Vitrines de Recomendação Insider

Oferecemos a personalização de vitrines pela Insider, que através dos dados coletados dos usuário, consegue oferecer pra cada assinante produtos que tendem a ser comprados pelo usuário. Essa funcionalidade é restrita a integração do aplicativo com a Insider e a configuração do Smart Recommender deve ser feito na plataforma.

 

Como funcionam os algoritmos de recomendação?

Os algoritmos tem características diferentes entre si, e para garantir o seu funcionamento, é importante entender que existem 3 classificações entre eles, os algoritmos gerais, os baseados em um produto (prontos para uma PDP, por exemplo) e os baseados em diversos produtos (usado no carrinho), então, para facilitar o entendimento, abaixo está elencado como funciona cada algoritmo do Painel da Insider.

 

Algoritmos gerais:

Esse método permite obter recomendações que não são baseadas em detalhes específicos de produtos. Deve ser chamado com o ID da campanha relacionada, e os algoritmos apropriados para os IDs de campanha devem ser selecionados no painel. 
Recomendação de uso: Todas as áreas do app que aceitam vitrines.

Algoritmos disponíveis:
 

• Top Sellers: Recomendação dos produtos mais vendidos.
• Most Popular Items: Recomendação dos itens mais populares entre os usuários.
• Trending Products: Recomendação de produtos que estão em alta no momento.
• Highest Discounted Items: Recomendação de itens com os maiores descontos.
• New Arrivals: Recomendação de produtos recentemente adicionados ao catálogo.
• Most Valuable Products: Recomendação de produtos de maior valor para o cliente.
• User-Based: Recomendação baseada no comportamento e nas preferências do usuário.

 

Algoritmos baseados em um produto:

Esse método também permite obter recomendações baseadas em detalhes específicos de produtos, mas com um foco mais amplo nas categorias e nos comportamentos de compra. Deve ser chamado com o ID da campanha relacionada, e os algoritmos apropriados para os IDs de campanha devem ser selecionados no painel. 

Recomendação de uso: Página de um Produto (PDP).

 

Algoritmos disponíveis:

 

• Purchased Together: Recomendação de produtos frequentemente comprados juntos.
• Viewed Together: Recomendação de produtos frequentemente visualizados juntos.
• Most Valuable Products of the Category: Recomendação dos produtos de maior valor dentro de uma categoria específica.
• New Arrivals of the Category: Recomendação de novos produtos dentro de uma categoria específica.
• Highest Discounted of the Category: Recomendação dos itens com os maiores descontos dentro de uma categoria específica.
• Trending Products in the Category: Recomendação de produtos que estão em alta dentro de uma categoria específica.
• Most Popular Items of the Category: Recomendação dos itens mais populares dentro de uma categoria específica.
• Top Sellers of the Category: Recomendação dos produtos mais vendidos dentro de uma categoria específica.
• Recently Viewed Products: Recomendação de produtos recentemente visualizados pelo usuário.
• Purchased with Last Purchased: Recomendação de produtos comprados junto com a última compra do usuário.
   

Algoritmos baseados em diversos produtos:

Esse método permite obter recomendações baseadas em detalhes específicos de produtos. Deve ser chamado com o ID da campanha relacionada, e os algoritmos apropriados para os IDs de campanha devem ser selecionados no painel. 

Recomendação de uso: Carrinho com produtos.

 

Algoritmos disponíveis:

 

• Purchased Together: Recomendação de produtos frequentemente comprados juntos.
• Viewed Together: Recomendação de produtos frequentemente visualizados juntos.
   

Como adicionar as Vitrines de Recomendação no app?

• Home ou LP: Seguir a configuração padrão do componente "Carrossel de Produto", porém com direcionamento para "insider-recommendation" e utilizando o ID da campanha cadastrada no painel da Insider. 

• PLP (vazia), Carrinho e PDP: Seguir a configuração do componente Content Container no CMS e, em seguida, configurar o carrossel da mesma forma que na Home.

Caso fique com alguma dúvida, você pode enviar um e-mail para [e-mail].