Персонализация элементов верстки и другие обновления платформы Retail Rocket
Пока все отдыхали на майских праздниках, у нас вышел вагон и маленькая тележка обновлений. В этом дайджесте расскажем, какие алгоритмы теперь доступны для интеграции по API, какие элементы верстки можно персонализировать, и как получать рекомендации по link.
19 новых алгоритмов для интеграции по API
Для партнеров, интегрированных с нами по API, доступны 19 новых разнообразных алгоритмов:
- • Аналоги к отсутствующим товарам
- • Сопутствующие товары к текущей корзине
- • Популярные товары по бренду в категории
- • Популярные товары по бренду по всему магазину
- • Популярные товары с учетом размеров пользователей
- • Популярные товары с учетом интереса пользователя к свойствам товаров
- • Получение товаров из категории, отсортированных по популярности
- • Новинки из категорий интересных пользователю
- • Новинки из категорий, интересных пользователю, на которые есть скидка
- • Похожие товары, оптимизированные по RPV
- • Похожие товары с учетом размеров пользователей
- • Похожие товары, оптимизированные по маржинальности
- • Похожие товары с учетом интереса пользователя к свойствам товаров
- • Сопутствующие товары с учетом размеров пользователей
- • Сопутствующие товары с приоритетом товаров того же производителя
- • Сопутствующие товары с уменьшением веса популярных товаров в выдаче
- • Поисковые рекомендации с учетом интереса пользователя к свойствам товаров
- • Поисковые рекомендации с уменьшением веса популярных товаров в выдаче
- • Аксессуары, подобранные с учетом интереса пользователя к параметрам товаров
Алгоритмы делают рекомендации более точными и персонализированными. Это позволяет покупателям быстрее находить то, что им нужно, и совершать покупки. Чтобы подобрать инструменты, которые подойдут именно вашим пользователям, обратитесь к своему персональному менеджеру.
Персонализация категорий, баннеров и других элементов вёрстки
Теперь вы можете показывать пользователю именно те категории товаров, в которых он заинтересован. Также категории можно сортировать и выводить наверх те, товары из которых человек купит с наибольшей вероятностью.
Еще один новый инструмент – персонализация содержания страниц: баннеров, футера, шапки, кнопок. Показывайте каждому пользователю контент, который будет интересен именно ему.
Например, DIY магазин может сделать два варианта баннеров со ссылкой на разные разделы. Один показывать людям, которые делают ремонт с нуля и закупают шпаклевку и штукатурку, а второй – тем, кто уже прошел этот этап и начинает подбирать в квартиру мебель и декор.
Подбор сопутствующих категорий к просматриваемой категории
Появился алгоритм, который на основе анализа поведения пользователей подбирает и выводит сопутствующие категории к текущей категории и таким образом улучшает путь пользователя на сайте. Например, можно добавить категорию «аксессуары» к категории «телефоны» под навигационным меню или нумерацией страниц на сайте и помочь пользователям сразу подобрать к телефону защитное стекло, чехол и т.д.
Получение рекомендаций по вашим собственным идентификаторам пользователей
Теперь в API-интеграции можно запрашивать рекомендации по вашим собственным идентификаторам пользователей – link-ам.
Напомним, что link — это указатель на посетителя. Он используется для идентификации пользователя, когда он в процессе покупок переключается между устройствами. Зная link, можно получить персонализированные рекомендации для пользователя на любом устройстве.
Раньше рекомендации можно было запросить только по одному идентификатору. Теперь вы сами присваиваете пользователям link-и и по любому из них можете получить персональные рекомендации.
Например, сотрудник call-центра звонит клиенту, чтобы подтвердить заказ. Зная номер телефона пользователя и передав его в link, можно запросить рекомендации и вывести их для сотрудника call-центра. Подробнее про использование link – в документации.
Новый функционал доступен всем enterprise-партнерам. Если вы используете API интеграцию, то инструкцию по его использованию вы найдете в базе знаний. При JS SDK интеграции обратитесь к персональному менеджеру или напишите в техподдержку support@retailrocket.ru.
Над проектом работали
– Аналитики: Артём Носков, Хидир Исрафилов, Александр Рунков
– Backend-разработчики: Артём Асташкин, Денис Ионов
– Команда продукта: Золотарев Владимир
– Support team: Денис Ларин
Нужны дополнительные инструменты для решения ваших задач? Напишите нам на uxfeedback@retailrocket.io
По вопросам использования платформы обращайтесь в поддержку support@retailrocket.ru
