Некоторые системы рассылок (ESP) позволяют встроить блок с товарными рекомендациями в письма. При этом это процесс можно автоматизировать - система сама будет подбирать товары для тех или иных пользователей в зависимости от просмотренных товаров на сайте.
Например, в системе eSputnik есть возможность формирования как персонализированных рекомендаций для каждого пользователя, так и подборки рекомендаций для определенного сегмента получателей или всех сразу.
1. Автоматические подборки товаров на основе рекомендательных алгоритмов.
Они применяются чаще всего к письмам с брошенными корзинами и брошенными просмотрами, а также к любым другим письмам, в которых вы собираетесь разместить рекомендательные блоки.
Чтобы использовать такой функционал, нужно разместить у себя на сайте скрипт веб-трекинга и настроить фид в аккаунте eSputnik. Пошаговую инструкцию и детали вы найдете в статье о настройке веб-трекинга на сайте.
Рекомендации для писем строятся на основе действий авторизованного пользователя на сайте:
Рекомендуем отталкиваться от реального времени обновления ваших товаров на сайте, чтобы функционал работал максимально четко.
Алгоритм формирует подборку до 6 позиций, но не более 2 для одной категории, при этом отбираются товары в одном диапазоне цен. Пользователь может посмотреть 3 товара из разных категорий, тогда рекомендаций сформируется 6. Если посмотрит 1 или 2 товара из одной категории, то рекомендаций будет 2.
2. Подстановка персональных рекомендаций с помощью препроцессора
Это механизм для динамического обновления контента в письме в момент рассылки на основе заранее подготовленных данных. Есть два типа препроцессора: key и random. Последний будет выбирать товары из списка случайным образом. А с помощью key-препроцессора можно настроить отправку пользователям писем с персонализированным контентом. Для этого необходимо сформировать файл препроцессора, загрузить в аккаунт, подключить к письму:
Далее нужно выбрать файл обработчика. Это файл со структурой данных в необходимом для загрузки формате JSON.