Las Recomendaciones de productos ayudan a tu equipo a presentar sugerencias personalizadas que impulsan la interacción de los contactos y las ventas online. Al combinar el historial de compras con las interacciones de los contactos en tiempo real, Positive User predice qué artículos querrán ver tus contactos a continuación.
Descubre cómo funcionan los modelos de recomendación de productos para dar los primeros pasos en «Introducción a las Recomendaciones de productos».
Para que el motor de recomendaciones genere sugerencias relevantes y eficaces, es fundamental contar con ciertas bases de datos.
El seguimiento preciso y constante de los eventos de producto es esencial. Haz un seguimiento del historial de eventos de compra y de las interacciones de los contactos en tiempo real para que el motor de recomendaciones disponga de datos suficientes para aprender los hábitos de compra y los intereses inmediatos.
Evento de producto «Purchase»: haz un seguimiento de al menos seis meses de datos históricos de eventos de compra para establecer relaciones sólidas entre productos. Cada evento enviado a Positive User debe incluir el tipo de evento (purchase), el ID del producto (custom_id) y una marca de tiempo precisa.
Otros eventos de producto: haz un seguimiento de eventos de interacción en tiempo real como view, add to cart y checkout con el ID del producto y la marca de tiempo. Estas acciones alimentan las sugerencias dinámicas en el endpoint /predictions/predict-for-user/.
Consulta la lista de eventos de producto disponibles aquí.
Asegúrate de que los artículos de tu catálogo tengan los atributos estándar cumplimentados para que las recomendaciones muestren los detalles completos de cada artículo.
Comprueba que cada artículo incluya estos atributos estándar:
Name: nombre visible del producto.
Custom_id: identificador único del producto que coincida con el ID utilizado en los eventos de producto.
Image_url: enlace directo y accesible públicamente a la imagen del producto.
Url: enlace directo a la página del producto en tu sitio web.
Price: precio actual del producto.
Puedes conectar tu feed de productos con el workspace de Positive User para disponer de información actualizada sobre los productos. Más información al respecto en «Introducción a los feeds de productos».
Encontrarás más opciones de sincronización de productos descritas aquí.
Selecciona el endpoint de la API en función de si quieres dirigirte a contactos específicos o mostrar productos relacionados. URL base: https://<your_workspace_subdomain>.user.com/ (sustituye <your_workspace_subdomain> por el subdominio real de tu workspace).
Esta API de recomendaciones es independiente de la API REST estándar de Positive User y no requiere una clave de autorización de API, lo que permite consultarla directamente desde scripts del lado del cliente en el sitio web.
/predictions/predict-for-user/: ofrece recomendaciones personalizadas adaptadas a un contacto específico mediante un user_id o userKey. Enlace a la documentación de la API.
/predictions/predict/: ofrece sugerencias basadas en IDs de productos «seed» (como artículos que están en el carrito de la compra). Úsalo como alternativa cuando no se pueda identificar al contacto. Enlace a la documentación de la API.
Envía una carga útil JSON con los parámetros de la solicitud para personalizar qué productos se devuelven:
limit: (número) número máximo de productos que se devuelven (máximo 25).
user_id: (cadena) identificador único de cliente para los contactos con sesión iniciada en el sistema de tu sitio web, que coincide con «custom_id» en Positive User. Se utiliza con /predictions/predict-for-user/.
userKey: (cadena) identificador del sistema de Positive User para contactos conocidos y anónimos. Se crea en la cookie «__ca__chat» cuando se concede el consentimiento de cookies y el seguimiento está activo. Se utiliza con /predictions/predict-for-user/.
segment_id: (número) ID numérico de un segmento de productos en Positive User (p. ej., «All Available Products»). Se recomienda para mantener las sugerencias limitadas a artículos activos.
categories: (array de cadenas) filtra artículos por nombres de categoría (p. ej., ['Electronics', 'Laptops']).
tags: (array de cadenas) filtra artículos por nombres de etiqueta (p. ej., ['B2B products', 'Professional products']).
product_ids o custom_ids: (array de números o cadenas) array de IDs de productos «seed» para el endpoint /predict/ (máximo 15 IDs por solicitud).
extra_data: (número: 0 o 1) controla el comportamiento alternativo cuando los filtros devuelven menos productos que el límite. Establécelo en 0 (modo estricto) para devolver únicamente los artículos que coincidan con todos los filtros, o en 1 (predeterminado) para rellenar los huecos restantes con las principales recomendaciones generales.
Una solicitud a la API correcta devuelve una respuesta JSON. El núcleo de esta respuesta es un objeto que contiene una clave recommended_products, que incluye un array de objetos de producto.
Cada objeto de producto incluye campos estándar como:
id: ID del producto generado por el sistema de Positive User.
name: nombre del producto.
custom_id: tu ID de producto.
description: descripción del producto.
product_url: URL de la página del producto.
image_url: URL de la imagen del producto.
created_at, updated_at: marcas de tiempo.
Además, cada objeto de producto contiene:
array attributes: enumera todos los atributos del producto (estándar y personalizados) definidos en el workspace de Positive User para ese producto (p. ej., «Price», «Sale_price», «Brand», «Color», etc.). Cada atributo tiene su «Name», «Value» y «Value_type».
array categories: enumera las categorías a las que pertenece el producto dentro de Positive User.
Ejemplo:
{
"recommended_products": [
{
"id": 77,
"name": "Ripped Denim Jacket",
"custom_id": "1811",
"description": "This ripped denim jacket...",
"product_url": "https://ecommerce.demouser.eu/product/ripped-denim-jacket",
"image_url": "https://ecommerce.demouser.eu/wp-content/uploads/2018/02/6290019144_1_1_1.jpg",
// ... other standard fields ...
"attributes": [
{
"name": "price",
"name_std": "price",
"value": 79.0,
"value_type": 7
},
// ... other attributes
],
"categories": [
{
"id": 66,
"name": "Women, Jackets & Coats"
}
]
}
// ... more products
]
}Obtener recomendaciones personalizadas para un contacto específico: utiliza el endpoint /predictions/predict-for-user/ con un «userKey» o «user_id» para mostrar sugerencias adaptadas a los hábitos de navegación de cada persona.
Ejemplo de carga útil:
{
"userKey": "user_key_value_from_ca_chat_cookie",
"limit": 5,
"segment_id": 101 // e.g., "Available Products"
"extra_data": 0 // Strict: only show items within the segment
}Obtener recomendaciones relacionadas con productos específicos: utiliza el endpoint /predictions/predict/ con «custom_ids» para mostrar artículos relacionados con los productos que un contacto tiene en su carrito de la compra.
Ejemplo de carga útil:
{
"custom_ids": ["SKU123", "SKU456"], // IDs of products in cart
"limit": 3,
"segment_id": 101, // e.g., "Available Products"
"extra_data": 0 // Strict: only show items within the segment
}