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ユーザーに製品をおすすめする

Braze REST APIをカタログやコネクテッドコンテンツと組み合わせて使用し、パーソナライズ済みの製品おすすめをメッセージに表示できます。このアプローチにより、独自のレコメンデーションエンジンをBrazeのメッセージングエコシステムに接続でき、技術者でないユーザーでも各おすすめに関するコンテンツやメッセージングを管理できます。

このアプローチでは、以下のことが可能です。

  • REST APIを使用して、バックエンドからユーザープロファイルに製品おすすめを保存する。
  • 送信時にカタログまたはコネクテッドコンテンツを使用して製品メタデータを取得する。
  • メール、プッシュ、アプリ内メッセージなど、あらゆるメッセージングチャネルでパーソナライズ済みのおすすめを表示する。

前提条件

このガイドを完了するには、以下が必要です。

要件 説明
Braze REST APIキー users.track 権限を持つキー。APIを経由してカタログを管理する場合は、関連するカタログ権限も必要です。作成するには、設定 > APIキーに移動します。
Brazeカタログ 製品メタデータ（名前、カテゴリ、価格、画像URLなど）を含むカタログ。作成するには、カタログを作成するを参照してください。
Liquidの知識 パーソナライズ済み変数のテンプレート化やコネクテッドコンテンツの使用に関するLiquidの中級レベルの知識。

ステップ 1: ユーザープロファイルにおすすめを保存する

まず、レコメンデーションエンジンが生成した製品おすすめを、カスタム属性としてBrazeユーザープロファイルに保存します。これにより、メッセージ送信時に各ユーザーのおすすめ製品を参照できます。

  1. 保存するおすすめデータ（製品IDや好みのカテゴリなど）を決定します。
  2. /users/trackエンドポイントを使用して、おすすめをユーザープロファイルのカスタム属性として書き込みます。

リクエスト例

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POST YOUR_REST_ENDPOINT/users/track
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer YOUR_REST_API_KEY

YOUR_REST_ENDPOINT をワークスペースのRESTエンドポイントURLに置き換えてください。

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{
  "attributes": [
    {
      "external_id": "user123",
      "recommended_product_id": "1001"
    }
  ]
}

後でLiquidテンプレートで参照しやすいように、わかりやすい属性名（recommended_product_id など）を使用してください。レコメンデーションエンジンが新しい結果を生成するたびに定期的に更新し、おすすめの精度を維持してください。

ステップ 2: 製品メタデータを取得する

各ユーザープロファイルにおすすめの識別子を保存した後、メッセージに含める完全な製品メタデータ（名前、価格、画像など）を取得する必要があります。2つのオプションがあります。

  • オプションA: Brazeカタログ — 製品情報をBrazeに直接保存し、高速な組み込みルックアップを行います。
  • オプションB: コネクテッドコンテンツ — 送信時に外部APIから製品情報を取得します。

オプションA: Brazeカタログ

製品インベントリを含むカタログを作成済みの場合、Liquidを使用してメッセージ内で直接アイテムを検索できます。詳しい手順については、カタログの使用を参照してください。

特定のカタログアイテムをおすすめする

IDで特定の製品を参照するには、catalog_items Liquidタグを使用します。たとえば、retail_products という名前のカタログから製品 1001 をおすすめするには：

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{% catalog_items retail_products 1001 %}

We have a new item we think you'll like:
Category: {{ items[0].category }}
Name: {{ items[0].name }}
Price: ${{ items[0].price }}

複数のカタログアイテムをおすすめする

1つのタグで複数のアイテムを参照することもできます。たとえば、3つの製品を紹介するには：

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{% catalog_items retail_products 1001 1003 1005 %}

New items added in:
- {{ items[0].category }}
- {{ items[1].category }}
- {{ items[2].category }}

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ユーザーのおすすめを使用してアイテムをテンプレート化する

ステップ 1のカスタム属性とカタログルックアップを組み合わせて、各ユーザーに合わせたおすすめをパーソナライズします。

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{% catalog_items retail_products {{custom_attribute.${recommended_product_id}}} %}

Hi {{${first_name}}}, check out our pick for you:
{{ items[0].name }} — ${{ items[0].price }}

オプションB: コネクテッドコンテンツ

製品メタデータがBrazeカタログではなく外部サービスにある場合は、コネクテッドコンテンツを使用して送信時に取得します。

たとえば、内部APIがIDで製品詳細を返す場合：

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{% connected_content https://api.yourcompany.com/products/{{custom_attribute.${recommended_product_id}}} :save product %}

Hi {{${first_name}}}, we think you'll love:
{{ product.name }} — ${{ product.price }}

メッセージからのAPI呼び出しの詳細については、API呼び出しを行うを参照してください。

ステップ 3: 統合を検証する

セットアップが完了したら、統合を検証します。

  1. /users/trackエンドポイントを使用して、自分のユーザープロファイルにテストおすすめを書き込みます。
  2. カタログまたはコネクテッドコンテンツを使用しておすすめ製品を参照するテストメッセージを送信します。
  3. 配信されたメッセージで製品詳細が正しく表示されることを確認します。
  4. Brazeダッシュボードで、CampaignまたはCanvasの結果ページに移動し、送信が記録されていることを確認します。

考慮事項

  • レコメンデーションエンジンが新しい結果を生成するたびにカスタム属性を定期的に更新し、おすすめデータの精度を維持してください。
  • Brazeのパーソナライゼーション機能を使用して、製品詳細と合わせてユーザー固有のデータを組み込むなど、メッセージをさらにカスタマイズすることを検討してください。
  • Brazeダッシュボードで定義されたテンプレートを使用してバックエンドからメッセージをトリガーするために、APIトリガー配信の使用を検討してください。
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