推薦タイプの理解

サブスクリプション

種類	商品データを含む	注文データを含む	パーソナライズ	コンテキストアウェア	頻度	説明
コンテンツベースの製品レコメンデーション	✔			✔		閲覧中の商品と類似の商品をおすすめします
ユーザーに合わせたおすすめ情報	✔	✔	✔			類似の顧客の購入履歴をもとに商品を推奨
状況に応じたユーザーパーソナライズドレコメンデーション	✔	✔	✔	✔		類似した顧客の購入履歴をもとに、類似したカテゴリの商品をお勧めします。
「おすすめ商品」	✔	✔				全顧客の購入履歴をもとにした商品の推奨
「一緒に購入された商品」のおすすめ	✔	✔	✔	✔	✔	閲覧した商品と一緒によく購入する商品をおすすめする

重要

顧客の類似性は現在、購入履歴のみに基づいて判断されている。 2人の顧客は、同じ商品を購入した場合に類似していると言える。

コンテンツベースの製品レコメンデーション

コンテンツベースの推奨は、商品名、説明、仕様、カテゴリーなどの商品データに基づいて行われます。 Liferay Commerceは、商品のペアを特徴に基づいて比較し、その類似性をスコア化し、各商品の推奨を作成します。 顧客の注文データは、これらの推奨事項には寄与しません。 ユーザーに表示される商品は、現在閲覧している商品と類似の機能を持つものです。

コンテンツベースの推奨事項を表示するには、データソースを Product Content Based Recommendations に設定した Product Publisher ウィジェットを使用します。

ユーザーに合わせたおすすめ情報

ユーザーパーソナライズ推奨は、アカウントの過去の購入履歴から得た商品情報と注文情報を用いて、顧客にパーソナライズされた商品をお勧めするものです。 このアルゴリズムは、同じ商品を購入した顧客の購入履歴を利用して、商品間の暗黙のつながりを抽出します。 そして、各ユーザーの予測値を生成して保存します。

この推奨タイプはコンテキストを考慮しないため、推奨が表示される商品のコンテキストは考慮されません。 顧客が現在閲覧している商品とは関係のない商品を勧めてしまう可能性があります。

ユーザーに合わせたおすすめを表示するには、データソースを ユーザーインタラクションに基づくおすすめ に設定した Product Publisher ウィジェットを使用します。

状況に応じたユーザーパーソナライズドレコメンデーション

コンテキストアウェアユーザーパーソナライズ推奨は、同じ商品を購入した顧客の購入履歴を利用して、商品間の暗黙のつながりを抽出し、ユーザーごとに予測を生成します。 また、現在閲覧している商品に応じて、さらに絞り込まれた予測が行われるコンテキストアウェア方式を採用しています。

コンテキストを考慮したユーザーパーソナライズドのおすすめを表示するには、データソースを ユーザーインタラクションに基づくおすすめ に設定した Product Publisher ウィジェットを使用します。

「おすすめ商品」

"こちらもおすすめ"推奨は、顧客の購入履歴をすべて使って、商品間の暗黙のつながりを抽出します。 この推薦はパーソナライズされていません。つまり、購入履歴を比較することで顧客間の類似性・非類似性を考慮したアルゴリズムではありません。

「あなたにおすすめの商品」のおすすめを表示するには、データソースを 商品インタラクションに基づくおすすめ に設定した商品パブリッシャーウィジェットを使用します。

「一緒に購入された商品」のおすすめ

"よく一緒に購入されている"推奨は、現在のカートの内容に基づいています。 アルゴリズムは、グローバルな注文データを分析し、各顧客の購入履歴から共通のパターンを抽出します。 そして、よく一緒に購入される商品のセットを特定します。

これらを表示するには、データソースを 頻出パターン推奨 に設定した製品パブリッシャーウィジェットを使用します。