Utilisation de Sitecore Personalize Decisioning pour générer des requêtes dans Sitecore Search / Blogs / Perficient

Dans mon dernier article CMSWire, « Composer une personnalisation efficace avec la recherche,« J’ai décrit les avantages de la combinaison de moteurs de personnalisation avec des solutions de recherche composables pour créer des expériences personnalisées efficaces qui demandent moins d’efforts à créer et à maintenir que la création de messages personnalisés pour chaque segment.

Cet article a été fortement inspiré par mon travail d’intégration de Sitecore Personalize avec des moteurs de recherche composables comme Sitecore Search et Coveo. J’ai même publié un article sur l’approche d’intégration entre Sitecore Search et Personalize dans un récent article de blog Perficient : «Composer des expériences personnalisées avec Sitecore Search and Personalize. » Cet article n’a abordé que la configuration de base pour appeler des requêtes de recherche personnalisées à partir de connexions et de modèles de décision Sitecore Personalize afin de les utiliser dans les expériences et les expériences.

Pour être vraiment efficace, vous avez besoin de plus d’intelligence derrière vos décisions. Vous devez baser les paramètres de la requête sur tout ce que vous savez sur le visiteur. Vous devez tenir compte de leur comportement sur votre site ainsi que de toutes les données dont vous disposez dans le CDP pour le rendre aussi pertinent que possible. Avec la prise de décision dans Sitecore Personalize, cette logique métier doit être transformée en JavaScript qui se trouve dans un programmable dans votre canevas de décision.

Au lieu de créer ce JavaScript à partir de zéro, vous pouvez exploiter celui de Perficient Sitecore Personnaliser l’outil de décision. Cet outil nous permettra de modéliser les étapes du parcours ou différents personas nous permettant de prendre un «Meilleure action suivante» approche pour sélectionner la requête appropriée pour piloter notre expérience personnalisée.

Un exemple concret

Étant donné que mon bac à sable Sitecore Search a indexé le contenu de Perficient.com, il est logique d’élaborer notre expérience en fonction des besoins de notre site d’entreprise. Lorsque vous regardez notre site et réfléchissez à ce que fait Perficient et à qui il cible, vous voyez notre navigation principale exposer « Ce que nous faisons » et les « Industries » sur lesquelles nous nous concentrons.

Du point de vue de « Ce que nous faisons », nos principaux piliers sont répertoriés sur cette page « Ce que nous faisons ». Notre « Six Pack » comprend : Stratégie et transformation, Expérience client et marketing numérique, Innovation et développement de produits, Plateformes et technologie et Données et intelligence.

Lorsque vous regardez les secteurs sur lesquels nous nous concentrons, cette liste se trouve directement dans la navigation principale.

Donc, si je voulais créer une segmentation simple, croiser ces offres avec des secteurs me donnerait une bonne opportunité de cibler les personnes intéressées par l’une de nos offres et également alignées sur l’un de nos secteurs. Dans cet esprit, je pourrais créer un modèle de décision pour créer des offres pour chaque combinaison.

Dans cet exemple, j’ai utilisé « Industries » pour la catégorisation, mais j’aurais tout aussi bien pu utiliser nos « Offres pour les catégories ». Cela m’a simplement permis de modéliser les choses de manière cohérente. L’autre chose intéressante est que les exigences pour chaque « offre » dans chaque secteur utilisent exactement les mêmes conditions. Le JavaScript qui vérifie s’ils sont intéressés par un domaine particulier fonctionne de la même manière, quel que soit le secteur auquel ils sont alignés.

Pour cet exemple, je vérifiais simplement le secteur et je m’intéressais à une extension de données personnalisée stockée dans CDP, mais je pourrais facilement imaginer une approche alternative qui exploite le suivi Web qui utilise les pages visitées par un visiteur pour prendre cette décision. Pour les tests, j’ai utilisé le Collection Sitecore CDP Postman pour configurer quelques invités de test.

Une fois le modèle terminé, vous pouvez cliquer sur l’onglet « Code programmable » pour obtenir tout le code JavaScript nécessaire, sélectionner l’offre en utilisant les conditions que vous avez configurées. Bien que j’aie mis en œuvre la majorité des conditions pour vérifier une extension de données personnalisée, vous pouvez voir certaines des autres, que j’ai laissées par défaut, qui renvoie simplement false jusqu’à ce que quelqu’un implémente cette condition pour la faire fonctionner correctement.

Ce code peut être copié directement dans un « Programmable » avec les sorties pouvant être connectées directement dans une table de décision.

Le programmable renverra simplement le nom de l’offre sélectionnée en fonction de l’évaluation des règles associées aux étapes et offres de votre modèle. Cela peut ensuite être évalué dans votre table de décision.

Pour chaque « Nom de l’offre », au lieu de sélectionner une « Offre personnalisée » pour associer manuellement le contenu, nous pouvons écrire une requête qui renverra des recommandations de contenu basées sur cette sélection et tout ce que Sitecore Search sait sur le visiteur. Les requêtes auxquelles nous répondons peuvent varier en fonction des types de contenu dont nous disposons dans ce secteur et cette offre. Perficient propose des guides, des études de cas, des articles de presse et bien plus encore qui peuvent attirer nos visiteurs, afin que nous puissions élaborer des requêtes basées sur notre compréhension de notre propre contenu ainsi que sur ce que nous savons du visiteur.

Une fois que nous avons mis à jour notre table avec les bonnes requêtes, nous pouvons alors utiliser ce champ « Requête » lors de la configuration de la connexion à Sitecore Search.

Une fois notre modèle de décision terminé, nous pouvons consommer les résultats de recherche de toute expérience que nous créons. Voici une expérience Web que je teste auprès d’un utilisateur que j’ai configuré pour s’intéresser aux « Services financiers » et aux « Plateformes et technologies ».

Emballer.

Cette technique peut conduire à des expériences personnalisées très efficaces, faciles à configurer et à mettre en pilote automatique. À mesure que du nouveau contenu est créé et que la recherche Sitecore collecte des données, vos résultats deviendront encore plus pertinents. Dans cet exemple, nous avons renvoyé trois résultats dans une expérience Web, mais il aurait facilement pu s’agir du premier résultat, avec des champs et des images plus pertinents du résultat de recherche affichés.

J’ai fait la démonstration de cette solution ainsi que de la version de base dans les « Trucs et astuces » de Sitecore Learning. Vous pouvez voir la démo enregistrée ici.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’intégration de Sitecore Personalize et Search et sur la manière dont notre outil de décision peut faciliter la modélisation de votre stratégie de personnalisation, nous serions ravis de vous aider. Vous pouvez me joindre LinkedIn, Twitter ou remplissez notre formulaire de contact.