Technische Umsetzung der Nutzerprofilerstellung in Echtzeit
Empfehlungssysteme für den elektronischen Handel erfordern sekundengenaue Aktualisierungen für die Analyse des Nutzerverhaltens, was mit herkömmlichen Lösungen nur schwer zu erreichen ist. Mit Tinybird können sie gebaut werden:
- Verhaltensbasierte Verarbeitung von Ereignisströmen: Echtzeit-Ingestion von Ereignissen wie Ansichten/Add-ons über Kafka
- Dynamische Etikettenberechnung: Berechnung der Zinspräferenzen für die letzte Stunde mit Hilfe der SQL-Fensterfunktion
- AB Test Integration: Dynamische Rückgabe von Empfehlungsergebnissen für verschiedene Strategien auf der API-Ebene
Wichtige Schritte zur Realisierung:
- Definieren Sie die Struktur der Benutzerereignistabelle: enthält
user_id
,event_type
,item_id
,timestamp
usw. Felder - Schreiben Sie aggregierte Echtzeit-Abfragen:
SELECT item_category, COUNT() as freq FROM events WHERE user_id = {{uid}} AND timestamp > now() - 3600 GROUP BY item_category ORDER BY freq DESC LIMIT 3
- Schnittstelle zu Empfehlungssystemen: Front-End-Aufrufe pro Sekunde
/v1/user_profile?uid=123
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Konkrete Fälle zeigen, dass nach dem Einsatz der Lösung bei einem grenzüberschreitenden E-Commerce-Unternehmen die empfohlene Click-Through-Rate um 37% und das GMV um 21% gestiegen ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTinybird: eine Plattform für den schnellen Aufbau von Echtzeit-Datenanalyse-APIsDie