Natuurlijk, ik help je graag bij het ontwikkelen van aangepaste functies voor je BigCommerce-webshop. Hier zijn enkele suggesties en stappen om een aanbevelingssysteem op basis van koopgedrag te implementeren zonder externe apps: 1. Gegevensverzameling en opslag Maak gebruik van de bestaande BigCommerce API en webhooks om koopgedrag te volgen. Bijvoorbeeld: - When een klant een product koopt, registreer dit gedrag in je eigen database of een lokale opslag. - Bewaar informatie zoals klant-ID, product-ID, aankoopgeschiedenis, en aankoopdatum. 2. Aanbevelingslogica ontwikkelen Ontwikkel een eenvoudige algoritme dat producten aanbeveelt op basis van koopgedrag: - Klanten die product A kochten, worden geassocieerd met andere producten die zij hebben gekocht. - Bij een nieuwe bezoek kunnen producten worden aanbevolen die vergelijkbaar zijn met eerdere aankopen of die vaak samen worden gekocht. 3. Implementatie in je webshop - Voeg aangepaste code toe in je storefront (bijvoorbeeld via BigCommerce’s Script Manager of via aangepaste templates) om: - Koopgegevens op te halen. - Aanbevelingen te genereren op basis van de opgeslagen gegevens. - Aanbevolen producten weer te geven op productpagina’s of in de winkelwagen. 4. Voorbeeld van eenvoudige aanbevelingscode (conceptueel) ```javascript // Pseudocode voor aanbevelingen op basis van koopgeschiedenis // Dit moet worden aangepast volgens jouw setup en dataopslag // Stap 1: Verkrijg koopgegevens (bijvoorbeeld via API of lokale opslag) const koopData = fetch('/api/koopgegevens'); // Stap 2: Bepaal aanbevolen producten function krijgAanbevelingen(productId) { // Zoek klanten die dit product kochten const klanten = koopData.filter(entry => entry.productId === productId); // Verzamel andere producten die deze klanten kochten const andereProducten = klanten.flatMap(k => koopData.filter(entry => entry.clienteId === k.clienteId && entry.productId !== productId)); // Tel frequentie van andere producten const aanbevelingen = {}; andereProducten.forEach(p => { aanbevelingen[p.productId] = (aanbevelingen[p.productId] || 0) + 1; }); // Sorteer en selecteer top aanbevelingen const topAanbevelingen = Object.entries(aanbevelingen).sort((a,b) => b[1] - a[1]).slice(0,3); return topAanbevelingen.map(item => item[0]); } // Stap 3: Aanbevolen producten weergeven op de pagina const productId = /* huidige product ID */; const aanbevolenProductenIds = krijgAanbevelingen(productId); // Laad en toon deze producten in je winkelpagina ``` 5. Overwegingen en tips - Zorg voor een goede gegevensstructuur en minimale laadtijden. - Test uitgebreid om de relevantie van aanbevelingen te waarborgen. - Overweeg het gebruik van cookies of lokale opslag voor kleine schaal, maar voor betrouwbaarheid is een database aan te raden. Wil je dat ik je help met het schrijven van meer gedetailleerde code of instructies voor jouw specifieke setup?

Prima! Hier is een praktische handleiding om een gepersonaliseerd aanbevelingssysteem te bouwen zonder externe apps, specifiek voor BigCommerce. ### Kernconcept: Aanbevelingen op Basis van Koopgedrag We gaan een systeem maken dat producten aanbeveelt op basis van twee hoofdprincipes: 1. **"Klanten die dit kochten, kochten ook..."**: Aanbevelingen gebaseerd op gezamenlijke aankopen. 2. **"Bekijk eens deze alternatieven"**: Aanbevelingen gebaseerd op producten in dezelfde categorie of met dezelfde tags. ### Stap-voor-Stap Implementatie #### Stap 1: Data Verzamelen (De Basis) We hebben data nodig over welke producten samen worden gekocht. Dit kan op twee manieren: 1. **Gebruik Bestaande Ordergegevens (Aanbevolen):** * BigCommerce slaat ordergegevens op in zijn database. Het doel is om een eenvoudige datastructuur op te bouwen die product-ID's koppelt aan andere product-ID's die in dezelfde bestelling zaten. * *Hoe?* Je kunt een scheduled script (bijv. een Stencil-cli script of een server-side script dat je periodiek draait) maken dat recente orders doorloopt en een eenvoudige JSON- of database-tabel bijwerkt. Deze tabel hoeft alleen maar `product_id` en `also_bought_product_id` (met een teller) te bevatten. 2. **Simpele Sessie-based Tracking (Lichter, maar minder nauwkeurig):** * Track producten die een gebruiker bekijkt in een sessie met `localStorage` of een cookie. * *Hoe?* Voeg een klein JavaScript snippet toe aan je productpagina's (`product.html`) dat het huidige product-ID toevoegt aan een lijst in `localStorage`. #### Stap 2: De Aanbevelingslogica Bouwen (Server-side) Dit is het hart van het systeem. Je moet een custom endpoint maken in je Stencil theme. 1. **Creëer een Nieuwe Route:** * Maak een bestand aan in je theme, bijvoorbeeld `routes/recommendations.js`. * Dit bestand zal een API endpoint afhandelen, zoals `/recommendations?product_id=123`. 2. **Schrijf de Logica in de Route:** * Het endpoint moet een `product_id` accepteren. * Het queryt je eerder gemaakte datastructuur (bijv. de JSON-file of database-tabel) om een lijst van gerelateerde product-ID's op te halen op basis van koopgedrag. * Als er niet genoeg data is (bijv. voor een nieuw product), val dan terug op een back-upstrategie: producten uit dezelfde categorie, met dezelfde merk-tag, of bestverkopende producten. * Het endpoint retourneert de lijst met aanbevolen product-ID's in JSON-formaat. **Voorbeeld van back-up logica in pseudocode:** ```javascript function getRecommendations(productId) { let recommendations = []; // 1. Probeer primaire strategie: "samen gekocht" recommendations = getAlsoBoughtFromData(productId); // 2. Als er niet genoeg resultaten zijn, vul aan met producten uit dezelfde categorie if (recommendations.length < 4) { let fallback = getProductsFromSameCategory(productId); recommendations = [...recommendations, ...fallback]; } // 3. Zorg voor unieke product-ID's en verwijder het huidige product recommendations = removeDuplicates(recommendations); recommendations = removeCurrentProduct(recommendations, productId); // 4. retourneer bijvoorbeeld de top 4 aanbevelingen return recommendations.slice(0, 4); } ``` #### Stap 3: De Aanbevelingen Tonen (Client-side) Nu moet je de aanbevelingen ophalen en weergeven op je productpagina (`product.html`). 1. **Plaats een Holder op de Pagina:** * Voeg een sectie toe in je `product.html` template, bijvoorbeeld onder de productbeschrijving. ```html <div class="productRecommendations"> <h2>Klanten die dit kochten, vonden ook dit interessant</h2> <div class="recommendations-container" data-product-id="{{product.id}}"> <!-- Hier komen de aanbevolen producten via JavaScript --> </div> </div> ``` 2. **Schrijf JavaScript om Aanbevelingen op te Halen en te Tonen:** * Voeg een script toe (bijv. in `assets/js/app.js`) dat: * Het `data-product-id` attribute uitleest. * Een `fetch` request doet naar jouw custom endpoint (bijv. `/recommendations?product_id=123`). * De geretourneerde JSON met product-ID's ontvangt. * Vervolgens een *tweede* API call doet naar het standaard BigCommerce GraphQL endpoint of de Stencil Graph API om de volledige productdata (naam, afbeelding, prijs, URL) voor die ID's op te halen. * Met die data HTML genereert en injecteert in de `.recommendations-container` holder. **Voorbeeld JavaScript snippet:** ```javascript // Wacht tot de pagina geladen is window.addEventListener('DOMContentLoaded', () => { const container = document.querySelector('.recommendations-container'); if (!container) return; const currentProductId = container.getAttribute('data-product-id'); // Haal aanbevelingen op voor dit product fetch(`/recommendations?product_id=${currentProductId}`) .then(response => response.json()) .then(recommendedProductIds => { // Haal nu de volledige productdetails op voor deze ID's via de BC API return fetch('/graphql', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ query: buildQuery(recommendedProductIds) }) }); }) .then(response => response.json()) .then(result => { // Render de productkaarten in de container container.innerHTML = renderProductCards(result.data.site.products.edges); }) .catch(error => { console.error('Fout bij ophalen aanbevelingen:', error); // Optioneel: Verberg de hele sectie of toon een vriendelijk bericht }); }); ``` *(Je zult de helperfuncties `buildQuery()` en `renderProductCards()` moeten schrijven om de GraphQL query op te bouwen en de HTML te genereren).* ### Technische Overwegingen en Optimalisaties * **Caching is Cruciaal:** Query je datastructuur en GraphQL endpoints niet voor *elke* paginaload opnieuw. Cache de resultaten van je aanbevelingsendpoint agressief (bijv. 1 uur) en overweeg caching op client-side (`localStorage`) voor returning visitors. * **Prestaties:** Je voegt een extra HTTP-request toe aan de productpagina. Zorg dat je endpoint snel is. Gebruik waar mogelijk `async` en `defer` attributes voor je script. * **Val altijd terug:** Je systeem werkt niet voor nieuwe producten of producten zonder koopgeschiedenis. Zorg altijd voor een elegante fallback (bijv. bestsellers, nieuwe producten, random items uit de categorie) zodat de sectie nooit leeg is. * **Gebruik Bestaande BC Functionaliteit:** Gebruik de krachtige Stencil Graph API of REST APIs om productdata op te halen. Hergebruik dezelfde productkaart componenten die elders in je theme worden gebruikt voor een consistente look and feel. ### Conclusie Door deze stappen te volgen, bouw je een lichtgewicht, gepersonaliseerd aanbevelingssysteem dat direct is geïntegreerd in je theme. Het vermijdt maandelijkse kosten van externe apps en geeft je volledige controle over de logica en weergave. Begin klein: implementeer eerst de fallback-strategie (producten uit dezelfde categorie) om de weergave werkend te krijgen. Voeg daarna pas de complexere "samen gekocht"-logica toe naarmate je orderdata verzamelt. Succes met bouwen