Ecomail se umí učit na základě dat, která k nám posíláte. Ta vyhodnocujeme pomocí více než 100 algoritmů a na základě těchto algoritmů doporučujeme produkty pro jednotlivé zákazníky.
1. Co je Machine Learning
Co je a jak funguje Machine Learning
👉 Tato funkce je dostupná pouze v tarifu Marketer+ pro účty s minimálním počtem 40 000 kontaktů v databázi a je zpoplatněna dle samostnatného ceníku.
O funkci Machine Learning
V Ecomailu dokážeme pomocí funkce Machine Learning analyzovat data o chování zákazníků (např. nákupy, prohlížené produkty) a automaticky generovat personalizovaná doporučení produktů.
Machine learning funguje pouze v automatizovaných kampaních a hodí se zejména pro e-shopy s početnou databází zákazníků, kde lze produkty přizpůsobit jednotlivým uživatelům.
Pro Machine Learning používáme informace o:
zákaznících
minulých nákupech
aktuálním obsahu košíku
zobrazených produktech
vlastnosti produktů
Náš algoritmus využívá kombinaci Collaborative-based a Content-based filteringu. To znamená, že se hledá produkty jak podle vzoru "Ostatním se také líbilo", tak podle vzoru "Produkt je podobný tomuto produktu". Nicméně do rozhodování zasahuje mnoho dalších proměnných využívaných až 100 algoritmy.
Pro efektivní práci s doporučenými produkty je potřeba:
mít větší než minimální množství dat, ze kterých se lze učit (databáze od cca 40 tisíc kontaktů)
mít data konzistentní mezi produktovými feedy a informacemi posílanými do Ecomailu (ID produktů zasílané v transakcích vs ID produktů v produktovém feedu musí být stejné)
Jak zkontrolovat ID produktů u objednávek v aplikaci
V detailu kontaktu – záložka Provedené nákupy. Zde uvidíte vedle každého produktu ID, které k danému produktu bylo v objednávce odesláno.
Zde jsou ID produktů demo_1 a demo_6
Příprava šablony
Při tvorbě šablony s doporučenými produkty pomocí Machine Learning pracujte se základním merge tagem v této podobě.
ECM_ML_REC
Použití je pak tedy:
*|ECM_ML_REC[1].name|* – název prvního doporučeného produktu
*|ECM_ML_REC[2].price|* – cena druhého doporučeného produktu
Vlastnosti produktu jsou pak následující (demonstrováno na prvním doporučovaném produktu):
*|ECM_ML_REC[1].productId|* – ID produktu
*|ECM_ML_REC[1].img_url|* – umístění obrázku
*|ECM_ML_REC[1].url|* – odkaz na produkt
*|ECM_ML_REC[1].name|* – název produktu
*|ECM_ML_REC[1].price|* – cena
*|ECM_ML_REC[1].description|* – popis
Následující položky musí mít pozměněné číslo u každého parametru. Pro vypsání druhého doporučovaného produktu tak bude zápis *|ECM_ML_REC[2].description|*.
💡TIP: Pod vložená tlačítka typicky vkládáte odkaz na URL adresu produktu na e-shopu -> díky tomu kontakt po prokliku přesměrujete rovnou na webovou stránku produktu a tím pádem blíže k provedení objednávky. Prokliky na daný produkt jsou automaticky pod obrázkem díky vloženým merge tagům.
Pokud chcete, aby obrázky, které budou vedle sebe, byly zarovnány ve stejné výšce, doporučujeme merge tag pro obrázky vložit do vlastní struktury, a stejně tak tlačítko, na které můžete vložit odkaz na URL produktu či dokončení objednávky. Znamená to však, že zejména v mobilním zobrazení bude obsah řazen tak, jak jdou struktury za sebou (zobrazí se obrázky pod sebou a teprve následně struktura s obsahem názvu, ceny).
Obrázek se vkládá přes zdrojový kód textového obsahu (Zdroj na toolbaru).
Doporučujeme také nastavit maximální velikost obrázků produktů, jelikož se jinak zobrazí v originální velikosti. Kód takového obrázku může vypadat následovně:
<a href="*|ECM_ML_REC[1].url|*"><img alt="*|ECM_ML_REC[1].name|*" src="*|ECM_ML_REC[1].img_url|*" width="250" /></a>
<!-- Kde a href= je odkaz na produkt na e-shopu -->
<!-- img alt= je alternativní text obrázku v newsletteru -->
<!-- src= je zdroj obrázku produktu -->
<!-- 250 je maximální šířka obrázku -->
Newsletter má šířku 600 px, proto nastavte velikost obrázků adekvátně, např.: tři obrázky (produkty) vedle sebe by měly mít každý max. 200 px, dva obrázky (produkty) můžou mít max. 300 px apod.
💭 Nenašli jste odpověď? Napište nám na chat nebo e-mail support@ecomail.cz. 😊