Usar recomendações em mensagens - Amazon Pinpoint

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Usar recomendações em mensagens

Para adicionar recomendações dinâmicas e personalizadas às mensagens, crie e use modelos de mensagens que incluem variáveis de mensagem para atributos recomendados. Uma variável de mensagem é um espaço reservado que faz menção a um atributo específico que você ou o Amazon Pinpoint criou para armazenar informações sobre seus usuários. Um atributo recomendado é um atributo que armazena temporariamente recomendações para seus usuários. O Amazon Pinpoint recupera essas recomendações de um modelo de recomendação que você implantou como uma campanha do Amazon Personalize e configurou para uso do Amazon Pinpoint.

Se um modelo contiver variáveis de mensagem, o Amazon Pinpoint substituirá cada variável pelo valor atual e correspondente do atributo para cada destinatário. Para recomendações, esse processo inclui recuperar as recomendações mais recentes para cada destinatário de uma campanha do Amazon Personalize. O Amazon Pinpoint faz isso cada vez que envia uma mensagem que usa o modelo. Isso significa que você pode se sentir confiante de que a mensagem contém as recomendações mais recentes para um destinatário.

Por exemplo, se o projeto for um aplicativo que recomenda filmes e programas de TV aos usuários, você poderá ter os seguintes atributos para cada usuário:

  • O nome do usuário.

  • A classificação que o usuário enviou mais recentemente.

  • O título do filme ou programa que o usuário classificou mais recentemente.

  • Os títulos dos três melhores filmes e programas que o modelo recomenda para o usuário.

Para este projeto, você pode usar as seguintes variáveis de texto e mensagem em um modelo:

Hi {{User.UserAttributes.FirstName}}, based on your recent {{User.UserAttributes.LatestRating}}-star rating for {{User.UserAttributes.LatestRatedTitle}}, we think you might also enjoy: {{RecommendationItems.[0]}}, {{RecommendationItems.[1]}}, and {{RecommendationItems.[2]}}.

Quando você envia uma mensagem que usa o modelo, o Amazon Pinpoint substitui as variáveis pelo valor atual de cada atributo para cada destinatário. Isso é mostrado nos exemplos a seguir:

Exemplo 1

Hi Sofia, based on your recent 5-star rating for The Marvelous Mrs. Maisel – Season 3, we think you might also enjoy: Fleabag, Late Night, and Catastrophe.

Exemplo 2

Hi Alejandro, based on your recent 4-star rating for Tom Clancy's Jack Ryan – Season 2, we think you might also enjoy: Hanna, Hunters, and Agatha Christie's The ABC Murders.

Se você tiver configurado um modelo de recomendação para aprimorar as recomendações usando uma função do AWS Lambda, um modelo e a mensagem resultante poderão usar variáveis adicionais e atributos recomendados. Por exemplo, eles também podem usar variáveis para atributos que fornecem uma imagem e uma URL para cada filme ou programa recomendado.

Para obter mais informações sobre como usar variáveis de mensagem em modelos, consulte Adicionar conteúdo personalizado a modelos de mensagem.

Adicionar recomendações a mensagens

Para adicionar recomendações personalizadas a mensagens, crie e use modelos de mensagens que incluem variáveis de mensagem para as recomendações que você deseja usar. Você pode adicionar essas variáveis aos seguintes tipos de modelos de mensagens:

  • Modelos de e-mail, para mensagens de e-mail que você envia de campanhas ou jornadas.

  • Modelos de notificação por push, para as notificações por push enviadas de campanhas.

  • Modelos de SMS, para mensagens de texto SMS enviadas de campanhas.

Cada modelo pode usar variáveis e atributos recomendados de um modelo de recomendação de cada vez.

Você pode adicionar variáveis de mensagem a um novo modelo ao criar o modelo ou a um modelo existente. Se você adicionar variáveis a um modelo existente, o Amazon Pinpoint não aplicará necessariamente as alterações a todas as mensagens existentes que usam o modelo e ainda não foram enviadas, como mensagens de campanha programadas para serem enviadas posteriormente. Isso depende da versão do modelo à qual você adiciona variáveis e de como você configurou as mensagens que usam o modelo. Para obter mais informações, consulte Gerenciar versões de modelos de mensagem.

Para adicionar recomendações a um modelo de mensagem
  1. Faça login no console do Amazon Pinpoint em https://console.aws.amazon.com/pinpoint/.

  2. No painel de navegação, escolha Modelos de mensagem.

  3. Na página Modelos de mensagem, execute uma das seguinte ações:

    • Para criar um modelo e adicionar recomendações a ele, escolha Criar modelo. Em seguida, na página de modelo, insira um nome para o modelo e, opcionalmente, uma descrição do modelo.

    • Para adicionar recomendações a um modelo existente, escolha o modelo desejado. Em seguida, na página de modelo, escolha Editar. Em Detalhes do modelo, use o seletor de versão para escolher a versão do modelo que você deseja usar como ponto de partida. Se você escolher a versão mais recente, poderá salvar as alterações diretamente nessa versão do modelo. Caso contrário, você poderá salvar essas alterações como uma nova versão do modelo.

  4. No Localizador de atributos, expanda a seção Atributos recomendados.

    Se você ainda não selecionou um modelo de recomendação para o modelo, escolha Conectar modelo. Então, selecione o modelo do qual você deseja recuperar recomendações ao enviar mensagens que usam o modelo. Depois, escolha Conectar modelo.

  5. Em Atributos recomendados, escolha o atributo ao qual você deseja adicionar uma variável de mensagem. O Amazon Pinpoint cria uma variável para o atributo e a copia para sua área de transferência. No editor de mensagens, cole a variável no local em que deseja que a recomendação apareça nas mensagens.

    Depois de colar a variável, o Amazon Pinpoint a exibe como o nome do atributo associado, inserido entre chaves, por exemplo, {{RecommendationItems}}.

  6. Se o modelo de recomendação fornecer mais de um atributo recomendado, repita a etapa anterior para cada atributo adicional para o qual você deseja adicionar uma variável.

    Você também pode adicionar variáveis para outros tipos de atributos. Para fazer isso, expanda outras seções no Localizador de atributos, escolha cada atributo adicional desejado e cole a variável no local desejado. Para saber mais sobre como usar variáveis para outros tipos de atributos, consulte Adicionar conteúdo personalizado a modelos de mensagem.

  7. Para especificar um valor padrão para uma variável de mensagem, expanda a seção Valores de atributo padrão . Em seguida, na lista de variáveis, insira o valor padrão que deseja usar para a variável. Recomendamos que você faça isso para cada variável no modelo.

  8. Ao concluir, siga um destes procedimentos:

    • Se você adicionou variáveis de mensagem a um novo modelo, escolha Criar.

    • Se você adicionou variáveis de mensagem a um modelo existente e quiser salvar as alterações como uma nova versão do modelo, escolha Salvar como nova versão.

    • Se você adicionou variáveis de mensagem a um modelo existente e quiser salvar as alterações como uma atualização da versão mais recente do modelo, escolha Atualizar versão. Essa opção só estará disponível se você tiver aberto a versão mais recente do modelo na etapa 3.

Agora é possível usar o modelo para incluir recomendações personalizadas em mensagens enviadas de campanhas e jornadas.

Observe que não é possível incluir recomendações em mensagens enviadas para um público limitado como mensagens diretas ou de teste. Embora você possa usar modelos nessas mensagens de forma mais geral, o Amazon Pinpoint não pode correlacionar recomendações de um modelo com destinatários de uma mensagem direta ou de teste. Para testar a aparência e a formatação de um modelo que usa recomendações, especifique um valor padrão para cada variável de mensagem que faça referência a um atributo recomendado e envie uma mensagem de teste que use o modelo.

Remover recomendações de mensagens

Para remover recomendações personalizadas de mensagens, atualize o modelo de mensagem que as mensagens usam. Ao atualizar o modelo, você pode remover todas ou somente algumas variáveis de mensagem para recomendações.

Se você remover recomendações de um modelo, o Amazon Pinpoint não aplicará necessariamente as alterações às mensagens que usam o modelo e ainda não foram enviadas, como mensagens de campanha programadas para serem enviadas posteriormente. Isso depende da versão do modelo da qual você remove recomendações e de como você configurou as mensagens que usam o modelo. Para obter mais informações, consulte Gerenciar versões de modelos de mensagem.

Para remover recomendações de um modelo de mensagem
  1. Faça login no console do Amazon Pinpoint em https://console.aws.amazon.com/pinpoint/.

  2. No painel de navegação, escolha Modelos de mensagem.

  3. Na página Modelos de mensagens escolha o modelo do qual você deseja remover recomendações. Em seguida, na página de modelo, escolha Editar.

  4. Em Detalhes do modelo, use o seletor de versão para escolher a versão do modelo que você deseja usar como ponto de partida. Se você escolher a versão mais recente, poderá salvar as alterações diretamente nessa versão do modelo. Caso contrário, você poderá salvar essas alterações como uma nova versão do modelo.

  5. No editor de mensagens, exclua todo o texto da variável de mensagem para cada atributo recomendado que você deseja remover. Cada variável de mensagem consiste em dois pares de chaves e nome do atributo associado, por exemplo, {{RecommendationItems}}.

    Para remover completamente o modelo de recomendação do modelo, exclua todas as variáveis dos atributos recomendados que o modelo fornece. Depois, no Localizador de atributos, expanda a seção Atributos recomendados e escolha X ao lado do nome do modelo.

  6. Ao concluir, siga um destes procedimentos:

    • Para salvar as alterações como uma nova versão do modelo, escolha Salvar como nova versão.

    • Para salvar as alterações como uma atualização para a versão mais recente do modelo, escolha Atualizar versão. Essa opção estará disponível somente se você tiver escolhido a versão mais recente do modelo na etapa 4.