> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.fact-finder.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.fact-finder.com/integration/de/generic-integration-topics/using-the-predictive-basket.md). # Verwendung des Predictive Basket Wiederkehrende Kunden sind für jeden Onlineshop wertvoll, insbesondere wenn sie ein regelmäßiges Kaufverhalten zeigen. Predictive Basket erkennt diese Muster und schlägt wahrscheinliche Wiederholungskäufe im Voraus vor. Die technische Dokumentation der REST-API ist in der Search-Anwendung verfügbar unter `[Ihr NG-Server]/fact-finder/swagger-ui.html`. Sie können hier auch auf ein öffentliches Beispiel zugreifen: > Beispiel: ## Bereitstellung des Predictive Basket mit Daten Um den Predictive Basket mit Ihren Produktinformationen einzurichten, stellen Sie Verkaufsdaten in einer strukturierten CSV-Datei bereit. Wenn Sie den Empfehlungen unten folgen, kann die Exportdatei normalerweise mit nur minimalen Anpassungen in Predictive Basket Daten-Importiert werden. Wenn Sie diese exakte Struktur nicht bereitstellen können, ist es oft dennoch möglich, mit einem anderen Format zu arbeiten, indem Sie eine Import-Routine erstellen. Bitte beachten Sie beim Erstellen der Exportdatei Folgendes: * Erstellen Sie die Exportdatei im CSV-Textformat, wobei Felder durch ein Trennzeichen wie Semikolon oder Tabulator getrennt werden * Verwenden Sie nach Möglichkeit die UTF-8-Zeichenkodierung. Wenn Sie eine andere Kodierung verwenden, lassen Sie es uns wissen * Erstellen Sie für jedes gekaufte Produkt (Datensatz) eine neue Zeile * Jede Zeile muss die gleiche Anzahl an Feldern enthalten * Stellen Sie sicher, dass das ausgewählte Trennzeichen in den Bestelldaten selbst nicht vorkommt. Andernfalls wird die Feldstruktur während des Daten-Import falsch interpretiert * Am Anfang und Ende jeder Zeile darf kein Spaltentrennzeichen stehen, es sei denn, das erste oder letzte Feld ist in einigen Datensätzen vorhanden, aber leer. Wenn ein mittleres Feld leer bleiben soll, muss das Trennzeichen dennoch geschrieben werden (Beispiel: `content1;content2;;content4;` — fünf Felder; Felder drei und fünf sind leer) * Die erste Zeile der CSV-Datei muss die Feldnamen enthalten. Die Struktur ist identisch mit den Datenzeilen (siehe Beispiel unten) ## Beispieldatenstruktur ohne Feldtrennung ```language-plaintext Bestellnummer;Verkaufsdatum;Kundennummer;Produktnummer;Menge;Preis 02101;2020-04-02T15:20+01:00;0023928;23899823;1;699.00 02102;2020-04-02T15:20+01:00;0034228;23892326;2;199.00 02103;2020-04-02T15:20+01:00;0123421;23899854;1;849.00 ... ``` ## Beispieldatenstruktur mit Feldtrennzeichen ```language-plaintext "Bestellnummer";"Verkaufsdatum";"Kundennummer";"Produktnummer";"Menge";"Preis" "02101";"2020-04-02T15:20+01:00";"0023928";"23899823";"1";"699.00" "02102";"2020-04-02T15:20+01:00";"0034228";"23892326";"2";"199.00" "02103";"2020-04-02T15:20+01:00";"0123421";"23899854";"1";"849.00" ... ``` ## Zusätzliche Informationen Um später ein vollständiges Ergebnis darzustellen, geben Sie die folgenden Informationen an. Mit einem Sternchen (\*) markierte Felder sind obligatorisch. Die Feldnamen unten sind Empfehlungen. Die Benennung ist nicht von Groß-/Kleinschreibung abhängig. Wenn Sie diesen Empfehlungen folgen, kann die Exportdatei mit minimalen Anpassungen in den Predictive Basket importiert werden. * Bestellnummer\*\ Diese Information ist wichtig, um die Datensätze eindeutig zuzuordnen. Das Feld „Bestellnummer“ sollte das erste Feld in Ihrem Export sein. * Verkaufsdatum\*\ Das Verkaufsdatum wird als Zeitstempel gemäß ISO 8601 benötigt. Alternativ können Sie das Datum im Format angeben `YYYYmmdd`. * Kundennummer\*\ Geben Sie hier eine Kunden-ID ein; diese kann anonymisiert sein. Die Kunden-ID muss jedoch über alle Sitzungen hinweg gleich bleiben. * Produktnummer\*\ Eindeutige ID des gekauften Produkts. * Menge\*\ Menge des gekauften Produkts als Ganzzahl. * Preis\ Der gültige Preis für das Produkt. Das Feld darf keine Währungssymbole enthalten und sollte durchgehend dasselbe Dezimaltrennzeichen verwenden. Das Dezimaltrennzeichen muss ein Punkt und kein Komma sein. Es darf kein Tausendertrennzeichen verwendet werden. Beispiel: `99` --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.fact-finder.com/integration/de/generic-integration-topics/using-the-predictive-basket.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.