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. |
|
|
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:
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
}