Sistema di raccomandazione: miglioramento del 72% del cross-selling grazie alla raccolta di dati per i negozi online

La soluzione basata su Python mira all'automazione del sistema di raccolta dei dati degli utenti e al miglioramento dell'analisi degli utenti.

Cliente

Industria

eCommerce

Regione

Stati Uniti

Cliente da

2019

Il nostro cliente è un importante negozio online statunitense. La gamma principale del negozio è costituita da abbigliamento diversificato di vari marchi per uomo, donna e bambino.

Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.

Sfida

Abbiamo collaborato con una piattaforma online che offre la possibilità di acquistare abiti e accessori di vari marchi.

Il nostro cliente ci ha portato un'architettura di sistema di raccomandazione in fase di sviluppo per l'analisi e la raccolta di dati sull'attività degli utenti.

Soluzione

Il nostro obiettivo era quello di creare un sistema di raccolta ed elaborazione dei dati per fornire sia agli acquirenti raccomandazioni sui prodotti rilevanti, sia al cliente informazioni più pertinenti sull'attività dell'acquirente in un unico luogo.

La piattaforma non è stata sviluppata da zero; l'abbiamo modificata nell'ambito delle attività del cliente. La soluzione è costruita su tecnologie cloud, un approccio di sviluppo moderno che consente di risparmiare su DevOps, poiché i servizi cloud offrono tutto ciò che è necessario all'interno di una nuvola.

I dati vengono raccolti in base a ciò che i clienti acquistano o aggiungono al carrello, ai loro clic, ai movimenti del mouse, ecc. Inoltre, il sistema crea modelli che offrono agli acquirenti i prodotti potenzialmente desiderati. Ci siamo occupati di organizzare una raccolta dati accurata.

OTTIMIZZAZIONE DELLE QUERY PER IL CARICAMENTO DELLE METRICHE IN SNOWFLAKE

Ci è stato fornito un file enorme composto da più righe (un paio di migliaia) con diverse query SQL. Il cliente raccoglieva dati da diverse tabelle e calcolava varie metriche. Il codice era molto ripetitivo e dovevamo creare un generatore di query che, basandosi su diversi modelli di codice, modificasse i valori di input della query e li eseguisse invece di eseguire le stesse query multiple. In questo modo è stato possibile creare uno strumento comodo, flessibile e scalabile per aggiungere rapidamente e dinamicamente query per calcolare nuove metriche.

AUTOMAZIONE DELLA GESTIONE DEI DATI

AWS è una piattaforma cloud di Amazon che consente a fornitori di app, ISV e venditori di ospitare in modo rapido e sicuro le loro soluzioni, sia che si tratti di un'app esistente che di una nuova app basata su SaaS. AWS Systems Manager Parameter Store garantisce un archivio sicuro per la gestione dei dati di configurazione e delle password. Il nostro compito era quello di automatizzare l'aggiunta di nuove configurazioni o la modifica di quelle obsolete o di password o dati sensibili, in modo che l'utente non debba farlo manualmente attraverso l'interfaccia grafica.

IMPOSTAZIONE DEL FLUSSO D'ARIA

In Airflow, i flussi di lavoro sono progettati ed espressi come DAG, dove ogni fase del DAG è definita come un compito specifico. È stato progettato con la consapevolezza che tutti i processi di estrazione, trasformazione, caricamento e manipolazione dei dati sono meglio espressi sotto forma di codice e, pertanto, è una piattaforma basata sul codice che consente di iterare i flussi di lavoro in modo rapido ed efficiente. Poiché Airflow è molto efficace nell'organizzare e programmare i flussi di lavoro della pipeline di dati, lo utilizziamo per impostare gli eventi pre-programmati. Il DAG può essere eseguito ogni ora o, ad esempio, ogni 3 ore e 30 minuti, e così via. Se tutti i task del DAG sono stati completati con successo, il DAG è considerato completato con successo. È comodo perché i DAG vengono eseguiti in qualsiasi momento senza bisogno di azioni manuali.

GESTIONE DEI DATABRICKS

Abbiamo creato nuovi job che leggono i dati dal bucket S3 del cliente, eseguono alcune elaborazioni e caricano i dati direttamente su DynamoDB. Questi task sono stati aggiunti come parte dei DAG di Airflow per automatizzare questo processo.

IMPLEMENTAZIONE DEL CI/CD

Mentre lavoravamo al progetto, abbiamo impostato il CI/CD, una delle pratiche DevOps che consente agli sviluppatori di distribuire le modifiche al software con maggiore frequenza e affidabilità, ridurre al minimo gli errori, aumentare la velocità di sviluppo e migliorare la qualità del prodotto finale. L'abbiamo attivata tra GitHub e Databricks. In questo modo, quando qualcosa è cambiato in GitHub, viene automaticamente visualizzato nel nostro Databricks. E di conseguenza, il cliente ottiene una soluzione di qualità superiore con un numero minimo di buste.

Tecnologie e strumenti

Principali linguaggi di programmazione

Python, Scala, Java, SQL

Analisi dei dati

Scala, Python, Tableau

Cloud services

AWS (EC2, MWAA, Lambda, S3, SSM, CloudWatch, IAM, CloudFormation, CodeBuild, EMR), DataDog

Databases

Snowflake, Databricks, Kafka, DynamoDB

Frameworks

Hadoop, Spark

Processo

Tenendo conto di tutti i requisiti del cliente e delle specificità del progetto, abbiamo proposto Scrum come metodologia del ciclo di vita dello sviluppo del software, utilizzando Jira e Confluence. Per quanto riguarda lo strumento di comunicazione, il cliente ha suggerito di utilizzare Microsoft Teams.

Sulla base della nostra ricca esperienza nello sviluppo di varie applicazioni web e sistemi di gestione dei dati, il nostro team ha proposto lo stack tecnologico più adatto.

Nel corso del progetto si tengono riunioni quotidiane e settimanali, revisioni tecniche, revisioni di sprint, retrospettive, pianificazioni e incontri costanti a tu per tu con il responsabile del team per qualsiasi domanda o problema.

Grazie a un flusso di lavoro ben pianificato e a processi di comunicazione tempestivi e trasparenti, siamo in grado di fornire risultati in modo più rapido ed efficiente.

Team

Ingegneri dei dati

Analisti di dati

Responsabile di progetto

Responsabile di prodotto

Ingegnere QA

Risultati

Dopo aver completato la fase attiva del progetto, che si riferisce all'aggiornamento del sistema di analisi dei dati e di raccomandazione, la piattaforma di shopping online ha ottenuto migliori prestazioni, stabilità e usabilità, aumentando così le opportunità di marketing e le vendite.

Il team del progetto è stato riconosciuto come professionista per il suo ampio bagaglio tecnico e le sue elevate capacità comunicative. Poiché siamo riusciti a organizzare con successo la collaborazione con il cliente nella fase attiva del progetto, i nostri esperti IT hanno continuato a collaborare con il cliente, fornendo un supporto a lungo termine per la soluzione.

Durata del progetto

Dal 2022
Il progetto è ancora in corso, in questa fase stiamo supportando la piattaforma e implementando nuove funzionalità.

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