Inditex - Motor de búsqueda

Desafío

Inditex necesitaba unificar la experiencia de búsqueda para múltiples marcas del grupo (Zara, Pull&Bear, Massimo Dutti, etc.), manteniendo la identidad única de cada una mientras garantizaba rendimiento y escalabilidad para millones de usuarios diarios.

Los principales retos eran:

• Escala masiva: Soportar millones de búsquedas diarias sin degradación del rendimiento.
• Multi-marca: Sistema flexible que permitiera personalización visual y funcional para cada marca del grupo.
• Tamaño del bundle: Crear una biblioteca frontend extremadamente ligera para optimizar tiempos de carga.
• Rendimiento: Búsqueda instantánea con latencias mínimas y experiencia fluida.
• Mantenibilidad: Código escalable y fácil de mantener para un equipo distribuido.
• CI/CD robusto: Pipelines de integración y despliegue automatizados para releases frecuentes.

Solución

Desarrollamos una biblioteca de componentes dinámica en Vue que actúa como frontend universal para el motor de búsqueda, permitiendo a cada marca del grupo Inditex personalizar su experiencia sin duplicar código.

Arquitectura frontend (núcleo del proyecto)

1. Biblioteca de componentes dinámica
   • Sistema de componentes Vue + TypeScript altamente configurable.
   • Arquitectura modular que permite cargar solo lo necesario.
   • API de configuración flexible para personalización por marca.
   • Theming dinámico: colores, tipografías y estilos adaptables.
2. Optimización extrema del bundle
   • Code splitting con Rollup: división inteligente del código en chunks.
   • Lazy loading de componentes secundarios.
   • Tree-shaking agresivo para eliminar código no utilizado.
   • Bundle final mínimo: solo se carga lo esencial para cada marca.
   • Optimización de assets: compresión de imágenes y SVGs.
3. Rendimiento y UX
   • Búsqueda instantánea con debounce inteligente.
   • Virtual scrolling para listas largas de resultados.
   • Skeleton screens y estados de carga optimizados.
   • Prefetching de resultados anticipados.
   • Caché local de búsquedas frecuentes.
4. Integración multi-marca
   • Sistema de configuración JSON por marca.
   • Inyección dinámica de estilos y assets.
   • Lógica de negocio compartida, presentación personalizada.
   • Soporte para diferentes idiomas y regiones.
5. Testing y calidad
   • Testing unitario y de integración con Jest.
   • Testing end-to-end de flujos críticos.
   • Análisis estático de código con ESLint y TypeScript.
   • Auditorías de rendimiento automatizadas.
6. CI/CD avanzado
   • GitHub Actions: Validación automática de PRs, tests y builds.
   • Jenkins Pipelines: Despliegues automatizados a múltiples entornos.
   • Rollback automático en caso de fallos.
   • Preview environments para cada PR.
   • Monitorización post-deploy.

Backend y motor de búsqueda

7. Apache Solr como motor de búsqueda
   • Solr basado en Apache Lucene (base de ElasticSearch).
   • Índices optimizados para búsqueda de productos.
   • Faceted search y filtros avanzados.
   • Relevancia personalizada por marca.
8. API backend con Spring
   • API REST en Spring (Java).
   • Capa de abstracción sobre Solr.
   • Cache distribuido para consultas frecuentes.
   • Rate limiting y protección contra abuso.

Stack tecnológico

• Frontend: Vue + TypeScript
• Build & bundling: Rollup
• Testing: Jest + Testing Library
• Motor de búsqueda: Apache Solr (Lucene)
• Backend: Spring (Java)
• CI/CD: GitHub Actions + Jenkins
• Hosting: Infraestructura Inditex

Resultado

Impacto técnico

✅ Rendimiento excepcional: Tiempo de carga inferior a 1 segundo incluso en conexiones 3G.

✅ Escalabilidad masiva: Millones de búsquedas diarias procesadas sin degradación.

✅ Time-to-market reducido: Nuevas marcas integradas en días en lugar de semanas.

Impacto en negocio

• Experiencia de usuario unificada: Consistencia entre marcas con personalización única para cada una.
• Velocidad de búsqueda: Reducción del 40% en el tiempo de respuesta percibido.
• Agilidad de desarrollo: Pipeline CI/CD permite múltiples releases por semana.
• Mantenibilidad: Código compartido reduce bugs y facilita actualizaciones globales.

Evolución del proyecto

Tras el lanzamiento inicial, se agregaron:

• Búsqueda visual: Integración con reconocimiento de imágenes.
• Recomendaciones personalizadas: ML para sugerir productos basados en comportamiento.
• A/B testing integrado: Framework para experimentación continua.
• Analytics avanzado: Métricas detalladas de uso y conversión por marca.