Ce document décrit comment utiliser une API pour prédire la probabilité qu'un client effectue un achat.
Ce document est destiné aux développeurs d'API et aux spécialistes des données qui souhaitent générer des revenus plus élevés via des plates-formes omnicanales et d'e-commerce en offrant une expérience plus personnalisée aux utilisateurs. Nous partons du principe que vous connaissez Apigee, BigQuery ML, Spanner, Google Cloud CLI et Apache Maven.
L'API que vous créez utilise des prédictions en ligne pour effectuer des actions en temps réel en fonction du comportement des utilisateurs sur votre site Web. Les prédictions en ligne combinent des insights de machine learning (ML) et un catalogue de produits, ainsi que d'autres informations, afin de vous aider à améliorer l'expérience client sur plusieurs canaux.
Architecture
Le diagramme suivant montre l'architecture et le processus utilisés dans cette solution :
Ce processus comprend les étapes suivantes :
- L'application grand public envoie une requête HTTPS à l'API déployée sur la plate-forme Apigee. La requête extrait les données des recommandations de produits pour l'utilisateur connecté.
- Un proxy d'API récupère les données des recommandations de produits pour l'ID utilisateur à partir d'un ensemble de données BigQuery.
- Le proxy d'API effectue un appel pour extraire les données de la base de données principale des produits sur une instance Spanner.
- Le proxy d'API agrège les données des recommandations de produits et des ensembles de données principaux des produits.
- Une réponse est renvoyée à l'application grand public.
Considérations de conception
Les consignes suivantes peuvent vous aider à développer une architecture répondant aux exigences de votre organisation en termes de sécurité et de coût.
Sécurité, confidentialité et conformité
Pour protéger votre API contre les accès non autorisés, vous devez inclure un proxy d'API nécessitant une clé API, comme expliqué dans la procédure de déploiement. Lorsqu'une application effectue une requête, elle doit fournir une clé valide. Si la clé est valide, la requête est autorisée. Si elle n'est pas valide, la requête entraîne un échec d'autorisation.
Vous pouvez aussi créer une application AppSheet pour afficher des recommandations de produits aux utilisateurs de sites Web d'e-commerce. AppSheet utilise également le proxy d'API en tant que source de données pour votre nouvelle application. Pour en savoir plus, consultez la section Facultatif : Créer une application AppSheet à l'aide d'Apigee en tant que source de données.
Optimisation des coûts
Dans ce document, vous utilisez les composants facturables suivants de Google Cloud :
- Emplacements Flex BigQuery et BigQuery ML
- Spanner
- Apigee
Obtenez une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue à l'aide du simulateur de coût.
Déploiement
Pour déployer cette architecture, consultez la page Créer une API intelligente pour prédire les tendances d'achat des clients à l'aide d'Apigee, de BigQuery ML et de Spanner.
Étape suivante
- Découvrez comment appeler des services Google Cloud à partir de proxys d'API Apigee.
- Pour découvrir d'autres architectures de référence, schémas et bonnes pratiques, consultez le Centre d'architecture cloud.