Перші кроки
Відстеження подій та поведінки
- Отримання та встановлення скрипта веб-трекінгу
- Налаштування веб-трекінгу прив'язкою до селекторів сайту
- Налаштування веб-трекінгу для персоналізації контенту на сайті та в розсилках
- Передача даних про поведінку відвідувачів сайту через JavaScript
- Передача даних про поведінку відвідувачів сайту через REST API
Дані користувача
- Огляд адаптивного email-редактора
- Cтворення оформлення для листа
- Створення синхронізованих модулів
- Налаштування адаптивності
- Налаштування Smart-елементів
- Оформлення промовкладки для Gmail
- Додавання Rolloverʼа
- Додавання фону до листа
- Додавання анкорних посилань
- Бібліотека блоків (Модулі)
- Додавання таблиці до листа
- Додавання кастомних шрифтів
- Додавання кастомних іконок соцмереж
- Створення кнопки СТA
- Робота з блоком "Зображення"
Омніканальність
- SDK для мобільних застосунків
- Керування ключами доступу до мобільного SDK
- Підключення мобільного додатка
- Створення Google проекту для Mob Push
- Створення мобільних push-повідомлень
- Налаштування аналітики доставлень та кліків
- Планування мобільних push-повідомлень
- Налаштування універсальних посилань (deeplinks & Universal links)
- Звіти за мобільними push-розсилками
Автоматизація
Персоналізація
- Підстановка промокоду з файлу
- Підстановка промокоду з використанням API
- Принципи генерації промокодів за допомогою PHP/JAVA
- Підстановка промокоду за допомогою персоналізації
- Завантаження промокодів для використання в сценарії
- Генерація промокодів у сценарії
- Відправлення промокоду за допомогою передпроцесора
- HTTP-запит для передачі промокоду з повідомлення до картки контакту
Аналітика
Мультимовність
Товарні рекомендації
API
- Інтеграція з API — найчастіші питання
- API-ключі
- Ресурси API для додавання контактів
- Використання API-ресурсу Generate event
- Передача замовлень API-ресурсом Generate event
- Отримання рекомендацій щодо API ресурсом Contact recommendations based on web tracking
- Використання API-ресурсу Send prepared message
Зміна системи
Документи
Інтеграція
Веб-трекінг
Дані веб-трекінгу дозволяють персоналізувати комунікацію з контактами та автоматично формувати офери, які точно потраплять у потреби кожного клієнта.
За допомогою веб-трекінгу ви отримуєте доступ до такої інформації, як:
- категорії переглянутих/відкладених/куплених товарів;
- їхній ціновий сегмент;
- кількість покупок кожного клієнта;
- тип пристрою користувача, його модель, браузер, місцезнаходження та багато іншого.
Відстежуючи поведінку відвідувачів сайту, ви можете:
- створювати сегменти залежно від подій на вашому сайті;
- відправляти цільові омніканальні кампанії: email, SMS, веб-пуші, app inbox, мобільні push-сповіщення, Viber;
- генерувати персональні товарні рекомендації на веб-сайті, у мобільному додатку та у всіх каналах повідомлень.
Налаштування веб-трекингу
Налаштування відбувається в 3 етапи:
- Встановлення скрипту веб-трекінгу на веб-сайті.
- Завантаження товарного фіду до eSputnik.
- Налаштування передачі подій.
1. Отримання та встановлення скрипту на сайт.
Скрипт веб-трекінгу — це фрагмент коду, який потрібно отримати в особистому кабінеті eSputnik і встановити на своєму сайті. Інструкція зі встановлення скрипту >
2. Завантаження фіду до eSputnik.
Фід — це список товарів інтернет-магазину та їх атрибутів, таких як назва, ціна, посилання на опис, фото тощо. Система буде витягувати дані з фіду для формування рекомендацій. Інструкції із завантаження фіду >
3. Надсилання подій веб-трекінгу до eSputnik.
Налаштуйте передачу подій, які ви хочете відстежувати: додавання товару до віш-листу або кошика, пошукові запити, продажі або будь-які інші дії відвідувачів вашого сайту. Інструкції з налаштування веб-трекінгу >
Важливо
Якщо ви зіткнулися з труднощами на будь-якому етапі налаштувань, зверніться до нашої служби підтримки за адресою support@esputnik.com
Після налаштування веб-трекінгу ви зможете створювати сегменти на основі онлайн-поведінки користувачів та надсилати їм цільові повідомлення.
Наша система будує рекомендації на основі
a) історії переглядів, замовлень та інших дій користувачів;
b) встановлених правил, таких як товари-бестселери, супутні товари або продукти постійного попиту;
c) алгоритмів машинного навчання, які аналізують різні моделі поведінки та видають найбільш актуальні пропозиції.
Завдяки високому рівню персоналізації, рекомендації допомагають збільшити продажі та покращити купівельний досвід.
Щоб підключити показ рекомендацій, перейдіть до наступних налаштувань: