Versorgung der Empfehlungs-Engine mit Verkaufsdaten

Zusätzlich zu den Produktdaten, die bereits über die Suchfunktion verfügbar sind, verwendet die FactFinder Recommendation Engine Verkaufsinformationen, die Sie uns ebenfalls bereitstellen müssen.

Hierfür stehen zwei grundlegende Optionen zur Verfügung. Sie können die Daten entweder über die Tracking-Schnittstelle senden oder sie in einer Datei bereitstellen, die Sie in bestimmten Abständen übermitteln.

Tracking

Dies ist die empfohlene Methode, da die Tracking-Integration auch weitere Vorteile bietet, wie zusätzliche Analyseoptionen. Die Tracking-Schnittstelle wird außerdem für die FactFinder-Standardintegration empfohlen, sodass in der Regel kein zusätzlicher Aufwand erforderlich ist.

Eine detailliertere Beschreibung der Funktionen der Tracking-Schnittstelle und ihrer Nutzung finden Sie im Integrationsdokument. Damit Verkaufsdaten von der Recommendation Engine genutzt werden können, muss das Tracking bis zum Kauf-Event integriert sein.

Der große Nachteil dieser Methode ist, dass Verkaufsdaten erst ab dem Zeitpunkt der Integration an FactFinder gesendet werden. Wenn die Tracking-Schnittstelle nur für die Recommendation Engine integriert wird oder es sich um eine Erstinstallation handelt, gibt es eine kurze Lernphase. Wenn Sie dies vermeiden möchten, können Sie frühere Verkaufsinformationen in einer Exportdatei bereitstellen, die FactFinder ebenfalls als Quelle für den Import von Empfehlungsdaten verwenden kann.

Die Tracking-Daten müssen zunächst von Analytics aufbereitet werden, bevor sie von der Recommendation Engine genutzt werden können. Der WhatsHot-Job sammelt diese Daten dann periodisch (in der Regel einmal täglich) aus Analytics und speichert sie im APP_RESOURCES/analytics-Verzeichnis. Der Import der Recommendation Engine funktioniert nur, wenn Daten vorhanden sind.

Exportdatei

Die gleichen Grundsätze, die für den Export von Produktdaten gelten, gelten auch beim Erstellen dieser Exportdatei. Weitere Informationen zu diesen Grundsätzen finden Sie unter: Datensatzstruktur für Export/Import.

Eine CSV-Textdatei ist das ideale Format für diese Daten. Wichtig ist, dass es sich um einen vollständigen Export handeln muss – inkrementelle Lieferungen werden nicht unterstützt. Ergibt sich dadurch ein sehr großes Datenvolumen, ist eine praktikable Lösung, den exportierten Zeitraum auf 6–12 Monate zu begrenzen.

Die Datei muss die folgenden Informationen enthalten:

Name	Beschreibung
Zeitstempel	Datum und Uhrzeit des Kaufs.
Produkt-ID	ID oder Artikelnummer des gekauften Produkts. Dieser Bezeichner muss auch in den Produktdaten vorhanden sein, die dem FactFinder Search-Tool bereitgestellt werden. In den Produktdaten muss es sich dabei um das Feld mit der Feldrolle productNumber.
Menge	Menge des gekauften Produkts.
Warenkorb-ID	Die Warenkorb-ID wird benötigt, um festzustellen, welche Produkte zusammen gekauft wurden. Diese ID muss pro Warenkorb eindeutig sein. Fehlt sie oder ist sie 0, wird das entsprechende Ereignis ignoriert.
Benutzer-ID	Die Benutzer-ID identifiziert den Käufer. Wenn der Benutzer beim Kauf eingeloggt ist, wird die eigene Benutzer-ID des Shops für diesen Parameter verwendet. Unterstützt Ihr Webshop Käufe ohne Login, muss dies eine für jeden Kauf eindeutige ID sein.

Wenn in den Produktdaten Varianten existieren und daher ein masterArticleNumber vorhanden ist, wird empfohlen, auch die masterId an die Recommendation Engine zu übergeben. Wenn eine Variante eines Produkts gekauft wird, lernt die Engine dann die Verbindung zum Master-Produkt.

Beispiel

Timestamp;ProductID;Amount;CartID;UserID
2009-03-26 00:08:10;16041987;1;3880;23
2009-03-26 00:08:10;4582657;1;3880;23
2009-03-26 00:08:10;8954245;1;3880;23
2009-03-26 00:28:25;5659536;2;3881;30
2009-03-26 00:08:10;4582657;1;3882;42
2009-03-26 00:28:25;4571231;1;3883;51
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