電子メール/Web の推奨事項を理解する:
* 目的: 推奨事項 (電子メールまたは Web サイト上) では、顧客の行動と製品情報に関するデータを使用して、顧客が興味を持ちそうな製品やコンテンツを提案します。
前提条件:
* A. Collect Tracking Code：これは非常に重要です。Collect Tracking Codeは、ウェブサイトに配置するJavaScriptスニペットです。ユーザーの行動（ページビュー、商品閲覧、購入など）を追跡し、そのデータをMarketing Cloudに送信します。この行動データは、パーソナライズされたレコメンデーションを生成するために不可欠です。
* B. カタログ：カタログとは、商品やコンテンツに関する情報（商品ID、商品名、説明、価格、画像URLなど）を含む構造化ファイル（通常はCSVまたはXML）です。カタログはMarketing Cloudにインポートされ、レコメンデーションの元となる在庫情報を提供します。
AとBが重要な理由:
* データドリブンなレコメンデーション：レコメンデーションはデータに基づいています。Collect Tracking Codeは行動データを提供し、カタログは商品データを提供します。
* パーソナライゼーション: これらのデータ ソースがないと、推奨事項は一般的なものとなり、個々の顧客に合わせてパーソナライズされません。