E-コマース向けAstra DB
E-コマースは、今日、カスタマー・エクスペリエンスを豊かにするために投資する、小売、金融、旅行、メディア・エンターテインメントなどの多くの企業の中心的機能となっています。E-コマースと顧客エクスペリエンスへの投資は、顧客の需要によって加速されています。
によると、全体の73%が、購買決定の重要な要素として顧客エクスペリエンスを挙げています。
成功するE-コマース・プラットフォームには、優れた顧客エクスペリエンスを実現するために必ず揃えておくべきサービスがあります。フィルタリングや検索機能を備え、最新状態にメンテナンスされた商品カタログ（リアルタイムの在庫管理機能付き）、お気に入り商品の保存や購入希望リスト、割引コードの適用が可能なショッピングカート、顧客を購入に誘導する決済サービスといったものが挙げられます。その他にも、アカウントプロファイル、パーソナライゼーションのエンジン、ソーシャルメディアのストリーミングなども重要な機能です。これらはすべて個々の顧客の顧客エクスペリエンスを定義するためのサービスであり、最適に活用すればビジネスの収益を最大化させます。
E-コマース向けにAstra DBが最適な理由
スケーラビリティに対する妥協は不要
は、商品カタログの閲覧やショッピングカートの管理など、何十万ものクエリの読み取り/書き込みを低レイテンシーで処理します。これにより、商品カタログやショッピングカートのエクスペリエンスを提供し、顧客満足度を向上させながら、顧客数を大幅に増やしていくことができます。Astra DBを使用することで、顧客は短時間で多くの商品を閲覧することが可能になり、E-コマースでの快適な買い物体験を得られます。
柔軟なマルチモデルでデータにアクセス
Astra DBの優れた柔軟性によってデータを活用できます。商品カタログやショッピングカートは、変化する商品タイプや仕様に対応するために、多種多様な商品を様々な属性で管理する必要があります。これらのデータは、Astra DBのマルチモデルの柔軟性により、用意に管理することができます。Astra DBは、最適なショッピング・エクスペリエンスを実現するために、Document (JSON), REST, GraphQL、gRPC API`をサポートし、商品タイプやカテゴリーを柔軟かつ最適に表現できるようにしています。
カタログとカートのリアルタイム更新データパイプライン
は、 を利用して、分析用のリアルタイムデータのパイプラインを作成します。Astra DBから分散型検索エンジン、機械学習（ML）モデル、データウェアハウス（DWH）にデータを瞬時に送信することで、ほぼリアルタイムで、検索と分析、レコメンデーションとアクションを行うことを可能にします。これらのデータ・パイプラインから得られる分析により、商品の在庫状況、ダイナミックなプライシング、出荷ステータス更新などをリアルタイムに行うことで、E-コマースの顧客エクスペリエンスを向上させます。
クラウドの選択は自由
複数のデータセンターまたはクラウドリージョンにまたがり、AWS、GCP、Azureにデプロイすると同時に、オープンソースのCassandraとAstra DBとの互換性を維持します。Astra DBのマルチクラウドの柔軟性により、地域を問わず、ECサイトのビジネスを拡大することができます。また、Astra DBはインストールやメンテナンスの運用費用がかからないため、TCO（総所有コスト）が削減されます。
ECサイト・アプリケーション向けアーキテクチャ
Astra DBは、商品カタログやショッピングカートのデータを顧客と結びつけ、豊かなE-コマース体験を実現します。CDCとAstra Streamingによって、Astra DBと分散型検索エンジン（ など）、およびデータウェアハウス（ など）との間にリアルタイムデータのパイプラインを容易に作成することができます。これらの統合により、商品カタログやショッピングカートのリアルタイムの検索や分析が可能となります（リアルタイムの在庫更新や、動的なプライシングなど）。
Astra DB ECサイト向けデータモデル &クエリー
DataStaxでは、商品アイテム、価格、数量などを含むショッピング・カートのデータを保存するE-コマース・アプリケーションに対して、以下のようなデータ・モデルを推奨しています。ショッピングカートで実行できる様々なクエリには、商品の追加/削除、数量の変更、アクティブなショッピングカート、保存されたカートへのクエリなどがあります。
ショッピングカート向けのデータモデルについては、をご覧ください。
産業別＆お客様事例
Siggy.aiは、Shopifyによるオンラインストア向けのAIレコメンデーションのためのソリューションです。Siggy.aiがAIを活用したShopifyアプリケーションを構築する中で、DataStax Astra DBを利用しなければ重要な業務を遂行できないと判断して導入に至りました。
ノルウェーの大手広告会社であるFINN.noは、自社のパーソナライズエンジンのパフォーマンスと可用性レベルを最適化するために、Astra DBを導入し、DataSaxチームと連携しました。これにより、FINN.no社のデータインテリジェンスのチームは、必要としていた迅速なレコメンデーションを提供することができるようになりました。さらに、Astra DBの導入によって、Schibstedグループ（FINN.noの親会社）内の多くの部署において、パーソナライゼーションとデータサイエンスが日常的に活用されるようになりました。
Siggy.aiは、Shopifyによるオンラインストア向けのAIレコメンデーションのためのソリューションです。Siggy.aiがAIを活用したShopifyアプリケーションを構築する中で、DataStax Astra DBを利用しなければ重要な業務を遂行できないと判断して導入に至りました。
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