Gravity

Offentlig prosjektsammendrag

Gravity konkurrerer mot et mangfold av interne løsninger for kundetilpasning for å kunne tilby personaliserte brukeropplevelser som man finner hos store internasjonale aktører som f.eks Amazon og Netflix. Gjennom nye løsninger har vi funnet måter å aggregere viktige nøkkeldata i massive strømmer som kan konfigureres og brukes i sanntid. Denne nøkkeldataen brukes sammen med maskinlæring, til å forbedre opplevelsene i kundenettstedinteraksjoner. Gjennom omfattende rapportering av kundenettstedinteraksjoner, integrert A/B testing og effektmålinger leverer Gravity en dyp innsikt i kunde- og produktrelasjoner til våre kunder. Banneranbefalinger er noe vi kjenner fra store leverandører som Google, RTB og andre. Disse er laget for bannervisninger på eksterne sider og er ofte basert på en budgivning mellom annonsører. På interne sider er ikke denne problemstillingen interessant siden man der ikke konkurrerer med andre annonsører. Gravity utvikler et system for å velge hvilket banner som skal vises til hvilken bruker i sanntid. Videre benytter dette systemet seg av kundespesifikke nøkkelord som vi over tid kan lære relasjoner til brukere for. Dette gir et effektivt system som også unngår kaldstartproblematikk for nye bannere. Et stadig økende behov for skreddersøm og tilpasninger tvinger frem løsninger som kan lagre metadata på mange nivåer. I Gravity løser vi dette ved å innføre metadata på alle nivåer av kundens taxonomi, f.eks kunder, hendelser, produkter eller produktsegmenter. Infrastrukturen som kjører Gravity er spredd over en rekke tjenere og fysiske lokasjoner. Ved vedlikehold og tekniske problemer tas tjenere ut av tjeneste i korte perioder. Dette fører til problemer med tilstandssynkronisering. Vi bygger nå en løsning for dette ved å kunne replikere og synkronisere tilstander mellom instanser over en standard meldings-buss.