Como funcionam os algoritmos de recomendação?
Algoritmos gerais:
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).
- 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.
- 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 suporte@kobe.io.