Versión 10 Release 0 15 de mayo de IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

Transcripción

1 Versión 10 Release 0 15 de mayo de 2012 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

2 Nota Antes de utilizar esta información y el producto al que hace referencia, lea la información en Aisos en la página 125. La documentación que se distribuye con los productos IBM Coremetrics es confidencial y es propiedad de IBM y, como tal, está sujeta a las disposiciones de todos los acuerdos comerciales entre las partes. Independientemente de las disposiciones específicas de dichos acuerdos comerciales, las partes indican su disposición a tratar la documentación a la que se hace referencia como información confidencial de IBM yanodistribuir dicha documentación a ninguna otra parte ni copiar dicha documentación excepto a lo expresamente permitido en los acuerdos de licencia entre las partes relacionadas con dichos productos. IBM agradece sus comentarios Puede eniar los comentarios a la siguiente dirección. IBM Bay Area Lab 1001 E Hillsdale Bouleard Foster City, California EE.UU. Puede eniarnos los comentarios de manera electrónica mediante uno de los siguientes métodos: Gratuito (EE.UU.) Fax (EE.UU. y Canadá): Centro de soporte técnico: Correo electrónico de Internet: cm_support@us.ibm.com World Wide Web: En caso de que quiera una respuesta, asegúrese de incluir su nombre, dirección, número de teléfono o fax. Asegúrese también de incluir lo siguiente en su comentario o nota: Título de este documento Número de página o tema relacionado con el comentario Cuando enía información a IBM, otorga a IBM un derecho no exclusio a utilizar o distribuir dicha información en la forma en que IBM considere adecuada, sin contraer por ello ninguna obligación con el remitente. Materiales bajo licencia - Propiedad de IBM Copyright IBM Corporation 2005, 2012.

3 Contenido Acerca de IBM Coremetrics Capítulo 1. Visión general de la Guía de configuración Suposiciones de la Guía de configuración Configuración de la exportación de datos Recomendaciones de archios de producto Capítulo 6. Utilización de Intelligent Offer con LIV Capítulo 2. Visión general del producto 3 Características principales Acceso a Intelligent Offer Naegación general Intelligent Offer Casos de uso Cómo funciona Intelligent Offer Visión general del proyecto Preparación del proyecto Cómo funciona Intelligent Offer en un entorno de prueba Capítulo 3. Desplegar Intelligent Offer 21 Despliegue con la opción de recomendación de archio sin formato Visualizar Recomendaciones Acerca del método de entrega de recomendaciones dinámicas Capítulo 4. Preparación del sitio web para Intelligent Offer Implementación de recomendaciones dinámicas.. 25 Funciones de solicitud de recomendación Función cmrecrequest Función cmpagerecrequest Función cmelementrecrequest Función cmdisplayrecs Función de población de zona Conenios de nomenclatura para la función de población de zona Argumentos para la función de población de zona Valores para el argumento Valor simbólico de destino Ejemplo: Valores de parámetro pasados a una función de población de zona Prácticas recomendadas en Recomendaciones basadas en términos de búsqueda Capítulo 5. Datos de reglas empresariales Descripción general de los datos de reglas Contenido de productos de recomendaciones dinámicas Formatos de archio del Informe de productos de empresa Asignación de ID del artículo Carga de datos Archios de exportación de datos Capítulo 7. Personalización de Intelligent Offer Capítulo 8. Matriz de resumen del procesamiento de los archios CDF y EPR Capítulo 9. Definición de alias para atributos de datos de reglas Atributos del informe de productos de empresa para casos de uso especiales Capítulo 10. Tiempos de respuesta y rendimiento Capítulo 11. Cookies de Intelligent Offer Capítulo 12. Gestión de la implementación de la oferta inteligente. 67 Configuración de políticas de reglas empresariales 67 Crear una política para Artículos o contenido con atributos de alor nulo Crear una política para Elementos con un atributo nulo y sin alor predeterminado Crear una política para Artículos con Valores de atributo no álido Definiciones de campos para Atributos y Más alores Qué hacer cuando su catálogo cambia Mostrar prefijos de atributo Especificar las URL de las imágenes Especifique el contenido de la respuesta HTTP de CDN Incluir productos más endidos adicionales para recomendación utilizando los atributos de producto. 74 Generar las recomendaciones para Artículos en arias categorías Configurar la ponderación de datos de sesión basada en tiempo Configurar la ponderación de datos compra por compra basados en tiempo Especifique formato de salida para el centro de llamadas y campañas de correo electrónico Publicar cambios de configuración Seleccionar la categoría principal de enta cruzada 78 Copyright IBM Corp. 2005, 2012 iii

4 Rastreo del rendimiento de la enta cruzada Uso de categorías irtuales Seguimiento de todos los cambios en las ofertas y en la configuración de las ofertas Seguimiento de cambios en Atributos de producto, Atributos de página y Atributos de elemento Seguimiento de cambios Más alores de Producto o Contenido Capítulo 13. Fuente de página de ejemplo Capítulo 14. La API REST Definición de la solicitud HTTP para eniarla a la API REST Visualizar la lista desde la API REST Capítulo 15. Administración Capítulo 16. Preguntas frecuentes Apéndice A. Información adicional de contacto Apéndice B. Soporte Apéndice C. Glosario Aisos Marcas comerciales i IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

5 Acerca de IBM Coremetrics IBM Coremetrics es líder en optimización de marketing. Sus productos ayudan a las empresas a mejorar de manera implacable los programas de marketing para ofrecer las mejores ofertas, en cualquier momento y en cualquier lugar, de modo automático. Más de marcas en línea utilizan el software de IBM Coremetrics como un sericio (SaaS) para mejorar el marketing en línea. Entre las soluciones de optimización de marketing integradas de IBM Coremetrics se encuentran recomendaciones personalizadas en tiempo real, correo electrónico dirigido, isualización de anuncios en las principales redes de anuncios y gestión de ofertas de buscadores. Las soluciones de la empresa se entregan en la única plataforma de análisis en línea que se ha diseñado para anticipar las necesidades de cada cliente, para automatizar las decisiones de marketing en tiempo real y sindicar información a todos los canales de cliente. Para obtener más información acerca de este producto u otros productos de IBM Coremetrics, consulte el Apéndice A, Información adicional de contacto, en la página 113. Copyright IBM Corp. 2005, 2012

6 i IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

7 Capítulo 1. Visión general de la Guía de configuración La Guía de configuración de IBM Coremetrics Intelligent Offer a dirigida a usuarios que accedan al producto diariamente para: Trabaje con los archios de datos utilizados por Intelligent Offer Gestionar comunicaciones entre su sitio website y Intelligent Offer Gestionar opciones de configuración aanzadas Suposiciones de la Guía de configuración Esta guía utiliza que sabe si está utilizando recomendaciones de archios sin formato o dinámicos. Si no lo sabe, póngase en contacto con su administrador de IBM Coremetrics o con el soporte al cliente de IBM Coremetrics. Consulte Apéndice A, Información adicional de contacto, en la página 113. Utilice la información de esta guía para cambiar su implementación, resuela los problemas técnicos entre su sitio web y Intelligent Offer. Consulte la Guía del usuario de IBM Coremetrics Intelligent Offer para obtener información acerca de la utilización de Intelligent Offer. Copyright IBM Corp. 2005,

8 2 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

9 Capítulo 2. Visión general del producto IBM Coremetrics Intelligent Offer le permite generar recomendaciones de productos personalizadas. Estas recomendaciones aumentan las entas, la tasa de conersión, el alor de medio del pedido y la fidelización del cliente. Intelligent Offer genera de forma automática las recomendaciones de artículos para cada isitante basándose en la sesión actual y en el historial de naegación, en datos de compra y adquisición recopilados por IBM Coremetrics Web Analytics. Con Web Analytics, puede automatizar recomendaciones personalizadas mediante un potente conjunto de algoritmos demostrados y configurables. Intelligent Offer está diseñado para cubrir las necesidades específicas e intereses de los comerciantes electrónicos. Su potente interfaz de usuario permite una rápida implementación, la modificación de algoritmos, la gestión de reglas empresariales y la ista preia de recomendaciones. Puede realizar ajustes rápidos sin tener que depender de los programadores. Intelligent Offer está fuertemente integrado con Web Analytics y LIV . Puede acceder a los datos Intelligent Offer utilizando recomendaciones dinámicas e integrar estas recomendaciones directas con la capa de presentación de su sitio web. También puede integrar datos mediante archios sin formato para generar recomendaciones con canales fuera de línea o aplicaciones personalizadas como el centro de asistencia telefónica, catálogos en papel y quioscos dentro de tienda. Mediante una completa automatización, Intelligent Offer proporciona una herramienta para poder alcanzar nieles de rendimiento de test de referencia de recomendación mientras se libra a los comerciales de tener que crear de forma manual las recomendaciones. Ventajas empresariales Características principales Intelligent Offer proporciona muchas entajas empresariales: Aumentar los ingresos Aumentar el alor medio del pedido Aumentar la tasa de conersión Aumentar la fidelización del cliente Aumentar la habilitación del cliente a traés de ídeos, hojas de datos y contenido instructio. Mejorar la usabilidad del sitio web para que los isitantes busquen productos y exploren las ofertas del catálogo Aumentar las entas de productos antiguos o de productos que no se suelen adquirir Disminuir el tiempo que dedican los comerciales Implementación rápida para obtener un retorno de la inersión (ROI) mejorado Soporte a un rango de casos de uso para maximizar las oportunidades de generar ingresos Las características principales de Intelligent Offer le permiten crear, configurar, probar y realizar rastreo de ofertas. Copyright IBM Corp. 2005,

10 Ofertas de productos y contenido Una oferta es una recopilación de alores que incluye el tipo (producto, categoría, búsqueda, el contenido, contenido de elemento), los parámetros de datos y personalización, el periodo de duración de análisis de datos y las reglas empresariales que genera una lista de artículos recomendados. Las ofertas se crean con diferentes estilos de recomendaciones que se adaptan a las diferentes fases del proceso de compra. Por ejemplo, se crea una oferta para la página del producto y otra para la cesta de la compra. También puede crear ofertas y reglas empresariales para recomendar contenido que no sea productos como, por ejemplo, páginas web, archios PDF, ídeos, recetas, documentos técnicos y contenido instructio. Configuración de oferta La configuración de oferta define la frecuencia con la que se actualiza una oferta (mensualmente, semanalmente o diariamente), la cantidad de datos que se deben considerar, el conjunto de productos para los que se generan recomendaciones, el número de recomendaciones por producto (únicamente archios sin formato) y el método de entrega. Ponderaciones de afinidad Las ponderaciones de afinidad controlan la ponderación de cuatro puntos de datos clae en el algoritmo de enta cruzada de productos. Cambiar las ponderaciones de cada tipo de afinidad puede alterar de forma dramática las recomendaciones generadas para cada producto, lo que permite adaptar el algoritmo para controlar el rango de patrones de comportamiento de los clientes y las gamas de productos. También permite alterar los resultados de estilos diferentes de recomendaciones. Las recomendaciones de afinidad para los artículos que los clientes isualizan al mismo tiempo entregarán recomendaciones de artículos similares. Sin embargo, las recomendaciones de ponderación manual basadas en artículos que se han adquirido en su conjunto ofrece recomendaciones de productos por todas las categorías. Las ponderaciones de afinidad proporcionan controles para dirigir un rango de consideraciones. Reglas empresariales Intelligent Offer ofrecen una interfaz de usuario para crear y gestionar reglas que establezcan unos límites mayores en los resultados de las recomendaciones. Intelligent Offer da soporte a reglas de exclusión, desacentuación y promoción. Las reglas se pueden gestionar de manera global, el niel de categoría o por atributo de contenido o del producto. Las reglas de exclusión eliminan productos, las reglas de promoción fuerzan las recomendaciones de productos y las reglas de desacentuación mueen los artículos al final de la lista de candidatos de recomendaciones en lugar de excluirlos. Puede proporcionar los datos en los que se basan las reglas de exclusión para IBM Coremetrics mediante un archio de importación. Personalización del isitante indiidual Ni dos isitantes tienen los mismos intereses ni muestran patrones de compra idénticos. Intelligent Offer crea perfiles de isitante indiidual amplios basándose en el historial y en datos de sesión para presentar automáticamente a cada comprador potencial un conjunto exclusio de recomendaciones. Los isitantes que no son conocidos también reciben recomendaciones altamente releantes basadas en algoritmos comprobados que están basados en la Sabiduría de los grupos demostrada de Intelligent Offer. Ya que los perfiles de isitante se crean en tiempo real, las recomendaciones se pueden personalizar rápidamente permitiendo así a Intelligent Offer optimizar las recomendaciones para cada isitante.además 4 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

11 de optimizar de forma automática la página de recomendaciones, las recomendaciones de la cesta y las recomendaciones de categoría al isitante indiidual, puede definir zonas de recomendación específicas para ofrecer recomendaciones basadas en los siguientes comportamientos obserados del isitante, incluidas: Recomendaciones basadas en un artículo que el isitante haya incluido recientemente en la cesta Recomendaciones basadas en un artículo que el isitante haya comprado recientemente Artículos más endidos de una categoría de interés para el isitante Recomendaciones basadas en un artículo que el isitante haya isto recientemente Recomendaciones basadas en la categoría que el isitante haya isto recientemente Recomendaciones de categoría Recomendaciones basadas en los artículos más endidos, clasificados por entas de artículo, entas en dólares, tiempo de istas o un híbrido de los tres se pueden presentar en arios lugares en el sitio web. Estos artículos más endidos se agrupan por la categoría proporcionada en el Enterprise Category Definition File (ECDF). Hay configuraciones especiales disponibles para los más endidos por categoría. Por ejemplo, los isitantes pueden encontrar los artículos más endidos independientemente de dónde se colocan en el sitio web. Las recomendaciones de categoría se pueden configurar en la interfaz para eliminar el 5 %, 10 %o20%delos artículos más endidos de las recomendaciones. La eliminación de los productos más endidos le permite ofrecer productos adicionales que puede que los clientes no encuentren por su cuenta todaía y que ya tienen grandes conersiones. Asimismo, los artículos más endidos generales se pueden configurar también utilizando las recomendaciones de categorías. Los más endidos Permite especificar las categorías clae de productos que se an a presentar como artículos más endidos. Estas recomendaciones se muestran generalmente en la página de inicio, en la página de cesta acía o la página sin resultados de la búsqueda. Los n artículos más endidos (siendo n un número configurable) se extraen de cada una de las categorías clae y son presentadas al isitante de modo que cada categoría obtiene representación a traés de las recomendaciones de página de inicio. Como resultado, los artículos que se enden mejor, los que tienen la tasa de conersión más alta de las categorías de sitio clae son comercializados a los isitantes desconocidos. Opcionalmente, el orden en el que se presenta la recopilación de recomendaciones de página de inicio se presenta se puede determinar de manera aleatoria cuando se carga la página. Recomendaciones de recesión Los algoritmos basados en comportamiento no pueden generar recomendaciones para los productos a los que los algoritmos no se han aplicado todaía. Cuando se introducen productos nueos en el sitio, es necesario un mecanismo para proporcionar un conjunto predeterminado de recomendaciones conincentes. Si sus condiciones de reglas de negocio son muy estrictas puede eliminar las recomendaciones disponibles a traés de la utilización de reglas de negocio. Existen dos procesos de recesión. El primer proceso de recesión se produce cuando se procesan los datos de comportamiento de Sabiduría de los grupos. Cuando no hay datos de Capítulo 2. Visión general del producto 5

12 comportamiento de sitio suficientes para completar el número de recomendaciones solicitadas o si las reglas empresariales eliminan las recomendaciones, los artículos más endidos de la categoría EPR el producto de destino se utilizan como las recomendaciones predeterminadas. Se inoca un proceso de recesión secundario si las recomendaciones no están disponibles cuando se solicitan recomendaciones dinámicas desde su sitio web. Para cubrir esta situación, configure los pasos de recesión en el plan de recomendaciones. Por ejemplo, puede especificar que las recomendaciones sean los artículos más endidos de la categoría del producto que el isitante ha isto la última ez o los artículos más endidos en la categoría faorita del isitante. Recomendaciones basadas en términos de búsqueda Las recomendaciones basadas en términos de búsqueda permiten a los equipos de entas resoler dos problemas de empresa: Las páginas de destino de búsqueda de pago no siempre son releantes. Los sitios web y los resultados de búsqueda en sitio web no aprenden del comportamiento del isitante. Intelligent Offer determina los mejores productos para recomendar a los isitantes que buscan utilizar una solicitud como "polo para pesca" o "zapatillas deportias". Para cada término de búsqueda, una lista de todos los canales de información de tráfico de búsqueda (pago, natural y en sitio web) alimenta el algoritmo de Intelligent Offer. Esta ista agregada de los datos de interacción del cliente de todos los orígenes de búsqueda aseguran un conjunto de datos subyacente detallado para una consulta de cliente indiidual. Las recomendaciones basadas en búsqueda se pueden presentar en el marketing de motor de búsqueda (SEM) y en las páginas de resultados de búsqueda en sitio web y otras ubicaciones, como la página de inicio. Recomendaciones basadas en imágenes Una recomendación basada en imágenes utiliza el método de entrega dinámica para entregar las recomendaciones como imágenes HTML con alores de atributos como el nombre del producto. Cada imagen proporciona un enlace a una página del producto del sitio web para dicho artículo recomendado. El uso principal de recomendaciones basadas en imágenes es para las campañas de correo electrónico. El objetio de este tipo de recomendación es un artículo del mensaje de correo electrónico y, a continuación, general la lista de artículos recomendados cuando el destinatario del correo electrónico abre el mensaje. Pruebas A/B Intelligent Offer incluye la función de prueba A/B diseñada específicamente para ejecutar pruebas de diisión A, B, CyDydeterminar el impacto de diferentes configuraciones de Intelligent Offer en conersiones e ingresos de sitios web. Asimismo, la prueba A/B de Intelligent Offer se puede utilizar para probar ponderaciones de afinidad para algoritmos alternatios, reglas empresariales, ubicaciones de zonas de sitios web (por encima o por debajo del pliegue), así como la serie de recomendaciones entregadas a una zona específica del sitio web. Vista preia Intelligent Offerproporciona la capacidad para los usuarios de reisar la lógica de algoritmos y reglas que se ha especificado y aplicado a una oferta para ayudar a los clientes a adaptar de forma adecuada recomendaciones o 6 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

13 solucionar los problemas de estas. Hasta tres tipos diferentes de opciones de preisualización están disponibles, dependiendo de si su organización tiene funciones de recomendaciones dinámicas o de archios sin formato con licencia. Informes Se dispone de dos informes natios en el menú Informes: Rendimiento de zona y en los informes de rendimiento de Prueba A/B. El rendimiento de zona es una ersión filtrada del Informe de producto por categoría y muestra el rendimiento de la categoría principal de entas cruzadas y las subcategorías.los informes de rendimiento de Prueba A/B se realizan para cualquier Prueba A/B actia configurada en la herramienta Prueba A/B de Intelligent Offer. Paneles de control Los paneles de control le permiten realizar el rastreo del rendimiento de las ofertas actias y de las pruebas A/B. Todos los clientes de Intelligent Offer pueden utilizar los módulos de rendimiento de zona, KPISpark y Rendimiento del sitio debido a que simplemente requieren que los usuarios identifiquen la categoría padre en el CDF correspondiente a la zona del sitio que se están llenando con recomendaciones. Dado que la funcionalidad de la prueba A/B requiere las características de las recomendaciones dinámicas de Intelligent Offer, sólo los clientes que tienen habilitadas las Recomendaciones dinámicas pueden acceder al módulo del panel de control de Rendimiento de prueba A/B. Recomendaciones de archios sin formato o dinámicas IBM Coremetrics ofrece flexibilidad mediante dos métodos de entrega de recomendaciones. Con el método de entrega de archio sin formato, el proceso de ofertas graba listas fijas de recomendaciones en archios de salida que puede utilizar en diferentes canales de marketing. Con el método de entrega dinámico, la red de entrega de contenido genera y entrega dinámicamente las recomendaciones a las páginas web de cada isitante. Ambos métodos de entrega generan recomendaciones sólidas y dirigen las entas adicionales. WebSphere Commerce Integration Intelligent Offer ersión 9 está totalmente integrada con WebSphere Commerce ersión 7 FP2 y posterior. Si está utilizando WebSphere Commerce, consulte la documentación de WebSphere Commerce para obtener las instrucciones acerca de cómo configurar una solución integrada con Intelligent Offer. Rastreo de los resultados con IBM Coremetrics Web Analytics IBM Coremetrics proporciona herramientas sólidas que le muestran los beneficios deriados de las actiidades de personalización de sitio, independientemente de la solución que dirige estas actiidades. Las funciones de informe, como las tendencias, la capacidad de isualizar diferentes periodos de tiempo, resultados de correo electrónico, descarga a MS Excel y análisis de la segmentación. Los informes y características de Web Analytics que puede utilizar para realizar un rastreo de los resultados de las ofertas incluyen: Informe de resumen de los destacados Informe de productos Tendencia de categoría de informe de productos Zoom de productos Segmentos de informe Capítulo 2. Visión general del producto 7

14 Acceso a Intelligent Offer Asimismo, las funciones de creación de informes personalizados de IBM Coremetrics Explore se pueden utilizar para generar análisis ad hoc de rendimiento de recomendaciones. Rastreo de los resultados con IBM Coremetrics Explore IBM Coremetrics Explore proporciona informes personalizados que puede utilizar para analizar el rendimiento de Intelligent Offer. IBM Unica Interact Puede ofrecer las recomendaciones de categorías más endidas desde Intelligent Offer a IBM Unica Interact. Para obtener más información, consulte la documentación IBM Unica Interact. Puede acceder a Intelligent Offer desde el menú de la aplicación de IBM Coremetrics o de forma directa desde un naegador web. Cuando Intelligent Offer está habilitado para su ID de cliente, las cuentas de usuario que tengan habilitado el rol adecuado pueden er Intelligent Offer en el conmutador de la aplicación en la cabecera de todas las aplicaciones IBM Coremetrics. El conmutador de la aplicación permite a un usuario naegar rápidamente entre aplicaciones habilitadas y para las que el usuario tiene permiso de acceso. Si la aplicación Intelligent Offer no se muestra en la sección Optimizar del menú del conmutador de la aplicación, consulte al administrador del sitio ya que es probable que no esté habilitado para el ID de cliente actual o para el usuario actual. 8 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

15 Naegación general IBM Coremetrics también proporciona acceso directo y autenticación en Intelligent Offer desde la dirección web siguiente: Cuando esta dirección web se introduce en un naegador web soportado, la carga una página de bienenida para la aplicación y solicita el ID de cliente, nombre de usuario y contraseña. La misma contraseña que se utiliza para la autenticación en Web Analytics se puede utilizar para Intelligent Offer. Permisos de grupo de usuarios Si tiene acceso de administrador, puede conceder permisos de acceso a Intelligent Offer a traés de los alores de grupo de usuarios. Para habilitar Intelligent Offer para todos los usuarios a los que se ha asignado un grupo de usuarios específico, aya a la página Admin > Gestionar grupos. Seleccione un grupo de usuarios y marque el recuadro de Intelligent Offer. Una ez guardados estos cambios, todos los miembros de este grupo de usuarios pueden acceder a Intelligent Offer a traés de una autenticación directa o desde el conmutador de la aplicación. La interfaz de Intelligent Offer es coherente con IBM Coremetrics Web Analytics. Puede acceder a todas las características principales desde el menú de naegación de acordeón situado en el panel izquierdo de la aplicación. Encabezado de la aplicación Intelligent Offer proporciona los mismos encabezados de la aplicación como la aplicación Web Analytics e incluye acceso a: Conmutador de sitio Si despliega arias instancias de IBM Coremetrics en diferentes sitios, puede utilizar la lista de conmutadores de sitio para pasar de un ID de cliente a otro. Conmutador de aplicación El conmutador de la aplicación presenta todas las aplicaciones IBM Coremetrics. Las soluciones que están habilitadas son aquellas a las que su organización ha concedido licencias y las que han sido actiadas para el usuario actual. Las soluciones que no están disponibles o carecen de licencia o no están actias para el usuario actual. Si necesita acceso, póngase en contacto con su administrador IBM Coremetrics. Ayuda Ofrece acceso a la Guía del usuario de IBM Coremetrics Intelligent Offer. Soporte Proporciona acceso al centro de soporte técnico de IBM Coremetrics ofrece opciones de contacto de correo electrónico para obtener soporte técnico, prácticas recomendadas o para eniar comentarios sobre el producto IBM Coremetrics al equipo de gestión de productos. Consulte Apéndice B, Soporte, en la página 115 para obtener más información acerca del soporte técnico de IBM Coremetrics. Cerrar sesión Finaliza la sesión de IBM Coremetrics. Capítulo 2. Visión general del producto 9

16 Intelligent Offer Casos de uso Las recomendaciones se pueden utilizar por puntos táctiles de cliente. Cada oportunidad para la interacción con el cliente representa una oportunidad para la conersión en aumento. Hay muchos casos de uso iables para recomendaciones. Los siguientes son los casos de uso más comunes: Recomendaciones de página de inicio Las recomendaciones de categoría, que muestran los artículos más endidos en todo el sitio web o páginas se pueden presentar en la página de inicio. Asimismo, puede tener una zona que muestre recomendaciones cuando existen compromisos recientes del isitante a partir de los cuales se pueden realizar recomendaciones personalizadas como, por ejemplo, se han realizado compras anteriormente o se han añadido artículos a la cesta. Recomendaciones de categoría Las recomendaciones de categoría muestran los artículos más endidos por categoría. Asimismo, las zonas de recomendación se pueden establecer para mostrar contenido cuando existen compromisos recientes del isitante a partir de los cuales se pueden realizar recomendaciones personalizadas como, por ejemplo, se han realizado compras anteriormente, se han añadido artículos a la cesta o una página web que se ha isitado anteriormente o un ídeo instructio. Recomendaciones basada en términos de búsqueda Las recomendaciones basadas en la búsqueda de Intelligent Offeramplían la herramienta de búsqueda en el sitio web presentando recomendaciones que aprenden constantemente y reflejan comportamientos de isitantes que eolucionan en una zona dedicada en la página de resultados de búsqueda en el sitio web. Las recomendaciones también se pueden presentar en páginas de destino de marketing del motor de búsqueda y en otras ubicaciones, como la página de inicio. Recomendaciones de la página de listado de productos La página de listado de productos es la última página en la ía de acceso antes de la página de detalles del producto. Esta página enumera generalmente todos los productos en un nodo particular de la categoría y a menudo dirige al isitante a la página a traés de arias páginas de elementos. Los isitantes a menudo no saben por dónde empezar. La presentación de una zona de recomendación en la parte superior de la página titulada "Faoritos del cliente" ayuda al comprador potencial mostrándole los artículos más populares en esa categoría. Dado que la parte superior de la página es un punto de naegación clae en el que los isitantes seleccionan productos que están buscando, esta ubicación de recomendación es la ubicación con los ingresos más altos del sitio. Recomendaciones de la página de productos Las recomendaciones de página de producto se utilizan para ayudar a los clientes a encontrar productos similares de interés y a explorar elementos relacionados por las categorías. 10 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

17 Recomendaciones preias a la cesta (superposición de cesta) Muchos sitios de comercio electrónico han implementado un paso en el que a los isitantes que añaden un artículo a su cesta se les dirige a una página preia (consultar Amazon) o se les muestra una superposición de la cesta para la página del producto desde la que se ha añadido el artículo. En esta página, se presentan recomendaciones y al isitante se le consulta si desea pulsar para seguir comprando desde donde lo habían dejado o para cerrar sesión. Recomendaciones de cesta de compra Las recomendaciones de cesta de la compra ayudan a los isitantes a encontrar productos relacionados o que son complementarios con los artículos que se han añadido a la cesta. Recomendaciones del estado de pedido y del estado de correo electrónico de confirmación Las recomendaciones de estado indican productos relacionados o complementarios con artículos adquiridos anteriormente cuando los clientes uelen al sitio a comprobar el estado de su pedido. Los correos electrónicos de confirmación de pedido pueden sugerir igualmente productos relacionados o complementarios. Recomendaciones de correo electrónico Intelligent Offer funciona con LIV , lo que significa que las ofertas de productos se pueden incluir en el canal de información de LIV . Por ejemplo, si un isitante abandona un artículo, las recomendaciones de productos más destacadas para ese artículo se pueden incluir en el correo electrónico, creando un correo electrónico de destino, ofreciendo tasas de conersión más altas. Puede integrar las recomendaciones de Intelligent Offer con sus campañas de marketing de correo electrónico de LIV de los modos siguientes: Utilice la salida de las ofertas cuya salida son recomendaciones de archios sin formato en los mensajes de correo electrónico. Utilice el nueo tipo de recomendación basada en imágenes para entregar recomendaciones dinámicas en los mensajes de correo electrónico. Centro de asistencia telefónica Al insertar recomendaciones de Intelligent Offer en el centro de asistencia telefónica puede ayudar a los representantes del centro a dialogar de manera efectia con sus interlocutores sobre entas de productos de gama alta o cruzadas releantes. Para los catalogadores, las recomendaciones asociadas se deben limitar a los artículos que se encuentran en la lista desplegable del catálogo en papel del cliente. Visualizar Publicidad/Fuera de sitio Puede utilizar la API REST para mostrar las recomendaciones en un sitio de terceros Intelligent Offer Capítulo 2. Visión general del producto 11

18 Recomendaciones de contenido de página Si un isitante está mirando un artículo o un recetario en su página web, puede montarle los artículos relacionados o los recetarios en la misma categoría. Recomendaciones de contenido de elemento Si un isitante está mirando un ídeo instructio, puede mostrarles enlaces para dar soporte a artículos, grupos de usuarios u otros ídeos instructios. Cómo funciona Intelligent Offer Entender cómo funciona Intelligent Offer le puede ayudar a desplegar satisfactoriamente Intelligent Offer. Los siguientes componentes clae describen cómo funciona Intelligent Offer. Recopilación de datos de comportamiento: Si implementa Web Analytics, no será preciso definir etiquetas para soportar la recopilación de datos de los algoritmos Sabiduría de los grupos y Más endidos por categoría de Intelligent Offer. Intelligent Offer accede a estos datos directamente desde la instancia de Web Analytics, utilizando las etiquetas Productos istos, Shop 5 y shop9. Si no está utilizando Web Analytics y desea utilizar Intelligent Offer, deberá definir un conjunto mínimo de etiquetas para su sitio. Consulte a un representante de IBM Coremetrics para obtener documentación e instrucciones. Ejecución de la oferta: Intelligent Offer da soporte a las recomendaciones basadas en productos para entas cruzadas, entas de productos de gama alta así como recomendaciones de categorías basadas en los artículos más endidos por categoría. Las reglas empresariales configurables se crean a traés de la interfaz de la aplicación para soportar reglas de exclusión, reglas de promoción y reglas de desacentuación. Los datos en los que se basan las reglas se proporcionan a IBM Coremetrics mediante los archios de importación del informe de productos de empresa (archios EPCMF y ECDF). Gestión del perfil del isitante indiidual: La cookie de personalización de Intelligent Offer crea perfiles de isitante indiidual completos basados en los datos de sesión históricos y en los de la sesión actual. El perfil queda almacenado en la cookie del isitante y se introduce en el algoritmo de personalización de Intelligent Offer. El algoritmo de personalización determina si se personalizan y cómo se personalizan las recomendaciones para una persona. Incluso los isitantes que no son conocidos reciben recomendaciones altamente releantes basadas en algoritmos basados en Sabiduría de los grupos demostrada de Intelligent Offer. Ya que los perfiles de isitante se crean en tiempo real, las recomendaciones se pueden personalizar rápidamente permitiendo así a Intelligent Offer optimizar las recomendaciones para cada isitante. Recomendaciones dinámicas: Bajo las recomendaciones dinámicas se realizan solicitudes de zona de página, se procesan los algoritmos de personalización, se ejecutan los procesos de recesión y se entregan las recomendaciones a las páginas web. Un desarrollador de páginas web puede integrar rápidamente Intelligent Offer con la capa de presentación del sitio web sin que sea necesario dominar los conocimientos de bases de datos de TI en la implementación de Intelligent Offer. Cuando se carga una página, se llama a la función de solicitud de recomendaciones Intelligent 12 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

19 Offer. IBM Coremetrics tiene más de 20 centros de datos globalmente para garantizar la disponibilidad de los datos de recomendación y su elocidad de entrega. Intelligent Offer utiliza una CDN (Content Deliery Network) global para guardar en la memoria caché los datos de recomendaciones en el extremo de la red de estos centros de datos y permite al centro de datos más próximo a su ubicación responder a sus solicitudes de manera puntual. El uso de las recomendaciones dinámicas permite a la personalización de cada isitante y las pruebas A/B. Solicitudes de recomendación: Las funciones son cmrecrequest, cmpagerecrequest y cmelementrecrequest funciones de JaaScript que solicite recomendaciones Intelligent Offer. Estas llamadas son la interfaz principal para las recomendaciones dinámicas de Intelligent Offer. Se inicia una solicitud para cada zona de sitio. Algoritmo de personalización: Intelligent Offer ejecuta un algoritmo de personalización propietario que incluye los datos en el perfil del isitante indiidual para determinar si alterar y cuándo alterar las recomendaciones de Sabiduría de los grupos subyacentes para el isitante indiidual. El algoritmo de personalización elimina las compras anteriores y los artículos de la cesta del isitante. Recomendaciones de recesión: los algoritmos basados en comportamiento no pueden generar recomendaciones para artículos que no forman parte del conjunto de datos actuales. Por lo tanto, cuando se introducen artículos nueos en el sitio, es necesario un mecanismo para proporcionar un conjunto predeterminado de recomendaciones conincentes. Además, si sus condiciones de reglas de negocio son muy estrictas puede eliminar las recomendaciones disponibles a traés de la utilización de reglas de negocio. Función de población de zona: codifique el JaaScript que representa las recomendaciones de Intelligent Offer en su página web. La lista de recomendaciones incluye los metadatos acerca de los artículos recomendados, los datos que la función de población de zona puede utilizar para representar las recomendaciones. Es responsabilidad suya codificar el cuerpo de la función para que las recomendaciones se isualicen de un modo coherente con el diseño de su sitio web. Prueba A/B: Intelligent Offer incluye la función de prueba A/B diseñada específicamente para ejecutar pruebas de diisión A, B, CyDydeterminar el impacto de diferentes configuraciones de Intelligent Offer en conersiones e ingresos de sitios web. Entre otros análisis, se puede utilizar la prueba A/B de Intelligent Offer para probar ponderaciones de afinidades para algoritmos alternatios, reglas empresariales, ubicaciones de zonas de sitios web (por encima o por debajo del pliegue), así como la serie de recomendaciones entregadas a una zona específica del sitio web. Las páginas de carga del isitante que contienen zonas de sitio que participan en pruebas A/B actias se asignan a grupos de prueba. Las etiquetas de elemento de IBM Coremetrics se enían una ez por sesión a cada prueba actia que encuentra un isitante. Los segmentos clae de IBM Coremetrics se pueden crear utilizando los datos de etiquetas de elemento para filtrar diferentes informes de Web Analytics. Integración de archios sin formato: Puede acceder a los datos de Intelligent Offer a traés de archios sin formato. Los archios sin formato permiten la integración con canales fuera de línea o aplicaciones personalizadas como el centro de asistencia telefónica, catálogos en papel y quioscos dentro de tienda. Puede optar por recibir datos de Sabiduría de los grupos de Intelligent Offer a traés de archios sin formato para la enta cruzada de productos y recomendaciones de categoría, que se enían a un Capítulo 2. Visión general del producto 13

20 seridor FTP por la configuración de exportación establecida en la interfaz de la aplicación. Cree un proceso automatizado que recoja, transforme y cargue los archios de ofertas en su base de datos de comercio electrónico. El sistema de comercio electrónico gestiona la referenciación de los datos de recomendación y la representación de las recomendaciones para los isitantes a medida que exploran el sitio. Cuando se utiliza el método de entrega de archio sin formato, no puede utilizar la prueba A/B, la personalización o lasa recomendaciones basadas en términos de búsqueda. IBM Coremetrics anima a todos los clientes a que desplieguen las recomendaciones de Intelligent Offer a traés de las recomendaciones dinámicas en los despliegues de sitio web para utilizar en su totalidad las funciones de la aplicación y para mejorar en un futuro la hoja de ruta. Ejemplo El proceso recomendado para utilizar Intelligent Offer se muestra en la figura siguiente. Paso 1 Recopilación de datos de comportamiento Recopilación de datos a traés de IBM Coremetrics Analytics Tags, y EPR (Product Data Feed) Pruebas A/B Paso 2 Paso 3 Paso 4 Ejecución de ofertas Proceso de reglas empresariales y algoritmos de Wisdom of the Crowd Gestión de perfiles de isitantes indiiduales Se sigue la información de la sesión actual y las históricas de cada isitante en la cookie de personalización de Intelligent Offer. Plan de recomendaciones Define la conersación del cliente mediante el enlace de uno o arios elementos del perfil del isitante y una oferta para una localización de sitio. -Ejecutar pruebas de diisión A, B, C y D. - Determinar el impacto de arios alores de Intelligent Offer en las conersiones del sitio. - Valores de oferta - Reglas - Plan de recomendaciones - Localizaciones de zona Paso 5 Recomendaciones dinámicas Infraestructura para peticiones de representación, algoritmos de personalización de procesos y recomendaciones de entrega. Figura 1. Proceso de Intelligent Offer 14 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

21 Visión general del proyecto Las tablas siguientes describen los totales del proceso para implementar Intelligent Offer y un plan de proyecto de ejemplo con más información. Tabla 1. Visión general del proyecto Paso Tiempo estimado para completarse Acciones de IBM Acciones del cliente Configuración hasta 3 días Actiar el módulo tras la finalización de la modificación del contrato: 2 días Preparación para la producción Proporcionar ersiones actualizadas de los archios de biblioteca necesarios: 2 días Distribuir un kit de bienenida con documentación que cubre indexación, preguntas más frecuentes y otro material de referencia: 1 día hasta 4 semanas Reunión inicial: introducir la aplicación, reisar la documentación, discutir la estrategia, reisar las entradas de datos de clientes: 1 día Consultar la estrategia de oferta y las reglas empresariales:hasta 1 semana Auditoría/ recomendación sobre etiquetas comerciales de clientes para el funcionamiento correcto de Intelligent Offer. Crear planes/zonas de ofertas/ recomendaciones hasta que la estrategia finalice: hasta 3 días Completar la encuesta del cliente antes del inicio: 3 días. Producir archios de datos necesarios para reglas empresariales y mostrar datos: hasta 3 semanas Planear una estrategia de oferta para las áreas del sitio web: 4 días Clientes de recomendaciones de entrega dinámica: página web de código para solicitar, recibir y mostrar recomendaciones dinámicas: hasta 3 semanas Clientes de entrega de archio sin formato: base de datos del plan para almacenar recomendaciones: hasta 2 semanas Capítulo 2. Visión general del producto 15

22 Tabla 1. Visión general del proyecto (continuación) Paso Tiempo estimado para completarse Acciones de IBM Acciones del cliente Producción 1 día y en curso Proporcionar formación de análisis: 3 días Asistir con problemas y preguntas posteriores al inicio: hasta 3 días Crear informes y analizar datos en la aplicación analítica: hasta 1 semana Utilizar el sericio de soporte al cliente de IBM para la asistencia 24x7, formación basada en demanda y chat en io. Tabla 2. Plan de proyecto de ejemplo Tarea # Acción Descripción Propietario Notas 1 Archio de biblioteca io.js creado Se proporciona un archio de biblioteca al cliente. Si está utilizando bibliotecas alojadas IBM Coremetrics ejecutará la actualización. 2 Crear ofertas Crea una oferta real (dinámica) y un plan de recomendaciones en la interfaz de usuario para realizar pruebas y para los usos habituales. 3 Crear el informe de producto de empresa (EPR) 4 Atribución / argumento 5 Determinar las reglas empresariales 6 Crear planes de recomendaciones y zonas de sitio web Cree y exporte el Enterprise Category Definition File y Enterprise Product Content Mapping File. Aerigüe qué argumentos se han de pasar o mostrar en la capa de presentación de las recomendaciones. Se puede utilizar reglas empresariales con ofertas para excluir, desacentuar o promocionar elementos de las recomendaciones. Se crea en la interfaz de usuario una estrategia de arios pasos para definir destinos y áreas donde las recomendaciones aparecen en el sitio web. 7 Formación técnica Una reisión del código que se utiliza con Intelligent Offer, que incluye solicitudes de recomendación, cmdisplayrecs y las funciones de relleno de zona. IBM Coremetrics IBM Coremetrics Su organización Su organización y IBM Coremetrics Su organización y IBM Coremetrics Su organización y IBM Coremetrics Su organización y IBM Coremetrics Confirme que se crea la biblioteca. Es necesario crear los archios del informe de productos de empresa. Compruebe antes de la importación. El ID del producto y el ID de categoría que se han de pasar, su organización maneja otros atributos que se utilizan en la capa de presentación. Se recomienda crear una zona para fines de prueba de ofertas. 16 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

23 Tabla 2. Plan de proyecto de ejemplo (continuación) Tarea # Acción Descripción Propietario Notas 8 Categorización irtual Añada categorías irtuales al Category Definition File y al sitio web para que se pueda realizar un seguimiento a Intelligent Offer y se puedan ejecutar los informes. 9 Formación Formación en el uso de la característica de creación de ofertas, reglas e informes básicos. 10 Análisis posterior Se crea y se enía un documento de análisis posterior a su organización. 11 Soporte continuado de IBM Coremetrics Su organización tendrá acceso a la base de conocimiento de IBM Coremetrics, materiales de formación, soporte (incluido el soporte de tickets para preguntas técnicas y de tipo "cómo..." y chat en io). Su organización IBM Coremetrics IBM Coremetrics Realiza un análisis posterior a la habilitación de Intelligent Offer con métricas destacadas y KIP. Soporte en línea de IBM Coremetrics: support.coremetrics.com Soporte técnico en línea Solicitud de soporte técnico Chat en io con analista de negocios Acceso a conferencias web y a cursos grabados de antemano Preparación del proyecto La preparación del proyecto es clae para obtener una implementación sin problemas de Intelligent Offer. Para facilitar un proceso de implementación sin problemas, los siguientes elementos de preparación pueden ser útiles. Cargue las bibliotecas de IBM Coremetrics actualizadas en su sitio de producción. Si utiliza archios de biblioteca alojados quedará actualizado automáticamente. Reise el kit de bienenida. Es recomendable tener un cierto conocimiento de los términos de la guía del usuario. Debe saber cómo desea implementar las recomendaciones (recomendaciones estáticas o dinámicas, las ubicaciones del sitio como por ejemplo producto, categoría, cesta o página de inicio). Prepare una estrategia de oferta de alto niel que refleje las entradas de accionistas, por lo general gestores de entas. Las consideraciones para la estrategia de oferta incluyen las consideraciones de atributos. Se pueden especificar hasta 15 atributos. Los siguientes son algunos atributos (y ejemplos) comunes. Precio: recomiende artículos de enta solo con otros artículos de enta, no recomiende productos que sean inferiores a un determinado porcentaje de artículos en una cesta. Marca: no recomiende productos de marca X con productos de marca Y. Nieles de existencias: no recomiende un artículo si hay menos del número especificado en el inentario. Capítulo 2. Visión general del producto 17

24 Categoría: muestre estidos con estidos, no estidos con sudaderas. Imagen: las imágenes se mostrarán con las recomendaciones? Determine si proporcionará dato (Enterprise Product Content Mapping File) completo con cada importación o proporcionará datos modificados en cada carga. Como práctica recomendada, se le recomienda que cargue todo el catálogo cada ez. Cuando se añaden nueos elementos y no hay datos de historial suficientes para ofrecer recomendaciones, desea recomendar los más endidos por categoría? Identifique las excepciones a la estrategia que necesiten ser tratadas con un regla. Por ejemplo, para todos los monederos, muestre otros monederos a menos que su precio se mayor de 500. Si el precio del monedero supera los 500, muestre otros monederos de la categoría Diseñador. Identifique los orígenes de datos necesarios o archios de entrada para datos de reglas empresariales. Identifique los participantes del proyecto interno como el gestor de proyectos, recursos de TI y gestores de entas. Establezca la fecha aproximada en la que desea iniciar Intelligent Offer. Determine los requisitos de categorización irtual que capturan la categorización de alto niel para realizar informes de mercado. Por ejemplo, la captura de métricas en también le puede interesar, los más endidos. Nota: No existen requisitos adicionales o especiales para la definición de etiquetas para que soporten Intelligent Offer si también utiliza Web Analytics. Si no está utilizando Web Analytics desea utilizar Intelligent Offer, deberá definir un conjunto mínimo de etiquetas para su sitio. Consulte a un representante de IBM Coremetrics para obtener documentación e instrucciones. Estos temas son útiles para discutir internamente antes del inicio del proyecto. El asesor del cliente de IBM Coremetrics trabaja con usted para formular el método para el proyecto y tratar algunas cuestiones. El asesor del cliente también reisará si son necesarios algunos ajustes para la estrategia. Cómo funciona Intelligent Offer en un entorno de prueba Las recomendaciones pueden proporcionarse mediante un archio sin formato por lotes o directamente a zonas designadas en su sitio web.ibm Coremetrics le anima a utilizar zonas de sitio. La utilización de zonas de sitio habilita características aanzadas como por ejemplo la personalización, las pruebas A/B y las ofertas basadas en términos de búsqueda. No puede utilizar la personalización, las pruebas A/B o las ofertas de términos de búsqueda con recomendaciones de archios sin formato. IBM Coremetrics soporta la utilización de archios sin formato y métodos dinámicos en un solo sitio web de cliente, pero utilizando ambos se limita el impacto de la personalización. Por ejemplo, si despliega Intelligent Offer utilizando archios sin formato para la página del producto y la cesta de la compra, es posible que desee habilitar las recomendaciones de categoría utilizando recomendaciones dinámicas sin cambiar las implementaciones de página de producto y de la cesta de la compra. Intelligent Offer soporta este enfoque de integración híbrida. Este enfoque híbrido sitúa las limitaciones en el algoritmo de personalización. Cuando se isualiza un artículo desde la cesta o en la página del producto desde una solicitud dinámica de Intelligent Offer la biblioteca io.js 18 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

25 recoge automáticamente los datos del mensaje de respuesta sobre la categoría de destino y la información de atributo y, a continuación, lo almacena en la cookie de personalización del isitante. Implementación de la oferta de prueba Si implementa IBM Coremetrics por primera ez, o si implementa recomendaciones dinámicas por primera ez, puede probar la implementación de ofertas dinámicas del modo siguiente: 1. Inicie sesión en Intelligent Offer con el ID de cliente de producción proporcionado. 2. Configure las ofertas, las reglas, los planes de recomendación y las zonas que desea probar en Intelligent Offer. 3. Cree las zonas de sitio correspondientes en un sitio web de prueba. 4. Asegúrese de que las ofertas que ha creado se ejecuten correctamente al menos una ez. A continuación, cuando se reciba una solicitud de recomendaciones del sitio web de prueba utilizando el ID de cliente de prueba, el sistema deuele automáticamente recomendaciones como si las solicitara el ID de cliente de producción. Este proceso automático permite probar la implementación de Intelligent Offer con datos reales que se encuentran en el ID de cliente de producción antes de lanzar o cambiar su sitio web de producción. Si utiliza el sitio de prueba con el ID de cliente de prueba garantizará que no se modifiquen los informes empresariales del sitio web de producción. Si ya ha ejecutado Intelligent Offer, puede utilizar el mismo procedimiento para probar zonas, ofertas o planes de recomendación nueos y modificados. Capítulo 2. Visión general del producto 19

26 20 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

27 Capítulo 3. Desplegar Intelligent Offer Hay dos modos de desplegar las recomendaciones de Intelligent Offer. Las recomendaciones pueden proporcionarse mediante un archio sin formato por lotes o directamente a zonas designadas en su sitio web. IBM Coremetrics recomienda que utilice las zonas de sitio web. La utilización de zonas de sitio habilita características aanzadas como por ejemplo la personalización, las pruebas A/B y las ofertas basadas en términos de búsqueda. No puede utilizar la personalización, las pruebas A/B o las ofertas de términos de búsqueda con recomendaciones de archios sin formato. Intelligent Offer soporta la utilización de archios sin formato y métodos dinámicos en un solo sitio web de cliente, pero utilizando ambos se limita el impacto de la personalización. Por ejemplo, si despliega Intelligent Offer utilizando archios sin formato para la página del producto y la cesta de la compra, es posible que desee habilitar las recomendaciones de categoría utilizando recomendaciones dinámicas sin cambiar las implementaciones de página de producto y de la cesta de la compra. Intelligent Offer soporta este enfoque de integración híbrida. Este enfoque híbrido sitúa las limitaciones en el algoritmo de personalización. Cuando se isualiza un artículo desde la cesta o en la página del producto desde una solicitud dinámica de Intelligent Offer la biblioteca io.js recoge automáticamente los datos del mensaje de respuesta sobre la categoría de destino y la información de atributo y, a continuación, lo almacena en la cookie de personalización del isitante. Despliegue con la opción de recomendación de archio sin formato Intelligent Offer crea un archio sin formato que se enía a un seridor FTP según la configuración de exportación que elija (por ejemplo, mensual, semanal o diariamente). Existen dos formatos de archio, tabular y en serie, que se explican en Recomendaciones de archios de producto en la página 47. Su organización crea un proceso automatizado que recoge el archio de Intelligent Offer, lo transforma y lo carga en la base de datos de comercio electrónico. Por lo general, los sistemas de comercio electrónico tiene tablas designadas en las que se almacenan entas cruzadas de productos. Cuando se crea un archio nueo de recomendación, los datos antiguos se suprimen y sustituyen por el nueo archio de Intelligent Offer. Una ez establecido, este proceso se automatiza. Cuando Intelligent Offer se haya actiado para su ID de sitio, IBM Coremetrics le proporcionará las credenciales FTP y la ubicación donde desee que se publiquen sus archios. Planificación para arias ofertas El diseño debe aceptar la carga de arios archios. Por ejemplo, algunas organizaciones tienen un archio de Intelligent Offer diseñado para las recomendaciones de la página de productos y un segundo archio para las recomendaciones de la cesta de compra. Algunas organizaciones implementan dos archios de recomendaciones para la página del producto. Un archio de recomendación está limitado a productos de la misma categoría. Por ejemplo, los clientes que buscan zapatillas deportias en la página de productos consultan solo las recomendaciones sobre zapatillas deportias semejantes. El segundo archio de Copyright IBM Corp. 2005,

28 Visualizar Recomendaciones recomendación excluye los elementos en la categoría directa del producto de destino e incluye solo los productos del mismo departamento. Por ejemplo, para la ropa actia de hombre en la cesta de la compra, el comprador potencial no isualiza otras zapatillas deportias pero sí recomendaciones para calcetines, pantalones cortos y camisetas. Las páginas de los sitios web están diseñadas para hacer referencia a una tabla de base de datos que contiene las recomendaciones de Intelligent Offer cuando la página se carga. A continuación, la página muestra las recomendaciones de alor n superior (donde n es un parámetro configurable) para cada artículo, tal como se especifica en el archio del Intelligent Offer. La recomendación más releante es el primer artículo recomendado; la segunda más releante es el segundo artículo recomendado. Esta implementación es, por lo general, un proceso bastante directo para su implementación en la página de productos ya que la mayor parte de los sitios web de comercio electrónico lo siguen haciendo con las recomendaciones manuales, que se llenan en la base de datos mediante una herramienta de gestión de contenido. Consideraciones especiales para Recomendaciones de cesta de compra La isualización de las recomendaciones en la cesta de la compra pueden resultar más compleja. Su organización debe crear reglas de isualización que están en la misma cesta de la compra para controlar qué recomendaciones se an a mostrar cuando se añadan arios artículos a la cesta. Por ejemplo, una cesta de la compra se debe diseñar para que muestre hasta seis recomendaciones. Si se añade a la cesta un único producto para hombre, la página de la cesta sólo recoge las seis primeras recomendaciones para la cesta y las muestra. Si se añade un artículo para mujer a la cesta además del artículo para hombre, la lógica de la cesta determinará qué recomendaciones mostrar. Algunas organizaciones eligen basar todas las recomendaciones en el elemento con el precio mayor de la cesta. Otros eligen una estrategia de "última oportunidad para la conersión" y desactian las recomendaciones base de los artículos con los precios más bajos. Otros diiden las recomendaciones por igual para que el comprador potencial ea tres artículos para hombre y tres artículos para mujer. Base estas decisiones en los objetios específicos de su negocio. Establezca casos de ejemplo para todas las combinaciones de cestas. Cree reglas de isualización de forma apropiada. Consideraciones especiales para isualizar recomendaciones basadas en términos de búsqueda Su organización debe gestionar todos los textos de cabecera que aparecen en el área de recomendación dentro del código de la página. Es importante que el término de búsqueda utilizado se presente de nueo al isitante en el texto de cabecera para que sea claro y atractio para el isitante. El siguiente ejemplo demuestra cómo el término de búsqueda "zapatos de estir" ha actiado las recomendaciones que se pueden isualizar. 22 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

29 Figura 2. Ejemplo de recomendaciones basadas en un término de búsqueda Acerca del método de entrega de recomendaciones dinámicas Las recomendaciones dinámicas se implementan utilizando funciones de JaaScript de la misma manera que la definición de etiquetas estándar de IBM Coremetrics. Si está actualizando a una ersión más reciente de Intelligent Offer, debe asegurarse de que el archio eluminate.js más actual esté actio. Póngase en contacto con IBM Coremetrics para obtener más información. Capítulo 3. Desplegar Intelligent Offer 23

30 24 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

31 Capítulo 4. Preparación del sitio web para Intelligent Offer Implementación de recomendaciones dinámicas Los pasos principales para implementar recomendaciones dinámicas con Intelligent Offer se muestran a continuación. 1. Determine las ubicaciones de sitio específicas y las zonas de sitio Intelligent Offer que se han de utilizar. 2. Determine qué información es necesaria en el mensaje de respuesta de Intelligent Offer. Las preguntas para responder son: Si solamente proporciona un ID de producto, se presentará todo el contenido necesario para las recomendaciones en el mensaje de respuesta Intelligent Offer? Existe algún requisito para un nombre de artículo, ubicación de imagen de miniatura, web de destino de página de productos u otra información? El contenido adicional se encuentra por encima del ID del artículo necesario? Si es así, debe proporcionar el contenido adicional a IBM Coremetrics en el canal de información como atributos adicionales en el Enterprise Product Content Mapping File. El asesor de cliente de Intelligent Offer debe configurar Intelligent Offer para incluir solo los atributos necesarios para presentar el contenido en el mensaje de respuesta de Intelligent Offer. 3. Si es necesario contenido adicional en el mensaje de respuesta, determine qué contenido es obligatorio y cuál opcional, si lo hay. El asesor del cliente configurará Intelligent Offer para eliminar las recomendaciones en las que, por ejemplo, la ubicación de la imagen de miniatura está ausente de Enterprise Product Content Mapping File. Nota: Cuando el contenido está ausente en los archios EPR, puede que las recomendaciones no se generen correctamente. Algunas organizaciones ha encontrado problemas con los canales de información de datos. Por ejemplo, si la ubicación de la imagen de miniatura, solo se proporciona para el 25% de sus artículos al cargar un informe de productos, solo el 25% de las recomendaciones se representan en el sitio web hasta que el problema del canal de información de datos del informe de productos de empresa se corrige. 4. Asegúrese de que su asesor haya configurado las zonas de Intelligent Offer y las ofertas de ejemplo. 5. Compruebe si dispone de la Biblioteca y las páginas HTML de muestra de Intelligent Offer para contribuir con las actiidades de desarrollo. La página HTML de ejemplo es una página muy simple que demuestra cómo solicitar y presentar recomendaciones y es un ejemplo de funcionamiento que utiliza sus datos de recomendaciones. Los clientes que utilizan bibliotecas alojadas de IBM Coremetrics se actualizarán automáticamente. 6. Realice una prueba completa de la implementación de Intelligent Offer. Asegúrese de que el contenido aparece presentado tal como se esperaba en todas las zonas del sitio antes entrar en la producción. Asegúrese de que la zona no muestra ningún contenido y que es inisible en la página si la respuesta de la red de entrega de contenido proporciona "_NR_" como alor para el alor simbólico de destino. Copyright IBM Corp. 2005,

32 Funciones de solicitud de recomendación Objetio En las páginas con zonas de sitio web Intelligent Offer, uno o arios realizan llamadas de solicitudes de recomendación, una por cada zona, seguidas de una única llamada. cmdisplayrecs. Para cada zona de sitio en una página, una de las solicitudes de recomendación siguientes que han hecho las llamadas: cmrecrequest: utilizado en páginas con una zona de sitio web solicitante que las recomendaciones basadas en el producto: Venta cruzada de producto, Categoría del sitio web, Categoría EPR y recomendaciones de búsqueda de oferta. cmpagerecrequest: utilizado en páginas con una zona de sitio web que solicita recomendaciones de oferta de contenido de página cmelementrecrequest: utilizado en páginas con una zona de sitio web que solicita recomendaciones de oferta de contenido de elementos Para cada página, se realiza una solicitud de cmdisplayrecs inmediatamente después de todas las solicitudes de cmrecrequest. Para obtener más información, consulte el ejemplo en Capítulo 13, Fuente de página de ejemplo, en la página 85. Conceptos relacionados: Función cmpagerecrequest en la página 28 Función cmelementrecrequest en la página 28 Función cmdisplayrecs en la página 29 Referencia relacionada: Función cmrecrequest Función cmrecrequest En las páginas en las que las zonas Intelligent Offer están solicitadas, se realizan una o más llamadas a cmrecrequest. Parámetros La función cmrecrequest abarca hasta cinco parámetros en el siguiente orden: Tabla 3. Parámetros de respuesta de cmrecrequest Posición Parámetro Valores de parámetro álidos 1 ID de zona El ID de zona tiene ocho caracteres o menos y se define al crear una nuea zona en la interfaz de Intelligent Offer. El ID de zona distingue entre mayúsculas y minúsculas. 26 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

33 Tabla 3. Parámetros de respuesta de cmrecrequest (continuación) Posición Parámetro Valores de parámetro álidos 2 ID del producto de destino 3 ID de categoría de destino El ID del artículo de destino en el que se basarán las recomendaciones para las recomendaciones de enta cruzada. Para las zonas designadas únicamente para actiar recomendaciones de categoría o designadas para actiar recomendaciones basadas en término de búsqueda, pase "null" en este parámetro o deje comillas simples acías ( '). Para utilizar este alor, el plan de recomendaciones asociado con el ID de zona debe tener un paso con un alor de argumento simbólico de destino de _SP_ (para el producto especificado). El ID de categoría del ID de artículo de destino pasado por el parámetro de ID de producto de destino en la posición 2. Esto proporciona el método para retroceder a las recomendaciones de categoría de la categoría de productos solicitados en las recomendaciones de entas cruzadas de eento que no están disponibles para el artículo Intelligent Offer solicitado. Para recomendaciones de categoría, pase el ID de categoría en el que basar las recomendaciones de categoría. Para Más endidos generales, las recomendaciones (si se han configurado en el panel de configuración de ofertas de categoría) pasan un alor de '_TS_'. Para las zonas designadas para actiar recomendaciones basadas en los ID de destino que proceden de la cookie de personalización de Intelligent Offer, pase "null" en este parámetro o deje comillas simples acías ( '). Nota: Este ID de categoría se debe corresponder con la estructura de categoría seleccionada para definir el enfoque de recesión de las recomendaciones de categoría y de las recomendaciones dinámicas. Este es un alor de Content Deliery Network o de Enterprise Category Definition File (ECDF). Para utilizar este alor, el plan de recomendaciones que se asocia con el ID de zona debe tener un paso con un alor de argumento simbólico de destino de _SC_ (para el producto especificado). Nota: Un plan de recomendaciones siempre lo incluye como el último paso del plan. Capítulo 4. Preparación del sitio web para Intelligent Offer 27

34 Tabla 3. Parámetros de respuesta de cmrecrequest (continuación) Posición Parámetro Valores de parámetro álidos 4 Función aleatoria Este parámetro se utiliza sólo con recomendaciones de los más endidos generales (con un alor de argumento simbólico de destino de _TS_). Pase una "R" como alor del parámetro y el orden de las recomendaciones se ordenará de forma aleatoria cada ez que se cargue la página. Recomendación de prácticas recomendadas: En el resto de los casos, está probado que los ingresos son más bajos cuando las recomendaciones no están presentes en el orden exacto que el algoritmo ha proporcionado. La importancia estadística disminuye con cada recomendación que desarrolla la lista de artículos en el conjunto de recomendaciones para un destino específico. 5 Término de búsqueda El desarrollador de páginas se pasa en la consulta de usuario exacta eliminando los espacios de principio y final. Esto solo es necesario para las zonas designadas que an a actiar recomendaciones basadas en términos de búsqueda. Función cmpagerecrequest Parámetros La función cmpagerecrequest abarca hasta dos parámetros en el siguiente orden: Tabla 4. Parámetros de respuesta de cmpagerecrequest Posición Parámetro Valores de parámetro álidos 1 ID de zona El ID de zona tiene ocho caracteres o menos y se define al crear una nuea zona en la interfaz de Intelligent Offer. El ID de zona distingue entre mayúsculas y minúsculas. 2 Dirección ID de la página de destino El ID de página de destino para el que se basarán las recomendaciones para las recomendaciones de página de contenido. Para utilizar este alor, el plan de recomendaciones asociado con el ID de zona debe tener un paso con un alor de argumento simbólico de destino de _SG_ (por página especificada). Función cmelementrecrequest Parámetros La función cmelementrecrequest abarca dos parámetros en el siguiente orden: Tabla 5. Parámetros de respuesta de cmelementrecrequest Posición Parámetro Valores de parámetro álidos 1 ID de zona El ID de zona tiene ocho caracteres o menos y se define al crear una nuea zona en la interfaz de Intelligent Offer. El ID de zona distingue entre mayúsculas y minúsculas. 28 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

35 Tabla 5. Parámetros de respuesta de cmelementrecrequest (continuación) Posición Parámetro Valores de parámetro álidos 2 Dirección ID del elemento de destino El ID de elemento para el que se basarán las recomendaciones para recomendaciones de contenido del elemento. Para utilizar este alor, el plan de recomendaciones asociado con el ID de zona debe tener un paso con un alor de argumento simbólico de destino de _SE_ (para el elemento especificado). Función cmdisplayrecs La función cmdisplayrecs no requiere parámetros. Se debe situar inmediatamente después de todas las solicitudes cmrecrequest, cmpagerecrequest o cmelementrecrequest en una página. Esto le indica a Intelligent Offer que todas las solicitudes de zona para esta página se han ejecutado y que llame a las funciones de llenado de zona de las páginas con las recomendaciones finales. Para obtener más información, consulte el ejemplo en Capítulo 13, Fuente de página de ejemplo, en la página 85. Función de población de zona La función de población de zona es una función JaaScript que representa las recomendaciones de Intelligent Offer en su sitio web.los desarrolladores de sitio web codifican la función de población de zona en el sitio. Puede pasar a la función de población de zona ocho argumentos que ayudan a representar las recomendaciones de representación. Es responsabilidad suya codificar el cuerpo de la función para que las recomendaciones se isualicen de un modo coherente con el diseño de su sitio web. El resultado de la solicitud cmdisplayrecs es realizar una o más llamadas a la función de población de zona definida por el cliente. Puede definir una o más funciones de zona de población. La función cmdisplayrecs busca una función de población de zona que coincida con el ID de zona en la solicitud de recomendación. Si una de estas existe, se utilizará. Si no, se realiza una llamada a la función de población de zona genérica. Conenios de nomenclatura para la función de población de zona Debe haber funciones de población de zona por cada zona y deben denominarse del modo siguiente: id_zona_zp. Nota: El código de función de población de zona de ejemplo que se proporciona más adelante en este documento aparece definido en la línea del código de página. Todas las funciones de población de zona deben estar almacenadas en una única biblioteca definida por el cliente JaaScript y está biblioteca debe estar incluida en todas las páginas necesarias. Capítulo 4. Preparación del sitio web para Intelligent Offer 29

36 Argumentos para la función de población de zona Los argumentos siguientes se pasan a la función de población de zona. Tabla 6. Argumentos de la función de población de zona Posición Parámetro Descripción y uso 1 ID de artículos de recomendado Se deuele una matriz de los ID de artículos recomendados en la posición uno. Configure la función de población de zona para presentar el contenido apropiado (a menudo incluyendo, aunque no de forma exclusia, una imagen en miniatura, una bree descripción y un precio) para este ID del artículo en el análisis físico del sitio web designado para esta zona. 2 ID de zona Id de zona especificado en la solicitud. El ID de zona pasado en la solicitud de recomendación debe coincidir exactamente con el ID de zona definido en el panel de configuración de zona. Los ID de zona tienen hasta 8 caracteres de longitud. Puede utilizar mayúsculas, minúsculas y caracteres de subrayado (_). No pueden utilizarse espacios. 3 Valor simbólico de destino Un alor que representa un paso en el plan de recomendación. Cada paso identifica una oferta, de modo que al identificar el paso, este alor representa cómo se ha generado la lista de recomendaciones. Si no se pueden asociar recomendaciones con categoría o de destino, el sistema deuele un alor de _NR_'. Consulte también Valores para el argumento Valor simbólico de destino en la página ID de destino El ID de artículo, ID de categoría o la frase de búsqueda que se utiliza como base para la lista de ID de artículos recomendados en posición 1. Opcionalmente, este parámetro puede utilizarse para crear funciones de población de zona más aanzadas para presentar el ID del producto de destino en el que se basan las recomendaciones. 5 Categoría del ID del producto de destino 6 Dos matrices de dos dimensiones de los atributos del informe de productos de empresa para los artículos recomendados que se han pasado en el parámetro 1 ID de categoría del ID de producto de destino pasado en la posición 4, tal como se ha definido en el archio de producto del informe de productos de empresa (EPR). Este parámetro resulta útil solo si proporciona archios del informe de productos de empresa con atributos. Los atributos se pueden utilizar para ayudar a presentar el contenido del artículo final y pueden incluir la ubicación de una imagen en miniatura, el web de páginas de productos, brees descripciones del precio y del artículo, por ejemplo. Asimismo, se puede utilizar un alor especificado como entrada en el algoritmo de personalización. Por ejemplo, los atributos de personalización pueden ser la marca, el autor o el género. El campo está siempre poblado? Sí Sí Sí Sí Sí Se debe configurar Utilizado por la función de población de zona? Estándar Opcional Estándar Opcional Opcional Opcional 30 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

37 Tabla 6. Argumentos de la función de población de zona (continuación) Posición Parámetro Descripción y uso 7 Una matriz dimensional de los atributos del informe de productos de empresa para el ID de producto de destino 8 Texto de cabecera de zona 9 ID de prueba A/B 10 Categorías de artículos recomendados 11 Dirección URL de la página de destino 12 Nombre de la página de destino 13 URL de páginas de productos recomendados 14 Nombres de páginas de productos recomendados Lo mismo que el parámetro anterior pero con respecto al ID del producto de destino. Cuando crea un plan de recomendación, puede especificar el texto que aparecerá en la cabecera de zona de la página web. Este parámetro proporciona dicho texto de cabecera para el banner de la zona de sitio. Una serie que contiene el nombre de prueba A/B, un punto y coma y el ID de prueba A/B del elemento de prueba solicitado. El nombre y el ID de la prueba A/B se definen al crear una prueba A/B en Intelligent Offer. Si no hay ninguna prueba A/B para la zona, contiene 'ninguna prueba ab'. Una matriz que contiene el ID de categoría de cada uno de los artículos pasados en la posición 1, tal como se identifican en Enterprise Product Content Mapping File. Dirección URL de la página del ID de destino se pasa en la posición 4. Nombre de la página del ID de destino se pasa en la posición 4. Una matriz que contiene el URL de la página para cada uno de los elementos pasados en la posición 1. Una matriz que contiene el nombre de la página para cada uno de los elementos pasados en la posición 1. El campo está siempre poblado? Se debe configurar Sí Sí Sí Solo ha llenado para ofertas de contenido de la página Solo ha llenado para ofertas de contenido de la página Solo ha llenado para ofertas de contenido de la página Solo ha llenado para ofertas de contenido de la página Utilizado por la función de población de zona? Opcional Estándar Opcional Opcional Opcional Opcional Opcional Opcional Los alores del atributo de Informe de productos de empresa son alores de atributo que proporciona y carga en la base de datos de IBM Coremetrics con los archios del informe de productos de empresa. Los alores de atributo pueden tener más de 2000 caracteres y puede haber más de 15 atributos por artículo. Para obtener los mejores resultados, utilice el número mínimo de caracteres necesario para dar soporte a su caso de uso. Capítulo 4. Preparación del sitio web para Intelligent Offer 31

38 Adicionalmente, si tiene atributos que tienen un prefijo coherente como un URL de imagen de miniatura, puede almacenar el alor del prefijo en la función de población de zona (y luego anexarlo a cada artículo recibido en la lista de recomendaciones) o puede configurar el prefijo para el atributo en el Atributos de separador de la Configuración de la oferta entana. Nota: no incluya los URL completos como alores de atributos en sus datos de EPR. Para obtener más información, consulte Definiciones de campos para Atributos y Más alores en la página 69. Es posible que tenga que añadir un prefijo a las palabras clae de búsqueda en el sitio web. Existen diferentes razones: algunos sitios web utilizan diferentes modos de búsqueda, como la búsqueda por número de pieza o por palabra clae. Por ejemplo, la búsqueda por departamento. Esta practica permite al analista web er el grado en el que se utiliza el modo de búsqueda. Importante: Para las recomendaciones de búsqueda, el desarrollador de páginas no debe pasar este tipo de prefijo como parte de la solicitud de búsqueda cuando el cliente pasa el término de búsqueda en la solicitud de recomendación. Si hay alores de prefijo que se han de pasar, póngase en contacto con su asesor del cliente de IBM Coremetrics para determinar el modo adecuado para determinar el modo adecuado de tenerlos en cuenta fuera del término de búsqueda para el cálculo de datos. Para recomendaciones basadas en términos de búsqueda, el ID de destino que se ha pasado a la función de población de zona será modificado desde el formato original cuando lo eníe en la solicitud de recomendación: se eliminarán los espacios y puntuaciones. Este cambio en la entrada es necesario para que Intelligent Offer pueda eliminar ariaciones insignificantes, por otro lado, entre términos de búsqueda idénticos. Por ejemplo, women's blouse y womens blouse se deolerán las dos como womensblouse. Valores para el argumento Valor simbólico de destino El argumento Valor simbólico de destino contiene un alor que representa u paso del plan de recomendación y, por lo tanto, identifica cómo se genera la recomendación. Es posible que necesite codificar la función de población de zona para isualizar alores de forma diferente en función del alor que deuela el argumento Valor simbólico de destino. Tabla 7. Valores para el argumento Valor simbólico de destino Valor del argumento Descripción _RVP_ Recupera las recomendaciones basadas en el artículo que más ha isto el isitante recientemente. _RPP_ Recupera las recomendaciones basadas en el producto más recientemente compradas por el isitante. El último pedido define este producto en un pedido para el que se ha eniado una etiqueta Shop9 de IBM Coremetrics. _SP_ Recupera las recomendaciones basadas en el ID de artículo que se especifica en la posición 2 de cmrecrequest. Consulte Función cmrecrequest en la página 26. _SG_ Recupera las recomendaciones basadas en el ID de página que se especifica en la posición 2 de cmpagerecrequest. Consulte Función cmpagerecrequest en la página 28. _SE_ Recupera las recomendaciones basadas en el elemento ID que se especifica en la posición 2 de cmelementrecrequest. Consulte Función cmelementrecrequest en la página IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

39 Tabla 7. Valores para el argumento Valor simbólico de destino (continuación) Valor del argumento Descripción _SC_ Recupera las recomendaciones basadas en el ID de producto que se especifica en la posición 3 de cmrecrequest. Nota: Si este argumento recupera el elemento ID que se especifica en la posición 2 de cmrecrequest como una de las recomendaciones, Intelligent Offer lo elimina automáticamente. _NR_ No se pasa ninguna recomendación a la función de población de zona. Este es el alor esperado si el área de contenido asociado en la página no debería ser isible para el isitante: por ejemplo, si el isitante está en una prueba A/B y el grupo de prueba asociado no debería er ninguna recomendación o si el proceso de recesión para este producto se ha agotado y no hay recomendaciones disponibles para dicho producto. _LCP_ Recupera las recomendaciones basadas en el último producto añadido al carrito de un isitante. Ésta era la última etiqueta shop5 ista por IBM Coremetrics. _MPC_ Recupera las recomendaciones basadas en la categoría más popular del isitante. _RVC_ Recupera las recomendaciones basadas en la categoría más recientemente ista por el isitante. _SS_ Recupera recomendaciones basadas en un término de búsqueda especificado. _RVL_ Deuele una lista de los artículos más istos recientemente y sus atributos en la oferta actual. Los elementos se añaden a esta lista sólo cuando se produce una isualización de un artículo, hasta un máximo de cinco artículos. Si un artículo recientemente isualizado ya no existe en la oferta especificada, dicho artículo se deolerá. Si la lista recientemente ista está acía, las recomendaciones se recuperan mediante el paso siguiente en el plan de recomendación. Puesto que esto no es una lista de recomendaciones, no se aplican recomendaciones ni recesiones adicionales. Nota: Para utilizar este alor en un plan de recomendación, póngase en contacto con el asesor del cliente de IBM Coremetrics. _RVLG_ Deuele una lista de las páginas más istas recientemente y sus atributos en la oferta actual. Las páginas se añaden a esta lista sólo cuando se produce una isualización de página, hasta un máximo de cinco páginas. Si un página recientemente isualizado ya no existe en la oferta especificada, dicha página se deolerá. Si la lista recientemente ista está acía, las recomendaciones se recuperan mediante el paso siguiente en el plan de recomendación. Puesto que esto no es una lista de recomendaciones, no se aplican recomendaciones ni recesiones adicionales. Ejemplo: Valores de parámetro pasados a una función de población de zona El siguiente es un ejemplo de los alores de parámetros que se pasan a la función de población de zona. Los números indican la posición de cada argumento. ( 1. [ FUCO-02, FUCO-03, FUDE-01, FUDE-02 ], La matriz de los ID de la recomendación final (cuatro en este ejemplo). Capítulo 4. Preparación del sitio web para Intelligent Offer 33

40 2. Product_Page_Zone, Éste es el nombre de la zona para la que se han solicitado. 3. _SP_, Este es el código del plan de recomendación que se ha utilizado en última instancia. 4. FUCO-01, Este es el producto de destino real que se ha utilizado y para el que se han generado las cuatro recomendaciones en la posición , Éste es el ID de categoría del destino desde el EPR. 6. [["Modern Occasional Table", 10091, , KIAC_01.jpg ],["Two-Drawer Coffee Table", 10073, , KIFR_02.jpg ],["Executie Six-Drawer Desk", 10073, , KIFR-01.jpg ],[ "Craft Table", 10075, , KIAC_06.jpg ]], Esta es una matriz bidimensional de atributos que se corresponden con la matriz de artículos pasada en el primer parámetro. En este ejemplo, la matriz de atributos que corresponde a FUCO- 02 es ["Modern Occasional Table ", 10091, , KIAC_01.jpg ]. Si se pasan ocho recomendaciones en la posición 1 y cada recomendación tiene cinco atributos, la matriz de dos dimensiones tendrá ocho filas y cinco columnas. 7. ["Sleek Occasional Table", 10039, , FUDEL_02.jpg ], Esta es la matriz de atributos para el destino. 8. Recomendaciones desde un producto isitado recientemente, Texto de cabecera de zona. ) Prácticas recomendadas en Recomendaciones basadas en términos de búsqueda Utilice la siguiente información al configurar las recomendaciones basadas en términos de búsqueda. Recomendaciones de búsqueda en sitio web Asegúrese de que se ha establecido un tipo de oferta de "Recomendaciones de búsqueda". Configure el plan de recomendaciones para que tenga un paso que sea igual al "término de búsqueda especificado". Cuando un isitante inicia una consulta de búsqueda en el sitio web, el desarrollador de páginas rellena la quinta posición de la solicitud cmrecrequest con el término de búsqueda utilizado. Cuando Intelligent Offer no tiene recomendaciones para un término de búsqueda, se codifica la página para que no aparezca como si la zona estuiese presente. Recomendaciones de página de destino de búsqueda de pago Las páginas de destino típicas de búsqueda de pago son: Categoría Resultados de las búsquedas Páginas de producto 34 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

41 Páginas de categoría Clientes que tienen o quieren recomendaciones de categoría en las páginas de categoría: Configurarán un plan de recomendaciones en el que el primer paso es "Término de búsqueda especificado" y el segundo paso es "ID de categoría especificado". Solo cuando un isitante llega directamente a la página desde una página de pago (o término de búsqueda en lenguaje natural), el desarrollador de páginas de llenar la quinta posición de la solicitud cmrecrequest con el término de búsqueda. De lo contrario, la quinta posición se deja en blanco. Si un término de búsqueda está presente, la zona de recomendación presenta recomendaciones basadas en el término de búsqueda. Cuando el término de búsqueda no está presente, el isitante recibe los artículos más endidos para la categoría a la que ha llegado. Los clientes que no quieren recomendaciones de los más endidos por categoría: Solo tendrán un único paso en su plan de recomendaciones. Codificarán la página de modo que la zona no sea isible si no está presente un término de búsqueda. Tráfico de búsqueda de pago dirigido a páginas de destino de búsqueda en sitio web: La premisa es que la zona de recomendación se utilizará para todas las fuentes de tráfico de búsqueda. En todos los casos, el plan de recomendaciones tiene un paso de Término de búsqueda especificado. Cuando un isitante llega directamente a la página desde una página de pago (o término de búsqueda en lenguaje natural) o inicia una consulta de búsqueda en el sitio web, el desarrollador de páginas llena la quinta posición de la solicitud cmrecrequest con el término de búsqueda utilizado. Cuando Intelligent Offer no tiene recomendaciones para un término de búsqueda, se debe codificar la página para que no aparezca como si la zona estuiese presente. Tráfico de búsqueda de pago dirigido a páginas de detalle de artículos: Se deben seguir las prácticas recomendadas estándar para la página de artículos. Las recomendaciones no deben estar basadas en el término de búsqueda. Capítulo 4. Preparación del sitio web para Intelligent Offer 35

42 36 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

43 Capítulo 5. Datos de reglas empresariales Los datos utilizados en las reglas empresariales de Intelligent Offer incluyen datos de atributo y de categoría. En general, las reglas de negocio eliminan algunas recomendaciones del candidato que han identificado los algoritmos Intelligent Offer que son álidos. Los atributos de productos que los usuarios de Intelligent Offer utilizan habitualmente para las reglas empresariales incluyen lo siguiente: Precio Marca Distintio de enta (S, N) Inentario (distintio de en stock/fuera de stock) Puntuación de reisión Margen Al planificar reglas empresariales, céntrese primero en las reglas de conformidad empresariales como por ejemplo las reglas de marcas en las que los fabricantes exigen que sus marcas no se recomienden con otras marcas. Reglas comunes de negocio Página del producto Desacentuar los artículos que no se encuentran en la misma categoría que el producto de destino. Eite que los productos para hombre sean recomendados con los de la mujer y iceersa. Elimine los productos en los que el precio de la recomendación sea menor que el 50% del producto de destino. Si el sitio contiene artículos con precios muy bajos, considere eliminar todos los productos cuyo precio sea inferior a $5. No recomiende productos rebajados junto con productos que se ofrecen a precio completo. Si existen restricciones de negocio con las marcas del fabricante o proeedor, elimine las recomendaciones en los casos en que la marca no coincida con el producto de destino.la aplicación de este tipo de regla empresarial puede eliminar muchas recomendaciones aliosas. Página de la cesta Eite que los productos para hombre sean recomendados con los de la mujer y iceersa. No recomiende productos que estén en enta junto a marcas de artículos con precios de enta al público. Si el sitio contiene artículos con precios muy bajos, considere eliminar todos los productos cuyo precio sea inferior a $5. Copyright IBM Corp. 2005,

44 Descripción general de los datos de reglas Las reglas empresariales que crea para las ofertas están basadas en los (un máximo de 15) atributos que proporcione en los archios de importación de datos el Informe de productos de empresa (EPR). Para obtener información acerca de estos archios, consulte el Informe de solución del informe de productos de empresa. Consulte también Formatos de archio del Informe de productos de empresa en la página 40. El resto de esta sección presenta consideraciones importantes al prepararse para proporcionar los datos en los que se basan las reglas empresariales de Intelligent Offer. Reise esta sección completamente. Política de regla empresarial: define qué proceso de oferta se hace al aplicar una regla que ealúa un atributo pero un artículo no tiene un alor para dicho atributo. El administrador ha aeriguado la respuesta a esta pregunta durante las fases de transferencia de datos preliminares de su implementación de Intelligent Offer y ha configurado una política de regla empresarial adecuada en los alores de configuración de la oferta (Gestionar > Configuración de la oferta). Consulte también Configuración de políticas de reglas empresariales en la página 67. Por ejemplo, Qué sucede si define una regla para todos los productos de destino que elimine todas las recomendaciones en las que el inentario es menor que cinco pero los canales de información de datos no proporcionan alores de inentario para todos los artículos? En este caso, con toda probabilidad el administrador ha utilizado los alores de Definición de atributo del producto para especificar un alor predeterminado de -1 para los artículos con un alor nulo para el atributo de inentario. De este modo, artículos con inentarios desconocidos se excluyen de las listas de recomendación cuando se procesa la regla de inentario. La política de regla empresarial es global para todas las reglas y no se puede especificar por conjunto de reglas o por una regla indiidual. Para minimizar la supresión excesia de artículos recomendados debido a que les faltan datos, defina el ámbito de las reglas empresariales de modo que únicamente afecten a los conjuntos de destinos específicos a los que se aplica la regla. Por ejemplo, suponga que tiene un conjunto de artículos, en la categoría de electrónica, que se han de excluir de las recomendaciones en función del peso del producto. Al definir los artículos de destino para esta regla, defina los destinos de la regla para que solo sean aplicables a los destinos de la categoría de electrónica. Esta práctica impide que el sistema de reglas procese esta regla por todo el catálogo y restringe exclusiones basadas en que faltan datos únicamente para el departamento de electrónica. Mantener datos de productos y categorías actual Para que las reglas empresariales funcionen correctamente, es importante que los datos en los que se basan las reglas estén actualizados. Debido a esto, es altamente recomendable que su organización implemente un proceso automatizado para actualizar los archios del informe de productos de empresa cuando cambien los datos de origen para el archio o el día antes del que está programada la ejecución de una nuea oferta de Intelligent Offer. Si los datos de reglas no se mantienen actualizados, las recomendaciones se podrán incluir o excluir de la oferta, entrando en conflicto con las reglas empresariales establecidas. Por ejemplo, si añade un nueo producto al departamento de mujer pero no actualiza los archios del informe de productos de empresa para que incluya el 38 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

45 nueo producto, una regla que excluye productos de mujer de las recomendaciones para los artículos de hombre no excluirá el nueo producto. Frecuencia de las actualizaciones Todos los datos que utiliza Intelligent Offer (reglas y datos de afinidad) utilizan los datos del informe de productos de empresa que se han recibido el día anterior a la programación del procesamiento del archio. Por ejemplo, si se programa un archio de oferta para que se ejecute un martes y tiene un periodo de análisis de datos de siete días, la oferta tiene en cuenta los datos de las reglas y los datos de comportamiento del sitio que se han capturado el lunes anterior, es decir, siete días atrás. Como resultado, actualice los archios del informe de productos de empresa el día anterior al que esté programada su ejecución. Para el ejemplo de oferta semanal, actualice los archios del informe de productos de empresa y eníelos a IBM Coremetrics no más tarde de las 9 horas local del lunes. Las organizaciones que ejecutan ofertas diariamente deben actualizar los archios del informe de productos de empresa cada día o cuando los datos de origen cambien. Su organización debe implementar procesos automatizados para desencadenar las actualizaciones del informe de productos de empresa. Directrices generales Cuando haya designado un campo extra en el informe de productos de empresa como un atributo específico, como el precio del producto o marca, debe eitar cambiar ese atributo. Si debe cambiar el atributo, llee a cabo los siguientes pasos: 1. Borre todas las reglas relacionadas con el antiguo atributo. 2. Actualice el archio del informe de productos de empresa y súbalo al FTP de IBM Coremetrics. 3. Actualice los campos antiguos y nueos en la herramienta de definición de alias. 4. Cree nueas reglas (o criterios). Consejo: Cuando defina la jerarquía, intente conseguir una intensidad uniforme en todas las categorías que sea posible. Esta profundidad permite crear reglas de categoría dirigidas por atributo que se puedan aplicar a todas las categorías. Este método requiere menos mantenimiento que la selección manual de categorías de un árbol de categorías al crear las reglas. Antes de definir la jerarquía del Informe de productos de empresa, consulte Excluir Según el Valor de un atributo en la Guía del usuario de IBM Coremetrics Intelligent Offer. Para habilitar la exclusión de los artículos en liquidación o rebajados, tenga en consideración proporcionar un atributo que indique que un artículo está en liquidación en ez de definir una categoría de liquidación de entas en el informe de productos de empresa. La gestión de este escenario con categorías no será posible si los artículos en liquidación o rebajados tienen que residir también en sus categorías naturales. No se pueden crear reglas en las métricas creadas mediante Editar métricas del informe de productos de empresa. Contenido de productos de recomendaciones dinámicas Es posible que desee recibir datos adicionales sobre su artículo en el mensaje de respuesta de la recomendación dinámica. Capítulo 5. Datos de reglas empresariales 39

46 Durante la integración con Intelligent Offer utilizando recomendaciones dinámicas (llamadas en tiempo desde las páginas web), es posible que reciba, como parte del mensaje de respuesta, datos sobre sus artículos, como el nombre del artículo y la ubicación de la imagen de miniatura. La inclusión de esta información en el mensaje eita una segunda solicitud a su sistema de sericios de fondo para determinar el contenido de este artículo antes de presentar recomendaciones. Estos alores se pasan como atributos en los archios del Informe de productos de empresa. Póngase en contacto con los desarrolladores de su sitio para comprender sus políticas y preferencias. Basándose en las implementaciones anteriores, el entorno de TI es diferente y la determinación final, definida como qué contenido, además del ID del artículo, la debe determinar su equipo de TI. Formatos de archio del Informe de productos de empresa Para el Informe de productos de empresa se proporcionan los datos con dos archios diferentes: Archio de definición de categorías de empresa (ECDF) Un archio de jerarquía de categoría es similar en formato al IBM Coremetrics Category Definition File (CDF). Archio de asignación de contenidos de productos de empresa (EPCMF) Contiene datos sobre el contenido y la relación con cada elemento que tiene con las categorías en el ECDF. Preparar correctamente estos archios es muy importante para que las recomendaciones resulten satisfactorias. Si los archios fallan durante la importación, no se pueden utilizar los datos cuando se procesan las recomendaciones. El informe de productos de empresa (EPR) proporciona recursos para la importación de una jerarquía y de datos de atributos. Esta información se utiliza en Intelligent Offer y también controla el informe de productos de empresa. Intelligent Offer utiliza los datos del informe de productos de empresa de la siguiente manera. Reglas empresariales La relación entre un artículo, una categoría y los atributos como el precio, el inentario y el margen utiliza el sistema de reglas de Intelligent Offer para dar soporte a reglas empresariales de exclusión y de desacentuación. Recomendaciones dinámicas Durante la integración con Intelligent Offer utilizando recomendaciones dinámicas, es posible que reciba, como parte del mensaje de respuesta, datos sobre sus artículos como el nombre de artículo, ubicación de la imagen de miniatura y precio. Esto eita la necesidad de una segunda solicitud a su sistema interno para determinar el contenido del artículo antes de presentar recomendaciones. Recomendaciones de recesión Los algoritmos basados en comportamiento no pueden generar recomendaciones para los artículos que el algoritmo no ha procesado. Por lo tanto, cuando se introducen nueos artículos en el sitio, es necesario un mecanismo para proporcionar un conjunto predeterminado de recomendaciones conincentes. Si no hay datos de comportamiento de sitio suficientes para completar el número de recomendaciones solicitadas o si 40 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

47 las reglas empresariales eliminan las recomendaciones, los artículos más endidos de la categoría primaria de EPR de destino se utilizan como las recomendaciones predeterminadas. Recomendaciones de categoría y página de inicio Las recomendaciones de categoría distribuyen recomendaciones basadas en las categorías definidas en los archios de importación del informe de productos de empresa o en las categorías de IBM Coremetrics Category Definition File. Archio de definición de categorías de empresa Se debe proporcionar el Enterprise Category Definition File (ECDF) para utilizar el informe de productos de empresa o para crear reglas de recomendaciones de Intelligent Offer. Este archio define: La estructura jerárquica que usted e en el informe de productos de empresa. Las categorías utilizadas en las reglas de Intelligent Offer. Las categorías utilizadas para definir los más endidos en las recomendaciones de categoría y de recesión. La tabla siguiente muestra la estructura de un ECDF cuando se isualiza en una hoja de cálculo. Tabla 8. Ejemplo de estructura de archio ECDF ID de categoría Fecha del archio ID de cliente ID de categoría Nombre de categoría principal AAAAMMDD XXXXXXX 101GR Hombre AAAAMMDD XXXXXXX 201GR Mujer AAAAMMDD XXXXXXX 102GR Camisas hombre 101GR AAAAMMDD XXXXXXX 103GR Pantalones hombre 101GR AAAAMMDD XXXXXXX 202GR Camisas mujer 201GR AAAAMMDD XXXXXXX 203GR Pantalones mujer 201GR A continuación, un ejemplo de fragmento de código de un ECDF. YYYYMMDD,XXXXXXX,"101GR","HOMBRE", YYYYMMDD,XXXXXXX,"201GR","MUJER", YYYYMMDD,XXXXXXX,"102GR","CAMISAS HOMBRE","101GR" YYYYMMDD,XXXXXXX,"103GR","PANTALONES HOMBRE","101GR" YYYYMMDD,XXXXXXX,"202GR","CAMISAS MUJER","201GR" YYYYMMDD,XXXXXXX,"203GR","PANTALONES MUJER","201GR" Conenio de denominación de archios Utilice el siguiente conenio de nomenclatura para los archios ECDF: ECDF_[clientID]_[optionalparameter].cs Generalmente, se utiliza la fecha como el parámetro opcional. Por ejemplo, si el ID de cliente es y la fecha es 18 de Julio de 2011, entonces el nombre de archio será: ECDF_ _ cs Directrices de formato Capítulo 5. Datos de reglas empresariales 41

48 Utilice las directrices siguientes cuando desarrolle el ECDF: Los archios deben seguir la norma estándar de CSV como se documenta en RFC Los archios deben estar codificados en UTF-8 para poder utilizar los caracteres especiales y los símbolos de marca registrada. Los alores no deben tener espacios iniciales o finales inoluntarios. Los espacios finales IBM Coremetrics los considera caracteres álidos. Cada categoría se debe definir una única ez en este archio. Por ejemplo, no puede haber dos categorías con el mismo ID de categoría y no puede haber dos categorías con el mismo nombre. Sin incluye comillas dentro de las comillas, utilice comillas dobles como las de este ejemplo: , xxxxxxxxx,"str95","taburete 45"" Altura","166" En este caso, la descripción del informe se leerá de la siguiente manera: Taburete 45" Altura El informe de productos de empresa soporta una profundidad de categoría de hasta 15, lo que coincide con la profundidad que soporta el Category Definition File y el informe de Categorías de productos. Archio de asignación de contenido de productos de empresa El Enterprise Product Content Mapping File (EPCMF) proporciona datos sobre artículos y relaciones con categorías. La tabla siguiente muestra la estructura de un archio cuando se isualiza como una hoja de cálculo: Tabla 9. Estructura de archios de ejemplo de EPCMF Fecha del archio ID de cliente ID de artículo Nombre de elemento ID de categoría principal de elemento Atributo estático 1 AAAAMMDD XXXXXXX P12323 Polo hombre 102GR Definido por el usuario AAAAMMDD XXXXXXX W4343 Pantalones mujer AAAAMMDD XXXXXXX W1323 Sandalias mujer 203GR 204GR Definido por el usuario Definido por el usuario Atributo estático 2... Definido por el usuario Definido por el usuario Definido por el usuario Atributo estático Definido por el usuario... Definido por el usuario... Definido por el usuario A continuación, un ejemplo de fragmento de código de un EPCMF. YYYYMMDD, ,"P12323","Polo hombre","102gr","345.00","45" YYYYMMDD, ,"W4343","Pantalones mujer","203gr","15.00","121" YYYYMMDD, ,"W1323","Sandalias mujer","204gr","33.00","33" Conenio de denominación de archios Utilice el siguiente conenio de nomenclatura para el archio: EPCMF_[clientID]_[optionalparameter].cs 42 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

49 Generalmente, se utiliza la fecha como el parámetro opcional. Por ejemplo, si el ID de cliente es y la fecha es 18 de Julio de 2011, entonces el nombre de archio será: EPCMF_ _ cs Directrices de formato Utilice las directrices siguientes cuando desarrolle el Enterprise Product Content Mapping File: Los archios deben seguir la norma estándar de CSV como se documenta en RFC Los archios deben estar codificados en UTF-8 para poder utilizar los caracteres especiales y los símbolos de marca registrada. Los alores no deben tener espacios iniciales o finales inoluntarios. Los espacios finales IBM Coremetrics los considera caracteres álidos. Cree un registro para cada ID de artículo. El ID del artículo debe coincidir con los que se enían en las etiquetas de ista de producto, shop5 y shop9 IBM Coremetrics. Para que las reglas empresariales funcionen de la forma adecuada, en la posición 5 de cada registro, a cada ID de artículo se le debe asignar solo un ID de categoría principal que se debe incluir en Enterprise Category Definition File. En otras palabras, el ID de categoría debe coincidir con una categoría álida definida en el ECDF. Cada fila en el archio debe tener el mismo número de entradas. Por ejemplo si el cliente proporciona dos atributos estáticos para la fila uno pero ningún atributo estático para la fila dos, la fila dos debe acabar con una coma adicional. Si el archio es un número, proporcione un alor que indique nulo, por ejemplo , ,"SKU1000","Sierra de mesa compacta","herramientas","200.00","y" 1111, ,"SKU1001","Sierra de mesa portátil","herramientas","250.00",, El informe no da soporte a las métricas calculadas en base a métricas estáticas. Los subdelimitadores se pueden utilizar dentro de un campo de atributo único si es necesario. Se recomienda utilizar subdelimitadores como el signo de intercalación (^) o la barra ertical ( ). El número máximo de caracteres de cada alor de atributo es de 2000 caracteres, incluidos los subdelimitadores si se utilizan. Si está utilizando las recomendaciones dinámicas de Intelligent Offer, puede incluirlas como datos en Enterprise Product Content Mapping File (como nombre de artículo y el precio) y hacer que se deuelan como datos de atributo con la lista de recomendaciones para ayudarle a mostrar los artículos recomendados en el sitio web. Los símbolos de marca registrada o los caracteres especiales como la diéresis son ejemplos de tipos de datos que, si no se manejan correctamente, pueden conertirse en símbolos incorrectos durante este proceso. Puede cargar caracteres multibyte en los archios del informe de productos de empresa y recibir caracteres multibyte como parte del mensaje de respuesta de Intelligent Offer. Categorías secundarias y recomendaciones de categoría Intelligent Offer permite definir categorías secundarias en el Enterprise Product Content Mapping File. Los productos que residen en múltiples categorías se pueden procesar como los más endidos en alguna o en todas las subcategorías definidas en este campo de atributos. Para utilizar las categorías secundarias con Capítulo 5. Datos de reglas empresariales 43

50 una oferta de categoría, se puede pasar a las subcategorías una serie de alores delimitados por barras erticales como uno de los atributos del Enterprise Product Content Mapping File indica las categorías secundarias a las que se puede asociar cada artículo, como se muestra en el ejemplo siguiente. Asignación de ID del artículo Para utilizar las subcategorías con una oferta de categoría, póngase en contacto con el centro de soporte de IBM Coremetrics. En algunos casos, los ID de artículo que se enían a IBM Coremetrics mediante etiquetas web son diferentes de los ID que necesita el sistema de comercio electrónico. Intelligent Offer incluye una función de asignación de ID de elemento para solucionar este problema para el archio sin formato y métodos de entrega de recomendación dinámica. Se puede cargar un ID del artículo alternatio en Intelligent Offer mediante Enterprise Product Content Mapping File (EPCMF) en uno de los 15 atributos disponibles. Cuando se generan recomendaciones, los ID de artículo deseados se insertan utilizando la asignación proporcionada en los archios de informe de productos de empresa. Cuando esta característica está habilitada, cualquier artículo de destino o recomendado que no tenga correlacionado un ID de artículo en el EPCMF se elimina de la oferta de recomendaciones final. Eita que el sistema de comercio electrónico intente procesar los ID de los artículos que no se encuentran en el EPCMF, lo que podría proocar un error en muchos sistemas. Para utilizar esta característica: 1. Añada el ID de artículo como un atributo al archio EPCMF. Actualice el proceso de generación del archio de informe de productos de empresa para incluir este campo para cada artículo cada ez que se genere el archio. 2. Informe al asesor del cliente de IBM Coremetrics habilite la característica e indique la posición del ID de artículo preferido en los campos de atributos EPCMF. Por ejemplo, el campo de atributo número Cuando IBM Coremetrics habilita esta característica automáticamente, asegúrese de que los archios del Informe de productos de empresa se hayan completados y sean actuales en cada carga de datos. Todos los artículos actios se deben incluir en el archio y deben tener un alor para el atributo correlacionado ID de artículos o se eliminan de las recomendaciones finales, lo cual puede tener un impacto negatio en los ingresos del sitio. 44 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

51 Carga de datos Cargue sus datos en IBM Coremetrics de un modo regular. IBM Coremetrics recomienda que se configure un proceso habitual que transfiera el Enterprise Category Definition File (ECDF) y Enterprise Product Content Mapping File (EPCMF) una ez al día. Durante el proceso de configuración de cuentas, se el ha proporcionado una ubicación del archio de importación donde coloca el ECDF, EPCMF y Category Definition File. Añada esta información a Intelligent Offer Nombre de usuario: <ID de cliente>-importar Contraseña Nota: Especifique siempre la dirección de correo electrónico de una persona o grupo de usuarios a quienes se les notificará los resultados de la transferencia, tanto si ha sido correcta como si se han producido errores durante la carga de datos. Utilice el siguiente conenio de nomenclatura para los archios: Tabla 10. Conenios de nomenclatura para los archios Archio Conenio Ejemplo Enterprise Product Content Mapping File (EPCMF) Enterprise Category Definition File (ECDF) Category Definition File EPCMF_[ID de cliente]_[fecha opcional} ECDF_[ID de cliente]_[fecha opcional} CDF_[ID de cliente]_[fecha opcional} EPCMF_ _ cs ECDF_ _ cs CDF_ _ cs También puede utilizar la interfaz de usuario de Import de import.coremetrics.com para transferir archios de datos. Capítulo 5. Datos de reglas empresariales 45

52 Figura 3. Import: Informe de productos de empresa Cuando los archios EPCMF y ECDF se cargan con una diferencia de 10 minutos entre ellos utilizando FTP u otra interfaz de usuario, IBM Coremetrics llea a cabo una comprobación de datos anterior a la carga para garantizar que el formato de archio y el contenido son correctos. Si hay mensajes de error, se eniarán a la dirección de correo electrónico especificada en la entana de gestión de archios de importación. Archios de exportación de datos Puede configurar la exportación de datos de Intelligent Offer. Puede especificar la configuración de FTP necesaria para que IBM Coremetrics eníe el archio de exportación al cliente. El acceso a la página de configuración de la exportación de datos mediante la función Cuentas>Gestionar grupos. Nota: Limite la configuración de exportación de datos a indiiduales que conocen la configuración de conectiidad necesaria. Pulse en la opción Configuración de exportación en el separador Admin para isualizar la página Configuración de exportación. Configuración de la exportación de datos Configurar ajustes para trabajos de exportación de datos. La configuración de FTP para Intelligent Offer se puede modificar en cualquier momento. Si la configuración de FTP se cambia de manera incorrecta y se utilizan ofertas actias, los archios de exportación de ofertas no se enían correctamente. Debido a esto, IBM Coremetrics recomienda que las organizaciones otorguen 46 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

53 permisos de acceso a la página de configuración de exportación de datos a un número limitado de usuarios, en concreto aquellos indiiduos en TI que son responsables de recopilar y procesar los canales de información de datos de Intelligent Offer. Utilice este procedimiento para especificar la configuración técnica de diferentes trabajos de exportación de datos gestionados por IBM Coremetrics Scheduler. 1. Pulse en Crear un destino FTP. 2. Especifique un Nombre de destino de exportación de datos. Cuando se haya publicado este destino FTP, el nombre aparece en la lista Destino de exportación en la configuración de Intelligent Offer para una oferta.. 3. Especifique el seridor FTP exacto y la configuración del directorio para la entrega de los archios de exportación de Intelligent Offer y para controlar las opciones de transmisión de archios. 4. Haga clic en Guardar. 5. Compruebe el destino de exportación creado recientemente y pulse Publicar. El destino FTP se debe publicar antes de que aparezca en la lista Destino de exportación en la configuración de Intelligent Offer para una oferta. Recomendaciones de archios de producto La salida para las recomendaciones de archios sin formato se puede entregar en uno o dos formatos de archios disponibles: tabular o en serie. Cada archio de salida es un archio sin formato delimitado por comas. Si es necesario, puede sustituir el delimitador predeterminado y especificar un carácter diferente de la coma en el separador Configuración de oferta cuando crea la oferta. Especifique la opción de formato de archio y si las recomendaciones se clasifican por su rango o por su puntuación de afinidad en un separador de la entana Gestionar > Configuración de la oferta. Consulte Especifique formato de salida para el centro de llamadas y campañas de correo electrónico en la página 77. Las siguientes son descripciones de cada opción del formato de archio. Tabular Tabular es el formato de archio predeterminado y es fácil de explorar isualmente. Al abrir este archio en Excel, se puede obserar el número de filas y er rápidamente cuántos productos de destino hay en la fila. La isualización del archio le ayuda a determinar el grado en el que Intelligent Offer está generando recomendaciones para su catálogo completo. Al mismo tiempo, este archio requiere la creación de un paso de transformación para transformar el archio en un formato que se pueda cargar en las bases de datos de sus sistemas de comercio electrónico. Capítulo 5. Datos de reglas empresariales 47

54 Figura 4. Archio tabular de ejemplo isualizado en un programa de hoja de cálculo En serie Este formato de archio está estructurado de manera que mecanismo de proceso se pueda cargar directamente este archio sin ningún proceso de transformación de archios. Cuando utilice este tipo de archio, especifique también si se deben incluir la información de cabecera del archio. Algunas funciones de proceso de datos pueden destruir las cabeceras y otras no pueden. Si en su caso no pueden, seleccione la opción para suprimir las cabeceras en el separador Más alores de la entana Configuración de la oferta. Figura 5. Archio de serie de ejemplo isualizado en un programa de hoja de cálculo Conención de nomenclatura para el archio de recomendaciones de producto El conenio de nomenclatura utilizado para los archios de salida de las recomendaciones de archios sin formato son las mismas para los dos formatos de archio (serie y tabular). Los nombres de archios contienen los siguientes seis componentes separados por un carácter de subrayado (_): 48 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

55 IO_ _CartRecommendations_ _.txt Donde: Entrada/salida Identifica el tipo de exportación de datos de IBM Coremetrics (por ejemplo, IO para Intelligent Offer). ID de cliente Su ID de cliente. Nombre de oferta Identifica el nombre de la oferta. Si el nombre de la oferta contiene espacios, estos se sustituirán por caracteres de guión bajo (_) en el nombre de archio. aaaammdd Identifica el año, mes y día en el que el archio de recomendaciones se ha procesado y eniado a su organización. Carácter de barra ertical ( ) Indica que el archio de recomendaciones contiene artículos basados en las recomendaciones..txt o.zip Identifica el archio como formato de texto o de archio comprimido. Formato de archio tabular El archio de recomendaciones de Intelligent Offer es un archio sin formato delimitado por comas. La primera fila del archio de datos contiene metadatos sobre el archio de recomendaciones Intelligent Offer, que aparece en Tabla 11. De forma predeterminada, el delimitador del archio es una coma. Puede cambiar este alor en el separador Configuración cuando crea una oferta. Tabla 11. Registro de metadatos de Intelligent Offer (fila 1) Datos de campo Tipo de datos Notas Fecha de inicio de análisis de datos N 8 Intelligent Offer analiza los datos de afinidad a lo largo del periodo que se corresponde generalmente con la frecuencia de la exportación.este campo proporciona la fecha del primer día en que se han utilizado los datos para que la solución de Intelligent Offer los analice. Fecha de finalización de análisis de datos N 8 Este campo proporciona la fecha del último día en que se han utilizado los datos para que la solución de Intelligent Offer los analice. Total de sesiones analizadas N 16 Número total de sesiones indiiduales utilizadas en el análisis. Número de recomendaciones de producto Número total de productos de destino N 2 N 16 El número de recomendaciones que configura su organización para incluirlas en cada producto de destino en el archio. El número total de registros (filas) incluidas en el archio de exportación, sin contar las dos filas de la cabecera. Ponderación de afinidad 1 N 3 La ponderación que configura su organización para la puntuación de afinidad de naegación por naegación. Ponderación de afinidad 2 N 3 La ponderación que configura su organización para la puntuación de afinidad de naegación por compra. Capítulo 5. Datos de reglas empresariales 49

56 Tabla 11. Registro de metadatos de Intelligent Offer (fila 1) (continuación) Datos de campo Tipo de datos Notas Ponderación de afinidad 3 N 3 La ponderación que configura su organización para la puntuación de afinidad de compra por compra. Ponderación de afinidad 4 N 3 La ponderación que configura su organización para la puntuación de afinidad de abandono por compra. La segunda fila del archio de recomendaciones del producto de Intelligent Offer contiene la información de cabecera de columna para las filas n posteriores de datos en la exportación (donde n hace referencia al número de artículos de destino que configura el usuario para el archio). Consulte Tabla 12. Tabla 12. Registro de la cabecera de Intelligent Offer (fila 2) y datos de recomendaciones Campo ID del producto del cliente de destino Id del producto de cliente recomendado 1 Puntuación de afinidad para el ID del producto del cliente recomendado 1 Id del producto de cliente recomendado 2 Puntuación de afinidad para el ID del producto del cliente recomendado 2 Id del producto de cliente recomendado 3 Puntuación de afinidad para el ID del producto del cliente recomendado 3 Id del producto de cliente recomendado 4 Puntuación de afinidad para el ID del producto del cliente recomendado 4 Id del producto de cliente recomendado 5 Puntuación de afinidad para el ID del producto del cliente recomendado 5 Tipo de datos C 256 C 256 N 8 C 256 N 8 C 256 N 8 C 256 N 8 C 256 N 8 Notas El ID del artículo del cliente para el que se ha realizado un número especificado de recomendaciones. El ID del producto del cliente con la puntuación del índice de afinidad de producto más alta para el producto de destino. La puntuación general de afinidad para la recomendación. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. 50 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

57 Tabla 12. Registro de la cabecera de Intelligent Offer (fila 2) y datos de recomendaciones (continuación) Campo Id del producto de cliente recomendado 6 Puntuación de afinidad para el ID del producto del cliente recomendado 6 Id del producto de cliente recomendado 7 Puntuación de afinidad para el ID del producto del cliente recomendado 7 Id del producto de cliente recomendado 8 Puntuación de afinidad para el ID del producto del cliente recomendado 8 Id del producto de cliente recomendado 9 Puntuación de afinidad para el ID del producto del cliente recomendado 9 Id del producto de cliente recomendado 10 Puntuación de afinidad para el ID del producto del cliente recomendado 10 Tipo de datos C 256 N 8 C 256 N 8 C 256 N 8 C 256 N 8 C 256 N 8 Notas Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Opcional: la inclusión en el archio de exportación depende del número de recomendaciones que configura el cliente para la exportación de Intelligent Offer. Preguntas más frecuentes cerca del archio de recomendaciones P. Por qué aparece el término "null" en algunas filas del archio de recomendaciones tabular de Intelligent Offer. R. Debido a los datos escasos para algunos ID de los artículos, puede que no haya recomendaciones suficientes disponibles para llenar el número de recomendaciones que el cliente ha especificado para su exportación. En estos casos, Intelligent Offer introduce "null" para aquellos interalos de recomendación. Capítulo 5. Datos de reglas empresariales 51

58 52 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

59 Capítulo 6. Utilización de Intelligent Offer con LIV La aplicación LIV le permite utilizar los datos de análisis web de IBM Coremetrics Web Analytics para los segmentos de destino de sus campañas de correo electrónico. Puede utilizar las recomendaciones de Intelligent Offer con sus campañas de marketing de LIV de los modos siguientes: Utilice la salida de las ofertas cuya salida son recomendaciones de archios sin formato en los mensajes de correo electrónico. Utilice el nueo tipo de recomendación basadas en imágenes descrito Trabajo con recomendaciones de imágenes en la Guía del usuario de IBM Coremetrics Intelligent Offer. para entregar recomendaciones dinámicas en los mensajes de correo electrónico. Casos de uso y Consideraciones Los expertos de marketing por correo electrónico encontrarán que la inclusión dinámica de las recomendaciones de Intelligent Offer en correos electrónicos de promociones y transacciones mejoran de forma significatia la releancia de estos mensajes, los cuales a su ez aumentan considerablemente las tasas de clickthrough y de conersión y, al mismo tiempo, incrementan la frecuencia y el olumen de compras basadas en correos electrónicos. Puede utilizar las recomendaciones de Intelligent Offer en la mayor parte de las comunicaciones de correos electrónicos, incluidos los siguientes: Correos electrónicos de entas cruzadas o entas de gama alta de compras posteriores Correos electrónicos de cesta de la compra abandonada Correos electrónicos basados en el comportamiento de naegación Correos electrónicos de confirmación de pedidos Correos electrónicos de confirmación de enío Considere lo siguiente cuando cree ofertas diseñadas para ser utilizadas con campañas de correo electrónico. Destinos Seleccione los destinos que son campañas de correo electrónico adecuadas, en lugar de páginas web. Frecuencia Establezca la oferta que se procesará la noche antes del despliegue del correo electrónico para asegurarse de que se realiza la recomendación más actualizada. Si se despliegan los correos electrónicos cada iernes al mediodía, establezca la oferta de modo que se procese cada iernes ya que las ofertas se procesan a primera hora de la mañana. Las ofertas deben sincronizarse con el canal de información diario de LIV . Valores de algoritmo Utilice los alores de algoritmos para asegurarse de que las recomendaciones están alineadas con el foco de la campaña por correo electrónico. Por ejemplo, si el correo electrónico llega a los clientas que han abandonado un producto, se deben enfatizar más la afinidad 'Compra Copyright IBM Corp. 2005,

60 abandonada'. Si el correo electrónico a dirigido a los clientes que acaban de comprar un producto, el énfasis debe estar en la afinidad 'Compra por compra'. Opciones de enío Para utilizar ofertas dinámicas, debe utilizar las recomendaciones basadas en imágenes. Consulte Trabajo con recomendaciones basadas en imágenes en la Guía del usuario de IBM Coremetrics Intelligent Offer. para obtener información acerca de esta opción. Las exportaciones de archios sin formato de Intelligent Offer se pueden entregar a ftp.coremetrics.com para su recuperación o directamente a la ubicación FTP de ESP. Si se enía al FTP de IBM Coremetrics, debe alertar a ESP de la ubicación y nombre del archio esperado. Si este archio se enía a ESP, solicite las credenciales de ESP, cree una nuea ubicación FTP en el menú de administración y configure la oferta de modo que especifique la ubicación FTP correcta a la que se debe eniar el archio de recomendaciones. Si ESP es un colaborador de certificado de LIV , cuando la fuente de actiidades de LIV y el archio de recomendaciones de Intelligent Offer se reciben en ESP, los datos se pueden transformar, según sea necesario y almacenar hasta que se necesiten para rellenar las zonas de recomendaciones incluidas en el creatio de correo electrónico. Seguimiento También es importante realizar un rastreo de estas recomendaciones. Asegúrese de que utiliza los parámetros mmcs en los enlaces que se proporcionan para recomendaciones y en el parámetro cm_c. Consulte Resumen de correos electrónicos de Intelligent Offer en support.coremetrics.com si desea obtener más información. 54 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

61 Capítulo 7. Personalización de Intelligent Offer Ni dos isitantes tienen los mismos intereses ni muestran patrones de compra idénticos. Intelligent Offer crea perfiles de isitantes indiiduales basados en los datos históricos y de sesión para presentar automáticamente a cada comprador potencial un conjunto de recomendaciones exclusio, incluso los isitantes desconocidos reciben recomendaciones altamente releantes mediante los algoritmos de Sabiduría de los grupos demostrados de Intelligent Offer. Ya que los perfiles de isitante se crean en tiempo real, las recomendaciones se pueden personalizar rápidamente, lo que permite a Intelligent Offer optimizar las recomendaciones para cada isitante. Las compras anteriores de los isitantes y los artículos incluidos en la cesta actualmente se pueden eliminar de forma automática de las recomendaciones como un alor configurable. Además de optimizar de forma automática la página de productos, las recomendaciones de la cesta y las recomendaciones de categoría al isitante indiidual, se pueden definir zonas de recomendación específicas en el plan de recomendaciones para ofrecer recomendaciones basadas en los siguientes comportamientos del isitante. Un artículo se ha añadido recientemente a la cesta. Un artículo se ha comprado recientemente. Artículos más endidos de una categoría de interés. Un artículo se ha isto recientemente. Artículos más endidos de la categoría Vistos por última ez Lista de productos istos recientemente Personalización de Intelligent Offer y categorías del Informe de productos de empresa. La estructura de categoría definida en el Enterprise Category Definition File de los archios de importación del informe de productos de empresa (EPR) forma la base de las categorías que se utilizan en el algoritmo de personalización de Intelligent Offer. Esto es cierto independientemente de si las recomendaciones de categorías están basadas en las categorías del sitio (esto es, las categorías de Category Definition File) o las categorías EPR (esto es, las categorías de Enterprise Category Definition File). Para fines de personalización, no se pueden utilizar las categorías CDF debido al amplio uso de categorías irtuales en el archio CDF que se ha demostrado que en las personalizaciones generan problemas de integridad de datos que resultan en la entrega de recomendaciones no álidas o sin releancia para el isitante. Las categorías del informe de productos de empresa proporcionan un conjunto limpio y coherente de categorías que contribuyen al algoritmo de personalización. Categoría de personalización Se puede habilitar un alor para aumentar la ponderación de afinidad para un candidato de recomendación que tiene un ID de categoría que hace coincidir los isitantes más populares en la cookie de personalización. Esto puede utilizarse para búsquedas y para ofertas de productos y de contenidos. Copyright IBM Corp. 2005,

62 Atributo de personalización adicional Como configuración opcional, puede definir un atributo del archio del informe de productos de empresa que se a a utilizar como entrada adicional para el algoritmo de personalización. Si el alor de atributo definido de la recomendación coincide con el alor de atributo del destino, se aumentará la ponderación de afinidad mediante un alor predeterminado configurado por el cliente. Esta es una configuración opcional que puede no tener sentido para algunas organizaciones. Los atributos que se han analizado son marca, el autor o el género. Este atributo adicional no es fundamental para el algoritmo de personalización y se proporciona como una opción.esta opción se puede utilizar con los productos, contenido y ofertas de búsqueda. Este alor se encuentra en el separador Configuración aanzada de la entana Configuración de la oferta, que tiene acceso restringido. Es posible que necesite contactar al soporte de IBM Coremetrics para obtener ayuda relacionada con este alor. Rastreo de los datos del informe de productos de empresa en la cookie de personalización de Intelligent Offer Cada ez que un isitante e, pone en la cesta o compra un artículo, la biblioteca io.js gestiona la actualización de la categoría del informe de productos de empresa, el atributo de personalización opcional y la puntuación de esa información en la cookie de personalización de Intelligent Offer. No existen tareas específicas para que se pueda asegurar de esto se produce más allá de la definición y el mantenimiento adecuado de los datos del informe de productos de empresa. 56 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

63 Capítulo 8. Matriz de resumen del procesamiento de los archios CDF y EPR La siguiente tabla realiza un resumen de algunos procesos de Intelligent Offer y datos de origen de soporte analizados en las secciones anteriores de este documento. Proceso de Intelligent Offer Reglas empresariales Personalización Proceso de recesión de oferta/regla Proceso de recesión de recomendaciones dinámicas Recomendaciones de categoría de sitio web Datos de origen Datos del informe de productos de empresa Datos del informe de productos de empresa Datos del informe de productos de empresa Datos del informe de productos de empresa o del archio CDF Datos del informe de productos de empresa o del archio CDF Copyright IBM Corp. 2005,

64 58 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

65 Capítulo 9. Definición de alias para atributos de datos de reglas Antes de que los datos del informe de productos de empresa se puedan utilizar para la gestión de reglas, se deben definir alias para los atributos. La definición de alias de campos de atributos pone títulos a los atributos como "precio" o "inentario". Estos títulos están disponibles en el informe de productos de empresa como títulos del informe y como nombres de las listas desplegables del separador Reglas de la oferta (donde puede crear reglas empresariales). La herramienta de definición de alias también define si un atributo es numérico o de texto. Esto determina el tipo de operadores aplicables a cada atributo cuando se crean las reglas para la oferta. 1. Para definir alias en los campos de atributo, aya a Admin > Campos adicionales. 2. Desde el menú desplegable de tipo de campo adicional, elija los campos para los que desea definir alias. Para definir alias para el informe de productos de empresa, seleccione Atributos estáticos de productos de empresa. 3. Póngale un título a cada campo adicional que se corresponda con la posición de los alores que se proporcionan en el informe de productos de empresa. 4. Defina el Tipo de datos para cada atributo como de tipo numérico o de texto. 5. El campo de Comentarios es opcional. 6. Pulse en Guardar al acabar. Figura 6. Administración de IBM Coremetrics: campos adicionales Se puede cambiar un alias para un campo de atributo antes de que se cargue el primer archio del informe de productos de empresa? Copyright IBM Corp. 2005,

66 Importante: Los alias para los campos de atributo se pueden cambiar antes de cargar el primer archio del informe de productos de empresa, pero no cambie la posición de los atributos una ez se ha definido un alias para el atributo. Si es necesario cambiar la posición de los atributos después de que hayan definido alias para ellos, póngase en contacto con el soporte técnico de IBM Coremetrics para restablecer las tablas de bases de datos asociadas. Hay que oler a definir alias para todos los productos. Se pueden definir alias para todos los productos antes de cargar los archios del informe de productos de empresa siempre que las posiciones de atributo estén alineadas con las del final de los archios de importación. Se pueden definir reglas para los atributos con un alias definido una ez definido este alias. La idea clae es no "actiar" la oferta con reglas que requieran esos atributos hasta que se carguen a traés del informe de productos de empresa. Para las ofertas que ya se encuentran en producción, no cree nueas reglas hasta que se proporcionen los datos de la regla correspondiente. Dependiendo del alor de la política de reglas empresariales del cliente, las reglas que son atributos definidos que no se han cargado en la base de datos de IBM Coremetrics pueden eliminar todos los artículos para los que no se han proporcionado datos. Atributos del informe de productos de empresa para casos de uso especiales Puede utilizar los atributos del Informe de productos de empresa para dar soporte a muchos casos de uso especiales. Algunos de estos alores se encuentran en el área Configuración de oferta (Gestionar > Configuración de la oferta) y otros los continúa configurando el personal de IBM Coremetrics. Asignación de ID de producto Algunas organizaciones enían los ID de artículos a IBM Coremetrics mediante etiquetas web que utilizan un ID del artículo diferente del que es necesario en el sistema de comercio electrónico. Intelligent Offer incluye una función de asignación de ID del artículo para hacer frente a este requisito. Se puede cargar un ID del artículo alternatio en Intelligent Offer a traés de los archios de importación del informe de productos de empresa en uno de los 15 campos adicionales disponibles. Cuando se genera Intelligent Offer, los ID de artículo deseados se insertan utilizando la asignación que se proporciona en los archios de informe de productos de empresa. Consulte también Asignación de ID del artículo en la página 44. Atributo de personalización adicional En el separador Valores aanzados, puede especificar un atributo EPR para utilizarlo como entrada para el algoritmo de personalización de Intelligent Offer. Algunos ejemplos son la marca del artículo, género o autor. Enío de atributos del informe de productos de empresa en la solicitud de recomendación de respuesta Si es necesario, se pueden configurar atributos EPR para su transmisión en la respuesta de solicitud de recomendación para que los utilice la función de población de zona del cliente. Los atributos pueden incluir un ID de imagen, una bree descripción y URL de página. Adición de un prefijo a los atributos del informe de productos de empresa Los alores de atributo del informe de productos de empresa tienen un límite de caracteres. Si un alor de atributo tiene un prefijo coherente, como el URL de la imagen en miniatura del producto o el URL de la 60 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

67 página de producto, utilice el alor Definición de atributo del producto en el separador Atributos de la entana Configuración de oferta para incluir el prefijo del atributo. De este modo, puede tener alores de atributos que no tengan más de caracteres. Está almacenado en una ubicación en el mensaje de respuesta de la recomendación y el archio io.js lo ensambla antes de pasar los datos a la función de población de zona. Esta solución también ayuda a gestionar el coste de la red de entrega de contenido asociada a Intelligent Offer. Utilización de categorías secundarias con una oferta de categoría EPR Intelligent Offer permite proporcionar categorías secundarias en el archio Enterprise Product Content Mapping File (EPCMF). Los productos que residen en múltiples categorías se pueden procesar como los más endidos en todas las subcategorías definidas en este campo de atributos. Para utilizar las categorías secundarias con una oferta de categoría, se puede pasar a las subcategorías una serie de alores delimitados por barras erticales como uno de los atributos EPCMF, lo que indica las categorías secundarias a las que se puede asociar cada artículo. Esto es importante para incluir también la categoría que ya se ha definido en el EPCMF como el ID de categoría. Para utilizar las categorías secundarias con una oferta de categoría, póngase en contacto con el centro de soporte de IBM Coremetrics. Capítulo 9. Definición de alias para atributos de datos de reglas 61

68 62 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

69 Capítulo 10. Tiempos de respuesta y rendimiento Todos los datos de Intelligent Offer a los que se accede mediante las recomendaciones dinámicas se entregan mediante una Content Deliery Network (CDN). Cuando se solicitan las recomendaciones para cada artículo, la primera solicitud del día puede tardar hasta 400 milisegundos en finalizar el proceso de ida y uelta ya que estos datos se encuentran en el origen. Cada respuesta posterior se entrega desde la memoria caché en el límite en el que los tiempos de respuesta tienen de media 20 milisegundos. Por tanto, el tiempo de respuesta normal para la planificación de rendimiento es de 20 milisegundos. Estos artículos de respuesta proceden de un entorno de prueba que utiliza una página HTML ligera sin que esté cargada con los requisitos de código pesado de un sitio web de comercio usual. Por lo tanto, la experiencia real puede ser diferente en base al diseño de la página. Un paso clae para obtener tiempos de respuestas rápidas se coloca en la función cmdisplayrecs justo después de llamar las funciones de solicitud de recomendación. Prueba antes del inicio Antes de entrar en producción debe comprobar estos cambios a medida que cambie la publicación de código en el sitio web de producción. Como parte de este ciclo de comprobación, las recomendaciones de prueba en los naegadores más comunes. Importante: El orden en el que aparecen las recomendaciones y que establecen los algoritmos de Intelligent Offer se debe mantener al presentar recomendaciones en el sitio web. Cambiar este orden tiene un impacto negatio en el rendimiento de las recomendaciones. Copyright IBM Corp. 2005,

70 64 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

71 Capítulo 11. Cookies de Intelligent Offer Intelligent Offer utiliza dos cookies. 1. Una cookie de sesión, que solo se establece si hay una prueba A/B actia para agrupar a los isitantes en grupos de prueba A/B. 2. Una cookie de primeros permanente que está situada bajo el dominio del cliente. Esta cookie se utiliza para gestionar datos de isitante para su personalización y se actualiza en tiempo real a traés de un enlace en las bibliotecas de Web Analytics. La información almacenada en la cookie permanente incluye: Una lista ordenada de los elementos más istos recientemente. Una lista ordenada de los artículos que se han añadido a la cesta. Una lista ordenada de los artículos que se han adquirido. Una lista ordenada de las categorías más istas recientemente. Se mantienen los recuentos de las categorías que se isualizan para determinar la categoría más popular del isitante. Importante: La lista ordenada de los artículos que se han añadido a la cesta funciona como se ha definido. Intelligent Offer actualmente no intenta mantener el contenido actual de la cesta. Si un isitante adquiere un artículo, pasará a la lista de la cesta así como a la lista de compra anterior en la cookie. El objetio principal del rastreo de los artículos de la cesta es filtrar esos artículos para eitar mostrarlos en recomendaciones para los isitantes. En un futuro, podemos añadir la capacidad de realizar recomendaciones en la página de inicio basándose en un artículo que se haya añadido a la cesta y esta capacidad sería el próximo paso en la eolución de esta función. Sin embargo, no se recomienda utilizar este escenario ya que puede dar los mismos resultados que las recomendaciones basadas en una compra preia del isitante. Gestión de cookies Hay dos temas importantes que se deben tener en cuenta con respecto a las cookies: La gestión del número total de cookies. La gestión del tamaño de las cookies. La gestión del recuento de las cookies Si tiene una prueba A/B actia, Intelligent Offer crea una cookie de sesión y la cookie (de personalización) permanente de Intelligent Offer. Si no tiene una prueba A/B actia, Intelligent Offer solo colocará la cookie de personalización de Intelligent Offer. Si al añadir la cookie de personalización de Intelligent Offer el recuento en IE6 o naegadores inferiores pasan de 20, la cookie de sesión y la cookie de personalización de Intelligent Offer se grabarán. Para los demás naegadores el límite que maneja Intelligent Offer es de 30. El número mínimo de cookies que un naegador puede soportar por dominio tal como está especificado en RFC 2109 sección 6.3 es de 20 y es el máximo soportado para IE 6 y anteriores. La mayoría de los naegadores actuales soportan 50 cookies por dominio. Opera soporta 30. Copyright IBM Corp. 2005,

72 Gestión del tamaño de las cookies El objetio de la función de personalización de Intelligent Offer es mantener suficiente historial reciente para gestionar casos de uso de personalización en el sitio web. Dado que la mayoría de los isitantes suprimen las cookies cada tres meses y el isitante medio compra desde un sitio web menos de una ez cada tres meses, el enfoque de Intelligent Offer mantiene de forma efectia el historial completo del isitante. El tamaño máximo en que puede crecer el cookie de personalización de Intelligent Offer es de 270 bytes (7% del límite de 4096), en función de los alores predeterminados actuales para excluir los datos de la lista. Si falla la grabación de la cookie por motios de limitación de tamaño, la cookie no se graba. Los datos almacenados en las cookies de Intelligent Offer estarán protegidos al utilizar la suma de comprobación CRC32 para comprimir el tamaño de cada lista. Cada lista en la cookie tiene un número configurable de elementos que están almacenados. Esta configuración de limitación de lista está definida y documentada en el archio cmdatatagutils.js de clientes. Por ejemplo, el número predeterminado de artículos comprados y almacenados se corresponde con los siete artículos más recientes. Una ez adquirido el artículo ocho, se excluirá el artículo más antiguo de la lista. Algunos naegadores permiten tamaños diferentes de cookie indiiduales y colectias. Intelligent Offer no grabará ni añadirá una cookie si esta acción excede el número de bytes permitidos para el naegador del isitante. Tanto si el tamaño de cookie máximo permitido es de 4k para todas las cookies o de 2k o 4k por cookie, la cookie de Intelligent Offer solo se grabará o se actualizará si encaja la información adicional. Este comportamiento sigue al comportamiento predeterminado inherente del naegador. Para obtener más información sobre los comportamientos de cookie y sobre los estándares de diseño de naegador relacionados, consulte support.microsoft.com/kb/ IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

73 Capítulo 12. Gestión de la implementación de la oferta inteligente Si es el administrador de su implementación de Intelligent Offer, tiene acceso a arios tipos de alores de configuración de la sección Gestionar de la barra de naegación de la izquierda: Configuración de la oferta: se utiliza para definir cómo se procesan las ofertas, cómo se interpretan los datos de atributos, cómo se aplican las ponderaciones de afinidad, qué tipo salida se ha de proporcionar para las ofertas de archio sin formato. Lista negra de recomendaciones: se utiliza para eliminar de forma inmediata (o próxima) la recomendación de artículos y para publicar los cambios de la configuración. Archio: proporciona acceso a los datos históricos, esto es, a los archios de exportación generados para las ofertas. Rastreo de rendimiento de zona: se utiliza para indicar cómo se clasifican los datos del isitante, de modo que el informe de rendimiento de zona de Intelligent Offer se pueda isualizar correctamente. Historial de cambios ofrece acceso a un registro de cambios realizados por usuarios de Intelligent Offer. Consulte Seguimiento de todos los cambios en las ofertas y en la configuración de las ofertas en la página 82. Configuración de políticas de reglas empresariales Durante las primeras etapas de la implementación, su Enterprise Product Content Mapping File se ha configurado para las transferencias de datos regulares. Parte de dicha configuración ha determinado la acción qué se debe realizar cuando un producto o contenido no tiene un alor para un atributo que una regla está intentando ealuar. Por ejemplo, presuponga que tiene una regla de marca aplicada. Si faltan los datos de la marca, el artículo se excluirá o se incluirá en la lista de recomendaciones en función de los datos y del criterio de las reglas de marca. Es posible que tenga una marca interna que se indique mediante un alor nulo en el atributo Marca. En este caso, si especifica que un alor nulo es igual a true, la regla de marca incluye la marca interna en la lista de recomendaciones. Si especifica que es igual a false, la regla de marca excluirá la marca interna junto con las otras marcas no coincidentes. Copyright IBM Corp. 2005,

74 Tareas relacionadas: Crear una política para Artículos o contenido con atributos de alor nulo Crear una política para Elementos con un atributo nulo y sin alor predeterminado Crear una política para Artículos con Valores de atributo no álido en la página 69 Crear una política para Artículos o contenido con atributos de alor nulo Utilice este procedimiento para definir los alores predeterminados para atributos. Estos alores predeterminados se aplican si una regla está realizando una ealuación los artículos basados en un atributo y se ha encontrado con un artículo que tiene un alor nulo para el atributo. 1. Haga clic en Gestionar en el menú de naegación lateral. 2. Realice una de estas acciones: Si está configurando las ofertas de productos, seleccione Atributos en Ofertas de producto Si está configurando ofertas del contenido de la página, seleccione Atributos de página en Ofertas de contenido. Si está configurando ofertas del contenido de elemento, seleccione Atributos de elemento en Ofertas de contenido. 3. En la tabla Definición de atributo busque el atributo que necesite un alor predeterminado y especifíquelo en el campo Valor predeterminado. Como protector de atributos que utilizan una serie de caracteres, puede establecer un alor predeterminado de n/d. Por tanto, en lugar de tratarse de una regla que intenta procesar un alor nulo, utiliza el término "n/d". Es improbable que el término "n/d" prooque un conflicto en sus datos porque los atributos de carácter como marca no tienen un alor de "n/d". Como protector de atributos que utilizan un alor numérico, puede establecer un alor predeterminado de -1. Por tanto, en lugar de tratarse de una regla que intenta procesar un alor nulo, utiliza "-1". Es improbable que el alor "-1" prooque un conflicto en sus datos porque los atributos numéricos como precio o inentario no tienen un alor de -1. Crear una política para Elementos con un atributo nulo y sin alor predeterminado Para obtener más protección para atributos de alor nulo, podrá determinar cómo gestionar los atributos que tienen un alor nulo y no tienen un alor predeterminado especificado. Puede optar por incluirlo automáticamente para recomendación o excluirlo automáticamente de recomendación.utilice este procedimiento para crear una política. 1. Haga clic en Gestionar en el menú de naegación lateral. 2. Realice una de estas acciones: Si está configurando las ofertas de productos, seleccione Atributos en Ofertas de producto Si está configurando ofertas del contenido de la página, seleccione Atributos de página en Ofertas de contenido. 68 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

75 Si está configurando ofertas del contenido de elemento, seleccione Atributos de elemento en Ofertas de contenido. 3. En Comportamiento del atributo en el proceso de reglas, realice una de las siguientes acciones: Para incluir el elemento en las recomendaciones, seleccione Trate los criterios de reglas en los que se utilice como un resultado de TRUE. Para excluir el elemento en las recomendaciones, seleccione Trate los criterios de reglas en los que se utilice como un resultado de FALSE. Crear una política para Artículos con Valores de atributo no álido Para la protección de atributos no álidos o incorrectos. Puede optar por utilizar el alor predeterminado o para dejar de procesar la oferta. Si decide utilizar el alor predeterminado, asegúrese de definir el alor predeterminado. Consulte Crear una política para Artículos o contenido con atributos de alor nulo en la página 68. Utilice este procedimiento para crear una política. 1. Haga clic en Gestionar en el menú de naegación lateral. 2. Realice una de estas acciones: Si está configurando las ofertas de productos, seleccione Atributos en Ofertas de producto Si está configurando ofertas del contenido de la página, seleccione Atributos de página en Ofertas de contenido. Si está configurando ofertas del contenido de elemento, seleccione Atributos de elemento en Ofertas de contenido. 3. Para Comportamiento del atributo en el proceso de reglas: Para continuar procesando la oferta utilice el alor de atributo predeterminado, seleccione Aplique el alor predeterminado al atributo y continúe el proceso de la oferta. Para impedir que la oferta se procese y hacer que el alor se corrija, seleccione No genere recomendaciones para la oferta, fuerce la corrección del alor antes de continuar. Definiciones de campos para Atributos y Más alores Tabla 13. Configuración de la oferta, referencia del separador Atributos Campo Valor predeterminado de atributo Prefijo de atributo Atributo que contiene URL de imagen Descripción El alor que el proceso de datos por lotes proporciona si los artículos en el archio de datos que se está procesando no tiene especificado un alor para este atributo. En la mayoría de los casos, este es el alor que se añade al principio del alor de atributo cuando se incluye en los datos de la respuesta. Para los atributos designados en los alores especiales como URL para recomendaciones basadas en imágenes, este alor se utiliza para crear los URL durante la ejecución. Da soporte a la característica de recomendación basada en imágenes y la ista de imagen para las isualizaciones preias. El atributo que proporciona el URL de una imagen en miniatura del producto. Capítulo 12. Gestión de la implementación de la oferta inteligente 69

76 Tabla 13. Configuración de la oferta, referencia del separador Atributos (continuación) Campo Descripción Atributo que contiene URL de producto Si cualquier atributo utilizado en una regla no tiene ningún alor y no se ha especificado un alor predeterminado Si cualquier atributo utilizado en una regla tiene un alor no álido en una comparación: Disponible Seleccionado Da soporte a la característica de recomendación basada en imágenes. El atributo que proporciona el URL de la página principal del artículo en su sitio web. Estas opciones designan cómo se deben interpretar artículos con alores nulos para los atributos ealuados como reglas empresariales. Si selecciona TRUE, un artículo con un alor nulo para el atributo que se está considerando se incluirá en la lista de recomendaciones. Si selecciona FALSE, se excluirá. Estas opciones designan qué proceso de oferta se hace con atributos no álidos. El proceso de oferta puede utilizar el alor predeterminado (si se especifica uno) o puede detener el proceso y isualizar un mensaje de error. Una lista de todos los atributos que pueden utilizarse en los datos de la respuesta HTTP para una lista de recomendaciones que se ha de isualizar en una zona de sitio de su sitio web. Los atributos que se incluyen en la respuesta HTTP. Tabla 14. Referencia del separador Más alores de Configuración de la oferta Campo Descripción Antigüedad de los datos La antigüedad de los datos, en días, es decir ponderar mediante el alor especificado en el campo Ponderación de afinidad. Por ejemplo, si especifica 3, los datos con una antigüedad de más de tres días tienen especificada la ponderación de afinidad. Ponderación de afinidad (sesión) Días entre eentos Ponderación de afinidad (compra por compra) Formato de archio Tipo de rango El alor, como porcentaje, que se aplica a los datos que cumplen con el alor especificado en el campo Antigüedad de los datos. El periodo de tiempo, en días, entre compras que se pondera mediante el alor especificado en el campo Ponderación de afinidad. Por ejemplo, si especifica 10 días, entonces las compras realizadas con una diferencia de 11 días o más tienen especificada la ponderación. El alor, como porcentaje, que se aplica a las compras que se realizan en el periodo de tiempo especificado en el campo Días entre eentos. El formato de los archios de salida. Las opciones son: Tabular: da formato a los datos, de modo que cada fila representa un solo destino y tiene tantas columnas como recomendaciones. En serie: da formato a los datos, de modo que cada fila representa una recomendación. Con este formato, cada destino tiene arias filas (una para cada recomendación). El alor utilizado para indicar la prioridad de una recomendación. Las opciones son: Puntuación: la puntuación de afinidad calculada para la recomendación Rango: la posición del artículo en la lista de recomendaciones. Esto es, el artículo con la puntuación de afinidad más alta tendrá el rango de IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

77 Tabla 14. Referencia del separador Más alores de Configuración de la oferta (continuación) Campo Incluir archios de cabecera Descripción Solo para archios tabulares. Indica si desea incluir en la salida los comentarios y metadatos que describen el contenido del archio. El alor que seleccione depende del mecanismo de proceso de datos que utilizan los archios de salida. Algunos mecanismos pueden deshacer la cabecera y otros no. Si su proceso no puede deshacer la cabecera, desmarque esta opción para suprimir el archio de cabecera. Qué hacer cuando su catálogo cambia Un ingrediente clae a la hora de calcular recomendaciones para cada artículo es la solidez de la afinidad del artículo con otros artículo. Intelligent Offer determina la afinidad utilizando datos en diferentes relaciones que un artículo tiene con otros artículos. Las principales relaciones que el sistema utiliza para generar recomendaciones son arias actiidades de isualización y compra. La mayor parte de los minoristas tienen un inentario que cambia constantemente. Regularmente eliminan artículos y añaden nueos artículos. Para cada oferta, puede definir el modo en que el sistema responde a los cambios en los datos subidos en el Enterprise Product Content Mapping File (EPCMF) durante el proceso de la oferta. Estas definiciones proporcionan orientación sobre el modo en que se realizan las recomendaciones cuando no se encuentran disponibles datos de afinidad o cuando estos datos se encuentran disponibles para un artículo que ya no se incluye en el EPCMF. Realice las selecciones siguientes para una oferta. Acceda a estas opciones pulsando Opciones aanzadas en la pantalla de ofertas. Figura 7. Definición de la configuración de recomendaciones para una oferta Generar recomendaciones basadas en categorías para artículos del EPCMF más reciente que no tienen suficientes actiidades de isualización o compra. Cuando un nueo elemento se añade al EPCMF, normalmente no hay actiidad de isualización o compra suficientes para ealuar dicho elemento. Como consecuencia, el sistema no puede generar recomendaciones buenas. Si se desmarca esta casilla de erificación, puesto que Intelligent Offer no puede generar de forma precisa recomendaciones basadas en afinidad, estos artículos no se incluyen en la oferta como productos de destino. Como resultado, si una solicitud de recomendaciones para el artículo se realiza, se supera el tiempo de espera, porque el archio de recomendaciones no existe para esta oferta. Capítulo 12. Gestión de la implementación de la oferta inteligente 71

78 Si se selecciona esta casilla de erificación, cuando el sistema no pueda generar recomendaciones basadas en datos de afinidad, generará recomendaciones basadas en la categoría del artículo. Estas recomendaciones de categoría se recuperan directamente desde la oferta de categoría de EPR examinando la categoría del artículo y, a continuación, se recuperan las recomendaciones correspondientes. Como consecuencia, para que el sistema recupere estas recomendaciones correctamente, el artículo debe categorizarse de forma correcta, debe tener una oferta de categoría de EPR actia y la categoría del artículo debe tener suficientes entas en la entana de análisis de Categoría EPR. Si un artículo no se incluye en el EPCMF durante 60 días, se interrumpirá la generación de recomendaciones. Esta casilla de erificación se selecciona para todas las ofertas de forma predeterminada. Excluir las recomendaciones que no están en el EPCMF más reciente Existen muchos casos en los que ya no desea incluir un producto como recomendación para un artículo de destino. Por ejemplo, si un artículo se hace discontinuo y en la mayoría de las implementaciones de cliente ello significa que ya no se enía en el archio EPCMF. Si se desmarca esta casilla de erificación, cualquier recomendación que se calcule examinando datos de afinidad se transmite como recomendación siempre que no esté excluida por las reglas empresariales de la oferta. No es recomendable si deja de eniar artículos que no desea recomendar en el EPCMF. Si se selecciona la casilla de erificación, el sistema realiza una comprobación para asegurarse de que todas las recomendaciones que se calculen a partir de los datos de afinidad se han eniado como entradas en el último EPCMF. Si el artículo no se encuentra en el último EPCMF, se elimina como recomendación para todos los artículos de destino. Con mucha frecuencia esto se utiliza para eitar que las recomendaciones incluyan artículos que posiblemente se hayan cesado. Esta casilla de erificación se selecciona para todas las ofertas de forma predeterminada. No generar ninguna recomendación para artículos que no se encuentran en el último EPCMF Este alor define si el sistema continúa generando recomendaciones para productos de destino si ya no se enían en el EPCMF. Si esta casilla de erificación no está marcada, el sistema continúa generando recomendaciones para estos productos de destino. Si esta casilla de erificación está seleccionada, el sistema comprueba que cada producto de destino se haya eniado como entrada en el último EPCMF y no genera recomendaciones para ningún artículo que no se encuentre en el archio. Normalmente, esta casilla de erificación no debe seleccionarse. Más bien, continuar generando recomendaciones para todos los artículos de los cuales tiene datos de afinidad. Esta practica permite a los planes de recomendaciones hacer referencia correctamente a Producto adquirido más recientemente, Último producto de la cesta y Productos istos más recientemente. Si un isitante no isita el sitio web con frecuencia o si los artículos se dejan de mantener, pero todaía desea generar recomendaciones álidas para éstos, por lo tanto, deseará incluir estos productos de destino en el archio de oferta. 72 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

79 Mostrar prefijos de atributo Nota: Si no se incluye un producto de destino en el archio de la oferta, Content Deliery Network no tiene recomendaciones que proporcionarle. En esta situación, se produce un tiempo de espera antes de que el sistema pueda intentar llear a cabo el paso siguiente del plan de recomendaciones. Esta casilla de erificación se desmarca para todas las ofertas de forma predeterminada. Es posible que estos alores predeterminados no reflejen el modo en que gestiona sus datos. Por ejemplo, si las cargas de datos habituales no incluyen toda la lista de artículos cada ez, sino que incluyen los artículos nueos o recién modificados, debe cambiar los alores de recomendación por defecto de sus ofertas. Para cambiar estos alores: 1. En el separador Configuración de la oferta guardada, pulse Opciones aanzadas. 2. En el área Configuración de recomendaciones, desmarque o seleccione las opciones para que reflejen sus intenciones. 3. Pulse Aplicar. Utilice el alor Definición de atributo del producto para especificar prefijos a isualizar. Este alor no almacena los prefijos en la columna de base de datos para el atributo. Por ejemplo, puede utilizar el Prefijo de atributo para un atributo que contiene el URL de una imagen en miniatura o un atributo que contiene una palabra clae de búsqueda. Especificar las URL de las imágenes Si piensa utilizar las recomendaciones basadas en imágenes, utilice el separador Atributos para especificar qué atributos contienen los URL para la imagen en miniatura del producto y para la página de producto principal del artículo. No obstante, los alores de Prefijo para los atributos que designe como atributos de URL se utilizan de un modo especial. En lugar de utilizarlos para fines de isualización, estos alores se utiliza para proceso cuando la recomendación basada en imágenes genera el HTML para la lista de recomendaciones. Por tanto, puede utilizar los prefijos de los campos de URL para contener la parte de la raíz del URL y los campos de URL propiamente dichos para que contengan solo la parte del URL específica del artículo. Por ejemplo, si lo siguiente es erdadero: Prefijo = Valor = jpg Durante la ejecución, el proceso de recomendación basada en imágenes crea el URL siguiente para la imagen en miniatura: El uso del prefijo es especialmente útil si los URL son largos porque la restricción de longitud de caracteres para atributos indiiduales es de 2000 caracteres. Capítulo 12. Gestión de la implementación de la oferta inteligente 73

80 Especifique el contenido de la respuesta HTTP de CDN Utilice la sección al final sel separador Atributos para especificar qué atributo/pares de alores incluye la red de entrega de contenido en la respuesta HTTP cuando una zona de sitio desencadena la función cmreqrequest. Pulse para seleccionar un atributo y utilice las teclas de flecha para moerlo o utilice el recuadro Seleccionado. Incluir productos más endidos adicionales para recomendación utilizando los atributos de producto Puede utilizar un atributo para representar los grupos de productos que abarcan múltiples categorías. Por ejemplo, si sus categorías son elas, adornos para pastelería, y manteles. Puede que utilice otro concepto de agrupación como acaciones o temporada. En este ejemplo, probablemente desee que las recomendaciones para elas de cumpleaños incluyan los artículos más endidos de la categoría de elas y también los adornos para pastelería más endidos para pasteles de cumpleaños y manteles para fiestas de cumpleaños. Si su sitio web utiliza una agrupación o diseño de clasificación secundario además de las categorías y desea incluir los artículos más endidos basándose en estos elementos organizatios de sus recomendaciones de categorías más endidas, siga estos pasos. Este procedimiento se aplica solamente en ofertas de categoría del sitio y ofertas de categoría de EPR. 1. Cree un atributo de producto que represente el concepto. Por ejemplo, "acaciones", "tema" o "temporada". Los alores que contiene este atributo no deben coincidir exactamente con ninguna de las categorías. 2. Rellene la columna con los alores adecuados para cada producto. Al igual que con cualquier otro atributo, utilice el carácter de barra ( ) para separar arios artículos. Para continuar con el ejemplo de elas de cumpleaños, presuponga que el nombre del atributo es Tema. Es posible que establezca el atributo de este modo: Velas de cumpleaños: Tema = cumpleaños Adornos para pastelería: Tema = cumpleaños fiesta Mantel: Tema = cumpleaños Primaera 3. Transfiera los datos. 4. Correlacione el campo nueo utilizando Admin > Campos extra. 5. Cree o abra una oferta de categoría. En el separador Configuración, pulse Opciones aanzadas. 6. Pulse Más endidos opcionales por atributos y seleccione la categoría o la combinación de atributo que desea procesar como los más endidos en la oferta de categorías. Si está implementando el ejemplo anterior, debe añadir el atributo Tema. 74 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración Si crea una fila con un único atributo, el algoritmo para los más endidos tendrá en cuenta cualquier producto que tenga un alor para dicho atributo. Si crea una fila con una combinación de atributos, es una condición AND y solo aquellos productos que tengan alores para todos los atributos de la fila se tendrán en cuenta. Puede crear un máximo de cuatro combinaciones.

81 7. Pulse Aplicar. Cuando el sistema procese esta oferta, añadirá todos los productos que tengan alores para el atributo, las combinaciones de atributos o las combinaciones de categoría/atributo que ha especificado en los archios de configuración utilizados para determinar la lista de recomendaciones cuando se rellena una zona de sitio web con la lista de esta oferta. Generar las recomendaciones para Artículos en arias categorías Puede recomendar artículos que están en arias categorías como los más endidos en cada una de sus categorías alternatias y esas categorías alternatias pueden recibir recomendaciones. IBM Coremetrics puede habilitar una oferta de categorías para recomendar los más endidos para las categorías alternatias que se proporcionan en Enterprise Product Content Mapping File. Cuando habilita esta configuración, cada categoría alternatia tiene recomendados productos más endidos. Y los artículos asociados en el Enterprise Product Content Mapping File con la categoría alternatia son candidatos potenciales para la recomendación. Este procedimiento se aplica solamente en ofertas de categoría del sitio y ofertas de categoría de EPR. 1. Cree un atributo de producto que represente la categoría alternatia como "Venta", "Liquidación" o "Mayor tamaño". Asegúrese de que la categoría alternatia no coincide con ninguna de las categorías ya existentes. 2. Rellene la columna con los alores adecuados para cada producto. Al igual que con cualquier otro atributo, utilice el carácter de barra ( ) para separar arios artículos, por ejemplo, Venta Liquidación Mayor tamaño 3. Transfiera los datos. 4. Correlacione el campo nueo utilizando Admin > Campos extra. 5. Cree o abra una oferta de categoría. En el separador Configuración, pulse Opciones aanzadas. 6. Pulse Más endidos opcionales por atributos y seleccione la categoría o la combinación de atributo que desea procesar como los más endidos en la oferta de categorías. Si crea una fila con un único atributo, el algoritmo para los más endidos tendrá en cuenta cualquier producto que tenga un alor para dicho atributo. Si crea una fila con una combinación de atributos, es una condición AND y solo aquellos productos que tengan alores para todos los atributos de la fila se tendrán en cuenta. Puede crear un máximo de cuatro combinaciones. 7. Pulse Aplicar. Cuando el sistema procese esta oferta, añadirá todos los productos que tengan alores para el atributo, las combinaciones de atributos o las combinaciones de categoría/atributo que ha especificado en los archios de configuración utilizados para determinar la lista de recomendaciones cuando se rellena una zona de sitio web con la lista de esta oferta. Capítulo 12. Gestión de la implementación de la oferta inteligente 75

82 Configurar la ponderación de datos de sesión basada en tiempo Puede personalizar la ponderación de afinidad para los datos de sesión (ista por ista y ista por compra) especificando que los datos se deben ponderar de forma diferente en función de su antigüedad. Por ejemplo, para reconocer de forma inmediata las tendencias de temporada u otras tendencias de actuales, puede especificar que los datos de la sesión del pasado reciente son más importantes que los datos de sesión de la última semana o el último mes. Al asignar un alor más alto a los datos de sesión del pasado reciente también permite que los productos introducidos más recientemente se incluyan en las listas de recomendaciones con más rapidez. 1. Haga clic en Gestionar en el menú de naegación lateral. 2. Realice una de estas acciones: Si está configurando las ofertas de productos, seleccione Ofertas de producto > Más alores. Si está configurando el contenido de la página o ofertas del contenido de elemento, seleccione Ofertas de contenido > Más alores. 3. En la tabla Ponderaciones de afinidad para datos relacionados con sesiones, especifique la antigüedad de datos y la ponderación que desea asignar a los datos. Para añadir un interalo a la lista, pulse Agregar rango de horas. Por ejemplo, puede especificar los siguientes rangos en la tabla Ponderaciones de afinidad para datos relacionados con sesiones: Más de 5 días: 90% Más de 15 días: 85% Más de 30 días: 80% En este caso, los datos de los últimos cinco días se ponderan totalmente al 100%. A los datos de los últimos 6 a 15 se les descuenta el 10%, tienen una afinidad de 0,90 aplicada a su actiidad de afinidad. Los datos de hace 16 a 30 días tienen aplicada una ponderación de afinidad de 0,85. Y los datos con una antigüedad de más de 30 días tienen aplicada una ponderación de afinidad de 0,80. Nota: Estos alores son proporciones de ponderación que se aplican a las puntuaciones de afinidad para calcular el índice de afinidad del producto final para un producto. Las entradas de esta sección no es necesario que sumen 100. Configurar la ponderación de datos compra por compra basados en tiempo Puede personalizar la ponderación de afinidad para los datos de sesión (ista por ista y ista por compra) especificando que los datos se deben ponderar de forma diferente en función de la cantidad de días entre eentos. El periodo de tiempo que se utiliza para el análisis de compra por compra es un alor personalizado que se establece de forma diferente para cada empresa. Esto es, dentro de la entana de análisis de datos, existe un alor de periodo de tiempo que se utiliza para determinar si las compras indiiduales tienen una afinidad entre sí. Nota: La característica no está disponible para ofertas de contenido. 76 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

83 1. Haga clic en Gestionar en el menú de naegación lateral. 2. Seleccione Ofertas de producto > Más alores En la tabla Ponderaciones de afinidad para datos relacionados con sesiones, especifique la antigüedad de datos y la ponderación que desea asignar a los datos. Para añadir un interalo a la lista, pulse Agregar rango de horas. Por ejemplo, suponga que su entana de análisis de datos es de 90 días y que el periodo de análisis de compra por compra es de 21 días. En este caso, dentro de los 90 días, cualquier compra de un isitante que se produzca en un plazo de 21 días entre sí estarán relacionadas. Las compras que tienen más de 21 días de diferencia no tienen afinidad y el algoritmo de compra por compra no las tiene en cuenta. Puede establecer de forma más precisa la ponderación de afinidad de compra por compra incluso más especificando que los artículos adquiridos dentro de un periodo determinado dentro de la entana de compra por compra tengan la afinidad más fuerte. Por ejemplo, puede especificar los siguientes rangos en la tabla Ponderaciones de afinidad para datos de compra por compra: Más de 10 días: 85% Más de 15 días: 80% En este caso, las compras que se realizan con 10 días de diferencia entre las mismas tienen la importancia mayor su ponderación completa es del 100%. Las compras que se realizan después de 10 días también se cualifica pero con una importancia menor. Las compras que se realizan entre 11 a 15 días entre las mismas tienen una ponderación de afinidad de 0,85 y las compras que se realizan entre 16 a 21 días tienen una ponderación de afinidad de 0,80. Especifique formato de salida para el centro de llamadas y campañas de correo electrónico Cuando utiliza las recomendaciones de Intelligent Offer con canales como centros de atención al cliente o con determinadas campañas de correo electrónico, utiliza la opción de archio sin formato para generar una lista de salida que luego enía para que se rellene. La sección Opciones de salida de archios sin formato: del separador Más alores es donde configura cómo se da formato a los datos exportados en los archios de salida. Publicar cambios de configuración Hay eces en las que es necesario cambiar y publicar los cambios de la configuración a mitad de la jornada. Por ejemplo: Configuración de prueba A/B: los resultados de la prueba A/B no an bien. La prueba A/B se debe detener inmediatamente. Configuración de zona: es necesario ser capaz de isualizar cuatro recomendaciones en la página en lugar de tres. Planes de recomendación: es necesario cambiar un paso en un plan de recomendación. En estos casos, después de completar el cambio, efectúe los pasos siguientes: Capítulo 12. Gestión de la implementación de la oferta inteligente 77

84 1. Seleccione Gestionar > Lista negra de recomendaciones. 2. Pulse en Publicar cambios de configuración. El sistema publica los cambios y entran en igor en un plazo aproximado de una a dos horas. Este procedimiento no actualiza las reglas empresariales. Solo se actualizan en trabajos CLI. Seleccionar la categoría principal de enta cruzada Para utilizar los informes de Intelligent Offer y panel de control, defina la categoría de enta cruzada principal en el menú Rastreo del rendimiento de zona. Utilice la lista para seleccionar la categoría principal de enta cruzada. (No puede seleccionar subcategorías). Para configurar el rastreo de Intelligent Offer utilizando la categorización, consulte Rastreo del rendimiento de la enta cruzada. Figura 8. Rastreo del rendimiento de zona Rastreo del rendimiento de la enta cruzada En la mayor parte de los casos, el seguimiento del rendimiento de las recomendaciones de artículos se llea a cabo en el informe de categorías de productos de IBM Coremetrics mediante el uso de la categorización irtual. Muchos clientes que adoptan IBM Coremetrics Explore han comenzado a utilizar Explore para realizar el rastreo de las recomendaciones de artículo. Es importante que el rastreo se sitúe tempranamente en el ciclo de implementación de recomendación. Si existe otro programa de recomendación y lo está sustituyendo por Intelligent Offer, es muy importante que actie el rastreo para medir el rendimiento del programa actual al menos dos semanas antes de iniciar Intelligent Offer. Situar el rastreo es el primer paso en el plan de implementación, permitiendo el establecimiento de una medición de línea base del programa de recomendación actual para que pueda medir el alor (lift) que ofrece Intelligent Offer. 78 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

85 Uso de categorías irtuales Los isitantes que encuentran artículos mediante las recomendaciones de entas cruzadas utilizando la categorización irtual del informe de categorías de productos. Estos tipos de categorías se denominan categorías irtuales debido a que no forman parte de su estructura de jerarquía de naegación. Generalmente, se genera el IBM Coremetrics Category Definition File (CDF) utilizando un programa de utilidad que busca en las categorías de naegación del sitio web. No obstante, dado que las búsquedas en el sitio web y las entas cruzadas no son categorías de naegación, se deben añadir manualmente al archio CDF. Asimismo, es necesario añadir categorías irtuales para las recomendaciones de seguimiento entregadas mediante campañas de correo electrónico o recomendaciones basadas en imágenes. Para la categorización irtual de los datos de un sitio web, existen dos opciones: Alterar temporalmente todas las istas de artículos y posteriormente las etiquetas shop5 y shop9 de una sesión para un artículo. Esta opción requiere que la categoría irtual persista traés de la sesión para un artículo, de modo que cuando se está isualizado desde una enta cruzada, por ejemplo, su etiqueta shop5 (cuando se añade al carro de la compra) y shop9 (cuando se compra) también tienen la misma categoría de enta cruzada. Si no puede cambiar ni alterar temporalmente las categorías, consulte Definición de etiquetas de categorías irtuales en la página 81. Cuando utiliza Intelligent Offer para eniar las recomendaciones a las páginas web, debe establecer una categoría irtual para cada ubicación de recomendación del sitio. Por ejemplo, cuando presenta recomendaciones en la página de producto y en el carro de la compra, debe definir una categoría diferente para cada ubicación. Cuando utiliza el método de entrega dinámica para las recomendaciones, cree los ID de categoría que coincidan con los ID de zona de sitio del área de recomendación. Para las recomendaciones basadas en imágenes, cree los ID de categoría para cada nombre de plantilla de recomendación basada en imagen. En el ejemplo siguiente, las categorías se definen en torno a cómo un cliente puede encontrar, er, añadir al carro de la compra y comprar un producto en el sitio web. Este ejemplo se compara con todas las herramientas y métodos del sitio en un informe indiidual. Capítulo 12. Gestión de la implementación de la oferta inteligente 79

86 Figura 9. Categorización irtual La categorización irtual permite rastrear el rendimiento de las recomendaciones antes de que Intelligent Offer se implemente, para identificar la subida que proporciona Intelligent Offer y el impacto de los cambios en las recomendaciones como, por ejemplo, el diseño de la página y ponderaciones de afinidad. Realización de cambios en el CDF El Category Definition File (CDF) se debe actualizar con las categorías irtuales. El ejemplo de Categorización de precios basados en rendimiento muestra cómo se puede representar una categoría irtual de entas cruzadas en el archio CDF. El asesor del cliente Intelligent Offer le aconseja sobre cómo cambiar el CDF. Si se presentan múltiples estilos de recomendaciones en una sola página, es posible que existan subcategorías a la página del producto, por ejemplo, Otros clientes también han comprado y Otros clientes también compraron". El alor del parámetro eniado no puede tener espacios y tiene que ser alfanumérico. El alor del parámetro debe estar contenido en el campo ID de categoría del archio CDF para dar soporte a la jerarquía Informe de Categoría del producto. Categorización de precios basados en rendimiento Si ha contratado Intelligent Offer basándose en los precios basados en rendimiento, es necesario añadir una entrada al CDF para implementar los precios basados en rendimiento. Tabla 15. Entrada de CDF para precios basados en rendimiento ID de cliente ID de categoría Nombre de categoría ID de categoría principal XXXXXXXX IOR1 Recomendaciones XXXXXXXX 101 Recomendaciones de IOR1 páginas de producto XXXXXXXX 102 Recomendaciones de la Página de la cesta IOR1 80 IBM Coremetrics Intelligent Offer Guía de configuración

87 Definición de etiquetas de categorías irtuales El parámetro cm_c se ha diseñado para que el etiquetado de las categorías irtuales sea un sencillo proceso de un paso. Cuando un isitante pulsa en una recomendación de enta cruzada o de gama alta, se coloca el parámetro cm_c en el URL de destino del artículo recomendado o eniar un parámetro de etiqueta de ista de artículo adicional. IBM Coremetrics proporcionará el manejador de función de biblioteca adecuado necesario para dar soporte a la opción del parámetro cm_c y el cliente deben pasar estas bibliotecas nueas a producción. Cuando el parámetro cm_c se utiliza en el URL de destino de la página de detalles del artículo o se coloca en el campo adecuado de la etiqueta de ista del artículo, las etiquetas shop5 y shop9 posteriores para dicho artículo se categorizarán correctamente de forma automática, para que persista el ID de categoría de enta cruzada anterior. El parámetro cm_c solo funciona cuando se utiliza en una etiqueta de ista de un artículo. En los casos en que se pueda añadir directamente al carro de la compra un artículo de enta cruzada, los clientes deben crear una etiqueta de ista de producto además del código shop5 cuando el artículo se añade al carro de la compra, para establecer la categoría irtual para las etiquetas shop5 y las shop9 posteriores. Nota: los URL generados para recomendaciones basadas en imágenes incluyen el parámetro cm_c de forma predeterminada. Debe añadir los nombres de las plantillas de recomendaciones basadas en imágenes al CDF de forma manual, pero no hay pasos adicionales para asegurarse de que el parámetro cm_c se añade a los URL. Todas las restricciones de etiquetas estándar se aplican al texto que se puede pasar con este parámetro. La longitud máxima del parámetro es de 256 caracteres. Figura 10. URL de destino El cliente continúa rellenando el ID de categoría estándar para el artículo en la etiqueta de ista del artículo. Las bibliotecas de IBM Coremetrics recogen el alor del parámetro cm_c y alteran temporalmente el alor de categoría con el alor del parámetro cm_c. Figura 11. Etiqueta de ista del producto Capítulo 12. Gestión de la implementación de la oferta inteligente 81