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产品建议常见问题解答

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本文介绍可用于诊断与产品建议或其结果有关的流程和工具。

最佳实践

请务必利用基础产品和变型概念。 对父产品的变型合理分组可帮助列表算法和服务创建更好的模型。 此外，此服务只能处理一个产品实例，而不是将所有关系密切的变型放到一个列表中。 将所有关系密切的变型放到一个列表中后，可能会产生错误结果或重复结果。

我的建议列表中为什么缺少产品？

如果产品建议列表中缺少项，通常是因为存在产品配置问题。 例如，产品开始日期或结束日期不正确，维度配置不当，或产品不在正确的渠道分类中等。

如果基于人工智能-机器学习 (AI-ML) 的建议列表中缺少某项，可能是因为该项不符合建议列表的条件，或该项的购买交易数量不足，导致建议列表无法显示该项。

建议执行以下检查步骤：

  1. 确保总部已启用产品建议。 有关如何启用此服务的详细信息，请参阅启用产品建议。
  2. 确保设置关键产品属性。 例如，必须将产品分类设置为包括。
  3. 对于新分类产品，可能最多需要 3 小时，才会在新列表中开始显示该产品。
  4. 如果“热门”、“最畅销”、“用户还喜欢”或“人气组合”中仍然不显示某个产品，说明该产品的交易数量可能不足。 在此情况下，可以登录进行更多交易，更新默认建议列表参数，或通过手动干预修改建议产品列表结果。 有关建议参数的详细信息，请参阅管理基于 AI-ML 的产品建议结果。
  5. 确保产品满足列表的建议条件。 有关产品建议参数的详细信息，请参阅管理基于 AI-ML 的产品建议结果。

如何避免返回质量不佳的建议结果？

建议列表需要大量交易记录才能生成结果。 因此，用户务必提供完整的历史交易数据。

此外，交易不足或较少的产品通常没有用户还喜欢或人气组合结果，并且不再热门或最畅销建议列表中显示。 每种新产品或购买数量较小的老产品可能经常发生这种情况。 受欢迎的新品很容易克服这个问题。

建议执行以下步骤：

  1. 确保产品满足该列表的建议条件。 有关产品建议参数的详细信息，请参阅“修改基于 AI-ML 的产品建议结果”。
  2. 如果产品是新产品，请考虑修改建议列表，直到该产品具有更多交易。 有关如何修改建议列表结果的详细信息，请参阅管理基于 AI-ML 的产品建议结果。

无法删除某个产品，但是商店中仍然可以看到该产品？

如果需要提高业务，可以调整通过算法生成的类别。 但是，如果从建议列表中删除某个产品，商店中仍然可以发现该产品。 有关如何修改产品建议结果的详细信息，请参阅管理基于 AI-ML 的产品建议结果。

如果必须阻止商店中发现某项，必须将项分类值设置为排除。

如何向电子商务页面添加列表？

有关如何向电子商务网站添加产品建议页面的信息，请参阅向页面添加产品建议列表。

如何在 POS 上启用建议？

启用产品建议之后，需要向控制 POS 屏幕添加建议面板。 有关详细信息，请参阅向 POS 设备上的交易记录屏幕添加建议控件。

其他资源

产品建议概述

在 Dynamics 365 Commerce 环境中启用 Azure Data Lake Storage

启用产品建议

启用个性化建议

选择退出个性化产品建议

启用“购买类似外观”建议

在 POS 上添加产品建议

向交易记录屏幕添加建议

调整 AI-ML 建议结果

手动创建策划的建议

使用演示数据创建建议