大家平時在京東或淘寶上買一個東西后，手機app會自動向我們推薦一些其他我們可能會購買的商品，這些推薦就是背后的機器學(xué)習(xí)框架基于我們以前的購買習(xí)慣通過一定的算法計算出來的。

SAP的一款CRM云解決方案，Cloud for Customer（簡稱C4C),同樣支持使用機器學(xué)習(xí)根據(jù)銷售訂單歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行向上銷售和交叉銷售機會的產(chǎn)品推薦。

下面我們一起來看看人工智能在產(chǎn)品推薦這個場景里的具體實現(xiàn)吧。還是先去Administrator->Prediction Services，點擊Model Setup進(jìn)行機器學(xué)習(xí)的模型設(shè)置。

我們可以在Machone Learning Scenarios（機器學(xué)習(xí)場景）的列表里看到Product Recommendation（產(chǎn)品推薦）這個場景。通過點擊按鈕“Add Model”創(chuàng)建一個新的機器學(xué)習(xí)模型，點擊“Train”進(jìn)行訓(xùn)練，確保訓(xùn)練成功完成，狀態(tài)變?yōu)?#34;Active", 說明該模型可用。

創(chuàng)建一個新的Product List，里面包含了需要銷售的產(chǎn)品：下面的例子有兩個產(chǎn)品，ID為為1042416和10001380。

如果是傳統(tǒng)的產(chǎn)品推薦場景，假設(shè)當(dāng)我在銷售訂單的行項目里維護(hù)了上述兩個產(chǎn)品的ID后，還想推薦一些其他的產(chǎn)品，則需要通過人工的方式將這些推薦的商品維護(hù)到Product list的"Proposed Products"標(biāo)簽頁里，如下圖紅色區(qū)域所示。

有了人工智能加上機器學(xué)習(xí)后，就可以省去這些人工配置的步驟和工作量。我給這個Product List加上了一個"203 - Product Recommendation"的場景，如下圖藍(lán)色區(qū)域所示，希望讓這個Product List里包含的產(chǎn)品被加入到銷售訂單時，通過人工智能的方式由SAP C4C系統(tǒng)自動推薦相關(guān)產(chǎn)品給我。

現(xiàn)在我們來做個測試，創(chuàng)建一個新的銷售報價單，將之前維護(hù)在Product List的某一個產(chǎn)品，比如1042416，維護(hù)在這個銷售報價單的行項目里，然后C4C系統(tǒng)自動給我推薦了兩個其他產(chǎn)品，ID為P140101和P140100。

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總結(jié)

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