Получение рекомендаций по API ресурсом /v2/contacts/recoms/{dataSourceId}

Применение товарных рекомендаций может быть гораздо шире, чем в только в письмах или на сайте.

Собранные данные об интересах клиентов можно передавать ресурсом v2/contacts/recoms в

мессенджеры,
call-центры,
кассы офлайн-точек,
мобильные приложения.

Для чего можно использовать этот ресурс

Передача рекомендаций ресурсом v2/contacts/recoms позволит операторам/кассирам делать дополнительные продажи и предлагать товары, исходя из знаний о клиентах.

Пример 1

В момент звонка клиенту для подтверждения заказа оператор call-центра видит список рекомендаций к купленным товарам, а также персональную рекомендацию для клиента (если она есть).

Пример 2

В момент покупки товаров в офлайн-точке клиент дает свою дисконтную карту либо диктует номер телефона для получения бонусов на личный счет. После идентификации кассиру выводятся дополнительные рекомендации для этого клиента. Помимо списания бонусов и дополнительной скидки по карте лояльности, кассир сможет предложить сопутствующие товары.

Какие товары могут попадать в рекомендации

Товара нет в наличии. Нужны рекомендации товаров-заменителей.
Cross-sell (с этим товаром покупают). Предложение сопутствующих товаров. Подбор происходит на основе добавленных в корзину товаров.
Upsell. Предложение более дорогих и комплементарных товаров и услуг для увеличения суммы заказа.
Вероятная покупка. Подборка на основе заказов пользователей, которые покупали этот товар.
Персональные рекомендации для клиента, исходя из его истории.
Другие. Если предложение будет создаваться не из доступных алгоритмов в eSputnik.

Важно!

Для каждого из типов рекомендаций нужно передавать разные запросы, так как это отдельные источники данных (со своим алгоритмом, правилами).

Чтобы использовать рекомендации

настройте веб-трекинг и загрузите товарный фид;
подключите продвинутую сегментацию, оплатив один из тарифов Extra features;
создайте источник данных с необходимым алгоритмом.

Под каждый тип рекомендаций нужно создать источник данных для использования его ID при вызове по API.

Настройка передачи рекомендаций

Укажите параметры запроса:

Параметры	Тип	Описание
dataSourceId		Обязательный параметр. Идентификатор источника данных (можно увидеть в аккаунте → Настройки → Источники данных.
contactId	long	Должен быть установлен хотя бы один из параметров: contactId, email, phone.
email	Email	Должен быть установлен хотя бы один из параметров: contactId, email, phone.
phone	Phone	Должен быть установлен хотя бы один из параметров: contactId, email, phone.
products	String	Массив товаров. Требуется для алгоритмов на основе товарных данных.
category	String	Массив категории. Требуется для алгоритмов на основе данных категорий.

Важно!

В этом методе отсутствуют параметры offset и maxrows, поскольку не ожидается, что количество элементов будет большим, и оно настраивается на уровне источника данных.

Пример запроса и ответа

Зайдите в аккаунт → Настройки → Источники данных. Выберите нужный источник данных, например новинки, и сформируйте запрос вида

https://esputnik.com/api/v2/contacts/recoms/22?contactId=162688150,

где 22 – это идентификатор источника данных. Вот пример:

Пример получения рекомендаций

В ответе на запрос каждое поле будет заполнено данными:

{
    // 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

}