Les recommandations de produits aident votre équipe à présenter des suggestions personnalisées qui favorisent l’engagement des contacts et stimulent les ventes en ligne. En combinant l’historique des achats avec les interactions des contacts en temps réel, Positive User prédit les produits que vos contacts souhaitent découvrir ensuite.
Pour comprendre le fonctionnement des modèles de recommandation de produits et bien démarrer, consultez l’article “Introduction aux recommandations de produits”.
Pour que le moteur de recommandation génère des suggestions pertinentes et efficaces, certaines bases de données sont indispensables.
Un suivi cohérent et précis des événements produit est essentiel. Suivez les événements d’achat historiques et les interactions des contacts en temps réel afin que le moteur de recommandation dispose de suffisamment de données pour apprendre les habitudes d’achat et identifier les centres d’intérêt immédiats.
Événement produit “Purchase” : suivez au moins six mois d’historique des événements d’achat afin d’établir des relations solides entre les produits. Chaque événement envoyé à Positive User doit inclure le type d’événement (purchase), l’identifiant du produit (custom_id) et un horodatage précis.
Autres événements produit : suivez les interactions en temps réel, telles que view (consultation), add to cart (ajout au panier) et checkout (passage à la caisse), en incluant l’identifiant du produit et l’horodatage. Ces actions alimentent les suggestions dynamiques fournies par l’endpoint /predictions/predict-for-user/.
Consultez la liste des événements produit disponibles ici.
Assurez-vous que les articles de votre catalogue disposent des attributs standard nécessaires pour afficher des informations complètes sur les produits recommandés.
Vérifiez que chaque article comprend les attributs standard suivants :
Name : nom affiché du produit.
Custom_id : identifiant unique du produit, correspondant à celui utilisé dans les événements produit.
Image_url : lien direct et accessible publiquement vers l’image du produit.
Url : lien direct vers la page du produit sur votre site web.
Price : prix actuel du produit.
Vous pouvez connecter votre flux de produits à votre espace de travail Positive User afin de maintenir à jour les informations relatives à vos produits. Pour en savoir plus, consultez l’article “Introduction aux flux de produits”.
D’autres options de synchronisation des produits sont décrites ici.
Choisissez l’endpoint de l’API en fonction de votre objectif : cibler des contacts spécifiques ou afficher des produits associés. URL de base : https://<your_workspace_subdomain>.user.com/ (remplacez <your_workspace_subdomain> par le sous-domaine réel de votre espace de travail).
/predictions/predict-for-user/ : fournit des recommandations personnalisées pour un contact spécifique à l’aide de user_id ou de userKey. Consultez la documentation de l’API.
/predictions/predict/ : fournit des suggestions à partir des identifiants de produits de référence (“seed”), par exemple les articles actuellement présents dans un panier. Utilisez cet endpoint comme solution de repli lorsqu’il est impossible d’identifier un contact. Consultez la documentation de l’API.
Envoyez un contenu JSON contenant les paramètres de la requête pour personnaliser les produits renvoyés :
limit : (nombre) nombre maximal de produits à renvoyer (25 au maximum).
user_id : (chaîne de caractères) identifiant client unique des contacts connectés, issu du système de votre site web et correspondant à “custom_id” dans Positive User. Ce paramètre est utilisé avec /predictions/predict-for-user/.
userKey : (chaîne de caractères) identifiant utilisé par le système Positive User pour les contacts connus et anonymes. Il est créé dans le cookie “__ca__chat” lorsque le consentement aux cookies est accordé et que le suivi est actif. Ce paramètre est utilisé avec /predictions/predict-for-user/.
segment_id : (nombre) identifiant numérique d’un segment de produits dans Positive User (par exemple, “Tous les produits disponibles”). Recommandé pour limiter les suggestions aux produits actifs.
categories : (tableau de chaînes de caractères) filtrez les produits par nom de catégorie (par exemple, [‘Electronics’, ‘Laptops’]).
tags : (tableau de chaînes de caractères) filtrez les produits par nom de tag (par exemple, [‘B2B products’, ‘Professional products’]).
product_ids ou custom_ids : (tableau de nombres ou de chaînes de caractères) tableau d’identifiants de produits de référence (“seed”) pour l’endpoint /predict/ (15 identifiants au maximum par requête).
extra_data : (nombre : 0 ou 1) contrôle le comportement de repli lorsque les filtres renvoient moins de produits que la limite définie. Définissez la valeur sur 0 (mode strict) pour ne renvoyer que les produits correspondant à tous les filtres, ou sur 1 (valeur par défaut) pour compléter les résultats avec les meilleures recommandations générales.
Une requête API réussie renvoie une réponse JSON. Celle-ci contient principalement un objet avec une clé recommended_products, qui comprend un tableau d’objets représentant les produits recommandés.
Chaque objet produit comprend des champs standard, tels que :
id : identifiant du produit généré par le système Positive User.
name : nom du produit.
custom_id : identifiant de votre produit.
description : description du produit.
product_url : URL de la page du produit.
image_url : URL de l’image du produit.
created_at, updated_at : horodatages de création et de dernière mise à jour.
De plus, chaque objet produit contient :
Tableau attributes : répertorie tous les attributs du produit, standard et personnalisés, définis dans l’espace de travail Positive User pour ce produit (par exemple, “Price”, “Sale_price”, “Brand”, “Color”, etc.). Chaque attribut comprend les champs “Name”, “Value” et “Value_type”.
Tableau categories : répertorie les catégories auxquelles le produit appartient dans Positive User.
Exemple :
{
"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",
// ... autres champs standard ...
"attributes": [
{
"name": "price",
"name_std": "price",
"value": 79.0,
"value_type": 7
},
// ... autres attributs
],
"categories": [
{
"id": 66,
"name": "Women, Jackets & Coats"
}
]
}
// ... autres produits
]
}Récupérer des recommandations personnalisées pour un contact spécifique : utilisez l’endpoint /predictions/predict-for-user/ avec “userKey” ou “user_id” pour afficher des suggestions adaptées aux habitudes de navigation de chaque contact.
Exemple de contenu de requête :
{
"userKey": "user_key_value_from_ca_chat_cookie",
"limit": 5,
"segment_id": 101 // par exemple, "Produits disponibles"
"extra_data": 0 // strict : afficher uniquement les produits du segment
}Récupérer des recommandations associées à des produits spécifiques : utilisez l’endpoint /predictions/predict/ avec “custom_ids” pour afficher des produits associés à ceux qui se trouvent actuellement dans le panier d’un contact.
Exemple de contenu de requête :
{
"custom_ids": ["SKU123", "SKU456"], // identifiants des produits dans le panier
"limit": 3,
"segment_id": 101, // par exemple, "Produits disponibles"
"extra_data": 0 // strict : afficher uniquement les produits du segment
}