创建定制行为和基于位置的建议

零售企业持续寻找新方法,以增加实体店的销售额。为了通过提供契合个人的建议来吸引客户,零售商必须挖掘各种来源的信息,包括过去的购买记录、地理定位数据,以及季节性趋势和库存。

许多领先的企业使用云平台和功能(如 API 生命周期管理和应用集成),将这些数据整合在一起,帮助开发人员更快地创建个性化的服务和建议。

客户现身说法

“我们希望构建由 API 驱动的云平台...支持[企业]更快地调整行动,创造性地把握商机。”

–Rich Jackson,Walmart 技术专家

导览

1. 创建新的或使用现有的集成服务器

在本例中,某零售企业使用管理控制台,定义与订单和促销活动相对应的两个集成服务器。

显示 IBM App Connect 中两个服务器的截屏

2. 定义和创建 API 与产品

通过定义新产品,该公司将 API 捆绑在一起,以供 DevOps 或扩展团队使用。开发人员可以预订产品并开始使用 API。

显示 IBM API Connect 中新的产品创建字段的截屏

3. 挖掘 ERP、分析和数据湖

接下来,该公司构建集成流,无缝连接各种不同的后端系统。它可以将订单管理系统与分析引擎连接,以根据购买历史记录预测未来的采购行为。在这里,已创建 RESTful 接口。该公司还可以使用 JSON 解析器等工具,解析 HTTP 调用操作或流中其他应用的输出。

显示后端系统连接的截屏

4. 保护和管理 API

零售商在整合地理定位数据或执行地理目标定位时,安全是主要的考虑因素。当企业基于 IP 地址和其他因素收集地理信息时,API 管理功能有助于确保数据安全。

显示 API Connect 中安全定义的截屏

5. 调用正确的微服务

微服务中定义的规则条件会触发特定集成流。例如,规则可以确定客户事件(例如达到购买阈值)是否符合特殊促销活动的条件。集成流会指示适用的促销活动并执行操作 - 可能是通过短信向客户发送实时优惠券,供其在商店中使用。

显示正在设置集成流操作的截屏

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