Получение рекомендаций в мобильное приложение
Вы можете персонализировать опыт пользователей и увеличить объемы продаж, добавив в приложение рекомендации своих товаров и услуг.
Передаваемые рекомендации основаны на данных о действиях клиентов и включают следующие варианты:
- Товара нет в наличии. Подборка похожих товаров.
- Cross-sell (с этим товаром покупают). Предложение сопутствующих товаров. Подбор происходит на основе добавленных в корзину товаров.
- Upsell (увеличение суммы заказа). Предложение более дорогих и комплементарных товаров и услуг для увеличения суммы заказа.
- Вероятная покупка. Подборка на основе заказов пользователей, которые купили этот товар.
- Персональные рекомендации, сформированные с учетом истории просмотров и заказов клиента.
- Другие. Предложение создается индивидуально, если необходимый алгоритм отсутствует в стандартных алгоритмах eSputnik.
Примечание: Для каждого из типов рекомендаций передаются разные запросы, имеющие свой алгоритм и правила, так как они берут данные из разных источников.
Предварительные условия
Чтобы начать использовать рекомендации, необходимо выполнить следующие условия:
- Подключить один из тарифов Extra features.
- Настроить веб-трекинг или трекинг для мобильных приложений.
- Создать источник данных с необходимым алгоритмом под каждый тип рекомендаций для использования его ID при вызове по API.
Настройка передачи рекомендаций включает следующие этапы, которые подробно описываются ниже:
- Получение токена аутентификации
- Получение рекомендаций запросом v1/recoms/{dataSourceId}
Получение токена аутентификации
Для получения токена аутентификации пользователя (authToken) приложением отправляется запрос с вашего сервера к API eSputnik.
Адрес запроса | Метод запроса |
https://esputnik.com/api/v1/auth/contact/token | POST |
Запрос должен быть аутентифицирован одним из способов, описанных в инструкции к API. Например, API-ключом.
В запросе необходимо передать указанные в таблице известные поля пользователя (хотя бы одно поле должно быть обязательным).
Поле | Значение | Описание |
string | email контакта | |
phone | string | телефон контакта |
externalCustomerId | string | внешний ID контакта |
userPseudoId | string | firebase ID для отслеживания поведения контакта |
cookie | string | cookie sc – файл cookie можно сгенерировать скриптом трекинга, установленным на сайте |
Пример запроса:
{ "email": string, "phone": string, "externalCustomerId": string, "userPseudoId": string, "cookie": string }
JSON
Пример ответа:
{ "token": string }
JSON
В дальнейшем authToken используется для аутентификации запроса на получение рекомендаций. Его нужно передавать в заголовке запроса ES-TOKEN. После каждого запроса текущий токен инвалидируется, а в заголовке ответа ES-TOKEN приходит новый, который используется для следующего запроса.
Если в ответ на запрос рекомендаций приходит статус 401, то запрос на получение токена необходимо повторить.
Получение рекомендаций
Для получения персонализированных, основанных на поведении клиента рекомендаций необходимо отправить следующий запрос:
Адрес запроса | Метод запроса |
https://esputnik.com/contact-api/v1/recoms/{dataSourceId} | GET |
Параметры запроса:
Поле | Значение | Описание |
dataSourceId | Идентификатор источника данных. Обязательный параметр* | |
products | string | Массив товаров. Обязательное поле для алгоритмов на основе товарных данных |
category | string | Массив категорий. Обязательное поле для алгоритмов на основе данных категорий |
заголовок запроса | ES-TOKEN: authToken | |
заголовок ответа | ES-TOKEN: authToken |
* Чтобы узнать идентификатор источника данных, зайдите в Аккаунт → Настройки → Источники данных.
В ответе на запрос каждое поле будет заполнено данными.
Пример ответа:
{
// Mandatory fields
id: string
name: string
url: URL
price: double
descr: text
brand: string
category: string[]
isInStock: int
// Optional fields which depend on a customer's feed format
// All such fields start from "tags_".
// Examples: tags_gender, tags_clear_size, tags_universal_size
}
После получения рекомендаций от eSputnik вы можете осуществлять их вывод в мобильном приложении клиента.
Настройка параметров рекомендаций в самом приложении (внешний вид, способ вывода) осуществляется на стороне клиента.