機器學習在銷售報價單的產品推薦場景中的做用

你們平時在京東或淘寶上買一個東西后，手機app會自動向咱們推薦一些其餘咱們可能會購買的商品，這些推薦就是背後的機器學習框架基於咱們之前的購買習慣經過必定的算法計算出來的。

SAP的一款CRM雲解決方案，Cloud for Customer（簡稱C4C),一樣支持使用機器學習根據銷售訂單歷史數據進行向上銷售和交叉銷售機會的產品推薦。

下面咱們一塊兒來看看人工智能在產品推薦這個場景裏的具體實現吧。仍是先去Administrator->Prediction Services，點擊Model Setup進行機器學習的模型設置。

咱們能夠在Machone Learning Scenarios（機器學習場景）的列表裏看到Product Recommendation（產品推薦）這個場景。經過點擊按鈕「Add Model」建立一個新的機器學習模型，點擊「Train」進行訓練，確保訓練成功完成，狀態變爲"Active", 說明該模型可用。

建立一個新的Product List，裏面包含了須要銷售的產品：下面的例子有兩個產品，ID爲爲1042416和10001380。

若是是傳統的產品推薦場景，假設當我在銷售訂單的行項目裏維護了上述兩個產品的ID後，還想推薦一些其餘的產品，則須要經過人工的方式將這些推薦的商品維護到Product list的"Proposed Products"標籤頁裏，以下圖紅色區域所示。

有了人工智能加上機器學習後，就能夠省去這些人工配置的步驟和工做量。我給這個Product List加上了一個"203 - Product Recommendation"的場景，以下圖藍色區域所示，但願讓這個Product List裏包含的產品被加入到銷售訂單時，經過人工智能的方式由SAP C4C系統自動推薦相關產品給我。

如今咱們來作個測試，建立一個新的銷售報價單，將以前維護在Product List的某一個產品，好比1042416，維護在這個銷售報價單的行項目裏，而後C4C系統自動給我推薦了兩個其餘產品，ID爲P140101和P140100。

要獲取更多Jerry的原創技術文章，請關注公衆號"汪子熙"或者掃描下面二維碼: