählen Sie Alles aus, um eine Liste der verfügbaren Funktionen anzuzeigen.
  3. Geben Sie im Suchfeld Empfehlungen ein.
  4. Wählen Sie die Funktion Produktempfehlungen aus.
  5. Wählen sie im Eigenschaftsbereich Produktempfehlungen die Option Jetzt aktivieren aus.

Screenshot des Einschaltens von Empfehlungen.

Hinweis

Konfigurieren Sie Empfehlungslistenparameter

Standardmäßig enthält die AI-ML-basierte Produktempfehlungsliste vorgeschlagene Werte. Sie können die vorgeschlagenen Standardwerte ändern, um dem Ablauf Ihres Unternehmens zu entsprechen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von AI-ML-basierten Produktempfehlungsergebnissen.

Empfehlungen in E-Commerce-Umgebungen integrieren

Nachdem Sie Empfehlungen im Commerce-Hauptsitz aktiviert haben, können Sie die Commerce-Module konfigurieren, die Empfehlungsergebnisse für E-Commerce-Erfahrungen anzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter Produktsammelmodule.

Empfehlungen für POS-Geräte anzeigen

Nachdem Sie Empfehlungen in der Handelszentrale aktiviert haben, fügen Sie den Bereich "Empfehlungen" mithilfe des Layout-Tools zum POS-Bildschirm hinzu. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen einer Empfehlungssteuerung zum Transaktionsbild auf POS-Geräten.

Personalisierte Empfehlungen aktivieren

In Dynamics 365 Commerce können Einzelhändler Produktempfehlungen (auch als Personalisierung bezeichnet) zur Verfügung stellen. Durch die Verwendung dieser Funktion können Einzelhändler personalisierte Empfehlungen in die Online-Kundenerfahrung und an der Verkaufsstelle integrieren. Wenn die Personalisierungsfunktion aktiviert ist, kann das System die Kauf- und Produktinformationen eines Benutzers verknüpfen, um individuelle Produktempfehlungen zu generieren.

Weitere Informationen finden Sie unter "Personalisierte Empfehlungen aktivieren".

Zusätzliche Ressourcen

Überblick über Produktempfehlungen

Enable Azure Data Lake Storage in einer Dynamics 365 Commerce Umgebung

Richten Sie einen alternativen Dataflow für Empfehlungen ein

Personalisierte Empfehlungen aktivieren

Link „Ähnliche Outfits kaufen“ aktivieren

Personalisierte Empfehlungen kündigen

Produktempfehlungen in POS hinzufügen

Empfehlungen dem Transaktionsbildschirm hinzufügen

Anpassung der Ergebnisse der AI-ML-Empfehlungen

Manuell kuratierte Empfehlungen erstellen

Empfehlungen mit Demodaten erstellen

Produktempfehlungs-FAQs