机器学习在销售报价单的产品推荐场景中的做用

你们平时在京东或淘宝上买一个东西后，手机app会自动向咱们推荐一些其余咱们可能会购买的商品，这些推荐就是背后的机器学习框架基于咱们之前的购买习惯经过必定的算法计算出来的。

SAP的一款CRM云解决方案，Cloud for Customer（简称C4C),一样支持使用机器学习根据销售订单历史数据进行向上销售和交叉销售机会的产品推荐。

下面咱们一块儿来看看人工智能在产品推荐这个场景里的具体实现吧。仍是先去Administrator->Prediction Services，点击Model Setup进行机器学习的模型设置。

咱们能够在Machone Learning Scenarios（机器学习场景）的列表里看到Product Recommendation（产品推荐）这个场景。经过点击按钮“Add Model”建立一个新的机器学习模型，点击“Train”进行训练，确保训练成功完成，状态变为"Active", 说明该模型可用。

建立一个新的Product List，里面包含了须要销售的产品：下面的例子有两个产品，ID为为1042416和10001380。

若是是传统的产品推荐场景，假设当我在销售订单的行项目里维护了上述两个产品的ID后，还想推荐一些其余的产品，则须要经过人工的方式将这些推荐的商品维护到Product list的"Proposed Products"标签页里，以下图红色区域所示。

有了人工智能加上机器学习后，就能够省去这些人工配置的步骤和工做量。我给这个Product List加上了一个"203 - Product Recommendation"的场景，以下图蓝色区域所示，但愿让这个Product List里包含的产品被加入到销售订单时，经过人工智能的方式由SAP C4C系统自动推荐相关产品给我。

如今咱们来作个测试，建立一个新的销售报价单，将以前维护在Product List的某一个产品，好比1042416，维护在这个销售报价单的行项目里，而后C4C系统自动给我推荐了两个其余产品，ID为P140101和P140100。

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