リアルタイム・ユーザー・プロファイリングの技術的実装
Eコマースのレコメンダーシステムは、ユーザーの行動分析のために秒単位の更新を必要としますが、従来のソリューションではこれを満たすことは困難でした。Tinybirdを使えば、それを実現することができます：
- 行動イベントストリーム処理： Kafka経由でビューやアドオンなどのイベントをリアルタイムに取り込む。
- 動的ラベル計算： SQLウィンドウ関数を使用した直近1時間の金利優遇の計算
- ABテストの統合： APIレイヤーで異なる戦略に対する推薦結果を動的に返す
主な実現ステップ
- ユーザー・イベント・テーブル構造の定義
user_id,event_type,item_id,timestampその他の分野 - リアルタイム集計クエリを書く：
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 - レコメンダー・システムとのインターフェイス：1秒あたりのフロントエンド・コール数
/v1/user_profile?uid=123最新のポートレート
実際の事例では、ある越境EC企業がこのソリューションを利用した後、推奨クリックスルー率が37%増加し、GMVが21%増加した。
この答えは記事から得たものである。Tinybird: リアルタイムデータ分析APIを迅速に構築するためのプラットフォームについて
