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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 de IA

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

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:

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.

Criação de uma recomendação de item de IA

Pré-requisitos

Antes de começar, você precisará ter o seguinte:

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

Etapa 1: Criar uma nova recomendação

Você pode criar uma recomendação de itens de IA a partir de qualquer lugar no dashboard:

  1. Acesse Analytics > AI Item Recommendation.
  2. Selecione Create Prediction > AI Item Recommendation.

Você também pode optar por criar uma recomendação diretamente de um catálogo individual. Selecione seu catálogo na página Catalogs e, em seguida, selecione Create Recommendation.

Etapa 2: Adicionar detalhes da recomendação

Dê um nome e uma descrição opcional à sua recomendação.

Etapa "Detalhes da recomendação" com os campos de nome e descrição.

Etapa 3: Defina sua recomendação

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

Etapa 3.1: Excluir compras ou interações anteriores (opcional)

Para evitar sugerir itens que um usuário já tenha comprado ou com os quais já tenha interagido, selecione Do not recommend items users have previously interacted with. Essa opção só está disponível quando o Type de recomendação está definido como AI Personalized.

Etapa "Defina sua recomendação" com "AI Personalized" como o tipo e a opção "Do not recommend items users have previously interacted with" selecionada.

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

Por exemplo, ao usar a versão pro das recomendações de itens de IA, se um usuário comprar algo e receber um e-mail de marketing em 30 minutos, o item que acabou de comprar poderá não ser excluído do e-mail a tempo. No entanto, as mensagens enviadas após 24 horas não incluirão esse item.

Etapa 3.2: Selecione um catálogo

Se ainda não estiver preenchido, selecione o catálogo do qual esta recomendação irá buscar itens.

Etapa 3.3: Adicionar uma seleção (opcional)

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

Um exemplo da seleção "in-stock" selecionada para a recomendação.

Etapa 4: Selecione a interação para conduzir as recomendações

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

Você pode otimizar para:

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

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

O evento personalizado "purchase" selecionado como a forma como os eventos estão sendo rastreados atualmente.

Etapa 5: Selecione 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) tem o identificador exclusivo que corresponde ao campo id de um item no catálogo. Não tem certeza? Veja os requisitos.

Selecione esse campo para o Property Name.

O campo Property Name será preenchido previamente com uma lista de campos enviados pelo SDK à Braze. Se forem fornecidos dados suficientes, essas propriedades também serão classificadas em ordem de probabilidade de serem a propriedade correta. Selecione a opção que corresponde ao campo id do catálogo.

O nome da propriedade "purchase_item" selecionado que corresponde aos IDs dos itens no catálogo.

Requisitos

Há alguns requisitos para selecionar sua propriedade:

  • Deve ser mapeada para o campo id do seu 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 registro de data e hora.
  • Se você selecionou o objeto Purchase: Deve ser o product_id ou um campo do properties do evento de interação.
  • Se você selecionou Evento personalizado: Deve ser um campo do properties do seu evento personalizado.
  • Os campos aninhados devem ser digitados no menu suspenso Property Name em notação de ponto com o formato event_property.nested_property. Por exemplo, se estiver selecionando a propriedade aninhada district_name dentro da propriedade de evento location, você digitará location.district_name.

Exemplos de mapeamentos

Os exemplos de mapeamentos a seguir referem-se a este catálogo de amostra:

Exemplos de mapeamentos
id title price
ADI-BL-7 Adidas Black Size 7 100.00 USD
ADI-RD-8 Adidas Red Size 8 100.00 USD
ADI-WH-9 Adidas White Size 9 100.00 USD
ADI-PP-10 Adidas Purple Size 10 75.00 USD

Digamos que você queira usar o evento personalizado added_to_cart para poder recomendar produtos semelhantes antes que o cliente faça o checkout. O evento added_to_cart tem uma propriedade de evento chamada product_sku.

Então, a propriedade product_sku deve incluir pelo menos um dos valores da coluna id no catálogo de amostra: “ADI-BL-7”, “ADI-RD-8”, “ADI-WH-9” ou “ADI-PP-10”. Você não precisa de eventos para cada item do catálogo, mas precisa de alguns deles para que o mecanismo de recomendação tenha conteúdo suficiente para trabalhar.

Exemplo de objeto de evento personalizado

Esse evento tem "product_sku": "ADI-BL-7", que corresponde ao primeiro item do catálogo de amostra.

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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"
      }
    }
  ]
}
Exemplo de objeto de evento personalizado com um array de produtos

Se as propriedades do evento contiverem vários produtos em um array, cada ID de produto será tratado como um evento separado e sequencial. Esse evento pode usar a propriedade products.sku para corresponder ao primeiro e ao terceiro itens do catálogo de amostra.

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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" }
        ]
      }
    }
  ]
}
Exemplo de objeto de evento personalizado com um objeto aninhado contendo um array de IDs de produto

Se os IDs dos seus produtos forem valores em um array em vez de objetos, você poderá usar a mesma notação e cada ID de produto será tratado como um evento separado e sequencial. Isso pode ser combinado de forma flexível com objetos aninhados no evento a seguir, configurando a propriedade como purchase.product_skus para corresponder ao primeiro e ao terceiro itens no catálogo de amostra.

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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"]
        }
      }
    }
  ]
}

Um objeto de compra é passado pela API quando uma compra é feita.

Em termos de mapeamento, aplica-se uma lógica semelhante aos objetos de compra e aos eventos personalizados, exceto que você pode escolher entre usar o product_id do objeto de compra ou um campo no objeto properties.

Lembre-se de que você não precisa de eventos para cada item do catálogo, mas precisa de alguns deles para que o mecanismo de recomendação tenha conteúdo suficiente para trabalhar.

Exemplo de objeto de compra mapeado para o ID do produto

Esse evento tem "product_id": "ADI-BL-7", que mapeia para o primeiro item do catálogo.

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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"
      }
    }
  ]
}
Exemplo de objeto de compra mapeado para um campo de propriedades

Esse evento tem uma propriedade "sku": "ADI-RD-8", que mapeia para o segundo item do catálogo.

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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"
      }
    }
  ]
}
Exemplo de objeto de pedido realizado mapeado para o ID do produto
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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 do 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 (pago) ou uma vez por mês (gratuito).

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