Criar recomendações de itens de IA

Aprenda como criar um mecanismo de recomendação de IA a partir dos itens do seu catálogo.

Sobre recomendações de itens com IA

Use recomendações de itens com IA para calcular os produtos mais populares ou criar recomendações de IA personalizadas para um catálogo específico. Após criar sua recomendação, você pode usar personalização para inserir esses produtos nas suas mensagens.

Dica

As recomendações de IA Personalizado funcionam melhor com pelo menos algumas centenas de itens no catálogo, no máximo 100.000 itens no catálogo e, normalmente, pelo menos 30.000 usuários com dados de compra ou interação. Esse é apenas um guia aproximado e pode variar. Os outros tipos de recomendação podem funcionar com menos dados, inclusive quando Mais Popular é usado como fallback.

Recursos de IA específicos do plano

A tabela a seguir descreve as diferenças entre a versão gratuita e a versão pro dos tipos de recomendação IA Personalizado, Mais Popular, Mais Recente e Tendências:

<sup>1. Essa é a frequência com que as recomendações de itens específicos do usuário são atualizadas (somente IA Personalizado e Mais Recente). Mais Popular e Tendências são recomendações globais que são atualizadas quando o modelo é retreinado. Por exemplo, se um usuário comprar um item recomendado com base nas recomendações de itens de IA, seus itens recomendados serão atualizados de acordo com essa frequência.
2. Os tipos de recomendação disponíveis são IA Personalizado, Mais Recente, Mais Popular e Tendências.</sup>

Criando uma recomendação de itens com IA

Pré-requisitos

Antes de começar, você deve ter o seguinte:

• Pelo menos um catálogo para usar qualquer um dos tipos de recomendação.
• Dados de compra ou evento na Braze (eventos personalizados, o evento de pedido realizado ou o objeto de compra) que incluam uma referência ao item e que correspondam aos IDs de itens do catálogo.

Etapa 1: Criar uma nova recomendação

Você pode criar uma recomendação de itens com IA em qualquer um destes locais no dashboard:

• a partir do menu de navegação
• a partir de um catálogo

Etapa 2: Adicionar detalhes da recomendação

Dê um nome à sua recomendação e uma descrição opcional.

Etapa 3: Definir sua recomendação

Selecione um tipo de recomendação. Cada tipo usa os últimos seis meses de dados de interação com itens, como compra, pedido realizado ou dados de eventos personalizados. Para informações mais detalhadas e casos de uso para cada tipo, consulte Tipos e casos de uso.

Dica

Ao usar Mais Recente ou IA Personalizado, usuários com dados insuficientes para criar recomendações individualizadas recebem itens Mais Popular como fallback. O fallback Mais Popular retorna apenas itens que existem no catálogo vinculado.

Para recomendações de IA Personalizado, visualize a Taxa de personalização na página Analytics para ver qual porcentagem de usuários que realizaram o evento configurado nos últimos 24 meses tem recomendações personalizadas armazenadas em seu perfil. Para recomendações Mais Recente, a página Analytics mostra a proporção de usuários recebendo recomendações Mais Recente em relação ao fallback Mais Popular.

Etapa 3.1: Excluir compras ou interações anteriores (opcional)

Para evitar sugerir itens que um usuário já comprou ou com os quais já interagiu, selecione Do not recommend items users have previously interacted with. Essa opção está disponível apenas quando o Tipo de recomendação está definido como IA Personalizado.

Essa configuração impede que as mensagens reutilizem itens que o usuário já comprou ou com os quais interagiu, desde que a recomendação tenha sido atualizada recentemente. Itens comprados ou com os quais houve interação entre as atualizações da recomendação ainda podem aparecer. Para a versão gratuita das recomendações de itens, as atualizações acontecem semanalmente. Para a versão pro das recomendações de itens com IA, as atualizações acontecem a cada 24 horas.

Por exemplo, ao usar a versão pro das recomendações de itens com IA, se um usuário comprar algo e receber um e-mail de marketing dentro de 30 minutos, o item que acabou de comprar pode não ser excluído do e-mail a tempo. No entanto, qualquer mensagem enviada após 24 horas não incluirá esse item.

Etapa 3.2: Selecionar um catálogo

Se ainda não estiver preenchido, selecione o catálogo do qual essa recomendação buscará itens.

Etapa 3.3: Adicionar uma seleção (opcional)

Se quiser mais controle sobre sua recomendação, escolha uma seleção para aplicar filtros personalizados. As seleções filtram recomendações por colunas específicas do seu catálogo, como marca, tamanho ou localização. Seleções que contêm Liquid não podem ser usadas na sua recomendação.

Dica

Se não encontrar sua seleção, certifique-se de que ela está configurada no seu catálogo primeiro.

Etapa 4: Selecionar a interação que impulsiona as recomendações

Selecione o evento para o qual deseja que essa recomendação seja otimizada. Esse evento geralmente é uma compra, mas também pode ser qualquer interação com um item.

Dica

Ao configurar recomendações de itens com IA, sua escolha de evento é importante. Seu evento de disparo determina quem recebe uma recomendação gerada por IA — as recomendações de itens com IA são geradas para usuários que concluíram o evento que você configura, então essa escolha determina diretamente quem recebe as recomendações. Selecione um evento que cubra o Segment completo do público que deseja alcançar.

Ao mesmo tempo, equilibre cobertura e relevância. Eventos do topo do funil (como Produto Visualizado) tendem a capturar um público mais amplo, mas com menos conexão com resultados de negócio, enquanto eventos do fundo do funil (como Compra) tendem a produzir recomendações mais direcionadas e relevantes para o negócio. O melhor evento é aquele que equilibra cobertura com influência nos resultados.

Você pode otimizar para:

• Eventos de compra com o Objeto de compra
• Eventos personalizados que representam uma compra
• Eventos personalizados que representam qualquer outra interação com itens (como visualizações de produto, cliques ou reproduções de mídia)
• Pedidos realizados com o evento de pedido realizado

Se você escolher Custom Event, selecione seu evento na lista.

Nota

Eventos personalizados devem ter dados suficientes antes de aparecerem na lista de eventos. Se o seu evento personalizado não aparecer, pode ser porque o backend da Braze ainda não o processou ou porque ele não tem dados suficientes para treinamento do modelo. As recomendações de IA dependem de dados históricos para gerar insights, então eventos recém-criados ou raramente disparados não estarão disponíveis até que mais dados sejam coletados.

Etapa 5: Escolher o nome da propriedade correspondente

Para criar uma recomendação, você precisa informar à Braze qual campo do seu evento de interação (evento de pedido realizado, objeto de compra ou evento personalizado) contém o identificador único que corresponde ao campo id de um item no catálogo. Não tem certeza? Veja os requisitos.

Selecione esse campo em Property Name.

O campo Property Name é pré-preenchido com uma lista de campos enviados pelo SDK para a Braze. Se dados suficientes forem fornecidos, essas propriedades também são classificadas por ordem de probabilidade de serem a propriedade correta. A pontuação mostrada ao lado de cada nome de propriedade representa o quão bem essa propriedade corresponde aos dados do seu catálogo para um evento personalizado, o objeto de compra ou o evento de pedido realizado, com base em fatores como a frequência com que os IDs de itens do catálogo aparecem nos dados do evento. Selecione a propriedade que corresponde ao campo id do catálogo.

Requisitos

Existem alguns requisitos para selecionar sua propriedade:

• Deve mapear para o campo id do catálogo selecionado.
• Se você selecionou o evento de pedido realizado ou está usando eventos de eCommerce para treinar recomendações de itens: insira products.product_id para o ID do produto.
  • O campo pode estar dentro de um array de produtos ou terminar com um array de IDs. Em ambos os casos, cada ID de produto será tratado como um evento separado e sequencial com o mesmo timestamp.
• Se você selecionou o objeto de compra: deve ser o product_id ou um campo do properties do seu evento de interação.
• Se você selecionou um evento personalizado: deve ser um campo do properties do seu evento personalizado.
• Campos aninhados devem ser digitados no dropdown Property Name em notação de ponto com o formato event_property.nested_property. Por exemplo, ao selecionar a propriedade aninhada district_name dentro da propriedade de evento location, você digitaria location.district_name. Para mais informações sobre propriedades aninhadas em eventos personalizados, consulte Objetos aninhados.

Exemplos de mapeamento

Os exemplos de mapeamento a seguir referem-se a este catálogo de exemplo:

• custom event
• purchase object
• order placed event

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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"
  }
}

Etapa 6: Treinar a recomendação

Quando estiver pronto, selecione Create Recommendation. Esse processo pode levar de 10 minutos a 36 horas para ser concluído. Você receberá uma atualização por e-mail quando a recomendação for treinada com sucesso ou uma explicação sobre o motivo pelo qual a criação pode ter falhado.

Você pode encontrar a recomendação na página Predictions, onde poderá editá-la ou arquivá-la conforme necessário. As recomendações serão retreinadas automaticamente uma vez por semana (versão paga) ou por mês (versão gratuita).