Отримання рекомендацій щодо API ресурсом Contact recommendations based on web tracking
Застосування товарних рекомендацій може бути набагато ширше, ніж в листах або на сайті.
Зібрані дані про інтереси клієнтів можна передавати ресурсом Contact recommendations based on web tracking в
- месенджери,
- call-центри,
- каси офлайн-точок,
- мобільні додатки.
Для чого можна використати цей ресурс
Передача рекомендацій ресурсом Contact recommendations based on web tracking дозволить операторам/касирам робити додатковий продаж та пропонувати товари, виходячи зі знань про клієнтів.
Приклад 1
На момент дзвінка клієнту для підтвердження замовлення оператор call-центру бачить список рекомендацій до куплених товарів, а також персональну рекомендацію для клієнта (якщо вона є).
Приклад 2
У момент покупки товарів в офлайн-точці клієнт пропонує свою дисконтну картку або диктує номер телефону для отримання бонусів на особистий рахунок. Після ідентифікації касиру виводяться додаткові поради для цього клієнта. Крім списання бонусів та додаткової знижки за картою лояльності, касир зможе запропонувати супутні товари.
Які товари можуть потрапляти до рекомендацій
- Товару немає в наявності. Потрібні рекомендації товарів-замінників.
- Cross-sell (з цим товаром купують). Пропозиція супутніх товарів. Підбір відбувається на основі доданих у кошик товарів.
- Upsell. Пропозиція більш дорогих та комплементарних товарів та послуг для збільшення суми замовлення.
- Можлива покупка. Добірка на основі замовлень користувачів, які купували цей товар.
- Персональні рекомендації для клієнта виходячи з його історії.
- Інші. Якщо пропозиція буде створюватися не з доступних алгоритмів у eSputnik.
Важливо
Для кожного з типів рекомендацій необхідно передавати різні запити, оскільки це окремі джерела даних (зі своїм алгоритмом, правилами).
Щоб використати рекомендації
- налаштуйте веб-трекінг та завантажте товарний фід;
- підключіть просунуту сегментацію, проплативши один з тарифів Extra features;
- створіть джерело з необхідним алгоритмом.
Під кожний тип рекомендацій варто створити джерело даних для використання його ID при виклику по API.
Налаштування передачі рекомендацій
Вкажіть параметри запиту:
Параметри | Тип | Опис |
dataSourceId | int | Ідентифікатор джерела даних (можна побачити в обліковому записі → Установки → Джерела даних). |
contactId | long | Повинен бути встановлений хоча б один із параметрів: contactId, email, phone, externalCustomerId, webId. |
| Повинен бути встановлений хоча б один із параметрів: contactId, email, phone, externalCustomerId, webId. | ||
phone | Phone | Повинен бути встановлений хоча б один із параметрів: contactId, email, phone, externalCustomerId, webId. |
| externalCustomerId | String | Повинен бути встановлений хоча б один із параметрів: contactId, email, phone, externalCustomerId, webId. |
| webId | String | Повинен бути встановлений хоча б один із параметрів: contactId, email, phone, externalCustomerId, webId. |
products | String | Масив товарів. Потрібен для алгоритмів на основі товарних даних. |
category | String | Масив категорії. Потрібен алгоритмів на основі даних категорій. |
Важливо
- У цьому методі відсутні параметри offset та maxrows, оскільки не очікується, що кількість елементів буде великою, і вона налаштовується на рівні джерела даних.
- Щоб отримувати рекомендації на бекенд сайту, використовуйте параметр ідентифікації webId.
Приклад запиту та відповіді
Зайдіть до облікового запису → Установки → Джерела даних. Виберіть потрібне джерело даних та сформуйте запит виду
| GET | https://esputnik.com/api/v2/contacts/recoms/831?contactId=162688150 |
де 831 - це ідентифікатор джерела даних. Ось приклад:
У відповідь на запит кожне поле буде заповнено даними:
{ // 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 }Apache