Personalisierte Produktempfehlungen – dieselbe Engine, die die Empfehlungs-Widgets auf Ihrer Website antreibt – direkt in Ihrer nativen iOS- oder Android-App. Das Profil wird über alle Flächen hinweg geteilt: Wer auf Ihrer Website Jacken angesehen hat, bekommt in dem Moment, in dem er die App öffnet, passende Vorschläge, statt bei null zu beginnen.
Im Panel: Neue Kampagne › App / API › Produktempfehlungen für Apps.
Bevor Sie beginnen
Das SDK muss zuerst installiert sein und Daten melden. Die Installation für beide Plattformen, der Initialisierungscode und wie Sie prüfen, ob Daten ankommen, stehen in Targeting und Personalisierung in mobilen Apps. Erscheint Ihr Gerät nicht unter Live-Besuche, halten Sie an und beheben Sie das zuerst – für einen Benutzer, den Personyze nicht sieht, können keine Empfehlungen erzeugt werden.
Außerdem brauchen Sie einen Produktkatalog in Personyze, unter Einstellungen → Empfehlungs-Einrichtung → Produktkatalog. Laden Sie dort einen Feed hoch oder verknüpfen Sie ihn, oder senden Sie Produkte über die API mit dem Objekt „products“.
Die Schritte der Kampagne
Sieben Schritte: Einrichten, Katalog, Interaktionen, Inhalte, Zielgruppe, Automatisierung und Leistung.
Zwei Dinge fallen auf. Es gibt keinen Schritt QA – App-Kampagnen werden in einem Build geprüft, nicht im Panel. Und Inhalte kommt vor Zielgruppe: Sie gestalten zuerst die Empfehlung und entscheiden dann, wer sie erhält.
1. Einrichten
Verbindet das SDK, mit je einem Tab für Android, iOS und Server (REST). Es hat drei Schritte: die Bibliothek hinzufügen, sie mit Ihrem API-Schlüssel initialisieren und jeden Screen melden, damit Sie darstellen können, was zurückkommt. Sie verbinden einmal, spätere App-Kampagnen brauchen keine Einrichtung mehr. Alle Details stehen im oben verlinkten Artikel.
2. Katalog
Ihr Produktkatalog muss vorhanden und aktuell sein. Jedes Produkt braucht mindestens eine interne ID, einen Titel und eine Bild-URL – Empfehlungen ohne Bild erscheinen in einer App genauso als leere Kästen wie im Web. Halten Sie is_in_stock korrekt, sonst empfehlen Sie Dinge, die niemand kaufen kann.
3. Interaktionen
Dieser Schritt entscheidet darüber, ob die Empfehlungen etwas taugen, und er ist der, der am häufigsten übersprungen wird.
Die Engine lernt aus dem, was Menschen mit Produkten tun: angesehen, in den Warenkorb gelegt, gekauft. Auf einer Website kann Personyze das oft automatisch erkennen. In einer App geht das nicht – es gibt kein DOM, das sich beobachten ließe. Ihre App muss die Ereignisse ausdrücklich über SDK-Aufrufe melden.
Melden Sie mindestens Produktansichten und Käufe. Ohne Interaktionsdaten haben Algorithmen wie „zusammen gekauft“ und „beliebt“ nichts, woraus sie rechnen können, und das Widget bleibt leer oder fällt auf eine allgemeine Liste zurück.
Verkaufen Sie auch im Web, fließen beide Datenströme in ein Profil – das Stöbern in der App verbessert also die Empfehlungen auf der Website und umgekehrt.
4. Inhalte
Fügen Sie die Empfehlung hinzu und wählen Sie ihren Algorithmus, in derselben Auswahl, die Widgets auf der Website verwenden (siehe Empfehlungsalgorithmen). Für Apps gibt es zwei Darstellungsoptionen:
- HTML (WebView) – Personyze liefert ein gerendertes Widget, das Sie in eine WebView einsetzen. Der schnellste Weg, und das Layout lässt sich später ändern, ohne ein App-Update auszuliefern.
- JSON – der Product Recommendations JSON Feed liefert die gewählten Produkte als strukturierte Daten, und Ihre App ordnet sie nativ an. Bessere Performance und ein natives Gefühl; mehr Arbeit vorab.
Liefern Sie JSON zurück, wählen Sie die Felder, die Ihre App in der Antwort braucht – Titel, Preis, Bild-URL, Produkt-URL und alle eigenen Katalogfelder, die Sie anzeigen möchten.
5. Zielgruppe
Wer die Empfehlung sieht. Das gesamte übliche Targeting gilt. Weil die App jeden Screen meldet, kann eine Kampagne einen einzelnen Screen statt der ganzen App ansprechen. Ein gängiges Muster ist, verschiedenen Personen verschiedene Algorithmen zu zeigen – neue Produkte für Erstnutzer, „zusammen gekauft“ für Personen mit Kaufhistorie.
6. Automatisierung
Dieser Schritt ist optional. Fügen Sie Regeln hinzu, die Sie benachrichtigen oder handeln, wenn die Zahlen dieser Kampagne eine Grenze überschreiten. Siehe Automatisierung.
7. Leistung
Der Tab Empfehlungen im Schritt Leistung zeigt, was die Empfehlungen eingebracht haben (Transaktionen, zugeordneter Umsatz, Umsatzanteil), und den Funnel: angezeigt, angesehen, geklickt, in den Warenkorb gelegt, gekauft. Die Mitte des Funnels füllt sich nur, wenn die App Ansichten und Klicks meldet. Jede Zahl wird unter Produkt- und Inhaltsempfehlungen erklärt.
Prüfen
- Prüfen Sie, dass Ihr Gerät unter Live-Besuche erscheint.
- Melden Sie aus der App einige Produktansichten und prüfen Sie, dass sie in Ihrer Sitzung ankommen.
- Erweitern Sie die Zielgruppe so, dass sie auf jeden Fall auf Sie zutrifft, und prüfen Sie, dass Empfehlungen ankommen und nicht leer sind.
- Engen Sie die Regeln wieder ein und prüfen Sie, dass sich das Verhalten ändert.
Ein leeres Ergebnis liegt fast immer an Schritt 2 oder 3 der Kampagne – ein Katalog, der nicht importiert wurde, oder Interaktionen, die nicht gemeldet werden – und nicht an einem Targeting-Problem.