Gepersonaliseerde productaanbevelingen — dezelfde engine die de aanbevelingswidgets op je website aandrijft — geleverd in je native iOS- of Android-app. Het profiel wordt over alle kanalen gedeeld, dus iemand die op je site jassen heeft bekeken, krijgt relevante keuzes zodra die de app opent, in plaats van opnieuw te beginnen.
In het panel: Nieuwe campagne › App / API › Productaanbevelingen voor apps.
Voordat je begint
De SDK moet eerst geïnstalleerd zijn en gegevens doorgeven. De installatie voor beide platforms, de initialisatiecode en hoe je controleert of er data binnenkomt, staan in Targeting & personalisatie voor mobiele apps. Verschijnt je apparaat niet in Realtimebezoekers, stop dan en los dat eerst op — voor een gebruiker die Personyze niet kan zien, kunnen geen aanbevelingen worden gemaakt.
Je hebt ook een productcatalogus in Personyze nodig. Zie het object products om er een via de API te sturen, of upload een feed in het panel.
De campagnestappen
Zes stappen: Instellen, Catalogus, Interacties, Content, Doelgroep en Prestaties.
Twee dingen om op te letten. Er is geen QA-stap — appcampagnes worden in een build gecontroleerd, niet in het panel. En Content komt vóór Doelgroep: je ontwerpt eerst de aanbeveling en beslist daarna wie die krijgt.
1. Instellen
Bevestigt de SDK-integratie. Behandeld in het artikel hierboven.
2. Catalogus
Je productcatalogus moet klaarstaan en actueel zijn. Elk product heeft minstens een interne ID, een titel en een afbeeldings-URL nodig — aanbevelingen zonder afbeelding worden in een app net zo goed als lege vakken weergegeven als op het web. Houd is_in_stock nauwkeurig bij, anders beveel je dingen aan die mensen niet kunnen kopen.
3. Interacties
Dit is de stap die bepaalt of aanbevelingen iets voorstellen, en de stap die het vaakst wordt overgeslagen.
De engine leert van wat mensen met producten doen: bekeken, aan de winkelwagen toegevoegd, gekocht. Op een website kan Personyze die vaak automatisch herkennen. In een app kan dat niet — er is geen DOM om te bekijken. Je app moet ze expliciet doorgeven via SDK-aanroepen.
Geef minstens productweergaven en aankopen door. Zonder interactiedata hebben algoritmes als “samen gekocht” en “populair” niets om mee te rekenen, en komt de widget leeg terug of valt die terug op een algemene lijst.
Verkoop je ook op het web, dan voegen de twee stromen samen tot één profiel — dus surfen in de app verbetert de aanbevelingen op de website en omgekeerd.
4. Content
Kies het aanbevelingsalgoritme en de vorm van het antwoord. Voor apps zijn er twee weergaveopties:
- HTML (WebView) — Personyze geeft een weergegeven widget terug die je in een WebView zet. De snelste route, en de lay-out kan later worden gewijzigd zonder een app-update uit te brengen.
- JSON — Personyze geeft de gekozen producten terug als gestructureerde data en je app maakt ze native op. Betere prestaties en een native gevoel; meer werk vooraf.
Geef je JSON terug, kies dan de velden die je app in het antwoord nodig heeft — titel, prijs, afbeeldings-URL, product-URL, en eigen catalogusvelden die je wilt tonen.
5. Doelgroep
Wie de aanbeveling ziet. Alle standaardtargeting is van toepassing. Een veelgebruikt patroon is om verschillende mensen verschillende algoritmes te tonen — nieuwste binnenkomers aan nieuwe gebruikers, “samen gekocht” aan mensen met een aankoopgeschiedenis.
6. Prestaties
Resultaten zodra het live is: hoe vaak de aanbeveling is getoond, hoe vaak er interactie mee was, en wat die heeft bijgedragen.
Controleren
- Controleer of je apparaat in Realtimebezoekers verschijnt.
- Geef vanuit de app een paar productweergaven door en controleer of ze bij je sessie terechtkomen.
- Verbreed de doelgroep zodat die zeker bij jou past, en controleer of er aanbevelingen binnenkomen die niet leeg zijn.
- Perk de regels weer in en controleer of het gedrag verandert.
Een leeg resultaat betekent bijna altijd stap 2 of 3 van de campagne — een catalogus die niet is geïmporteerd, of interacties die niet worden doorgegeven — en geen probleem met de targeting.