ثورة في التجارة الإلكترونية: بناء نظام توصية لمنصة النظارات Lenskart

في المشهد المتطور بسرعة للتجارة الإلكترونية، أصبح التخصيص عاملاً مميزًا رئيسيًا للشركات التي تسعى لتحسين تجربة المستخدم وزيادة التحويلات. باعتبارها أكبر لاعب في مجال التجارة الإلكترونية للنظارات في الهند وشركة ناشئة يونيكورن، أدركت Lenskart الحاجة إلى الاستفادة من تقنيات علوم البيانات المتطورة لتقديم توصيات منتجات مخصصة لقاعدة عملائها الواسعة. تتعمق هذه المقالة في تجربتي كمستشار لعلوم البيانات، حيث عملت على نظام توصية مبتكر غير الطريقة التي يكتشف بها مستخدمو Lenskart منتجات النظارات ويتفاعلون معها.

التحدي: تخصيص تسوق النظارات #

تقدم صناعة النظارات تحديات فريدة عندما يتعلق الأمر بالتسوق عبر الإنترنت. على عكس العديد من فئات المنتجات الأخرى، فإن النظارات والعدسات اللاصقة هي عناصر شخصية للغاية تتطلب دراسة دقيقة للأسلوب والملاءمة والوظيفة. كان هدف Lenskart هو إنشاء نظام توصية يمكنه فهم وتوقع تفضيلات المستخدم بدرجة عالية من الدقة، مما يؤدي في النهاية إلى زيادة رضا العملاء والمبيعات.

كانت الأهداف الرئيسية للمشروع:

1. تحليل سلوك مشاهدة المستخدم لفهم التفضيلات
2. تطوير نظام يمكنه التعلم من سمات المنتج وتفاعلات المستخدم
3. إنشاء نتائج بحث وتوصيات منتجات مخصصة
4. دمج نظام التوصية بسلاسة في البنية التحتية الحالية لـ Lenskart

الحل: تسخير قوة Word2Vec #

لمواجهة هذا التحدي المعقد، لجأنا إلى Word2Vec، وهي تقنية قوية لمعالجة اللغة الطبيعية تُستخدم عادةً لتضمين الكلمات. ومع ذلك، في نهجنا المبتكر، أعدنا توظيف Word2Vec لتعلم وتمثيل منتجات النظارات وتفضيلات المستخدم.

جمع البيانات ومعالجتها #

كانت الخطوة الأولى في بناء نظام التوصية الخاص بنا هي جمع ومعالجة البيانات اللازمة. ركزنا على مصدرين رئيسيين للبيانات:

1. بيانات جلسة المستخدم: تضمنت هذه معلومات حول المنتجات التي شاهدها المستخدمون ونقروا عليها وأضافوها إلى سلة التسوق واشتروها.
2. بيانات سمات المنتج: جمعنا معلومات مفصلة عن كل منتج نظارات، بما في ذلك الأسلوب واللون وشكل الإطار ونوع العدسة والمزيد.

تم تخزين البيانات في MongoDB، وهي قاعدة بيانات NoSQL توفر المرونة وقابلية التوسع المطلوبة للتعامل مع أحجام كبيرة من البيانات غير المنظمة.

إنشاء “قواعد” للنظارات #

كان أحد الجوانب الأكثر أهمية وابتكارًا في نهجنا هو تمثيل منتجات النظارات كـ “جمل” باستخدام سماتها. على سبيل المثال، يمكن تمثيل زوج من النظارات على النحو التالي:

للجنسين، أحمر، إطار دائري، عدسة بنية

سمح هذا التمثيل بمعاملة كل منتج كمزيج فريد من السمات، تمامًا مثلما تشكل الكلمات جملاً في اللغة الطبيعية.

تدريب نموذج Word2Vec #

مع إعداد بياناتنا وإنشاء “قواعد” النظارات الخاصة بنا، تابعنا تدريب نموذج Word2Vec. تعلم النموذج إنشاء تمثيلات متجهة لكل من المنتجات والمستخدمين بناءً على بيانات سلوك المشاهدة.

تضمنت الخطوات الرئيسية في عملية التدريب:

1. تقسيم سمات المنتج وتفاعلات المستخدم إلى رموز
2. تعيين المعلمات الفائقة المناسبة (مثل أبعاد المتجه وحجم النافذة)
3. تدريب النموذج على مجموعة البيانات الكاملة لجلسات المستخدم وسمات المنتج
4. ضبط النموذج بناءً على مقاييس الأداء

يمكن للنموذج الناتج التقاط العلاقات بين سمات المنتج المختلفة وتفضيلات المستخدم بشكل فعال في فضاء متجه عالي الأبعاد.

إنشاء توصيات مخصصة #

بمجرد تدريب نموذج Word2Vec، يمكننا استخدامه لإنشاء توصيات مخصصة للمستخدمين. عملت العملية على النحو التالي:

1. بالنسبة لمستخدم معين، قمنا بتحليل سجل المشاهدة الخاص به وإنشاء متجه مستخدم بناءً على المنتجات التي تفاعل معها.
2. ثم استخدمنا متجه المستخدم هذا للعثور على منتجات مماثلة في فضاء المتجهات.
3. قام النظام بترتيب هذه المنتجات المماثلة بناءً على تشابهها الجيبي مع متجه المستخدم.
4. تم تقديم المنتجات ذات الترتيب الأعلى كتوصيات مخصصة.

سمح لنا هذا النهج بتقديم توصيات لم تكن مبنية فقط على تشابه المنتج ولكن أخذت في الاعتبار أيضًا التفضيلات الفريدة لكل مستخدم.

التنفيذ والتكامل #

كان تطوير نظام التوصية نصف المعركة فقط. كانت الخطوة الحاسمة التالية هي دمجه بسلاسة في البنية التحتية الحالية لـ Lenskart. قمنا بتنفيذ الحل باستخدام Python، مستفيدين من مكتبات علوم البيانات القوية وقدرات التكامل مع AWS.

تضمنت المكونات الرئيسية للتنفيذ:

1. خط أنابيب البيانات: قمنا بإعداد خط أنابيب بيانات فعال لتحديث النموذج باستمرار بتفاعلات المستخدم الجديدة وبيانات المنتج.
2. تطوير واجهة برمجة التطبيقات: أنشأنا واجهات برمجة تطبيقات RESTful سمحت لأنظمة الواجهة الأمامية لـ Lenskart بطلب توصيات مخصصة في الوقت الفعلي.
3. قابلية التوسع: تم تصميم النظام للتعامل مع حجم حركة المرور العالي لـ Lenskart، مع وجود تدابير مناسبة للتخزين المؤقت وتوازن الحمل.
4. المراقبة والتسجيل: قمنا بتنفيذ مراقبة وتسجيل شاملين لتتبع أداء النظام وتحديد أي مشكلات بسرعة.

النتائج والتأثير #

كان لتنفيذ نظام التوصية المستند إلى Word2Vec تأثير كبير على منصة التجارة الإلكترونية لـ Lenskart:

1. تحسين مشاركة المستخدم: قضى المستخدمون وقتًا أطول على الموقع وشاهدوا عددًا أكبر من المنتجات.
2. زيادة معدلات التحويل: أدت التوصيات المخصصة إلى زيادة ملحوظة في إجراءات الإضافة إلى سلة التسوق والشراء.
3. تحسين تجربة المستخدم: أبلغ العملاء عن رضا أعلى عن مدى ملاءمة اقتراحات المنتجات.
4. قابلية التوسع: تعامل النظام بنجاح مع قاعدة المستخدمين المتزايدة لـ Lenskart وكتالوج المنتجات المتوسع.

التحديات والدروس المستفادة #

على الرغم من أن المشروع كان ناجحًا في النهاية، واجهنا العديد من التحديات على طول الطريق:

1. جودة البيانات: ضمان اتساق ودقة بيانات سمات المنتج تطلب جهدًا كبيرًا وتعاونًا مع فريق المنتج في Lenskart.
2. مشكلة البداية الباردة: كان تطوير استراتيجيات لتقديم توصيات للمستخدمين الجدد أو المنتجات ذات بيانات التفاعل المحدودة تحديًا مستمرًا.
3. تحسين الأداء: تطلب تحقيق التوازن بين جودة التوصية ووقت الاستجابة ضبطًا وتحسينًا دقيقين.

قدمت هذه التحديات دروسًا وأفكارًا قيمة يمكن تطبيقها على مشاريع أنظمة التوصية المستقبلية:

1. الاستثمار في جودة البيانات: البيانات النظيفة والمتسقة ضرورية لنجاح أي مشروع تعلم آلي.
2. النهج الهجينة: يمكن أن يساعد الجمع بين تقنيات التصفية القائمة على المحتوى والتصفية التعاونية في معالجة مشكلات البداية الباردة.
3. التكرار المستمر: التحديثات المنتظمة للنموذج واختبارات A/B ضرورية للحفاظ على جودة التوصية وتحسينها.

الاتجاهات المستقبلية #

فتح نجاح نظام التوصية إمكانيات جديدة لمزيد من التحسينات والتطبيقات:

1. التوصيات متعددة الوسائط: دمج بيانات الصور لفهم المنتجات والتوصية بها بناءً على التشابه البصري.
2. التخصيص في الوقت الفعلي: تكييف التوصيات بناءً على سلوك المستخدم خلال جلسة واحدة.
3. التوصيات عبر الفئات: توسيع النظام لا