AI podobne produkty: zasada działania i zastosowanie
W artykule wyjaśnimy, jak działa wtyczka „AI podobné produkty” w Fynode, na jakich danych pracuje i jak poprawnie ją ustawić dla lepszych rekomendacji cross‑sell i up‑sell. Opiszemy zasadę analizy zamówień, dostępne ustawienia i zalecane kroki do testowania i uruchomienia.
Zasada działania
Dodatek analizuje zamówienia za ostatnie około pół roku i ustala, które produkty kupowane są razem, jak często pojawiają się w jednym zamówieniu i czy mają wspólne kategorie. Na podstawie tej analizy system zaproponuje dla każdego produktu listę najprawdopodobniejszych podobnych produktów, które klienci dokupują. Aktualizacja rekomendacji odbywa się automatycznie, zazwyczaj w nocy, a efektem jest ustawienie powiązanych lub up‑sell pozycji w eshopie.
Testowanie i wdrożenie
Po aktywacji wtyczki system wyświetli losowy produkt i wygenerowane rekomendacje do szybkiego przetestowania. Użyj przycisku „Generuj ponownie“, aby zobaczyć wyniki dla innych produktów i dopracuj ustawienia w zależności od jakości rekomendacji. Przed globalnym wdrożeniem zalecamy testowanie na jednej lub kilku kategoriach, aby sprawdzić trafność rekomendacji i wpływ na UX. Jeśli wszystko jest w porządku, włącz powtarzanie zgodnie z preferencją i monitoruj wyniki.
Kluczowe ustawienia wtyczki
W ustawieniach określisz „Relacja“, jak mają być zapisywane rekomendacje (Powiązane, Up‑sell, Cross‑sell), częstotliwość aktualizacji oraz ewentualne ograniczenie do konkretnych kategorii. Możesz także włączyć logikę „Wspólne kategorie“, aby system preferował produkty z tych samych kategorii oraz włączyć „Wymagać wspólnego zakupu“, jeśli chcesz generować rekomendacje wyłącznie na podstawie rzeczywistych wspólnych zakupów. Ustawisz też „Maksymalny limit“ liczby rekomendowanych produktów dla każdego produktu.
Koszty i planowanie
W ustawieniach dodatku znajdziesz informacyjne wyceny: cena za przetworzenie jednego produktu i szacunkowy całkowity koszt według liczby produktów i wybranej częstotliwości. Po włączeniu regularnego powtarzania odpowiednia kwota zostanie pobrana z kredytu AI w ustawionych odstępach. Przed aktywacją zawsze sprawdź szacunek, aby mieć kontrolę nad zużyciem kredytu.
Jakie dane używa dodatek do generowania rekomendacji?
Głównie używane są historyczne zamówienia z ostatnich około pół roku, aby system ocenił wspólne zakupy i częstotliwość współzamówień. Jeśli te dane w systemie brakują, rekomendacje będą oparte bardziej na wewnętrznych podobieństwach produktu niż na rzeczywistych zamówieniach.
Czy mogę ograniczyć generowanie tylko do niektórych kategorii?
Tak. W ustawieniach dodatku wybierasz konkretne kategorie, na które ma się koncentracja AI. To przydatne podczas testów lub jeśli chcesz najpierw uruchomić funkcję tylko dla wybranych części katalogu.
Jak często aktualizowane są rekomendacje i jak są rozliczane?
Częstotliwość aktualizacji ustawiasz w polu „Opakovanie”, na przykład co 7, 14 lub 30 dni. Za każde powtórzenie z kredytu AI zostanie pobrana opłata według liczby produktów i ustawionej ceny, dlatego dla oszacowania całkowitych kosztów sprawdź kalkulator w ustawieniach wtyczki.