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:

<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>

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 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:

• from the navigation menu
• from a catalog

Etapa 2: Adicionar detalhes da recomendação

Dê um nome e uma descrição opcional à sua recomendação.

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 ou de 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 Não recomendar itens com os quais os usuários tenham interagido anteriormente. Essa opção só está disponível quando o Tipo de recomendação está definido como IA Personalizada.

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.

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)

Se você escolher Evento personalizado, selecione seu evento na lista.

Etapa 5: Selecione o nome da propriedade correspondente

Para criar uma recomendação, você precisa informar à Braze qual campo do seu evento de interação (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 Nome da propriedade.

O campo Nome da propriedade 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.

Requisitos

Há alguns requisitos para selecionar sua propriedade:

• Deve ser mapeada para o campo id do seu catálogo selecionado.
• Se você selecionou Objeto de compra: 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 Nome da propriedade 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.
• Se estiver usando eventos de eCommerce para treinar recomendações de itens: Adicione products.product_id para acessar o ID do produto a partir dos eventos.
• 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.

Exemplos de mapeamentos

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

• custom event
• purchase object

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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"
      }
    }
  ]
}

Etapa 6: Treinar a recomendação

Quando estiver pronto, selecione Criar recomendação. 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 Previsões, 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).