Utilisez l’application native pour enrichir les clients
L’application GenderAPI pour Shopify peut traiter les clients existants et nouveaux, ajouter une estimation du genre et déduire d’un e-mail un prénom manquant. Commencez dans la boutique Shopify concernée et choisissez les réglages correspondant aux champs clients que vous souhaitez modifier.
Il s’agit d’une application Shopify native avec ses propres contrôles de traitement et d’offre. L’implémentation examinée le 27 septembre 2026 n’appelle pas l’endpoint public de prédiction V2. Ne supposez pas que le solde de votre clé API, les options d’IA de V2 ou les champs de réponse V2 s’appliquent à cette application.
Préparez la boutique et choisissez ce qui change
- Ouvrez Gender API - Determine gender dans le Shopify App Store. Vérifiez l’éditeur Ozan Soft, la boutique cible, les autorisations actuelles et l’offre avant l’installation.
- Examinez le solde de l’application et ses contrôles de traitement des clients. Décidez de traiter les clients existants, d’activer le traitement automatique des nouveaux clients, ou les deux.
- Contrôlez un petit groupe de fiches clients comprenant des prénoms renseignés, des prénoms manquants et des entrées ambiguës. Gardez visibles les prénoms et tags existants pendant l’examen des résultats.
- N’activez le complément des prénoms manquants que si vous souhaitez écrire un candidat déduit de l’e-mail dans le champ prénom du client. L’estimation du genre et la modification du prénom sont deux décisions distinctes.
- Examinez les tags générés et le métachamp client avant de les utiliser dans un segment. Vérifiez que les autres informations client restent intactes.
Comprenez les champs clients utilisés par l’application
Les associations suivantes décrivent le code source examiné. Vérifiez-les dans votre application installée et sur un échantillon contrôlé avant de connecter un flux en aval.
| Champ client ou réglage | Sens | Comportement |
|---|---|---|
| Prénom | Entrée | Entrée privilégiée lorsqu’il est renseigné. |
| Entrée | Sert à déduire un prénom candidat lorsque le prénom manque ; une adresse sans prénom exploitable peut rester non résolue. | |
| Pays de l’adresse | Contexte facultatif | Le traitement peut utiliser le pays d’une adresse client disponible comme contexte de la recherche par prénom. |
| Tags client | Sortie | L’implémentation examinée utilise male, female ou gender_null et préserve les tags sans rapport. |
| custom.gender | Sortie | Métachamp client contenant l’étiquette estimée sous forme de texte sur une seule ligne. |
| Mise à jour du prénom | Sortie facultative | Lorsqu’elle est activée, un candidat déduit de l’e-mail peut compléter le prénom manquant ; l’implémentation ajoute first_name_found_from_email. |
| Enrichissement automatique | Réglage de l’application | Contrôle le traitement des événements de nouveaux clients ; sa disponibilité dépend de l’offre et des réglages de l’application. |
Vérifiez les tags, les inconnus et les classifications existantes
Ouvrez le client traité dans Shopify et comparez ses tags, custom.gender et son prénom avec la fiche d’origine. Pour un segment, utilisez le champ et l’étiquette réellement enregistrés plutôt que de supposer qu’un chemin JSON d’API est disponible.
Le processus examiné ignore les clients déjà tagués male, female ou gender_null. Une fiche inchangée peut donc correspondre à une classification existante plutôt qu’à une nouvelle recherche. Décidez comment examiner les classifications antérieures avant de lancer un nouveau traitement.
Conservez gender_null comme non résolu. Les associations natives ne fournissent ni score de confiance V2, ni champ source, ni enregistrement usage par requête. N’inventez pas ces valeurs dans un export de tableur et ne transformez pas un inconnu en classification binaire.
| Résultat | Étape suivante recommandée |
|---|---|
| Tag et métachamp attendus | Vérifiez l’identifiant du client source et n’autorisez que le segment ou la mise à jour en aval prévus. |
| gender_null | Gardez le cas non résolu et excluez-le des règles qui exigent un résultat identifié. |
| Tag de genre existant | Vérifiez si l’application a ignoré le client avant de décider de le retraiter. |
| Mise à jour absente ou incohérente | Examinez l’état du traitement dans l’application avant de relancer tout le groupe. |
Vérifiez l’offre de l’application et l’accès aux données
Consultez l’écran d’offre et le solde actuels de l’application Shopify pour connaître les limites de traitement des clients. L’application examinée gère un solde de crédits propre à chaque boutique et des achats via Shopify ; elle ne se configure pas avec une clé API publique GenderAPI. Vérifiez les prix actuels sur la fiche de l’application plutôt que d’appliquer le barème de crédits V2.
L’application doit accéder aux données clients et peut modifier les fiches clients. Son traitement passe par une file d’attente côté application : une déclaration sur la conservation des requêtes par e-mail ne doit pas être lue comme la promesse qu’aucune donnée client n’est jamais stockée pendant ce flux. Examinez les autorisations de l’application et la politique publiée pour votre boutique.
Une étiquette estimée est un signal probabiliste. Conservez-la séparément des informations déclarées par la personne et ne l’utilisez pas seule pour des décisions d’éligibilité, d’accès, de tarification ou d’autres décisions importantes.
Utilisez V2 lorsque vous avez besoin d’une réponse structurée
Pour une intégration sur mesure, GenderAPI V2 accepte des prénoms, des e-mails et des noms d’utilisateur et renvoie des champs explicites de résultat, de confiance, de source et de consommation. Configurez cette connexion séparément : consulter le guide V2 ne modifie ni une application installée ni ses colonnes de sortie.
Les exemples Python et Node.js couvrent les requêtes unitaires, les lots, les résultats inconnus et les erreurs opérationnelles. Commencez par le guide d’authentification et choisissez votre mode d’IA avant d’envoyer une requête facturable.
Questions fréquentes
Dois-je configurer l’application Shopify avec ma clé API V2 ?
L’application native examinée repose sur une installation Shopify, ses propres contrôles d’offre et un solde propre à la boutique. Un flux HTTP V2 sur mesure est une intégration distincte et ne remplace pas les réglages de l’application native.
Où trouver l’étiquette client estimée ?
L’application examinée écrit des tags client et le métachamp client custom.gender. Vérifiez votre application installée et un client d’exemple avant de créer des segments à partir de ces valeurs.
Que signifie gender_null ?
Cette valeur représente une étiquette non résolue dans l’application native examinée. Gardez ce client dans un groupe inconnu au lieu de convertir la valeur en male ou female.
Puis-je laisser les prénoms des clients inchangés ?
Examinez le réglage de complément des prénoms manquants séparément du traitement du genre. Ne l’activez que si vous voulez que l’application complète un prénom manquant avec un candidat déduit d’un e-mail.
Documentation de référence
Dernière révision de ce guide : . Consultez la documentation de la plateforme pour l’installation, et la référence API liée pour une intégration V2 distincte.