Recomendaciones de productos personalizadas — el mismo motor que impulsa los widgets de recomendación de su sitio web — entregadas dentro de su app nativa de iOS o Android. El perfil se comparte entre superficies, así que alguien que miró chaquetas en su sitio recibe una selección relevante en cuanto abre la app, en lugar de empezar de cero.
En el panel: Nueva campaña › App / API › Recom. de productos para apps.
Antes de empezar
Primero hay que instalar el SDK y comprobar que notifica. La instalación en ambas plataformas, el código de inicialización y cómo confirmar que llegan datos están en Segmentación y personalización para apps móviles. Si su dispositivo no aparece en Visitas en vivo, deténgase y corríjalo primero — no se pueden generar recomendaciones para un usuario que Personyze no ve.
También necesita un catálogo de productos en Personyze, en Configuración → Configuración de recomendaciones → Catálogo de productos. Suba o enlace allí un feed, o envíe productos por la API con el objeto products.
Los pasos de la campaña
Siete pasos: Configurar, Catálogo, Interacciones, Contenido, Segmentar, Automatización y Rendimiento.
Dos cosas a tener en cuenta. No hay paso QA — las campañas de apps se validan en una compilación, no en el panel. Y Contenido va antes que Segmentar: primero diseña la recomendación y después decide quién la recibe.
1. Configurar
Conecta el SDK, con una pestaña para Android, otra para iOS y otra para Servidor (REST). Tiene tres pasos: añadir la biblioteca, inicializarla con su clave de API y notificar cada pantalla para poder presentar lo que se devuelve. Se conecta una sola vez, y las campañas de app posteriores no necesitan configuración. Todo el detalle está en el artículo enlazado arriba.
2. Catálogo
Su catálogo de productos tiene que estar cargado y al día. Cada producto necesita al menos un ID interno, un título y una URL de imagen — en una app, las recomendaciones sin imagen se muestran como cajas vacías, igual que en la web. Mantenga is_in_stock correcto, o recomendará cosas que la gente no puede comprar.
3. Interacciones
Este es el paso que decide si las recomendaciones son buenas, y el que más a menudo se omite.
El motor aprende de lo que la gente hace con los productos: visto, añadido al carrito, comprado. En un sitio web, Personyze a menudo puede detectarlo automáticamente. En una app no puede — no hay DOM que observar. Su app debe notificarlo explícitamente mediante llamadas al SDK.
Como mínimo, notifique las vistas de producto y las compras. Sin datos de interacción, algoritmos como “comprados juntos” y “populares” no tienen nada con lo que calcular, y el widget volverá vacío o recurrirá a una lista genérica.
Si también vende en la web, los dos flujos se unen en un solo perfil — así la navegación en la app mejora las recomendaciones del sitio web y viceversa.
4. Contenido
Añada la recomendación y elija su algoritmo, en el mismo selector que usan los widgets en el sitio (consulte Algoritmos de recomendación). Para apps hay dos opciones de presentación:
- HTML (WebView) — Personyze devuelve un widget ya generado que usted coloca en un WebView. Es la vía más rápida, y el diseño se puede cambiar más adelante sin publicar una actualización de la app.
- JSON — el Product Recommendations JSON Feed devuelve los productos elegidos como datos estructurados y su app los maqueta de forma nativa. Mejor rendimiento y sensación nativa; más trabajo al principio.
Si devuelve JSON, elija los campos que su app necesita en la respuesta — título, precio, URL de imagen, URL del producto y cualquier campo personalizado del catálogo que quiera mostrar.
5. Segmentar
Quién ve la recomendación. Se aplica toda la segmentación estándar. Como la app notifica cada pantalla, una campaña puede segmentar por una pantalla en lugar de por toda la app. Un patrón habitual es mostrar algoritmos distintos a personas distintas — las novedades a los usuarios nuevos, “comprados juntos” a quienes tienen historial de compras.
6. Automatización
Este paso es opcional. Añada reglas que le avisen, o que actúen, cuando las cifras de esta campaña crucen un umbral. Consulte Automatización.
7. Rendimiento
La pestaña Recomendaciones del paso Rendimiento informa de lo que generaron las recomendaciones (transacciones, ingresos atribuidos, porcentaje de los ingresos) y del embudo: mostrado, visto, clic, añadido al carrito, comprado. La parte central del embudo solo se llena si la app notifica las vistas y los clics. Cada cifra se explica en Recomendaciones de productos y de contenido.
Cómo validarlo
- Confirme que su dispositivo aparece en Visitas en vivo.
- Notifique unas cuantas vistas de producto desde la app y compruebe que quedan asociadas a su sesión.
- Amplíe la audiencia para que coincida seguro con usted, y confirme que llegan recomendaciones y que no están vacías.
- Vuelva a acotar las reglas y confirme que el comportamiento cambia.
Un resultado vacío casi siempre se debe al paso 2 o 3 de la campaña — un catálogo que no se importó, o interacciones que no se están notificando — y no a un problema de segmentación.