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概要

商品詳細ページ上に、ユーザーが最も多く閲覧した商品の関連アイテムをレコメンドします。ユーザーそれぞれに関連（最も多く閲覧）したアイテムを訴求することにより、購入促進を狙います

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例えば、1か月間にA、B、Cの商品をもっとも閲覧した場合は、A、B、Cを表示するだけではなく、A、B、Cに関連する商品ベースのレコメンドも同時に表示されます。
興味や関心があるユーザーは何度も同じ商品を閲覧するケースが多くあります。
特定期間内に何度も見る商品は今もっとも探しているものと仮定できるため、それに関連する商品が表示されることで新たな発見を提供することが可能になります。興味を持った商品を見れば見るほど上位商品は変わっていくため、リアルタイムにレコメンドされる商品が変わっていくようになります。

仕様

ユーザーが特定期間によく閲覧している商品からレコメンド商品を参照し表示します。
上位N件は、任意で変更できるようになっています。
また、表示可能な商品範囲内で常にランダムに表示されるようになっているため、アクセスするごとにレコメンド商品の並び順が変わるようになります。

ユーザーが商品ページを閲覧し アイテム閲覧イベント（view_item） が発生
アクションのユーザー情報変数よりアイテム閲覧イベント（view_item）から上位N件を取得（最も閲覧した上位30件はKARTE側で保持しているためそのデータを使用する）
上位N件をもとに 商品マスタ より商品情報を取得
上位N件をもとに 商品軸レコメンド よりレコメンド商品情報を取得
取得した商品が必要数（最小表示数）より少ない場合 商品ランキング よりランキング商品情報を取得
上記にて、取得した商品を表示する

はじめる前に

以下の準備が事前に必要になります。

KARTE Datahubのオプション契約と商品マスタの連携
- KARTE Datahubを利用します。詳細については、KARTE Datahubとはをご覧ください。
- 商品マスタの連携が必要です。詳細については、商品マスタをDatahubにインポートするをご覧ください。
- また、商品マスタのアクションテーブルへのエクスポートが必要です。詳細については、商品マスタをアクションテーブルにエクスポートするをご覧ください。
アイテム閲覧イベント（view_item）の実装
- 実装方法は2つあります。
  - （推奨）カスタムイベントタグをサイトに実装する
    - 実装方法については、閲覧商品情報を計測するをご覧ください。
  - コンテキストイベント（β版）で実装する
    - 設定方法については、コンテキストイベント（β版）アイテム情報取得の設定方法をご覧ください。
KARTE Datahubを初めてご利用の場合、あらかじめAcademyにてコースの学習をおすすめ致します。
- Academyについては、KARTE Academyとはをご参照ください。
  - KARTE Datahub スタートガイド
  - Datahubを最速で体験する

利用の手順

下準備が終えたら、以下の5ステップの設定手順に従い接客サービスの設定を行います。

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1.クエリの設定を行う

KARTE Datahubのクエリでランキングデータを抽出します

グローバルナビ>Datahub>クエリに遷移します。
左上の「作成」→「コレクションから作成」を押下
やりたいことから探す→「レコメンドを表示したい」から「商品軸での商品レコメンド」を選択
パラメータ設定から以下を設定する
- 抽出期間（デフォルトは60日間）
- アクションテーブル連携時のレコード生存期間(h)（デフォルトは24時間）
  - レコード数上限は、プランによって決まっているため、更新時に古いレコードを自動削除させます
  - 詳細：アクションテーブルからレコードを削除する

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クエリの中で商品マスタ用テーブルを参照している箇所を、実際のテーブルのデータセット名やテーブル名で書き換えます

, item_master AS (
  SELECT *
  FROM `prd-karte-per-client.item_master_{{api_key|safe_param}}.item_master` --データセット名およびテーブル名は必要に応じて書き換えて下さい
  WHERE recommend_f = 1
  AND item_id IS NOT NULL
)

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補足:データセット名及びテーブル名の参照方法
- グローバルナビ>Datahub>データセット画面へ
  - 例：
    - データセット名:recommend_item_master_501724fe2b5c01e3f71c12944bedd66b
    - テーブル名:sample_item_master
- クエリ内の書き換え方法

, item_master AS (
  SELECT *
  FROM `prd-karte-per-client.recommend_item_master_501724fe2b5c01e3f71c12944bedd66b.sample_item_master`
  WHERE recommend_f = 1
  AND item_id IS NOT NULL
)

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右上の「クエリを実行」して結果が返ってくるか確認します。
確認できたら、右上の「保存」をクリックしクエリを保存してください。

※クエリの結果が返ってこない場合のチェックポイント

KARTEのタグで送っているイベント名、スキーマが正しく設定されているか？
- ランキングを実現するにあたり、view_item、buy イベントがKARTEに正しく送られている必要がございます。
  - グローバルメニュー > すべてのプロダクト > Insight > イベントをクリックし、イベントが正しく送られているかご確認ください。
商品マスタのフォーマットに従っているか？
- フィールド名やデータ型がフォーマット通りに連携できているかご確認ください。
  - 商品マスタのフォーマットはこちら
連携したデータの値が合っているか？
- データセット→取り込んだテーブルの「プレビュー」「テーブル情報」などから取り込んだデータを確認することができます。

2.アクションテーブルを作成する

KARTE Datahubのランキングデータを格納するアクションテーブルを生成します

グローバルナビ>Action>アクションテーブルに遷移します。
画面右上の「作成」→「空のテーブルを作成」をクリック

項目	内容
テーブル名	任意ですが、今回は `itembase_recommend` と指定
スキーマ指定	クエリ結果のカラムを指定します（以下「アクションテーブルのスキーマ指定」を参照）
権限	今回は参照のみなので「ウィジェットからの参照」にチェック

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アクションテーブルのスキーマ設定

フィールド名	型	詳細
key（主キー）	文字列	レコードを一意に特定するための値です。
target	文字列	レコメンド元となる商品のIDです。
related	文字列	レコメンドされた商品のIDです。
name	文字列	レコメンド商品の名称です。
price	数値	レコメンド商品の価格です。
display_price	文字列	レコメンド商品の表示用価格です。
image	文字列	レコメンド商品の画像URLです。
url	文字列	レコメンド商品の商品ページURLです。
l_category_cd	文字列	レコメンド商品の親カテゴリCDです。
s_category_cd	文字列	レコメンド商品の子カテゴリCDです。
brand_cd	文字列	レコメンド商品のブランドCDです。
sex_cd	文字列	レコメンド商品の性別CDです
brand_name	文字列	レコメンド商品のブランド名です。
expired_at	タイムスタンプ	レコードを削除可能にする時刻(UTC)です。

3.アクションテーブルにクエリ結果をエクスポートする

「2.アクションテーブルを作成する」にて作成したアクションテーブルに対し、ランキングのクエリ結果をエクスポートするジョブフローを設定します。

グローバルナビ>Datahub>ジョブフローに遷移します。
ジョブフロー画面右上の「作成」をクリック
ジョブ設定画面から以下を設定し、右上の「保存して完了」をクリック

ジョブの設定

項目	内容
ジョブフロー名	週次ランキング結果をアクションテーブルへ
ジョブタイプ	データテーブルへエクスポート
インポート元	クエリの実行結果>「1.クエリの設定を行う」で作成したクエリを選択
インポート先	データテーブル>「2.アクションテーブルを作成する」で作成したテーブルを選択

実行方法を選択

「スケジュール実行を有効にする」にチェック
「繰り返し実行を有効にする」にチェック
実行頻度の設定を行う
- 連携頻度は日次程度を推奨しています。

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ジョブフローの設定

「ジョブ実行終了後にアーカイブ」チェックなし
ジョブフロー名：任意
- ジョブが一つの場合は「先頭のジョブ名を流用」するのを推奨しています。
右上の「今すぐ実行」をクリックするとジョブが実行されます。
- ※ジョブの終了までに5分ほど時間がかかります。
ジョブが「実行済み」になっていることを確認します。

4.アクションテーブルクエリを作成する

「2.アクションテーブルを作成する」で作成したレコメンドテーブルに対し、関連商品を取得する設定を行います

グローバルナビ>Action>アクションテーブルに遷移します。
作成したアクションテーブルを選択し、画面右上の「作成」をクリック
以下の設定を行う
- クエリ名：任意ですが、今回はrelated_items_by_multi_targetsと設定
- 抽出条件：
  - Limit: 20
  - Filter: targetIN = #{item_ids}　
    - ※複数の値で参照する必要があるため「IN」にてFilter設定
    - ※変数（#{item_ids}）は次の「5.接客サービスを設定するで設定します」で定義します。

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「クエリのテスト実行」でフィルター等意図する処理がされるかを確認後、保存します

補足：商品マスタのアクションテーブルへのエクスポートとクエリ設定

商品マスタのアクションテーブルへのエクスポートが必要です。エクスポート方法については、商品マスタをアクションテーブルにエクスポートするをご覧ください。
商品マスタのアクションテーブルクエリの設定方法
- クエリ名：任意ですが、今回はfind_by_item_idsと設定
- 抽出条件：
  - Limit: 100
  - Filter: targetIN = #{item_ids}　
    - ※複数の値で参照する必要があるため「IN」にてFilter設定
    - ※変数（#{item_ids}）は次の「5.接客サービスを設定するで設定します」で定義します。

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これでアクションテーブルクエリの作成は完了です。

5.接客サービスを設定する

接客サービス作成画面に遷移して、レコメンド用のテンプレートを選択します。
- テンプレート（1種類）
  
  ※テンプレートが表示されない場合は、営業担当へお問い合わせください。
  - KARTEレコメンド（閲覧）view-mr
    - 一定数商品を表示後、「more」ボタンにて下部にさらに商品を表示します
接客サービス詳細画面の「ベーシック」から以下を設定します。
- アクションテーブル：各種テーブルの設定を行います
  - 商品マスタ：テーブルIDitem_master
    - アクションテーブルにエクスポートした商品マスタのIDを指定
    - 連携方法は、は、商品マスタをDatahubにインポートするをご覧ください。
  - 商品マスタ：クエリ名find_by_item_ids
  - レコメンド：テーブルIDitembase_recommend
    - 「2.アクションテーブルを作成する」でのアクションテーブル名を指定
  - レコメンド：クエリ名related_items_by_multi_targets
    - 「4.アクションテーブルクエリを作成する」でのアクションテーブルクエリ名を指定
  - データ管理：
    - ユーザー情報変数
      - もっとも閲覧した商品（変数名：view_item）：取得する設定
        
        任意（直近4週間）>購入>商品ID>上位３０件
        
        デフォルト値：任意
        
        JSONで出力：ON
      - 閲覧商品（変数名：viewItemId）：閲覧している商品を取得する設定
        
        全ての期間> view_item>item_ids>最新の値
        
        デフォルト値：任意
        
        JSONで出力：OFF

主な設定は以上で完了になります。

配信ページや対象ユーザーは、従来の接客サービスと同じフローで配信設定を行ってください。

【ストア（アクション）】最も多く閲覧した商品の関連アイテム表示施策

概要

仕様

はじめる前に

利用の手順

1.クエリの設定を行う

※クエリの結果が返ってこない場合のチェックポイント

2.アクションテーブルを作成する

アクションテーブルのスキーマ設定

3.アクションテーブルにクエリ結果をエクスポートする

ジョブの設定

実行方法を選択

ジョブフローの設定

4.アクションテーブルクエリを作成する

補足：商品マスタのアクションテーブルへのエクスポートとクエリ設定

5.接客サービスを設定する

FAQ

関連するFAQ

間違い、誤植等があれば教えて下さい😃

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