- Veriyle büyük ölçekte kişiselleştirilmiş kullanıcı yolculukları tasarlamayı destekleyen, yapay zeka tabanlı açık kaynak bir müşteri etkileşimi platformu
- Customer.io için açık kaynak bir alternatif
- Mevcut araçların sorunları: yüksek maliyetler, mevcut iletişim yığınının tamamını değiştirme zorluğu
- LimeJourney şu iki ilke etrafında tasarlanmış:
- Açık kaynak erişilebilirliği: Geliştiriciler ve küçük ekipler tarafından ücretsiz kullanılabilir. Yönetilen bir çözüm tercih edilirse bulut sürümü de sunuluyor
- Mevcut entegrasyon desteği (BYOI): Mevcut araçlarla entegrasyonu destekler, tüm yığını değiştirmeyi gerektirmez
Başlıca özellikler
- Yapay zeka tabanlı içgörüler: Yapay zeka modelleri kullanarak müşteriyi anlamayı destekler
- Görsel yolculuk oluşturucu: Sezgisel sürükle-bırak arayüzüyle karmaşık kullanıcı yolculukları oluşturulabilir
- Dinamik segmentasyon: Kullanıcı etkinlikleri veya özelliklerine göre segmentler oluşturulabilir
- Örnek: "Son 30 günde satın alma yapmamış kullanıcılar"
- Entegrasyon özellikleri: Mevcut araç ve servislerle bağlanabilir; veri toplamayla ilgili entegrasyonlar sürekli ekleniyor
LimeJourney'nin teknoloji yığını
- Tam yığın monorepo uygulaması (TypeScript ile yazılmış)
- Başlıca teknolojiler:
- Turbo: monorepo yönetimi
- Next.js: web uygulaması geliştirme
- TailwindCSS: stil verme
- Express: API geliştirme
- TSOA: API rotaları ve OpenAPI dokümantasyonu oluşturma
- PostgreSQL: ana veri deposu
- Redis: Journey-Trigger eşlemesini yönetmek için KV deposu
- ClickHouse: büyük ölçekli etkinlik/varlık verisi yönetimi ve gerçek zamanlı segmentasyon
- Temporal: görsel yolculuk oluşturucuda üretilen yolculukları çalıştırma
- Kafka: merkezi olay veri yolu (Upstash üzerinde barındırılıyor)
Backend mimarisi
Temel bileşenler
- Olay akışı omurgası (Kafka tabanlı)
- Kullanıcı ve sistem olaylarını yüksek hızda işler
- Sistem içindeki modüller arasında asenkron iletişimi destekler
- Event sourcing ile veri tutarlılığı ve yeniden oynatılabilirlik sağlar
- Gerçek zamanlı segmentasyon motoru
- ClickHouse'un yüksek performanslı sorgu yeteneklerinden yararlanır
- Kullanıcı özellikleri ve davranışlarına dayalı dinamik segmentler oluşturur
- Büyük ölçekte bile hızlı segment hesaplaması yapabilir
- Yolculuk orkestrasyonu
- Temporal tabanlı olarak karmaşık kullanıcı yolculuklarını yönetir
- İş akışı güvenilirliğini garanti eder, hata durumunda kurtarma mümkündür
- Yolculukları duraklatma, sürdürme ve düzenleme desteği sunar
- Varlık yönetimi
- Kullanıcı profillerini ve özelliklerini yönetir
- Varlık değişikliği olaylarını yayımlar
- Platform genelinde birleşik kullanıcı verisi sağlar
Veri akışı ve etkileşimler
- Kullanıcı davranışları (ör. sayfa görüntüleme, satın alma) olay üretir ve Kafka'ya iletilir
- Olaylar ClickHouse'a kaydedilir ve büyük ölçekli veri analizini destekler
- Segmentasyon motoru, en güncel olaylar ve veriler temelinde gerçek zamanlı kullanıcı segmentlerini günceller
- Segment değişiklikleri veya belirli olaylar yolculuk orkestrasyonunu tetikler
- Temporal yolculukları yönetir ve şu işleri yapar:
- Kullanıcı verilerini ve olay kayıtlarını sorgulama
- Mevcut segmentasyon durumunu kontrol etme
- Harici işlemleri tetikleme (ör. e-posta, push bildirim gönderimi)
- Önemli işlem veya durum değişikliklerinde yeni olaylar üretir ve bunları yeniden sisteme iletir
2 yorum
Kafka bu tür yüksek hacimli etkinlikler için uygun olur mu?
Asenkron işleme gerektiği için kullanılıyor; bu durumda uygun olmaz mı?