オンライン販売アプリケーションチームからは、買い物客の数、および高額商品が入っているショッピングカートの数が増加していることが報告されています。ただし、売上純利益にはそれが反映されていません。事実、マーケティングチームからは、変換率の低下が報告されています。これらの変化は短期間で起こっており、データ量は膨大です。管理チームは答えを求めています。

手元には、JSONの文字列フィールドでショッピングカートデータを提供するアップストリームのJavaトランスフォーメーションWebサービスがあります。ただし、データ構造を特定できません。販売チームは、JSONデータのサンプルファイルを提供することができます。

販売チームとマーケティングチームには、これらの問題を引き起こしている可能性がある原因についていくつかの考えがありますが、自分たちの考えを裏付けるには実際のショッピングデータが必要です。両チームには、raw JSONデータを読み取り分析するためのリソースや専門知識がありません。

あなたはサンプルJSONデータを基に、CLAIRE®

インテリジェント構造検出

を使用して、ショッピングカートデータを解析し、復号データ型の定義を作成することができます。データ構造がわかったので、ミッドストリームマッピングを作成してデータを解析し、ショッピングカート情報をカテゴリ化します。カテゴリ化したデータをダウンストリームトランスフォーメーションで使用して、販売チームとマーケティングチームへの情報をさらに絞りこむことができます。

両チームは、放棄されたショッピングカートに関する提供された詳細を確認すると、冷やかし客の数を減らして購入者に変換するにはどうするべきかがわかりました。