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Astra DB für E-Commerce

In der Reise-, Medien- und Unterhaltungsbranche sowie im Einzelhandel und in den Finanzdienstleistungen ist E-Commerce heute das Herzstück vieler Unternehmen, die auf eine optimale Benutzererfahrung setzen. Investitionen in den Bereichen E-Commerce und Kundenerfahrung werden nachfrageseitig vorangetrieben.

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Laut einer Umfrage von PwC ist die Kundenerfahrung für 73 Prozent aller Befragten ausschlaggebend für ihre Kaufentscheidungen.

Eine erfolgreiche E-Commerce-Plattform muss ein paar grundlegende Services bieten, um eine optimale Kundenerfahrung zu ermöglichen. Diese Services umfassen einen gut gepflegten Produktkatalog (einschließlich Echtzeit-Bestandsmanagement) mit Filter- und Suchfunktionen, einen Warenkorb mit der Möglichkeit, Produkte und Merklisten zu speichern und Gutscheincodes einzulösen, sowie einen Zahlungsdienst zum Abschluss des Kaufs. Auch andere Funktionen wie Benutzerprofile, Personalisierungsengines und Social-Media-Streams spielen eine wichtige Rolle. All diese Services prägen maßgeblich die Kundenerfahrung und können bei optimaler Umsetzung die Umsatzchancen für das Unternehmen steigern.

Welche Vorteile bietet Astra DB für den E-Commerce-Bereich?

Kompromisslose Skalierung

Astra DB unterstützt problemlos Hunderttausende Abfragen mit geringen Latenzen für Lese- und Schreibvorgänge bei der Durchsuchung von Produktkatalogen und der Verwaltung von Warenkörben. Sie können Produktkataloge und Warenkörbe für eine große Zahl von Kunden skalieren, ohne deren Erfahrung zu beeinträchtigen. Bieten Sie Ihren Kunden mit Astra DB die Möglichkeit, innerhalb kurzer Zeit mehr Produkte zu durchsuchen, und schaffen Sie so ein überragendes E-Commerce-Kauferlebnis.

Einfacher Datenzugriff dank modellübergreifender Flexibilität

Nutzen Sie Daten effektiv dank der modellübergreifenden Flexibilität von Astra DB. Produktkataloge und Warenkörbe müssen eine Vielzahl von Produkten mit einer Vielzahl von Attributen unterstützen (da die technischen Daten und Beschreibungen je nach Produkttyp variieren). Dank der modellübergreifenden Flexibilität von Astra DB können Sie diese Daten spielend leicht verwalten. Astra DB unterstützt die APIs Document (JSON), REST, GraphQL und gRPC. Auf diese Weise können Sie Ihre Produktkategorien so darstellen, wie es für ein optimales Kauferlebnis nötig ist.

Datenpipelines für Echtzeitaktualisierungen von Katalogen und Warenkörben

Erstellen Sie Echtzeit-Datenpipelines für Analysen mit CDC (Change Data Capture) für Astra DB auf der Grundlage von Astra Streaming. Senden Sie Daten von Astra DB im Handumdrehen an verteilte Suchengines, Machine-Learning(ML)-Modelle und Data-Warehouses (DWH) für Suchvorgänge, Analysen, Empfehlungen und Aktionen nahezu in Echtzeit. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus diesen Datenpipelines, um die E-Commerce-Kundenerfahrung mit Echtzeit-Updates rund um die Verfügbarkeit von Produkten, dynamisches Pricing und den Versandstatus zu verbessern.

Beliebige Cloud

Mit Astra DB können Sie verschiedene Datencenter oder Cloud-Regionen abdecken, eine Implementierung in AWS, GCP und Azure durchführen und gleichzeitig die Kompatibilität mit der Open-Source-Version von Cassandra sicherstellen. Erschließen Sie weitere Regionen und skalieren Sie Ihr E-Commerce-Geschäft mit der Multi-Cloud-Flexibilität von Astra DB. Durch den reduzierten Aufwand für Installation und Wartung können Sie die TCO senken.

Architektur für E-Commerce-Anwendungen

Um ein überragendes E-Commerce-Erlebnis sicherzustellen, verknüpft Astra DB Daten aus Produktkatalogen und Warenkörben mit Kunden. CDC und Astra Streaming können ohne Weiteres Echtzeit-Datenpipelines zwischen Astra DB und verteilten Suchengines (wie ElasticSearch) sowie Data-Warehouses (wie Snowflake und andere) aufbauen. Mit diesen Integrationen lassen sich Produktkataloge und Warenkörbe in Echtzeit durchsuchen und analysieren (Beispiele sind Bestandsupdates und dynamisches Pricing in Echtzeit).

Architektur für E-Commerce-Anwendungen

Astra DB – Beispiel für Datenmodell und Abfragen im E-Commerce-Bereich

Für eine E-Commerce-Anwendung zur Speicherung von Warenkorbdaten mit Artikeln, Preisen und Mengen empfiehlt DataStax das folgende Datenmodell. Es können verschiedene Abfragen für den Warenkorb durchgeführt werden, zum Beispiel das Hinzufügen/Entfernen von Artikeln sowie die Änderung der Mengen. Außerdem können Abfragen für den aktiven Warenkorb wie auch für gespeicherte Warenkörbe durchgeführt werden.

Weitere Informationen zum Warenkorb-Datenmodell finden Sie in unserer Datenmodellbibliothek.

Astra DB – Beispiel für Datenmodell und Abfragen im E-Commerce-Bereich

Erfolgreiche Kunden

FINN.no, ein führender Onlinemarktplatz für Anzeigen in Norwegen, implementierte Astra DB und arbeitete mit DataStax zusammen, um die Performance und Verfügbarkeit seiner Personalisierungsengine zu verbessern. So konnte das Data-Intelligence-Team die Empfehlungsgeschwindigkeit erzielen, die FINN.no benötigte. Durch die Implementierung von Astra DB konnten außerdem mehr Unternehmen innerhalb der Schibsted Group (der Dachgesellschaft von FINN.no) Personalisierungsfunktionen und Data-Science für ihre täglichen Aufgaben nutzen.

Erfahren Sie, wie Finn.no Astra DB für seine klassifizierten Werbeanzeigen einsetzt

Siggy.ai ist eine Empfehlungsapp für Shopify-Webshops, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Als das Unternehmen nach einer Lösung zur Erstellung seiner KI-basierten Shopify-App suchte, stellte es fest, dass die benötigten spezialisierten Operationen nur auf DataStax Astra DB verfügbar waren.

Erfahren Sie, wie Astra DB Siggy.ai beim Launch seiner App half

Ressourcen

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Agile E-commerce: Why Retailers Need Adaptable Architectures (Agilität im E-Commerce: warum Einzelhändler anpassbare Architekturen benötigen)

Leitfaden

The Guerilla Guide to Building E-commerce Services with DataStax Astra DB (Wie Sie E-Commerce-Services mit DataStax Astra DB erstellen – der ultimative Leitfaden)