ユーザーエンゲージメントの革新：Eコマース向けリアルタイムパーソナライズドフィードの開発
インドの主要なEコマースプラットフォームの主任エンジニアリングコンサルタントとして、私は画期的な機能の開発をリードしました：アプリケーション内でユーザーがコンテンツを発見し、関与する方法を革新するリアルタイムパーソナライズドフィードです。このTikTokにインスパイアされた機能は、Eコマース向けにカスタマイズされ、ユーザーエンゲージメントとプラットフォーム上での滞在時間を大幅に向上させました。
プロジェクト概要 #
私たちの目標は、以下を実現するダイナミックで魅力的なフィードを作成することでした：
- 各ユーザーにリアルタイムでパーソナライズされた関連コンテンツを提供する
- ユーザーエンゲージメントとアプリ内滞在時間を増加させる
- 製品発見と販売を促進する
- キュレーションされたブランドコンテンツと共にユーザー生成コンテンツを活用する
技術的アプローチ #
主要コンポーネント #
- コンテンツ集約システム：様々なタイプのコンテンツ（ユーザー生成、ブランド作成、製品情報）を収集し処理する
- リアルタイムパーソナライゼーションエンジン：AI/MLを活用して各ユーザーにパーソナライズされたコンテンツを提供する
- タグベースのコンテンツ分類：効率的なコンテンツカテゴリ化と検索のための洗練されたタグシステムを実装する
- 高性能コンテンツ配信：スムーズでバッファリングのないコンテンツストリーミングを確保する
技術スタック #
- バックエンド：高性能APIエンドポイント用のFastAPIを使用したPython
- 機械学習：推薦モデル用のTensorFlowとPyTorch
- リアルタイム処理：ストリーム処理用のApache KafkaとFlink
- データベース：コンテンツメタデータ用のMongoDB、キャッシング用のRedis
- コンテンツ配信：ビデオ処理と配信用のAWS CloudFrontとElastic Transcoder
主要機能 #
パーソナライズされたコンテンツランキング：ユーザーの好み、行動、リアルタイムエンゲージメント指標に基づいてコンテンツをランク付けするアルゴリズムを開発