ব্যবহারকারী সম্পৃক্ততা উদ্ভাবন: ই-কমার্সের জন্য একটি রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকৃত ফিড তৈরি করা

ভারতের একটি শীর্ষস্থানীয় ই-কমার্স প্ল্যাটফর্মের প্রিন্সিপাল ইঞ্জিনিয়ারিং কনসালট্যান্ট হিসেবে, আমি একটি যুগান্তকারী বৈশিষ্ট্যের বিকাশ পরিচালনা করেছি: একটি রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকৃত ফিড যা আমাদের অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে ব্যবহারকারীরা কীভাবে বিষয়বস্তু আবিষ্কার করে এবং সম্পৃক্ত হয় তা বিপ্লব করেছে। ই-কমার্সের জন্য তৈরি এই টিকটক-অনুপ্রাণিত বৈশিষ্ট্যটি উল্লেখযোগ্যভাবে ব্যবহারকারী সম্পৃক্ততা এবং প্ল্যাটফর্মে ব্যয় করা সময় বাড়িয়েছে।

প্রকল্প সংক্ষিপ্ত বিবরণ #

আমাদের লক্ষ্য ছিল একটি গতিশীল, আকর্ষণীয় ফিড তৈরি করা যা:

1. প্রতিটি ব্যবহারকারীকে রিয়েল-টাইমে ব্যক্তিগতকৃত, প্রাসঙ্গিক বিষয়বস্তু সরবরাহ করবে
2. ব্যবহারকারী সম্পৃক্ততা এবং অ্যাপে ব্যয় করা সময় বাড়াবে
3. পণ্য আবিষ্কার এবং বিক্রয় চালাবে
4. কিউরেটেড ব্র্যান্ড বিষয়বস্তুর পাশাপাশি ব্যবহারকারী-সৃষ্ট বিষয়বস্তু ব্যবহার করবে

কারিগরি পদ্ধতি #

মূল উপাদান #

1. বিষয়বস্তু সংগ্রহ সিস্টেম: বিভিন্ন ধরনের বিষয়বস্তু (ব্যবহারকারী-সৃষ্ট, ব্র্যান্ড-সৃষ্ট, পণ্য তথ্য) সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করে
2. রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকরণ ইঞ্জিন: প্রতিটি ব্যবহারকারীকে ব্যক্তিগতকৃত বিষয়বস্তু সরবরাহ করতে AI/ML ব্যবহার করে
3. ট্যাগ-ভিত্তিক বিষয়বস্তু শ্রেণীবিন্যাস: দক্ষ বিষয়বস্তু বিভাগীকরণ এবং পুনরুদ্ধারের জন্য একটি পরিশীলিত ট্যাগিং সিস্টেম বাস্তবায়ন করে
4. উচ্চ-কর্মক্ষমতা বিষয়বস্তু বিতরণ: মসৃণ, বাফার-মুক্ত বিষয়বস্তু স্ট্রিমিং নিশ্চিত করে

প্রযুক্তি স্ট্যাক #

• ব্যাকএন্ড: উচ্চ-কর্মক্ষমতা API এন্ডপয়েন্টের জন্য FastAPI সহ পাইথন
• মেশিন লার্নিং: সুপারিশ মডেলের জন্য TensorFlow এবং PyTorch
• রিয়েল-টাইম প্রসেসিং: স্ট্রিম প্রসেসিংয়ের জন্য Apache Kafka এবং Flink
• ডাটাবেস: বিষয়বস্তু মেটাডেটার জন্য MongoDB, ক্যাশিংয়ের জন্য Redis
• বিষয়বস্তু বিতরণ: ভিডিও প্রসেসিং এবং বিতরণের জন্য AWS CloudFront এবং Elastic Transcoder

মূল বৈশিষ্ট্য #

1. ব্যক্তিগতকৃত বিষয়বস্তু র‍্যাঙ্কিং: ব্যবহারকারীর পছন্দ, আচরণ এবং রিয়েল-টাইম সম্পৃক্ততা মেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে বিষয়বস্তু র‍্যাঙ্ক করার একটি অ্যালগরিদম বিকাশ করেছি

2. ইন্টারেক্টিভ উপাদান: ব্যবহারকারী সম্পৃক্ততা বাড়াতে লাইক, মন্তব্য এবং শেয়ারের মতো বৈশিষ্ট্য বাস্তবায়ন করেছি

3. নিরবচ্ছিন্ন পণ্য একীকরণ: বিষয়বস্তু ফিডের মধ্যে পণ্য তথ্য এবং ক্রয় বিকল্পগুলি নিরবচ্ছিন্নভাবে একীভূত করার জন্য একটি সিস্টেম তৈরি করেছি

4. বিষয়বস্তু নির্মাতা টুল: ব্যবহারকারী এবং ব্র্যান্ডগুলির জন্য সরাসরি আকর্ষণীয় বিষয়বস্তু তৈরি এবং আপলোড করার জন্য অ্যাপ-এর মধ্যে টুল বিকাশ করেছি

5. A/B পরীক্ষণ কাঠামো: ফিড অ্যালগরিদম ক্রমাগত অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি শক্তিশালী A/B পরীক্ষণ সিস্টেম বাস্তবায়ন করেছি

চ্যালেঞ্জ এবং সমাধান #

1. চ্যালেঞ্জ: বৃহৎ আকারে রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকরণ অর্জন করা সমাধান: পূর্ব-গণনা করা সুপারিশের সাথে রিয়েল-টাইম সমন্বয় সংযুক্ত করে একটি হাইব্রিড পদ্ধতি বাস্তবায়ন করেছি

2. চ্যালেঞ্জ: বিভিন্ন ধরনের বিষয়বস্তু (ব্যবহারকারী-সৃষ্ট, প্রচারমূলক, শিক্ষামূলক) ভারসাম্য রাখা সমাধান: ব্যবসায়িক উদ্দেশ্য পূরণ করার সাথে সাথে ব্যবহারকারী সম্পৃক্ততার জন্য অপ্টিমাইজ করে একটি বিষয়বস্তু মিশ্রণ অ্যালগরিদম বিকাশ করেছি

3. চ্যালেঞ্জ: বিষয়বস্তুর প্রাসঙ্গিকতা এবং গুণমান নিশ্চিত করা সমাধান: একটি AI-চালিত বিষয়বস্তু মডারেশন সিস্টেম এবং ব্যবহারকারী খ্যাতি অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করেছি

বাস্তবায়ন প্রক্রিয়া #

1. তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ: ব্যক্তিগতকরণ অ্যালগরিদমকে অবহিত করার জন্য ব্যবহারকারী আচরণ ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করেছি

2. প্রোটোটাইপ বিকাশ: মূল কার্যকারিতা পরীক্ষা করতে এবং ব্যবহারকারী প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করতে একটি MVP তৈরি করেছি

3. স্কেলেবিলিটি পরীক্ষা: সিস্টেমটি লক্ষ লক্ষ সমবর্তী ব্যবহারকারী সামলাতে পারে তা নিশ্চিত করতে ব্যাপক লোড পরীক্ষা পরিচালনা করেছি

4. ধীরে ধীরে রোলআউট: একটি ছোট ব্যবহারকারী গ্রুপ দিয়ে শুরু করে এবং ধীরে ধীরে সম্প্রসারণ করে পর্যায়ক্রমে বৈশিষ্ট্যটি বাস্তবায়ন করেছি

5. ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন: ব্যবহারকারী সম্পৃক্ততা মেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে চলমান অ্যালগরিদম পরিশোধনের জন্য একটি প্রক্রিয়া প্রতিষ্ঠা করেছি

ফলাফল এবং প্রভাব #

1. ব্যবহারকারী সম্পৃক্ততা:

   • দৈনিক সক্রিয় ব্যবহারকারীদের 200% বৃদ্ধি
   • অ্যাপে গড়ে ব্যয় করা সময়ের 150% বৃদ্ধি

2. বিষয়বস্তু তৈরি:

   • প্রথম তিন মাসের মধ্যে ব্যবহারকারী-সৃষ্ট বিষয়বস্তুর 500% বৃদ্ধি

3. বিক্রয় কর্মক্ষমতা:

   • পণ্য পৃষ্ঠায় ক্লিক-থ্রু হারে 30% বৃদ্ধি
   • ফিডে বৈশিষ্ট্যযুক্ত পণ্যের জন্য রূপান