Bubble.io에서 제품 제안을 설정하는 것은 사용자의 입력이나 행동에 반응하는 동적인 콘텐츠를 생성하는 것을 포함합니다. 이것은 제공된 Bubble 문서에서 설명되지 않았을 수 있지만, 이 기능을 구현할 수 있는 일반적인 접근 방식을 안내해 드리겠습니다. 시작하시는 데 도움이 될 단계별 가이드입니다:
단계 1: 데이터 구조 정의하기
- Bubble.io 편집기의 데이터 탭으로 이동합니다.
- 제품에 대한 새로운 데이터 타입을 생성하고 이름, 설명, 가격, 카테고리 등 관련 필드를 포함시킵니다.
- 제안이 필요하다면 사용자 활동 또는 선호도를 추적하기 위해 사용자 선호나 행동에 대한 다른 데이터 타입을 선택적으로 생성합니다.
단계 2: 제품 데이터 채우기
- Bubble의 내장 업로드 기능을 사용하여 데이터베이스에 제품을 추가합니다.
- 많은 양의 제품이 있다면, 제품 정보를 CSV로 업로드하기 위해 대량 작업을 사용하는 것을 고려해 보세요.
단계 3: 제안 알고리즘 생성
- 이 단계는 Bubble의 드래그 앤 드롭 기능뿐만 아니라 논리도 포함합니다. 카테고리, 과거 구매, 사용자 평가 또는 다른 요소를 기반으로 제안이 어떻게 생성될지를 개념화해야 합니다.
- 여기서 Bubble의 워크플로우가 도움이 될 수 있습니다. 워크플로우 탭으로 이동하여 설정한 논리에 따라 제품 데이터를 검색하고 정렬하는 워크플로우를 생성하기 시작하십시오.
- 워크플로우에서 "검색하기 위한 작업"을 사용하여 제안에 부합하는 특정 조건의 제품을 쿼리합니다.
단계 4: 사용자에게 제안 표시하기
- 제안을 표시하고자 하는 페이지에 반복 그룹 요소를 추가합니다.
- 반복 그룹의 데이터 소스를 3단계에서 생성한 검색 및 정렬 워크플로우의 결과로 설정하십시오.
- 각 제안 제품의 세부 정보를 표시하기 위해 반복 그룹 셀 내의 텍스트, 이미지, 그리고 다른 요소를 사용합니다.
단계 5: 제안 개인화하기
- 제안을 개인화하려면 사용자 선호도 또는 행동을 저장하기 위해 커스텀 상태나 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
- 이러한 선호도 또는 행동을 고려하여 반복 그룹의 데이터 소스에 필터를 추가하는 것으로 수정합니다.
단계 6: 제안 기능 테스트하기
- 앱을 미리보고 제품 제안이 있는 페이지로 이동합니다.
- 제안을 트리거해야 하는 작업을 수행하고 예상되는 제품이 추천되는지 확인합니다.
단계 7: 최적화 및 반복하기
- 사용자 선호도 및 행동에 대한 더 많은 데이터를 수집하면서 제안 알고리즘을 계속 다듬습니다.
- 제안된 제품의 성공을 추적하여 추천을 더욱 최적화하는 것을 고려하십시오.
제안 메커니즘이 효율적이어야 하며 앱의 경험을 느리게 하지 않게 해야 합니다. 모든 개발과 마찬가지로 이것은 사용자 피드백 및 앱 성능 데이터를 기반으로 전략을 다듬는 반복적인 과정일 것입니다.
.png)
.png)
