预测家庭买家阶段

市场研究表明了这一点70%新数据产品失败或错过了他们的收入。主要原因是他们未能理解他们的消费者并希望遵循适合所有方法。

个性化是解决这个问题的关键元素。研究表明〜60%消费者经历个性化同意它对他们的参与和决定产生了很高的影响。

在这篇文章中,我们讨论了消费者细分的解决方案realtor.com.。我们的方法主要是基于消费者旅程细分。在这种方法中,我们的目标是了解我们消费者所在的家庭购买过程的哪个阶段。通过了解我们的消费阶段,我们可以为他们提供更个性化的服务,例如更好的建议,个性化内容,并运行最佳营销活动来命名一些。要执行此分割,我们预测基于的消费阶段他们的 历史互动跟我们网站内容。我们使用机器学习来预测消费者阶段。

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服务组件测试:持续交付充满信心

交货速度是今天的一个关键指标。特征和想法需要更快地向客户提供,以便更快地收集反馈,并且可以更改或调整产品以增加成功的机会。然而,在编写代码和运输代码之间介于关键的测试步骤,这可能是许多工程团队的瓶颈。

为了解决这个问题,团队聘请了测试人员编写了许多自动化测试。大多数测试都被编写了以完整的整体运行,(即将到达客户手的净产品的近似表示),并以类似于客户将如何执行它们的方式执行场景。这些测试称为端到端(E2E)测试。但是,他们很快意识到E2E测试通常会受到不可靠性,片状,缓慢等困扰。这发生是因为对于E2E测试,所测试的系统的边界太大。由于系统的每个部分都有失败的概率,因此在被测系统中存在的距离越多,系统的净失败概率越高,因此对其运行的测试。

因此,团队然后将焦点改为编写单元测试,其中系统的系统是最小的,因此测试失败的可能性是最低的。然而,由于非常微小的系统边界,单位测试在测试特征或产品的增值不是很好。

因此,需要另一种类型的测试,其中系统的系统的边界是中间的某个地方,以便能够测试我们正在运送的软件的主要价值,但在控制下具有失败的可能性。在这篇文章中,我们提供了在Realtor.com上进行的组件测试方法进行案例研究。

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房地产图片标签使用Pytorch转移学习

房地产图片标记是既有基本用例之一,两者都丰富了物业信息,增强了消费者体验。图像标记器不仅自动化验证列表图像的过程,还可以组织图像以获取有效的列表表示。 

努力通过以照片为中心的方法来增强Realtor.com消费者体验,我们培训并开发了一个内部列表图像标记,可以将列表图像标记为16个不同的类别。作为高级图像标记计划的第一次迭代,该扩展图像标记器用于多类图像分类的目的使用最先进的传输学习技术。 

在此帖子中,我们将讨论图像标记的端到端解决方案从IDeation阶段到最终用户应用程序。我们首先介绍处理管道,提供整个过程和路线图的高级视图,然后我们深入进入特定部分以获取更详细的方法和细节。

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使用Splunk的数据管道分布式描绘

对于经过功能分解的系统,从单线到微服务设计,在故障排除时,频繁的副作用会增加复杂性。在一个分布式系统中,我们遇到障碍,如最终的一致性,操作开销和系统边界的可见性有限。提高我们对我的分布式系统发生的事情的理解是一个在HTTP请求跟踪下覆盖的主题;但是,当前的工具脱落为数据管道的笨重。我们将探讨Realtor.com如何通过建立端子顶部的工具在我们的列表数据流水线上获得了可见性。

拍摄者杰克布鲁克uns

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短期到长期影响

从短期影响到长期影响的框架

这篇文章最初出现在中等的。

它是关于什么的?

A-B测试是验证假设的标准方法,并对底线的影响感。公司运行几天,周或某些情况下的实验。我们在实验期间看到的指标上的电梯(比如说两周)并没有长期保持(例如四周或十二个星期)。

当然,企业很少实际上运行实验,以便仅测量长期影响。这就是为什么我们需要一个分析方法来推断模仿用户行为的短期影响。

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房地产个性化:类似的家园

房地产个性化服务为家庭购买经验的不同阶段提供个性化房地产内容。提供无摩擦的家庭购买经验,我们设计了类似的家庭模块。

当用户通过初始搜索找到有趣的家庭并单击它时,类似的HOMES模块使它们能够探索类似的列表,而无需对用户有任何信息。这将帮助用户探索更多类似的清单,而无需返回搜索页面。

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优化GraphQL调用Elasticsearch

在Realtor.com上,我们为我们的后端工程工作提供自豪,以便在规模上提供非常低的延迟的数据。我们消费者经验的重要组成部分是通过搜索发现清单。这就是为什么我们总是探索减少搜索体验的延迟的方法。我们将分享我们所做的一项更有影响力的变化,每个人都应该考虑。

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我们的Jenkins管道故事(第4部分):Docker中的目录

到目前为止,我们的Jenkins管道故事,我们谈到了宣言与脚本的DSL决定,并涵盖了两个挑战 - 临时数据, 和无限工作循环。在本章中,我们专注于我们在Docker内的目录中经历的挑战。我们还将结束我们的故事。

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稳定测试环境的矛盾

这篇文章最初出现在linkedin

在我几年与不同公司和不同类别的产品中的各种开发团队合作期间,各种各样的情况下有一个普遍存在的谈话–关于稳定的端到端测试环境的关键需要的对话。大多数一致的共识是实现这一目标将解决我们最大的发展生命周期问题–发布截止日期滑动,工程师倦怠,不确定性,压力等。本陈述的后半部分是真的,确实可以解决这些问题。不幸的是,前者不是–这不是一个可实现的状态,至少在常用的端到端环境中至少不在路径上。

想一想......“稳定的端到端测试环境” –这句话违背了自己。一方面,我们希望在这种环境中运行一系列测试,因为我们希望它有错误。并且正确地,毕竟我们正在抛出未经测试的犯罪。另一方面,我们也希望它稳定,换句话说基本上无臭。这是一个矛盾,而且它是一种不可成功的状态。

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ECS.上快速蓝/绿色部署

在Realtor,我们的许多Web服务在AWS ECS上运行并通过我们的共享工具使用蓝绿色部署策略。我们在简化我们在ALB,53和ECS等AWS管理服务上简化了我们的连续交付铰链的大部分成功。每当托管服务缺少某些功能时,我们都会在共享工具中构建功能。一个这样的示例是提高我们较大应用程序的部署速度。

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