Primeiros passos
i6RecSys
Priorização de itens, públicos e combinações pela probabilidade de resposta em cada contexto.
1 min de leitura
Família de decisão: Recommendation, Personalization, Propension & Assortment
Modela comportamento individual e coletivo a partir de eventos de navegação, compra e interação para ordenar o que oferecer, a quem e em que momento. Cobre desde recomendação dentro do produto até desenho de sortimento por loja e priorização de listas de contato.
Tipos de saída
- Lista ordenada de itens por cliente ou sessão.
- Score de propensão a compra, recompra e churn.
- Público priorizado por campanha e canal.
- Sortimento sugerido por loja, região ou cluster.
- Combinações de cross-sell e up-sell.
- Drivers de cada recomendação (afinidade, contexto, histórico).
Engines envolvidos
i6RecSys e i6Previsio.
Como chamar
await sdk.recsys().recommend({ dataset, table, context })| Nome | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
dataset |
string |
Sim | Dataset de origem. |
table |
string |
Sim | Tabela de origem. |
context |
object |
Sim | Objeto livre com o contexto da recomendação. |
Devolve: uma Promise com uma lista ordenada de itens recomendados (id, score).
Exemplo mínimo
<script src="https://cdn.infinity6.ai/releases/sdkweb/latest/bundle/i6sdk-web.js"></script>
<script type="module">
async function main() {
const sdk = new window.I6Sdk();
const user = await sdk.auth().requireUser();
if (!user) return;
const result = await sdk.recsys().recommend({
dataset: "<seu-dataset>",
table: "<sua-tabela>",
context: { userId: "<id>" },
});
console.log(result);
}
main();
</script>Suporte
Suporte à implementação
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