How Product Logics Work

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

Dieser Artikel erklärt die verfügbaren Logiken für Empfehlungen und wie sie funktionieren.

Die Namen dieser Produktlogiken entsprechen dem, was Sie im my.clerk.io Backend sehen, wenn Sie Sliders 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.

Auf unserem YouTube-Kanal haben wir auch mehrere Videos, die erklären, wie diese Logiken funktionieren. Sehen Sie sie hier.

Bestseller #

Endpoint: recommendations/popular

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Zeigt die beliebtesten Produkte in Ihrem Geschäft an, insbesondere diejenigen, die über einen längeren Zeitraum in den meisten Bestellungen enthalten waren. Die Menge des gleichen 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

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Hebt Artikel hervor, die kürzlich einen Anstieg der Verkäufe 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

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Zeigt Artikel an, die zuletzt zu Ihrem Geschäft hinzugefügt wurden, wobei die neuesten zuerst angezeigt werden. Es erfordert entweder das Attribut „Alter“ oder „created_at“, um auf den Produkten verfügbar zu sein.

Bestseller in Kategorie #

Endpoint: recommendations/category/popular

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Zeigt die beliebtesten Produkte innerhalb einer bestimmten Kategorie an.

Heißes Produkt in Kategorie #

Endpoint: recommendation/category/trending

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

Neueste Produkte in Kategorie #

Endpoint: recommendations/category/new

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Zeigt die neuesten Produkte an, die einer bestimmten Kategorie hinzugefügt wurden, sortiert nach den neuesten Artikeln zuerst. Dies erfordert entweder das Attribut „Alter“ oder „created_at“, um auf den Produkten vorhanden zu sein.

Beste alternative Produkte #

Endpoint: recommendations/substituting

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Zeigt die ähnlichsten Artikel zum angesehenen Produkt an, sortiert nach Beliebtheit. Es vergleicht Produkte basierend auf verfügbaren Attributen wie Name, Marke, Kategorie, Preis 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

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

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

Wenn es beispielsweise normal ist, ein Paar Fußballschuhe und Schienbeinschoner derselben Marke und Farbe zu kaufen, priorisiert Clerk diese Paare für alle Marken und Farben, 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 etwas vorherzusagen.

Empfehlungen basierend auf Schlüsselwörtern #

Endpoint: recommendations/keywords

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

Spezifische 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 geschieht auch, wenn einige ausgewählte Produkte aus Clerk entfernt werden, wie wenn sie nicht mehr auf Lager sind.

Besucherempfehlungen #

Endpoint: recommendations/visitor/complementary

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Zeigt Produkte an, die ein Besucher am wahrscheinlichsten kaufen wird, basierend auf seinem kürzlichen Browsing-Verhalten. 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

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

Fallbacks #

Wenn der Besucher unbekannt ist, werden Bestseller angezeigt.

Besucher-Klickhistorie #

Endpoint: recommendations/visitor/history

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

Empfehlungen basierend auf Bestellungen #

Endpoint: recommendations/customer/complementary

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Zeigt Produkte an, die ein Kunde am wahrscheinlichsten kaufen wird, basierend auf seinen vergangenen 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

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Zeigt ähnliche Artikel an, die ein Kunde am wahrscheinlichsten kaufen wird, basierend auf seinen vergangenen Käufen.

Fallbacks #

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

Bestellhistorie des Kunden #

Endpoint: recommendations/customer/history

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

Was Kunden gerade ansehen #

Endpoint: recommendations/currently_watched

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

Kürzlich gekaufte Produkte #

Endpoint: recommendations/recently_bought

Zeigt Artikel an, die kürzlich von jedem Kunden auf der Website gekauft wurden.

Beste Seitenalternativen #

Endpoint: recommendations/page/substituting

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Schlägt ähnliche Seiten zu der gerade 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

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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

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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

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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

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