How Product Logics Work

Clerk ist um eine leistungsstarke API aufgebaut, die viele verschiedene Möglichkeiten bietet, um Ergebnisse für Kunden anzuzeigen. Diese werden als Product Logics bezeichnet und bieten verschiedene Funktionen, die auf unterschiedliche Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

Dieser Artikel erklärt die verfügbaren Logiken für E-Mail und wie sie funktionieren.

Die Namen dieser Product Logics entsprechen dem, was Sie im my.clerk.io Backend sehen, wenn Sie Content verwenden. Jede von ihnen hat einen entsprechenden Endpoint in der API von Clerk, den Sie in unseren Entwicklerdokumenten über die unten bereitgestellten Links einsehen können.

Bestseller #

Endpoint: recommendations/popular

Zeigt die beliebtesten Produkte in Ihrem Geschäft an, insbesondere diejenigen, die über einen längeren Zeitraum in den meisten Bestellungen enthalten waren. Die Menge desselben Produkts in jeder Bestellung hat keinen Einfluss auf dieses Ranking. Es bleibt in der Regel über längere Zeiträume gleich, solange Sie die gleichen Produkte auf Lager haben.

Heiße Produkte #

Endpoint: recommendations/trending

Hebt Artikel hervor, die kürzlich einen Anstieg der Verkaufszahlen verzeichnet haben. Es gibt keinen festen Zeitraum - stattdessen wird es dynamisch basierend auf Änderungen im Produktverkauf berechnet. Wenn ein Produkt beispielsweise normalerweise dreimal pro Woche verkauft wird, aber plötzlich 20 Mal in zwei Tagen verkauft wird, wird es als trendend identifiziert.

Neueste Produkte #

Endpoint: recommendations/new

Zeigt Artikel an, die zuletzt zu Ihrem Geschäft hinzugefügt wurden, wobei die neuesten zuerst angezeigt werden. Es erfordert, dass entweder das Attribut „age” oder „created_at” für die Produkte verfügbar ist.

Bestseller in Kategorie #

Endpoint: recommendations/category/popular

Zeigt die beliebtesten Produkte innerhalb einer bestimmten Kategorie an.

Heißes Produkt in Kategorie #

Endpoint: recommendation/category/trending

Hebt Produkte hervor, die kürzlich einen Anstieg der Verkaufszahlen innerhalb einer bestimmten Kategorie verzeichnet haben.

Neueste Produkte in Kategorie #

Endpoint: recommendations/category/new

Zeigt die neuesten Produkte an, die einer bestimmten Kategorie hinzugefügt wurden, sortiert nach den neuesten Artikeln zuerst. Dies erfordert, dass entweder das Attribut „age” oder „created_at” für die Produkte vorhanden ist.

Beste alternative Produkte #

Endpoint: recommendations/substituting

Zeigt die ähnlichsten Artikel zum angesehenen Produkt an, sortiert nach Beliebtheit. Es vergleicht Produkte basierend auf verfügbaren Attributen wie name, brand, category, price und anderen relevanten Daten.

Fallbacks #

Wenn eine unbekannte Produkt-ID angegeben wird, werden Besucherempfehlungen angezeigt. Wenn der Besucher unbekannt ist, werden Bestseller angezeigt.

Beste Cross-Sell-Produkte #

Endpoint: recommendations/complementary

Zeigt Artikel an, die wahrscheinlich zusammen mit dem angesehenen Produkt gekauft werden. Es berücksichtigt Produkte, die häufig zusammen gekauft werden, und solche, die sich wahrscheinlich ergänzen, wie einen Gürtel zu einer Hose.

Dies geschieht, indem typische Kaufmuster analysiert werden, um geeignete Empfehlungen anzuzeigen, selbst für Produkte, die noch nicht zusammen gekauft wurden.

Zum Beispiel, wenn es normal ist, ein Paar Fußballschuhe und Schienbeinschoner derselben Marke und Farbe zu kaufen, wird Clerk diese Paare für alle Marken und Farben priorisieren, auch wenn sie noch nicht zusammen verkauft wurden.

Fallbacks #

Wenn eine unbekannte Produkt-ID angegeben wird, werden Besucherempfehlungen angezeigt. Wenn der Besucher unbekannt ist, werden Bestseller angezeigt.

Am häufigsten zusammen verkauft #

Endpoint: recommendations/most_sold_with

Identifiziert Produkte, die häufig zusammen mit einem bestimmten Produkt oder einer Gruppe von Produkten gekauft wurden. Diese Logik ist einfacher als die besten Cross-Sell-Produkte, da sie nur Artikel zählt, die mit dem angegebenen Produkt(en) verkauft wurden, ohne Vorhersagen zu treffen.

Empfehlungen basierend auf Schlüsselwörtern #

Endpoint: recommendations/keywords

Zeigt Produkte an, die einem bestimmten Schlüsselwort oder einer bestimmten Phrase entsprechen, sortiert nach ihrer Verkaufsleistung.

Bestimmte Produkte #

Hat keinen Endpoint, da es exklusiv für my.clerk.io ist.

Zeigt genau die angegebenen Produkte an. Wenn zu irgendeinem Zeitpunkt die Anzahl der Produkte höher ist als das ausgewählte Produkt, werden die Ergebnisse mit Bestsellern ergänzt.

Dies passiert auch, wenn einige ausgewählte Produkte aus Clerk entfernt werden, wie wenn sie ausverkauft sind.

Besucherempfehlungen #

Endpoint: recommendations/visitor/complementary

Zeigt Produkte an, die ein Besucher wahrscheinlich kaufen wird, basierend auf seinem kürzlichen Browsing. Es kombiniert Cross-Sell- und alternative Empfehlungen, um die besten Übereinstimmungen für jeden Besucher zu finden.

Fallbacks #

Wenn der Besucher unbekannt ist, werden Bestseller angezeigt.

Besucheralternativen #

Endpoint: recommendations/visitor/substituting

Zeigt ähnliche Produkte an, die wahrscheinlich von einem Besucher gekauft werden, basierend auf dessen kürzlicher Browserverlauf.

Fallbacks #

Wenn der Besucher unbekannt ist, werden Bestseller angezeigt.

Besucher-Klickverlauf #

Endpoint: recommendations/visitor/history

Zeigt die genauen Produkte an, auf die ein Besucher geklickt hat.

Fallbacks #

Bestseller werden angezeigt, wenn der Besucher unbekannt ist.

Empfehlungen basierend auf Bestellungen #

Endpoint: recommendations/customer/complementary

Zeigt Produkte an, die ein Kunde wahrscheinlich kaufen wird, basierend auf seinen bisherigen Käufen. Es kombiniert Cross-Sell- und Alternativen, um die besten Empfehlungen zu finden.

Fallbacks #

Wenn der Kunde unbekannt ist, werden Besucherempfehlungen angezeigt. Wenn der Besucher unbekannt ist, werden Bestseller angezeigt.

Ähnlich zur Bestellhistorie #

Endpoint: recommendations/customer/substituting

Zeigt ähnliche Artikel an, die ein Kunde wahrscheinlich kaufen wird, basierend auf seinen bisherigen Käufen.

Fallbacks #

Wenn der Kunde unbekannt ist, werden Besucherempfehlungen angezeigt. Wenn der Besucher unbekannt ist, werden Bestseller angezeigt.

Kundenbestellhistorie #

Endpoint: recommendations/customer/history

Zeigt die genauen Produkte an, die ein Kunde gekauft hat.

Fallbacks #

Bestseller werden angezeigt, wenn der Besucher unbekannt ist.

Was Kunden gerade ansehen #

Endpoint: recommendations/currently_watched

Zeigt die zuletzt von einem Besucher auf der Website angeklickten Produkte an.

Kürzlich gekaufte Produkte #

Endpoint: recommendations/recently_bought

Zeigt Artikel an, die zuletzt von einem Kunden auf der Website gekauft wurden.

Beste Seitenalternativen #

Endpoint: recommendations/page/substituting

Schlägt ähnliche Seiten zu der aktuell angesehenen vor. Es analysiert den Text jeder Seite, um Schlüsselwörter zu identifizieren, die mit anderen relevanten Seiten verbunden sind.

Seiten, die mit einem Produkt verbunden sind #

Endpoint: recommendations/page/product

Findet die am besten passenden Seiten für das betrachtete Produkt. Es analysiert die Produktdaten und vergleicht sie mit Seiten, die das Produkt oder verwandte Konzepte erwähnen.

Seiten, die mit einer Kategorie verbunden sind #

Endpoint: recommendations/page/category

Findet die am besten passenden Seiten für die betrachtete Kategorie. Es analysiert die Daten der Kategorie und vergleicht sie mit Seiten, die die Kategorie oder verwandte Konzepte erwähnen.

Produkte, die mit einer Seite verbunden sind #

Endpoint: recommendations/page/related_products

Zeigt die am besten passenden Produkte für die betrachtete Seite an, sortiert nach Beliebtheit. Es analysiert den Text der Seite, um Schlüsselwörter zu identifizieren, die für bestimmte Produkte relevant sind.

Kategorien, die mit einer Seite verbunden sind #

Endpoint: recommendations/page/related_categories

Findet die am besten passenden Kategorien für die betrachtete Seite, sortiert nach der Beliebtheit der Produkte innerhalb dieser Kategorien. Es analysiert den Text der Seite, um Schlüsselwörter zu finden, die mit bestimmten Kategorien verbunden sind.