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 naar jassen keek, krijgt relevante keuzes zodra hij de app opent, in plaats van bij nul te beginnen.
In het paneel: Nieuwe campagne › App / API › Productaanbevelingen voor apps.
Voordat je begint
De SDK moet eerst geïnstalleerd zijn en rapporteren. De installatie voor beide platforms, de initialisatiecode en hoe je controleert of er data binnenkomt, staan in Targeting en personalisatie voor mobiele apps. Verschijnt je apparaat niet in Livebezoeken, 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, in Instellingen → Aanbevelingen instellen → Productcatalogus. Upload of koppel daar een feed, of push producten via de API met het object products.
De campagnestappen
Zeven stappen: Instellen, Catalogus, Interacties, Content, Doelgroep, Automatisering en Prestaties.
Twee dingen om op te letten. Er is geen stap QA — appcampagnes controleer je in een build, niet in het paneel. En Content komt vóór Doelgroep: je ontwerpt eerst de aanbeveling en bepaalt daarna wie hem krijgt.
1. Instellen
Koppelt de SDK, met een tabblad voor Android, iOS en Server (REST). Er zijn drie stappen: voeg de bibliotheek toe, initialiseer hem met je API-sleutel, en rapporteer elk scherm zodat je kunt tonen wat er terugkomt. Je koppelt één keer, en latere appcampagnes hebben geen setup nodig. Alle details staan in het artikel hierboven.
2. Catalogus
Je productcatalogus moet aanwezig en actueel zijn. Elk product heeft minstens een interne ID, een titel en een afbeeldings-URL nodig — aanbevelingen zonder afbeelding verschijnen in een app als lege vakken, net als op het web. Houd is_in_stock correct, anders beveel je dingen aan die mensen niet kunnen kopen.
3. Interacties
Dit is de stap die bepaalt of aanbevelingen iets waard zijn, en de stap die het vaakst wordt overgeslagen.
De engine leert van wat mensen met producten doen: bekeken, in de winkelwagen gelegd, gekocht. Op een website kan Personyze die vaak automatisch detecteren. In een app kan dat niet — er is geen DOM om te volgen. Je app moet ze expliciet rapporteren via SDK-aanroepen.
Rapporteer minstens productweergaven en aankopen. Zonder interactiedata hebben algoritmes als “samen gekocht” en “populair” niets om mee te rekenen, en komt de widget leeg terug of valt hij terug op een algemene lijst.
Verkoop je ook op het web, dan komen de twee stromen samen in één profiel — zodat browsen in de app de aanbevelingen op de website verbetert en omgekeerd.
4. Content
Voeg de aanbeveling toe en kies het algoritme, in dezelfde kiezer die widgets op de site gebruiken (zie Aanbevelingsalgoritmes). Voor apps zijn er twee manieren van weergeven:
- HTML (WebView) — Personyze geeft een weergegeven widget terug die je in een WebView zet. De snelste weg, en de opmaak kan later worden aangepast zonder een app-update uit te brengen.
- JSON — de Product Recommendations JSON Feed 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 nodig heeft in de respons — titel, prijs, afbeeldings-URL, product-URL, en eventuele eigen catalogusvelden die je wilt tonen.
5. Doelgroep
Wie de aanbeveling ziet. Alle standaard targeting is van toepassing. Omdat de app elk scherm rapporteert, kan een campagne op één scherm targeten in plaats van op de hele app. Een veelgebruikt patroon is verschillende algoritmes aan verschillende mensen tonen — de nieuwste items aan nieuwe gebruikers, “samen gekocht” aan mensen met een aankoopgeschiedenis.
6. Automatisering
Deze stap is optioneel. Voeg regels toe die je waarschuwen, of actie ondernemen, als de cijfers van deze campagne een grens overschrijden. Zie Automatisering.
7. Prestaties
Het tabblad Aanbevelingen van de stap Prestaties rapporteert wat de aanbevelingen opleverden (transacties, toegeschreven omzet, aandeel in de omzet) en de funnel: getoond, bekeken, geklikt, in winkelwagen gelegd, gekocht. Het midden van de funnel vult zich alleen als de app weergaven en klikken rapporteert. Elk cijfer wordt uitgelegd in Product- en contentaanbevelingen.
Controleren
- Controleer of je apparaat in Livebezoeken verschijnt.
- Rapporteer een paar productweergaven vanuit de app en controleer of ze bij je sessie terechtkomen.
- Maak de doelgroep ruimer zodat die zeker op jou matcht, en controleer of er aanbevelingen binnenkomen en of ze niet leeg zijn.
- Maak de regels weer nauwer 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 gerapporteerd — en niet een probleem met de targeting.