IVI es un servicio multiplataforma, lo que significa que tenemos que analizar métricas en todas partes: en la web, televisores y aplicaciones móviles. El producto está en constante evolución para ser lo más eficiente y conveniente posible y para agregar valor y atractivo a su suscripción. Antes de introducir una nueva función, realizamos pruebas a / b e investigamos cuánta demanda tendrá la innovación y cómo afectará la conversión o la audiencia. Al mismo tiempo, podemos probar hasta 70 hipótesis, de las que dependen directamente los planes de desarrollo de productos.
Para evaluar correctamente el éxito o el fracaso de la prueba, se requería una solución tecnológica. Aquí hablamos sobre cómo cambiamos a ClickHouse (así como sobre sus problemas para enero de 2018). El nuevo esquema ETL nos permitió tener repositorios tolerantes a duplicados. En caso de error en el código, siempre podemos revertir la compensación del consumidor en kafka y procesar algunos de los datos nuevamente, sin hacer ningún esfuerzo adicional para mover los datos. Nos gustaría contarle cómo en IVI usamos ClickHouse para calcular métricas para resolver varias tareas del producto y entender que realmente mejoramos el producto y no presentamos características que nadie usará.
Acerca de matrices y "maquinaciones" con monetización de contenido.
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