Predictive Basket

Wiederkehrende Kunden sind ein Asset für jeden Onlineshop. Ganz besonders, wenn sie regelmäßiges Kaufverhalten an den Tag legen. Der Predictive Basket erkennt genau diese Muster und erstellt den Kunden vorausschauend Vorschläge, welche Einkäufe in naher Zukunft wieder anstehen.


Die technische Dokumentation der REST-API ist in der Suchanwendung selbst enthalten und kann über folgende URL aufgerufen werden:

Swagger Link

Auf dieser Oberfläche erhalten Sie neben der Parameter-Dokumentation auch die Möglichkeit eine Abfrage zu testen und sich das Ergebnis davon anzuschauen. Da die Dokumentation mit Swagger erstellt worden ist, können sie mit Swagger Codegen einen Client dafür generieren und in Ihrem Code verwenden.

Die Empfehlungen des Predictive Basket werden über den Swagger Call swagger-ui.html#/predbasket/getPredictionsUsingGET abgefragt. Es gibt keinen speziellen Import wie bei der Recommendation Engine.

Den Predictive Basket mit Daten versorgen

Damit wir den Predictive Basket mit Ihren Produkt-Informationen einrichten können, benötigen wir die Verkaufsdaten in einer geordneten Struktur. Als Format bietet sich eine CSV-Text-Datei an.

Durch die Einhaltung der folgenden Empfehlungen ist es möglich die Exportdatei ohne größere Anpassungen in den Predictive Basket zu importieren. Dies minimiert Projektkosten. Sollten Sie diese Struktur nicht erzeugen können, können wir Ihre anders strukturierten Daten höchstwahrscheinlich trotzdem nutzen, indem wir eine Importroutine erstellen - sprechen Sie uns einfach an.

Bitte achten Sie bei der Erstellung auf folgende Punkte:

  • Die Exportdatei im CSV-Textformat anlegen (Felder mit einem Trennzeichen wie Semikolon oder [Tab] getrennt).
  • Wenn möglich, legen Sie die Textdatei im UTF-8-Zeichensatz an. Sollten Sie sich für einen anderen Zeichensatz entscheiden, müssen Sie uns diesen mitteilen.
  • Legen Sie pro gekauftes Produkt (Datensatz) eine neue Zeile an.
  • Jede Zeile muss dieselbe Anzahl Felder enthalten.
  • Stellen Sie unbedingt sicher, dass in den Bestelldaten selbst keine der verwendeten Trennzeichen vorkommen. Ansonsten wird beim Import die Feldstruktur falsch interpretiert, die Feldinhalte kommen durcheinander und der entsprechende Datensatz kann nicht importiert werden.
  • Am Anfang und am Ende jeder Zeile darf kein Spalten-Trennzeichen vorkommen, es sei denn, das erste bzw. das letzte Feld ist zwar vorhanden, aber bei manchen Datensätzen leer. Soll ein mittleres Feld leer bleiben, muss das Trennzeichen trotzdem geschrieben werden. (Beispiel: inhalt1;inhalt2;;inhalt4; - fünf Felder, Feld drei und fünf sind leer).
  • Die erste Zeile der CSV-Datei muss die Feldnamen enthalten. Der Aufbau ist identisch zu den Daten-Zeilen (siehe Beispiel unten).

Beispiel Datenaufbau ohne Feldbegrenzung

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

...

Beispiel Datenaufbau mit Feldbegrenzungszeichen

"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

Damit später ein inhaltlich vollständiges Ergebnis dargestellt werden kann, müssen folgende Informationen geliefert werden. Dabei sind Felder, die mit einem  Stern (*) markiert sind, notwendige Pflichtfelder.

Die angegebenen Feldnamen sind als Empfehlung zu verstehen. Bei der Benennung spielt die Groß-/Kleinschreibung keine Rolle. Durch die Einhaltung der Empfehlungen ist es möglich die Exportdatei ohne größere Anpassungen in den Predictive Basket zu importieren. Dies minimiert Projektkosten.

  • Bestellnummer*
    Diese Information ist wichtig, um die Datensätze eindeutig zuordnen zu können. Das Bestellnummer-Feld sollte das erste Feld in Ihrem Export sein.
  • Verkaufsdatum*
    Das Verkaufsdatum wird als Timestamp nach ISO 8601 benötigt. Alternativ können Sie auch das Datum im Format YYYYmmdd liefern.
  • Kundennummer*
    Hier übergeben Sie bitte eine Kundenkennung, diese kann anonymisiert werden. Die Kundenkennung muss allerdings Session-übergreifend gleichbleiben.
  • Produktnummer*

Eindeutige ID des Produkts welches gekauft wurde.

  • Menge*
    Gekaufte Menge des Produktes als Ganzzahl.
  • Preis
    Der gültige Preis für das Produkt. Das Feld sollte keine Währungszeichen enthalten und durchgängig dasselbe Dezimaltrennzeichen verwenden. Als Dezimalzeichen muss der Punkt verwendet werden, nicht das Komma. Es darf kein Tausendertrennzeichen vorkommen. Beispiel: 99