Confluent Helps Shape the Shopping Experience for Millions of AO Customers

AO es uno de los principales comercios minoristas de productos eléctricos del Reino Unido y lleva 20 años operando principalmente online desde una tienda que ofrece más de 9000 productos eléctricos a millones de clientes de todo el Reino Unido y Alemania. Esta empresa no solo se enorgullece de poner a los clientes en primer lugar, sino que también se dedica a crear un entorno de trabajo maravilloso que permita prosperar a sus 4000 empleados.

La pandemia de la COVID-19 provocó un cambio drástico en los hábitos de compra de los consumidores que aceleró el crecimiento de AO. John Roberts, fundador y CEO de AO, subrayó la magnitud del cambio cuando explicó que «la pandemia aceleró un cambio en el comportamiento de los clientes hacia las compras por Internet: en tan solo 10 semanas, vimos un cambio equivalente al de 10 años en el comportamiento de los consumidores».

Una plataforma de streaming de eventos en tiempo real basada en Confluent y Apache Kafka® ayuda a hacer posibles los rápidos cambios necesarios para apoyar este rápido crecimiento. Esta plataforma permite que el equipo de Customer Personalization de AO pueda ofrecer experiencias online hiperpersonalizadas combinando datos históricos de clientes con datos del rastreo de clics y otras señales digitales en tiempo real de toda la empresa. Y, de forma igualmente importante, permite a los equipos de desarrollo de AO acelerar el despliegue de nuevas funcionalidades del negocio.

«Con los datos en movimiento y Confluent, podemos ofrecer nuevas funcionalidades a un ritmo acelerado, y hacerlo con la gobernanza y los límites que necesitamos para escalar nuestra organización de forma más eficaz», afirma Jon Vines, Engineering Lead de AO. «La rapidez se volvió aún más crucial durante la pandemia, porque el mundo pasó muy deprisa de comprar principalmente en tiendas físicas a hacerlo por Internet. La velocidad a la que somos capaces de crear nuevos casos de uso que mejoran el recorrido del cliente con Confluent Cloud nos está ayudando a consolidar nuestra posición de liderazgo en el mercado online, incluso al tiempo que seguimos adaptándonos a los cambios constantes».

Tras el exitoso despliegue de su primer caso de uso del streaming de eventos centrado en la hiperpersonalización, AO trabajó con los servicios profesionales de Confluent para avanzar rápidamente hacia una fase más madura del streaming de eventos, hasta alcanzar un punto en el que la reutilización de datos, la eficiencia de trabajar a una escala más amplia y el «efecto plataforma» se refuerzan mutuamente. «La velocidad a la que los equipos presentan nuevos casos de uso y combinan streams de eventos de distintas fuentes es cada vez mayor, al igual que la velocidad a la que incorporamos equipos a la plataforma. Hemos alcanzado la cúspide de la siguiente fase: el uso que hacemos del streaming de eventos y el valor que vemos que nos aporta está empezando a crecer como una bola de nieve, con más inercia cada día», señala Vines. «Nuestros esfuerzos iniciales se han centrado en las ventas online, pero utilizaremos Confluent Cloud y el streaming de eventos para mejorar la eficiencia operativa —como las entregas, por ejemplo— mediante la integración en todas las capas y en toda la organización».

Resultados empresariales

Las experiencias de los clientes mejoran con la hiperpersonalización en tiempo real. «Nuestros clientes están más satisfechos cuando respondemos al instante a sus necesidades específicas», asegura Vines. «Con Confluent Cloud, podemos crear una visión única de cada cliente, ofreciéndole lo que desea en el momento ideal, desde recomendaciones de productos hasta promociones relevantes que ayuden a orientar sus decisiones de compra. Esa hiperpersonalización es un gran diferenciador para nosotros y está íntimamente ligada a la misión de AO».

Las tasas de conversión de clientes aumentaron hasta en un 30 %. «El streaming de eventos con Confluent Cloud está produciendo resultados cuantificables», explica Vines. «En nuestras pruebas A/B, hemos observado un aumento significativo en las tasas de conversión de clientes: hasta un 30 %. Esto demuestra que nuestra decisión de adoptar una estrategia de streaming de eventos en tiempo real fue la correcta. Espero que los beneficios sean aún mayores a medida que sigamos aumentando nuestras funcionalidades y expandiéndonos para incluir nuevos casos de uso».

Aumento del ritmo de innovación. «Confluent Cloud nos proporciona las herramientas que necesitamos para fomentar la innovación», añade Vines. «Una vez que pusimos los datos a disposición como un stream de eventos a través de Confluent Cloud, pronto vimos que otros dos o tres equipos se incorporaban para acceder a esos datos para varios casos de uso que ni siquiera se habían considerado como parte del plan original. Esos equipos pueden alcanzar rápidamente sus objetivos de forma desacoplada, es decir, sin crear nuevas integraciones punto a punto. Como resultado, somos más ágiles y nuestros equipos pueden avanzar mucho más rápido porque dependen menos de otras partes de la organización».

Los desarrolladores pueden centrarse en crear funciones que ofrezcan un valor tangible al negocio en lugar de en las operaciones del día a día. «Antes de trabajar con Confluent Cloud, cuando algún broker sufría una interrupción en el servicio, los desarrolladores tenían que paralizar su trabajo de desarrollo y centrarse en las operaciones hasta que se solucionaba el problema, que en algunos casos podía llevar hasta tres días», recuerda Vine. «Con Confluent Cloud, tenemos un cluster de Kafka de producción realmente sólido y que cuenta con todo el soporte y la gestión que necesita. Confluent se encarga de todo, para que nuestros desarrolladores puedan centrarse en crear nuevas funciones y aplicaciones que añadan valor al negocio».

Datos a la velocidad del negocio. Los datos integrados sobre la disponibilidad de existencias guían mejor el recorrido de los clientes, porque les informan, en tiempo real, de las últimas actualizaciones sobre las existencias y garantizan que las ofertas estén disponibles.

Solución técnica

Los primeros pasos del equipo de AO con el streaming de eventos incluyeron la extracción de información del procesamiento de pedidos y otros sistemas mediante «Change Data Capture» (CDC). Los streams resultantes fueron gestionados por un cluster de Kafka autogestionado alojado en instancias de Amazon EC2. Esta configuración inicial ha quedado sustituida actualmente por Confluent Cloud, que ahora también gestiona eventos de rastreo de clics de los servidores web de AO mediante topics sin procesar y topics enriquecidos con contexto adicional del cliente a través de la API de Kafka Streams. Los topics enriquecidos alimentan los servicios del back end de la empresa con eventos que fluyen de vuelta al servidor web y se utilizan desde ahí para introducir datos hiperpersonalizados en la experiencia del cliente. «Ejecutar Confluent Cloud en AWS nos permite aprovechar la escalabilidad de las estrategias cloud-native a medida que creamos nuestras aplicaciones», apunta Vines. «También nos permite desacoplar esas aplicaciones y modernizarlas cuando sea necesario, incorporando datos de fuentes como SQL Server y MongoDB, a la vez que ampliamos nuestra huella cloud-native mediante la integración con servicios como Fargate, Lambda y S3».

El uso de la Streams API, Schema Registry de Confluent Cloud y la API de Kafka Streams, como S3 Sink, HTTP Sink, la fuente MSSQL y la fuente MongoDB, han desempeñado un papel fundamental en el camino hacia el streaming de eventos de AO. Kafka Streams permite a los equipos de AO transformar y enriquecer sus streams de eventos, mientras que Schema Registry proporciona un modelo de datos que puede evolucionar para favorecer una gobernanza eficaz de los datos, y los conectores permiten una integración sencilla de Kafka con otros sistemas. «La Streams API es muy importante para nosotros porque nos permite elaborar distintas vistas y crear nuevas aplicaciones de procesamiento en streaming», comenta Vines. «Además, gracias a Schema Registry, conseguimos una separación limpia entre producers y consumers, por lo que podemos añadir fácilmente nuevos tipos de datos sin preocuparnos por romper las aplicaciones existentes».

Con el objetivo de sacarle el máximo partido al impulso que les ofreció su primer caso de uso de streaming de eventos, AO contrató los servicios profesionales de Confluent para aprovechar la experiencia y los conocimientos de expertos en la materia y conseguir el acompañamiento necesario en su recorrido hacia el data in motion. «El éxito que obtuvimos con el caso de uso original del streaming de datos y la enorme cantidad de crecimiento que hemos experimentado recientemente nos llevaron a dar un paso atrás y pensar en utilizar los datos de una forma más estratégica», indica Vines. «Queríamos aprovechar el valor de nuestra plataforma de eventos como un activo para la organización, y eso incluye desarrollar las habilidades y la experiencia dentro de nuestros equipos para utilizarla de forma eficaz».

Un objetivo clave del proyecto era ayudar a más equipos de AO a obtener beneficios de la plataforma de streaming de eventos, y a contribuir a ella. «Uno de los objetivos más importantes de este compromiso inicial era la capacidad de autoservicio para los equipos, de modo que pudieran acceder a la plataforma de forma independiente, saber cómo encontrar y utilizar los datos que ya están allí, y crear unos topics para aportar datos de sus dominios que fuesen coherentes con nuestra estrategia general», subraya Vines. «La gobernanza y la capacidad de descubrimiento fueron dos piezas fundamentales, porque queremos que los topics sean coherentes con nuestro enfoque y estrategia globales, y eso lo incluye todo: desde los nombres de los topics hasta el tipo de datos que están disponibles y si contienen información personal identificable, por ejemplo».

Como parte de este compromiso, el equipo de ingeniería de Confluent proporcionó nuevas herramientas para respaldar la gestión de metadatos, la gestión de procesos y la incorporación de equipos a la plataforma de streaming de eventos. Esta herramienta, basada en un gráfico de conocimiento, proporciona un vínculo entre la plataforma y el software de gestión de procesos. «Esta herramienta nos permite abordar la creación de topics de una forma mucho más controlada. En lugar de que los desarrolladores creen cualquier topic que quieran, ahora tenemos un proceso más seguro y mejor gobernado», afirma Vines. «Con la herramienta, no solo podemos asegurarnos de que creamos topics según las directrices que hemos establecido, sino que podemos crearlos rápidamente. En lugar de esperar a una decisión formal de alguien que puede no estar disponible, podemos pasar de nuestro entorno beta al de producción en unos 30 minutos».

Además, el equipo de AO pudo apoyarse en la experiencia del equipo de ingeniería de Confluent para ofrecer una mejor orientación en los recorridos de sus clientes al adoptar Kafka Streams, que les permitió mejorar la experiencia del cliente al reducir latencia. «Teníamos una aplicación que utilizaba las API de Kafka Consumer y Producer para producir una vista de la sesión del visitante. En función del tamaño de ese objeto de sesión, empezamos a detectar cierta latencia», indica Vines. «Al trasladar esa funcionalidad a una aplicación de streaming con Kafka Streams, tenemos una forma mucho más rápida y coherente de mantener el estado, lo que reduce significativamente la latencia media y el número de llamadas a la base de datos que hacíamos».

Vines resume así el recorrido en materia de streaming de eventos de AO: «Queremos ser excepcionales para nuestros clientes, de la forma más sencilla y fácil. Tratamos a cada cliente como si fuera un ser querido y, al comprender sus necesidades y responder a ellas en tiempo real, cumplimos nuestra promesa. Confluent Cloud es un facilitador esencial para nosotros, que nos permite tratar cada momento como una oportunidad individualizada para ofrecer una gran experiencia al cliente. Y aún no hemos terminado. Si seguimos aprendiendo e innovando, el potencial es prácticamente ilimitado».

Más información sobre AO