Learning Objectives /Objectifs de formation
After completing this unit, you’ll be able to: /Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
- Explain what Einstein for Commerce is. /Expliquer ce qu’est Einstein for Commerce
- Describe the features and capabilities of Einstein for Commerce. /Décrire les fonctionnalités et capacités d’Einstein for Commerce
Introduction
Einstein for Commerce features are directly embedded into Salesforce B2C Commerce to delight shoppers, make merchants more productive, and most importantly—grow revenue. This is all achieved through AI and machine learning, using their own wealth of commerce data. /Les fonctionnalités d’Einstein for Commerce sont directement intégrées à Salesforce B2C Commerce pour améliorer l’expérience des acheteurs, et augmenter la productivité et le chiffre d’affaires des sites commerçants. Tout ceci est possible grâce à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique, qui puisent dans de riches données commerciales.
Einstein for Commerce Features /Fonctionnalités d’Einstein for Commerce
Einstein powers these key B2C Commerce features. /Einstein se retrouve dans ces fonctionnalités essentielles de B2C Commerce.
Shopping Experiences /Expériences d’achat
- Einstein Product Recommendations /Einstein Product Recommendations
- Einstein Predictive Sort /Einstein Predictive Sort
- Einstein Search Recommendations /Einstein Search Recommandations
Merchandiser Experiences /Expériences de merchandising
- Einstein Commerce Insights
- Einstein Search Dictionaries
First, let’s take a look at the Einstein experiences that are oriented toward the shopper. /Commençons par examiner les expériences Einstein orientées consommateur.
Einstein Product Recommendations
Product Recommendations uses machine learning to make suggestions personalized to a consumer’s shopping experience. Whether a shopper is a guest or known—that is, signed in to an account—these recommendations suggest the most relevant products throughout a consumer’s shopping journey to keep them engaged on the website, and help them browse more efficiently. /Product Recommendations utilise l’apprentissage machine pour proposer des recommandations aux acheteurs et leur offrir une expérience sur mesure. Que l’acheteur soit un visiteur ou un utilisateur connu (c’est-à-dire, connecté à son compte), ces recommandations suggèrent les produits les plus pertinents tout au long de son parcours d’achat afin de maintenir son engagement sur le site Web et de lui permettre d’y naviguer plus facilement.
Merchants can choose from multiple recommendation types. They can use traditional recommendations that show like-for-like products, for example, where a shopper sees blue shoes recommended on a product detail page for another pair of blue shoes. /Les commerçants peuvent choisir parmi plusieurs types de recommandations. Ils peuvent utiliser les recommandations classiques, qui affichent des produits similaires. Par exemple, lorsqu’un client consulte la page de chaussures bleues, d’autres chaussures de la même couleur lui sont recommandées.
Einstein Product Recommendations present shoppers with the right products at the right time. They encourage more purchases and maximize a brand’s revenue. But they do something else that’s just as important, if less quantifiable. They offer each shopper a delightful shopping experience through personalized—perhaps even thoughtful—attention to their interests, based on the items they themselves have shown interest in. And happy shoppers are good for business. /Einstein Product Recommendations présente aux acheteurs les produits appropriés au bon moment. Il encourage à effectuer davantage d’achats et maximise le chiffre d’affaires de la marque. Il fait également quelque chose qui est tout aussi important, mais moins quantifiable. Il offre à chaque acheteur une expérience d’achat agréable en prêtant une attention personnalisée (voire prévenante) à ses centres d’intérêt en fonction des articles auxquels il s’est intéressé. Et qui dit acheteurs heureux, dit ventes.
Einstein Product Recommendations is available for B2C Commerce shoppers for free, and is turned on at the shopper’s request. /Einstein Product Recommendations est disponible gratuitement pour les acheteurs de B2C Commerce et est activé sur demande de l’acheteur.
Einstein Predictive Sort
With Einstein Predictive Sort, brands can automatically personalize the order of products shown on each search results or category page. This means products most relevant to a shopper show up first based on their past browsing and buying behavior. Predictive Sort makes the web experience more enjoyable since shoppers don’t have to scroll through as many products and pages to find items of interest. /Avec Einstein Predictive Sort, certaines marques peuvent automatiquement personnaliser les commandes des produits qui apparaissent sur chaque page de résultats de recherche ou de catégorie. Cela signifie que les produits les plus pertinents pour un acheteur s’affichent en premier lieu dans le cadre de leur comportement de navigation et d’achat. Predictive Sort rend l’expérience Web plus agréable : les acheteurs n’ont pas à faire défiler quantité de produits et de pages pour rechercher les articles qui les intéressent.
It’s even more impactful for shoppers using a mobile device. Mobile screens typically show fewer products per page, and shoppers don’t like to click and scroll through several pages to find what they’re looking for. Einstein Predictive Sort is a simple way to make the mobile shopping experience faster and more seamless. /C’est d’autant plus important pour les acheteurs sur mobile. En général, les écrans des appareils mobiles affichent moins de produits par page et les acheteurs n’aiment pas cliquer et faire défiler les pages pour rechercher un article. Einstein Predictive Sort est une manière simple de rendre l’expérience d’achat sur mobile plus rapide et fluide.
Einstein Search Recommendations
Einstein Search Recommendations powers personalized type ahead search guidance for each individual shopper on site. This Google-ifys the brand’s site search so that shoppers are automatically guided to the best search terms for them. /Einstein Search Recommendations permet un guidage de recherche prédictive de saisie personnalisée pour chaque acheteur du site. Cela permet de « Google-ifier » la recherche sur le site de la marque pour que les acheteurs soient automatiquement guidés vers les termes qui leur correspondent le mieux.
For example, if one shopper starts to type the letter s, she might see the word sandals autocomplete for her. This is based on her past shopping and browsing history. If another shopper types the letter s, he might see the word sneakers autocomplete based on his history. /Par exemple, si une cliente commence à saisir la lettre s, le mot sandales lui sera proposé automatiquement. Cette proposition est basée sur ses précédents achats et son historique de navigation. Si un autre client saisit la lettre s, le mot chaussures de sport lui sera peut-être proposé, en fonction de son historique.
Search Recommendations applies algorithms to B2C Commerce data to identify which search results are the most relevant to each shopper, even before they enter a full search. Brands can be confident that their shoppers are exploring the site on the quickest path to conversion. This isn’t just type ahead search—It’s intelligent, personalized type-ahead search. /Search Recommendations applique des algorithmes aux données de B2C pour identifier les résultats de recherche les plus pertinents pour chaque acheteur, avant même qu’ils n’aient saisi une recherche complète. Les marques peuvent avoir confiance dans le fait que leurs clients exploreront le site en suivant le chemin le plus court vert la conversion. Il ne s’agit pas seulement d’une recherche avec saisie prédictive, mais d’une recherche prédictive à la fois intelligente et personnalisée.
Next, let’s look at some tools designed specifically for the merchandiser! /Ensuite, regardons quelques outils conçus spécifiquement pour les sites commerçants !
Einstein Commerce Insights
Einstein Commerce Insights empowers merchandisers to interpret purchasing behavior using a powerful shopping basket analysis dashboard. Merchandisers can choose key items in their inventory and learn which products shoppers most commonly purchase along with them. Merchandisers can drill into data on specific products based on date range, and gain insight into metrics such as product-specific sales and top “co-purchase” categories. /Einstein Commerce Insights permet aux marchandiseurs d’interpréter le comportement d’achat grâce à un puissant tableau de bord d’analyse du panier d’achats. Les marchandiseurs peuvent choisir des articles clés dans leur inventaire et découvrir les produits que les acheteurs achètent le plus souvent en association avec ceux-ci. Les spécialistes du merchandising peuvent accéder aux données de produits spécifiques sur une période déterminée et obtenir des statistiques, telles que les ventes d’un produit particulier et les meilleures catégories d’achats combinés.
Einstein for Commerce consumes key commerce data sources, such as browse and purchase history, directly from B2C Commerce. Unlike third-party personalization technologies, Einstein’s machine-learning algorithms require no system integrations to access and analyze the rich data set contained within B2C Commerce. Einstein for Commerce and its machine learning algorithms are the magic behind the personalized experience that brands can give each shopper. Einstein lets brands offer a more relevant experience across channels, without requiring them to invest heavily in additional technology or operations. /Einstein for Commerce utilise des sources de données commerciales clés, telles que l’historique de navigation et des achats, provenant directement de B2C Commerce. À la différence des technologies de personnalisation tierces, les algorithmes d’apprentissage automatique d’Einstein ne demandent aucune intégration pour accéder aux riches jeux de données de B2C Commerce et les analyser. Einstein for Commerce et ses algorithmes d’apprentissage automatique peuvent se cacher derrière chaque expérience personnalisée offerte aux acheteurs. Einstein permet aux marques de proposer une expérience plus pertinente sur les différents canaux, sans investissements importants dans des technologies ou opérations supplémentaires.
Einstein Search Dictionaries
Have you ever searched for an item on a site and gotten zero results? Maybe you spelled the word wrong or there were no items that matched the specific words you were searching for, such as “cobalt.” Well, that’s what this feature helps fix! /Avez-vous jamais recherché un article sur un site sans obtenir de résultats ? Peut-être aviez-vous mal orthographié le nom ou aucun article ne correspondait au mot particulier que vous recherchiez, par exemple « cobalt ». Il s’agit précisément de ce que cette fonctionnalité est en mesure de résoudre !
Einstein Search Dictionaries consumes all the site searches and surface terms that are used in searches, but not yet in the retailer’s keyword list. It then makes recommendations to merchandisers, for example, synonyms that can be added to the list. Before, if retailers wanted to find missing search terms and pick the synonyms list to add them to, they had to sift through a long spreadsheet and guess which one they wanted. /Einstein Search Dictionaries ingère toutes les recherches du site et tous les termes de surface qui sont utilisés dans des recherches, mais ne figurent pas encore dans la liste de mots-clés d’un détaillant. Il fait des recommandations aux marchandiseurs, par exemple en proposant des synonymes qui peuvent être ajoutés à la liste. Auparavant, si des détaillants voulaient trouver des termes de recherche qui leur échappaient et choisir à quelle liste de synonymes les ajouter, il leur fallait parcours d’interminables feuilles de calcul et essayer deviner lesquels étaient utiles.
Einstein Search Dictionaries analyzes data across B2C Commerce to find relationships between search terms, and then recommends the synonym list to add them to. For example, a shopper searching for “mauve sweater” might not get any results. But Einstein Search Dictionaries, seeing a potential relationship—mauve being sort of pink—will recommend adding “mauve” to the synonym list for “pink” and “purple.” Now, a shopper looking for a “mauve sweater” might see exactly what they want. The benefits for shoppers and retailers are clear. Shoppers aren’t disappointed, coming away empty-handed when they can’t find the stuff they want. Retailers benefit in multiple ways: by not losing a sale to a shopper who can’t find what’s actually in stock, and by reducing some of their workload so they can focus on other important site merchandising tasks. /Einstein Search Dictionaries analyse des données provenant de tout B2C Commerce pour trouver des relations entre les termes de recherche, puis recommande une liste de synonymes à laquelle les ajouter. Par exemple, un acheteur cherchant « pull mauve » ne trouvera peut-être pas de résultats. Mais Einstein Search Dictionaries découvrira une relation potentielle et recommandera d’ajouter « mauve » à la liste des synonymes de « rose » et de « violet ». Désormais, un acheteur qui cherche un « pull mauve » trouvera peut-être exactement ce qu’il veut. Les avantages sont clairs pour les détaillants et les acheteurs. Les acheteurs ne sont pas déçus de ne pas trouver ce qu’ils cherchaient. Les avantages pour les détaillants sont multiples : ils ne risquent pas de perdre une vente parce qu’un acheteur ne trouve pas un article pourtant en stock, et ils réduisent une partie de leur charge de travail pour mieux se concentrer sur d’autres tâches importantes de merchandising sur le site.
