Crear recomendaciones de elementos de IA

Aprende a crear una herramienta de recomendaciones basada en inteligencia artificial a partir de los elementos de tu catálogo.

Acerca de las recomendaciones de elementos de IA

Usa las recomendaciones de elementos de IA para calcular los productos más populares o crear recomendaciones de IA personalizadas para un catálogo específico. Después de crear tu recomendación, puedes utilizar la personalización para insertar esos productos en tus mensajes.

Consejo

Las recomendaciones AI Personalizado funcionan mejor con al menos unos cientos de elementos de catálogo, como máximo 100.000 elementos de catálogo y, normalmente, al menos 30.000 usuarios con datos de compra o interacción. Esto es solo una guía aproximada y puede variar. Los otros tipos de recomendación pueden funcionar con menos datos, incluso cuando se utiliza Más popular como alternativa.

Características de IA específicas del plan

En la tabla siguiente se describen las diferencias entre la versión gratuita y la versión pro de los tipos de recomendación AI Personalizado, Más popular, Más reciente y Tendencias:

<sup>1. Es la frecuencia con la que se actualizan las recomendaciones de elementos específicas del usuario (solo AI Personalizado y Más reciente). Más popular y Tendencias son recomendaciones globales que se actualizan cuando el modelo se vuelve a entrenar. Por ejemplo, si un usuario compra un elemento recomendado basándose en las recomendaciones de elementos de IA, sus elementos recomendados se actualizarán según esta frecuencia.
2. Los tipos de recomendación disponibles son AI Personalizado, Más reciente, Más popular y Tendencias.</sup>

Crear una recomendación de artículos con IA

Requisitos previos

Antes de empezar, debes contar con lo siguiente:

• Al menos un catálogo para usar cualquiera de los tipos de recomendación.
• Datos de compras o eventos en Braze (eventos personalizados, el evento de pedido realizado o el objeto de compra) que incluyan una referencia al artículo y que coincidan con los ID de artículos del catálogo.

Paso 1: Crear una nueva recomendación

Puedes crear una recomendación de artículos con IA desde cualquiera de estos lugares en el panel:

• desde el menú de navegación
• desde un catálogo

Paso 2: Agregar los detalles de la recomendación

Asigna un nombre y una descripción opcional a tu recomendación.

Paso 3: Definir tu recomendación

Selecciona un tipo de recomendación. Cada tipo utiliza los últimos seis meses de datos de interacción con artículos, como datos de compras, pedidos realizados o eventos personalizados. Para obtener información más detallada y ejemplos para cada uno, consulta Tipos y ejemplos.

Consejo

Al usar Más reciente o IA Personalizado, los usuarios con datos insuficientes para crear recomendaciones individualizadas reciben artículos de Más popular como alternativa. La alternativa de Más popular solo devuelve artículos que existan en el catálogo vinculado.

Para las recomendaciones de IA Personalizado, consulta la Tasa de personalización en la página de Analytics para ver qué porcentaje de usuarios que realizaron el evento configurado en los últimos 24 meses tienen recomendaciones personalizadas almacenadas en su perfil. Para las recomendaciones de Más reciente, la página de Analytics muestra la proporción de usuarios que reciben recomendaciones de Más reciente frente a la alternativa de Más popular.

Paso 3.1: Excluir compras o interacciones previas (opcional)

Para evitar sugerir artículos que un usuario ya haya comprado o con los que haya interactuado, selecciona No recomendar artículos con los que los usuarios ya hayan interactuado. Esta opción solo está disponible cuando el Tipo de recomendación está configurado como IA Personalizado.

Este ajuste evita que los mensajes reutilicen artículos que un usuario ya ha comprado o con los que ha interactuado, siempre que la recomendación se haya actualizado recientemente. Los artículos comprados o con los que se haya interactuado entre actualizaciones de recomendaciones pueden seguir apareciendo. Para la versión gratuita de recomendaciones de artículos, las actualizaciones ocurren semanalmente. Para la versión pro de recomendaciones de artículos con IA, las actualizaciones ocurren cada 24 horas.

Por ejemplo, al usar la versión pro de recomendaciones de artículos con IA, si un usuario compra algo y luego recibe un correo electrónico de marketing en los siguientes 30 minutos, es posible que el artículo que acaba de comprar no se excluya del correo electrónico a tiempo. Sin embargo, cualquier mensaje enviado después de 24 horas no incluirá ese artículo.

Paso 3.2: Seleccionar un catálogo

Si no se ha completado automáticamente, selecciona el catálogo del que esta recomendación extraerá artículos.

Paso 3.3: Agregar una selección (opcional)

Si deseas tener más control sobre tu recomendación, elige una selección para aplicar filtros personalizados. Las selecciones filtran las recomendaciones por columnas específicas de tu catálogo, como marca, talla o ubicación. Las selecciones que contienen Liquid no pueden usarse en tu recomendación.

Consejo

Si no encuentras tu selección, asegúrate de que esté configurada primero en tu catálogo.

Paso 4: Seleccionar la interacción que impulsa las recomendaciones

Selecciona el evento para el que deseas que esta recomendación se optimice. Este evento suele ser una compra, pero también puede ser cualquier interacción con un artículo.

Consejo

Al configurar recomendaciones de artículos con IA, tu elección de evento es importante. Tu evento desencadenante determina quién recibe una recomendación generada por IA: las recomendaciones de artículos con IA se generan para los usuarios que hayan completado el evento que configures, por lo que esta elección determina directamente quién recibe las recomendaciones. Selecciona un evento que cubra toda la audiencia del Segment al que deseas llegar.

Al mismo tiempo, equilibra la cobertura con la relevancia. Los eventos de la parte superior del embudo (como Producto visto) tienden a captar una audiencia más amplia pero están menos conectados con los resultados de negocio, mientras que los eventos de la parte inferior del embudo (como Comprado) tienden a producir recomendaciones más segmentadas y relevantes para el negocio. El mejor evento es aquel que equilibra la cobertura con la influencia en los resultados.

Puedes optimizar para:

• Eventos de compra con el objeto de compra
• Eventos personalizados que representan una compra
• Eventos personalizados que representan cualquier otra interacción con artículos (como vistas de productos, clics o reproducciones multimedia)
• Pedidos realizados con el evento de pedido realizado

Si eliges Evento personalizado, selecciona tu evento de la lista.

Nota

Los eventos personalizados deben tener datos suficientes antes de aparecer en la lista de eventos. Si tu evento personalizado no aparece, puede deberse a que el backend de Braze aún no lo ha procesado o no tiene datos suficientes para el entrenamiento del modelo. Las recomendaciones de IA se basan en datos históricos para generar información, por lo que los eventos recién creados o que se activan con poca frecuencia no estarán disponibles hasta que se recopilen más datos.

Paso 5: Elegir el nombre de propiedad correspondiente

Para crear una recomendación, debes indicarle a Braze qué campo de tu evento de interacción (evento de pedido realizado, objeto de compra o evento personalizado) contiene el identificador único que coincide con el campo id de un artículo en el catálogo. ¿No estás seguro? Consulta los requisitos.

Selecciona este campo para el Nombre de propiedad.

El campo Nombre de propiedad se completa previamente con una lista de campos enviados a Braze a través del SDK. Si se proporcionan datos suficientes, estas propiedades también se clasifican en orden de probabilidad de ser la propiedad correcta. Selecciona la que corresponda al campo id del catálogo.

Requisitos

Existen algunos requisitos para seleccionar tu propiedad:

• Debe mapearse al campo id de tu catálogo seleccionado.
• Si seleccionaste el evento de pedido realizado o estás usando eventos de eCommerce para entrenar las recomendaciones de artículos: Ingresa products.product_id para el ID del producto.
  • El campo puede estar dentro de un array de productos o terminar con un array de IDs. En cualquier caso, cada ID de producto se tratará como un evento separado y secuencial con la misma marca de tiempo.
• Si seleccionaste el objeto de compra: Debe ser el product_id o un campo de las properties de tu evento de interacción.
• Si seleccionaste un evento personalizado: Debe ser un campo de las properties de tu evento personalizado.
• Los campos anidados deben escribirse en el desplegable Nombre de propiedad en notación de puntos con el formato event_property.nested_property. Por ejemplo, si seleccionas la propiedad anidada district_name dentro de la propiedad del evento location, deberías ingresar location.district_name. Para más información sobre propiedades anidadas en eventos personalizados, consulta Objetos anidados.

Ejemplo de mapeados

Los siguientes ejemplo de mapeados hacen referencia a este catálogo de ejemplo:

• evento personalizado
• objeto de compra
• evento de pedido realizado

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{
  "events": [
    {
      "external_id": "user1",
      "app_id": "your-app-id",
      "name": "added_to_cart",
      "time": "2024-07-16T19:20:30+01:00",
      "properties": {
        "product_sku": "ADI-BL-7"
      }
    }
  ]
}

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{
  "events": [
    {
      "external_id": "user1",
      "app_id": "your-app-id",
      "name": "added_to_cart",
      "time": "2024-07-16T19:20:30+01:00",
      "properties": {
        "transaction_id": "2ff3f9a9-8803-4c3a-91da-14adbf93dc99",
        "products": [
          { "sku": "ADI-BL-7" },
          { "sku": "ADI-WH-9" }
        ]
      }
    }
  ]
}

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{
  "events": [
    {
      "external_id": "user1",
      "app_id": "your-app-id",
      "name": "added_to_cart",
      "time": "2024-07-16T19:20:30+01:00",
      "properties": {
        "transaction_id": "13791e08-7c22-4f6c-8cc6-832c76af3743",
        "purchase": {
          "product_skus": ["ADI-BL-7", "ADI-WH-9"]
        }
      }
    }
  ]
}

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{
  "purchases": [
    {
      "external_id": "user1",
      "app_id": "11ae5b4b-2445-4440-a04f-bf537764c9ad",
      "product_id": "ADI-BL-7",
      "currency": "USD",
      "price": 100.00,
      "time": "2024-07-16T19:20:30+01:00",
      "properties": {
        "color": "black",
        "checkout_duration": 180,
        "size": "7",
        "brand": "Adidas"
      }
    }
  ]
}

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{
  "purchases": [
    {
      "external_id": "user1",
      "app_id": "11ae5b4b-2445-4440-a04f-bf537764c9ad",
      "product_id": "shoes",
      "currency": "USD",
      "price": 100.00,
      "time": "2024-07-16T19:20:30+01:00",
      "properties": {
        "sku": "ADI-RD-8",
        "color": "red",
        "checkout_duration": 180,
        "size": "8",
        "brand": "Adidas"
      }
    }
  ]
}

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{
  "name": "ecommerce.order_placed",
  "properties": {
    "order_id": "order_123",
    "total_value": 200.0,
    "currency": "USD",
    "products": [
      {
        "product_id": "ADI-BL-7",
        "product_name": "Adidas Black Size 7",
        "variant_id": "ADI-BL-7-default",
        "quantity": 1,
        "price": 100.0
      }
    ],
    "source": "storefront"
  }
}

Paso 6: Entrenar la recomendación

Cuando estés listo, selecciona Create Recommendation. Este proceso puede tardar entre 10 minutos y 36 horas en completarse. Recibirás una actualización por correo electrónico cuando la recomendación se haya entrenado correctamente o una explicación de por qué la creación pudo haber fallado.

Puedes encontrar la recomendación en la página de Predictions, donde podrás editarla o archivarla según sea necesario. Las recomendaciones se reentrenarán automáticamente una vez a la semana (de pago) o al mes (gratuita).