लमोडा कैसे एल्गोरिदम पर काम कर रहा है जो खरीदार की इच्छाओं को समझता है

जल्द ही, ऑनलाइन शॉपिंग सोशल मीडिया, अनुशंसा प्लेटफॉर्म और कैप्सूल अलमारी शिपमेंट का मिश्रण होगी। कंपनी के अनुसंधान और विकास विभाग के प्रमुख ओलेग खोमयुक ने बताया कि लमोडा इस पर कैसे काम करता है

लमोडा में कौन और कैसे प्लेटफॉर्म एल्गोरिदम पर काम करता है

लमोडा में, अनुसंधान एवं विकास अधिकांश नई डेटा-संचालित परियोजनाओं को लागू करने और उन्हें मुद्रीकृत करने के लिए जिम्मेदार है। टीम में विश्लेषक, डेवलपर, डेटा वैज्ञानिक (मशीन लर्निंग इंजीनियर) और उत्पाद प्रबंधक शामिल हैं। क्रॉस-फंक्शनल टीम प्रारूप को एक कारण के लिए चुना गया था।

परंपरागत रूप से, बड़ी कंपनियों में, ये विशेषज्ञ विभिन्न विभागों - एनालिटिक्स, आईटी, उत्पाद विभागों में काम करते हैं। संयुक्त योजना में कठिनाइयों के कारण इस दृष्टिकोण के साथ सामान्य परियोजनाओं के कार्यान्वयन की गति आमतौर पर काफी कम होती है। कार्य स्वयं इस प्रकार संरचित है: सबसे पहले, एक विभाग विश्लेषिकी में लगा हुआ है, फिर दूसरा - विकास। उनमें से प्रत्येक के पास उनके समाधान के लिए अपने कार्य और समय सीमाएं हैं।

हमारी क्रॉस-फ़ंक्शनल टीम लचीले दृष्टिकोण का उपयोग करती है, और विभिन्न विशेषज्ञों की गतिविधियाँ समानांतर में की जाती हैं। इसके लिए धन्यवाद, टाइम-टू-मार्केट इंडिकेटर (परियोजना पर काम शुरू होने से लेकर बाजार में प्रवेश करने तक का समय। — रुझान) बाजार के औसत से कम है। क्रॉस-फंक्शनल प्रारूप का एक अन्य लाभ टीम के सभी सदस्यों का व्यवसाय के संदर्भ में और एक-दूसरे के काम में डूबना है।

परियोजना पोर्टफोलियो

हमारे विभाग का प्रोजेक्ट पोर्टफोलियो विविध है, हालांकि स्पष्ट कारणों से यह एक डिजिटल उत्पाद के प्रति पक्षपाती है। जिन क्षेत्रों में हम सक्रिय हैं:

• कैटलॉग और खोज;
• सिफारिश प्रणाली;
• निजीकरण;
• आंतरिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन।

कैटलॉग, खोज और अनुशंसाकर्ता सिस्टम विज़ुअल मर्चेंडाइजिंग टूल हैं, ग्राहक जिस तरह से उत्पाद चुनते हैं। इस कार्यक्षमता की उपयोगिता में किसी भी महत्वपूर्ण वृद्धि का व्यावसायिक प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। उदाहरण के लिए, कैटलॉग छँटाई में ग्राहकों के लिए लोकप्रिय और आकर्षक उत्पादों को प्राथमिकता देने से बिक्री में वृद्धि होती है, क्योंकि उपयोगकर्ता के लिए पूरी रेंज को देखना मुश्किल होता है, और उसका ध्यान आमतौर पर कई सौ देखे गए उत्पादों तक सीमित होता है। साथ ही, उत्पाद कार्ड पर समान उत्पादों की सिफारिशें उन लोगों की मदद कर सकती हैं, जो किसी कारण से उत्पाद को पसंद नहीं करते थे, अपनी पसंद बनाते हैं।

सबसे सफल मामलों में से एक जो हमारे पास था वह एक नई खोज की शुरूआत थी। पिछले संस्करण से इसका मुख्य अंतर अनुरोध को समझने के लिए भाषाई एल्गोरिदम में है, जिसे हमारे उपयोगकर्ताओं ने सकारात्मक रूप से माना है। इसका बिक्री के आंकड़ों पर खासा असर पड़ा।

सभी विचारों का परीक्षण किया जाता है

Lamoda उपयोगकर्ताओं के लिए नई कार्यात्मकता उपलब्ध होने से पहले, हम A/B परीक्षण करते हैं। यह शास्त्रीय योजना के अनुसार और पारंपरिक घटकों का उपयोग करके बनाया गया है।

• पहला चरण - हम प्रयोग शुरू करते हैं, इसकी तिथियां और उन उपयोगकर्ताओं का प्रतिशत इंगित करते हैं जिन्हें इस या उस कार्यक्षमता को सक्षम करने की आवश्यकता है।
• दूसरा चरण - हम प्रयोग में भाग लेने वाले उपयोगकर्ताओं के पहचानकर्ताओं के साथ-साथ साइट और खरीदारी पर उनके व्यवहार के बारे में डेटा एकत्र करते हैं।
• तीसरा चरण - लक्षित उत्पाद और व्यवसाय मेट्रिक्स का उपयोग करके संक्षेप करें।

व्यावसायिक दृष्टिकोण से, हमारे एल्गोरिदम उपयोगकर्ता के प्रश्नों को बेहतर ढंग से समझते हैं, जिसमें गलतियाँ भी शामिल हैं, यह हमारी अर्थव्यवस्था को बेहतर रूप से प्रभावित करेगा। टाइपो के साथ अनुरोध एक खाली पृष्ठ या गलत खोज की ओर नहीं ले जाएगा, की गई गलतियाँ हमारे एल्गोरिदम के लिए स्पष्ट हो जाएंगी, और उपयोगकर्ता उन उत्पादों को देखेगा जिन्हें वह खोज परिणामों में देख रहा था। नतीजतन, वह खरीदारी कर सकता है और बिना कुछ लिए साइट नहीं छोड़ेगा।

नए मॉडल की गुणवत्ता को इरेटा सुधार गुणवत्ता मेट्रिक्स द्वारा मापा जा सकता है। उदाहरण के लिए, आप निम्नलिखित का उपयोग कर सकते हैं: "सही ढंग से सही किए गए अनुरोधों का प्रतिशत" और "सही ढंग से ठीक नहीं किए गए अनुरोधों का प्रतिशत"। लेकिन यह सीधे व्यापार के लिए इस तरह के नवाचार की उपयोगिता के बारे में बात नहीं करता है। किसी भी स्थिति में, आपको यह देखने की आवश्यकता है कि युद्ध की स्थिति में लक्ष्य खोज मेट्रिक्स कैसे बदलते हैं। ऐसा करने के लिए, हम प्रयोग करते हैं, अर्थात् ए / बी परीक्षण। उसके बाद, हम मेट्रिक्स को देखते हैं, उदाहरण के लिए, खाली खोज परिणामों का हिस्सा और परीक्षण और नियंत्रण समूहों में शीर्ष से कुछ पदों की "क्लिक-थ्रू दर"। यदि परिवर्तन पर्याप्त रूप से बड़ा है, तो यह वैश्विक मेट्रिक्स जैसे औसत चेक, राजस्व और खरीद में रूपांतरण में परिलक्षित होगा। यह इंगित करता है कि टाइपो को सही करने के लिए एल्गोरिथम प्रभावी है। उपयोगकर्ता खरीदारी करता है, भले ही उसने खोज क्वेरी में टाइपो बनाया हो।

प्रत्येक उपयोगकर्ता पर ध्यान दें

हम प्रत्येक लमोडा उपयोगकर्ता के बारे में कुछ जानते हैं। यहां तक ​​कि अगर कोई व्यक्ति पहली बार हमारी साइट या एप्लिकेशन पर जाता है, तो हम उस प्लेटफॉर्म को देखते हैं जिसका वह उपयोग करता है। कभी-कभी जियोलोकेशन और ट्रैफिक स्रोत हमारे लिए उपलब्ध होते हैं। उपयोगकर्ता प्राथमिकताएँ प्लेटफ़ॉर्म और क्षेत्रों में भिन्न होती हैं। इसलिए, हम तुरंत समझ जाते हैं कि एक नया संभावित ग्राहक क्या पसंद कर सकता है।

हम जानते हैं कि उपयोगकर्ता के एक या दो वर्षों में एकत्र किए गए इतिहास के साथ कैसे काम करना है। अब हम इतिहास को बहुत तेजी से एकत्र कर सकते हैं - शाब्दिक रूप से कुछ ही मिनटों में। पहले सत्र के पहले मिनटों के बाद, किसी व्यक्ति विशेष की जरूरतों और स्वाद के बारे में कुछ निष्कर्ष निकालना पहले से ही संभव है। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता स्नीकर्स की खोज करते समय कई बार सफेद जूते चुनता है, तो वही पेश किया जाना चाहिए। हम ऐसी कार्यक्षमता की संभावनाएं देखते हैं और इसे लागू करने की योजना बनाते हैं।

अब, वैयक्तिकरण विकल्पों को बेहतर बनाने के लिए, हम उन उत्पादों की विशेषताओं पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जिनके साथ हमारे आगंतुकों का किसी प्रकार का संपर्क था। इस डेटा के आधार पर, हम उपयोगकर्ता की एक निश्चित "व्यवहारिक छवि" बनाते हैं, जिसे हम अपने एल्गोरिदम में उपयोग करते हैं।

ऑनलाइन शॉपिंग करने वालों के व्यवहार को कैसे बदलें

किसी भी उत्पाद के विकास का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ग्राहक विकास (संभावित उपभोक्ताओं पर भविष्य के उत्पाद के विचार या प्रोटोटाइप का परीक्षण) और गहन साक्षात्कार है। हमारी टीम में उत्पाद प्रबंधक हैं जो उपभोक्ताओं के साथ संचार का काम संभालते हैं। वे उपयोगकर्ता की पूरी न हुई जरूरतों को समझने के लिए गहन साक्षात्कार करते हैं और उस ज्ञान को उत्पाद विचारों में बदलते हैं।

अब हम जो रुझान देख रहे हैं, उनमें से निम्नलिखित को प्रतिष्ठित किया जा सकता है:

• मोबाइल उपकरणों से खोजों का हिस्सा लगातार बढ़ रहा है। मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म का प्रचलन उपयोगकर्ताओं के हमारे साथ बातचीत करने के तरीके को बदल रहा है। उदाहरण के लिए, समय के साथ लमोडा पर ट्रैफ़िक कैटलॉग से खोज की ओर अधिक से अधिक प्रवाहित होता है। यह काफी सरल रूप से समझाया गया है: कैटलॉग में नेविगेशन का उपयोग करने की तुलना में टेक्स्ट क्वेरी सेट करना कभी-कभी आसान होता है।
• एक और प्रवृत्ति जिस पर हमें विचार करना चाहिए वह है छोटे प्रश्न पूछने के लिए उपयोगकर्ताओं की इच्छा। इसलिए, अधिक सार्थक और विस्तृत अनुरोध करने में उनकी मदद करना आवश्यक है। उदाहरण के लिए, हम इसे खोज सुझावों के साथ कर सकते हैं।

आगे क्या होगा

आज, ऑनलाइन खरीदारी में, किसी उत्पाद के लिए वोट करने के केवल दो तरीके हैं: खरीदारी करें या उत्पाद को पसंदीदा में जोड़ें। लेकिन उपयोगकर्ता, एक नियम के रूप में, यह दिखाने के लिए विकल्प नहीं है कि उत्पाद पसंद नहीं किया गया है। इस समस्या का समाधान भविष्य की प्राथमिकताओं में से एक है।

अलग से, हमारी टीम कंप्यूटर विज़न टेक्नोलॉजी, लॉजिस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम और अनुशंसाओं के एक व्यक्तिगत फ़ीड की शुरुआत पर कड़ी मेहनत कर रही है। हम अपने ग्राहकों के लिए बेहतर सेवा बनाने के लिए डेटा विश्लेषण और नई तकनीकों के अनुप्रयोग के आधार पर ई-कॉमर्स के भविष्य का निर्माण करने का प्रयास करते हैं।

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