En este documento, se describe cómo se puede usar una API para predecir la probabilidad de que un cliente realice una compra.
Este instructivo está dirigido a desarrolladores de API y especialistas en datos que deseen generar más ingresos a través de plataformas de comercio electrónico o de varios canales mediante una experiencia más personalizada para los usuarios. Se supone que estás familiarizado con Apigee, BigQuery ML, Spanner, Google Cloud CLI y Apache Maven.
La API que creas usa predicciones en línea para realizar acciones en tiempo real en función del comportamiento de los usuarios en tu sitio web. Las predicciones en línea combinan las estadísticas del aprendizaje automático (AA) con un catálogo de productos y otra información, lo que te ayuda a crear una mejor experiencia para los clientes en varios canales.
Arquitectura
En el siguiente diagrama, se muestra la arquitectura y el proceso que se usa en esta solución:
En este proceso, se incluyen los siguientes pasos:
- La app para consumidores envía una solicitud HTTPS a la API que se implementa en la plataforma de Apigee. La solicitud recupera los datos de recomendaciones de productos para el usuario que accedió.
- Un proxy de API obtiene los datos de recomendaciones de productos para el ID de usuario desde un conjunto de datos de BigQuery.
- El proxy de API realiza un texto destacado para recuperar los datos de la base de datos principal del producto en una instancia de Spanner.
- El proxy de API agrega los datos de las recomendaciones de productos y los conjuntos de datos principales del producto.
- Se muestra una respuesta a la app para consumidores.
Consideraciones del diseño
Los siguientes lineamientos pueden ayudarte a desarrollar una arquitectura que cumpla con los requisitos de seguridad y costo de tu organización.
Seguridad, privacidad y cumplimiento
Para ayudar a proteger tu API del acceso no autorizado, incluye un proxy de API que requiere una clave de API, como se explica en el procedimiento de implementación. Cuando una app realiza una solicitud, debe proporcionar una clave válida. Si la clave es válida, se permite la solicitud. Si la clave no es válida, la solicitud generará una falla en la autorización.
Como opción, puedes crear una app de AppSheet para mostrar recomendaciones de productos a los usuarios de sitios web de comercio electrónico. AppSheet también usa el proxy de API como fuente de datos para tu app nueva. Para obtener más información, consulta Opcional: Crea una app de AppSheet con Apigee como fuente de datos.
Optimización de costos
En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:
- Ranuras flexibles de BigQuery ML y BigQuery
- Spanner
- Apigee
Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios.
Implementación
Para implementar esta arquitectura, consulta Compila una API inteligente a fin de predecir la propensión del cliente a comprar mediante Apigee, BigQuery ML y Spanner.
Próximos pasos
- Aprende a invocar servicios de Google Cloud desde proxies de API de Apigee.
- Para obtener más información sobre las arquitecturas de referencia, los diagramas y las prácticas recomendadas, explora Cloud Architecture Center.