USE CASES
전자상거래를 위한 Astra DB
전자상거래는 이제 고객 경험 강화에 투자하는 많은 비즈니스에 있어 핵심적인 기능이며 관련 산업에는 소매, 금융, 여행, 미디어 및 엔터테인먼트 등이 있습니다. 전자상거래 및 고객 경험에 대한 투자는 고객의 수요에 의해 주도됩니다.
PwC가 실시한 설문 조사에 따르면 전체 응답자의 73%가 구매 결정의 중요한 요소로 고객 경험을 꼽고 있습니다.
성공적인 전자 상거래 플랫폼에는 풍부한 고객 경험을 제공하기 위해 시장에서 경쟁할 수 있는 최소한의 서비스가 필요합니다. 이러한 서비스에는 필터링 및 검색 기능과 실시간 재고 관리 기능을 지원하며 적절하게 유지관리되는 상품 카탈로그, 상품을 저장하고 위시리스트 및 프로모션 코드를 적용할 수 있는 쇼핑 카트, 구매 의도를 실제 구매로 전환하기 위한 결제 서비스가 포함됩니다. 기타 주요 기능에는 계정 프로필, 개인화 엔진 및 소셜 미디어 스트림 등이 있습니다. 이러한 서비스는 모두 고객 경험을 정의하는 데 중요한 역할을 하며 적절하게 제공된다면 비즈니스에 더 많은 수익 기회를 창출할 수 있습니다.
전자상거래에서 Astra DB를 선택해야 하는 이유
성능 저하 없이 확장
Astra DB를 이용하면 수십만 개의 상품 카탈로그 검색 및 쇼핑 카트 관리용 쿼리를 짧은 읽기/쓰기 지연 시간으로 쉽게 처리할 수 있습니다. 고객 만족도를 저하시키지 않으면서 상품 카탈로그 및 쇼핑 카트 경험을 다수의 고객으로 확장해 보세요. 고객이 Astra DB를 통해 더 많은 상품을 빠르게 검색하고 즐거운 전자상거래 구매 경험을 할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
멀티모델 유연성이 지원되는 데이터 액세스
Astra DB의 멀티모델 유연성으로 데이터를 쉽게 활용해 보세요. 상품 카탈로그 및 쇼핑 카트는 상품 유형에 따라 사양 및 설명이 달라지므로 다양한 상품과 상품 정보를 관리해야 합니다. 이 데이터는 Astra DB의 멀티모델 유연성을 활용하여 쉽게 관리할 수 있습니다. Astra DB는 최적의 쇼핑 환경을 위해 필요에 따라 상품 카테고리를 적용할 수 있도록 Document(JSON), REST, GraphQL 및 gRPC API를 지원합니다.
실시간 카탈로그 및 카트 업데이트를 위한 데이터 파이프라인
Astra DB 변경 데이터 캡처(Change Data Capture, CDC)를 Astra Streaming과 함께 사용하면 실시간 데이터 파이프라인을 구축하여 분석에 활용할 수 있습니다. Astra DB의 데이터는 분산형 검색 엔진, 머신 러닝 모델 및 데이터 웨어하우스로 즉시 전송되어 실시간에 가까운 검색, 분석, 추천 및 조치에 활용됩니다. 이러한 데이터 파이프라인의 인사이트를 바탕으로 상품 가용성, 동적 가격 책정 및 배송 상태에 대한 실시간 업데이트를 통해 전자상거래 고객 환경을 개선할 수 있습니다.
모든 클라우드 지원
Astra DB는 여러 데이터 센터 또는 클라우드 영역에 걸쳐 이용할 수 있으며 오픈 소스 Cassandra와의 호환성을 유지하면서 AWS, GCP 및 Azure에 배포할 수 있습니다. Astra DB의 멀티 클라우드 유연성을 바탕으로 여러 지역에서 더 큰 규모로 전자상거래 비즈니스를 확장해 보세요. Astra DB를 사용하면 설치 및 유지보수 간접비를 줄여 총소유비용도 절감할 수 있습니다.
전자상거래 애플리케이션을 위한 아키텍처
Astra DB는 상품 카탈로그와 쇼핑 카트의 데이터를 고객과 연결하여 풍부한 전자상거래 경험을 제공하도록 지원합니다. CDC와 Astra streaming을 이용하면 Astra DB와 분산형 검색 엔진(예: ElasticSearch) 및 데이터 웨어하우스(예: Snowflake) 간에 실시간 데이터 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 상품 카탈로그 및 쇼핑 카트에 대한 실시간 검색 및 분석도 가능합니다(예: 실시간 재고 업데이트 및 동적 가격 책정).
Astra DB 전자상거래 데이터 모델 및 쿼리 예시
전자상거래 애플리케이션에서 쇼핑 카트 데이터를 품목, 가격 및 수량으로 저장하기 위한 데이터 모델의 예시입니다. 품목 추가/제거, 수량 변경, 활성/저장 쇼핑 카트에 대한 쿼리 등 다양한 쿼리를 쇼핑 카트에 대해 수행할 수 있습니다.
쇼핑 카트 데이터 모델에 대한 자세한 내용은 DataStax의 데이터 모델링 라이브러리를 참조하세요.