Merevolusi E-commerce: Membangun Sistem Rekomendasi untuk Platform Kacamata Lenskart

Daftar isi

Dalam lanskap e-commerce yang berkembang pesat, personalisasi telah menjadi pembeda utama bagi bisnis yang berusaha meningkatkan pengalaman pengguna dan mendorong konversi. Sebagai pemain e-commerce kacamata terbesar di India dan startup unicorn, Lenskart menyadari perlunya memanfaatkan teknik ilmu data mutakhir untuk memberikan rekomendasi produk yang disesuaikan kepada basis pelanggan yang luas. Artikel ini mendalami pengalaman saya sebagai konsultan ilmu data, bekerja pada sistem rekomendasi inovatif yang mengubah cara pengguna Lenskart menemukan dan berinteraksi dengan produk kacamata.

Tantangan: Mempersonalisasi Belanja Kacamata #

Industri kacamata menghadirkan tantangan unik ketika berkaitan dengan belanja online. Tidak seperti banyak kategori produk lainnya, kacamata dan lensa kontak adalah barang yang sangat personal yang memerlukan pertimbangan cermat tentang gaya, kesesuaian, dan fungsionalitas. Tujuan Lenskart adalah menciptakan sistem rekomendasi yang dapat memahami dan memprediksi preferensi pengguna dengan tingkat akurasi tinggi, yang pada akhirnya mengarah pada peningkatan kepuasan pelanggan dan penjualan.

Tujuan utama proyek ini adalah:

Menganalisis perilaku melihat pengguna untuk memahami preferensi
Mengembangkan sistem yang dapat belajar dari atribut produk dan interaksi pengguna
Membuat hasil pencarian dan rekomendasi produk yang dipersonalisasi
Mengintegrasikan sistem rekomendasi ke dalam infrastruktur Lenskart yang ada dengan mulus

Solusi: Memanfaatkan Kekuatan Word2Vec #

Untuk mengatasi tantangan kompleks ini, kami beralih ke Word2Vec, teknik pemrosesan bahasa alami yang kuat yang biasanya digunakan untuk embedding kata. Namun, dalam pendekatan inovatif kami, kami menggunakan kembali Word2Vec untuk mempelajari dan merepresentasikan produk kacamata dan preferensi pengguna.

Pengumpulan dan Prapemrosesan Data #

Langkah pertama dalam membangun sistem rekomendasi kami adalah mengumpulkan dan memproses data yang diperlukan. Kami fokus pada dua sumber data utama:

Data sesi pengguna: Ini termasuk informasi tentang produk yang dilihat, diklik, ditambahkan ke keranjang, dan dibeli oleh pengguna.
Data atribut produk: Kami mengumpulkan informasi rinci tentang setiap produk kacamata, termasuk gaya, warna, bentuk bingkai, jenis lensa, dan lainnya.

Data disimpan di MongoDB, database NoSQL yang menyediakan fleksibilitas dan skalabilitas yang diperlukan untuk menangani volume besar data tidak terstruktur.

Menciptakan “Tata Bahasa” Kacamata #

Salah satu aspek paling penting dan inovatif dari pendekatan kami adalah merepresentasikan produk kacamata sebagai “kalimat” menggunakan atribut mereka. Misalnya, sepasang kacamata bisa direpresentasikan sebagai:

unisex, merah, bingkai-bulat, lensa coklat

Representasi ini memungkinkan kami untuk memperlakukan setiap produk sebagai kombinasi unik atribut, mirip seperti kata-kata membentuk kalimat dalam bahasa alami.

Melatih Model Word2Vec #

Dengan data kami yang sudah disiapkan dan “tata bahasa” kacamata kami yang telah ditetapkan, kami melanjutkan untuk melatih model Word2Vec. Model tersebut belajar untuk membuat representasi vektor dari produk dan pengguna berdasarkan data perilaku melihat.

Langkah-langkah kunci dalam proses pelatihan meliputi:

Tokenisasi atribut produk dan interaksi pengguna
Menetapkan hyperparameter yang sesuai (misalnya, dimensi vektor, ukuran jendela)
Melatih model pada seluruh dataset sesi pengguna dan atribut produk
Menyempurnakan model berdasarkan metrik kinerja

Model yang dihasilkan dapat secara efektif menangkap hubungan antara atribut produk yang berbeda dan preferensi pengguna dalam ruang vektor berdimensi tinggi.

Menghasilkan Rekomendasi yang Dipersonalisasi #

Setelah model Word2Vec dilatih, kami dapat menggunakannya untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk pengguna. Prosesnya bekerja sebagai berikut:

Untuk pengguna tertentu, kami menganalisis riwayat melihat mereka dan membuat vektor pengguna berdasarkan produk yang mereka interaksikan.
Kami kemudian menggunakan vektor pengguna ini untuk menemukan produk serupa dalam ruang vektor.
Sistem meranking produk serupa ini berdasarkan kesamaan kosinus mereka dengan vektor pengguna.
Produk dengan peringkat teratas disajikan sebagai rekomendasi yang dipersonalisasi.

Pendekatan ini memungkinkan kami untuk memberikan rekomendasi yang tidak hanya berdasarkan kesamaan produk tetapi juga mempertimbangkan preferensi unik setiap pengguna.

Implementasi dan Integrasi #

Mengembangkan sistem rekomendasi hanyalah setengah dari pertempuran. Langkah penting berikutnya adalah mengintegrasikannya dengan mulus ke dalam infrastruktur Lenskart yang ada. Kami mengimplementasikan solusi menggunakan Python, memanfaatkan perpustakaan ilmu data yang kuat dan kemampuan integrasi AWS.

Komponen kunci dari implementasi meliputi:

Pipeline data: Kami menyiapkan pipeline data yang efisien untuk terus memperbarui model dengan interaksi pengguna baru dan data produk.
Pengembangan API: Kami membuat API RESTful yang memungkinkan sistem frontend Lenskart untuk meminta rekomendasi yang dipersonalisasi secara real-time.
Skalabilitas: Sistem dirancang untuk menangani volume lalu lintas tinggi Lenskart, dengan langkah-langkah caching dan penyeimbangan beban yang sesuai.
Pemantauan dan pencatatan: Kami mengimplementasikan pemantauan dan pencatatan komprehensif untuk melacak kinerja sistem dan mengidentifikasi masalah dengan cepat.

Hasil dan Dampak #

Implementasi sistem rekomendasi berbasis Word2Vec memiliki dampak signifikan pada platform e-commerce Lenskart:

Peningkatan keterlibatan pengguna: Pengguna menghabiskan lebih banyak waktu di situs dan melihat lebih banyak produk.
Peningkatan tingkat konversi: Rekomendasi yang dipersonalisasi menyebabkan peningkatan yang signifikan dalam tindakan menambahkan ke keranjang dan pembelian.
Peningkatan pengalaman pengguna: Pelanggan melaporkan kepuasan yang lebih tinggi dengan relevansi saran produk.
Skalabilitas: Sistem berhasil menangani basis pengguna Lenskart yang berkembang dan katalog produk yang meluas.

Tantangan dan Pelajaran yang Dipetik #

Meskipun proyek ini pada akhirnya berhasil, kami menghadapi beberapa tantangan di sepanjang jalan:

Kualitas data: Memastikan konsistensi dan akurasi data atribut produk memerlukan upaya signifikan dan kolaborasi dengan tim produk Lenskart.
Masalah cold start: Mengembangkan strategi untuk memberikan rekomendasi bagi pengguna baru atau produk dengan data interaksi terbatas adalah tantangan yang berkelanjutan.
Optimisasi kinerja: Menyeimbangkan trade-off antara kualitas rekomendasi dan waktu respons memerlukan penyetelan dan optimisasi yang cermat.

Tantangan-tantangan ini memberikan pelajaran dan wawasan berharga yang dapat diterapkan pada proyek sistem rekomendasi di masa depan:

Investasi dalam kualitas data: Data yang bersih dan konsisten sangat penting untuk keberhasilan proyek pembelajaran mesin apa pun.
Pendekatan hybrid: Menggabungkan teknik penyaringan berbasis konten dan kolaboratif dapat membantu mengatasi masalah cold start.
Iterasi berkelanjutan: Pembaruan model reguler dan pengujian A/B sangat penting untuk mempertahankan dan meningkatkan kualitas rekomendasi.

Arah Masa Depan #

Keberhasilan sistem rekomendasi membuka kemungkinan baru untuk peningkatan dan aplikasi lebih lanjut:

Rekomendasi multi-modal: Menggabungkan data gambar untuk memahami dan merekomendasikan produk berdasarkan kesamaan visual.
Personalisasi real-time: Menyesuaikan rekomendasi berdasarkan perilaku pengguna dalam satu sesi.
Rekomendasi lintas kategori: Memperluas sistem untuk menyarankan produk pelengkap (misalnya, lensa kontak untuk pengguna kacamata).

Kesimpulan #

Pengembangan sistem rekomendasi berbasis Word2Vec untuk Lenskart menunjukkan kekuatan aplikasi inovatif teknik pembelajaran mesin dalam e-commerce. Dengan memperlakukan atribut produk sebagai “tata bahasa” dan memanfaatkan data perilaku pengguna, kami mampu menciptakan pengalaman berbelanja yang sangat dipersonalisasi untuk pelanggan Lenskart.

Proyek ini tidak hanya meningkatkan metrik bisnis utama untuk Lenskart tetapi juga membuka jalan untuk kemajuan lebih lanjut dalam teknologi personalisasi. Seiring e-commerce terus berkembang, kemampuan untuk memberikan rekomendasi yang disesuaikan akan menjadi semakin penting bagi bisnis yang ingin menonjol di pasar yang ramai.

Keberhasilan proyek ini menegaskan pentingnya kolaborasi antara ilmuwan data, insinyur, dan pemangku kepentingan bisnis dalam menciptakan solusi yang mendorong dampak dunia nyata. Dengan menggabungkan teknologi mutakhir dengan keahlian domain dan pemahaman mendalam tentang kebutuhan pengguna, kita dapat terus mendorong batas-batas kemungkinan dalam personalisasi e-commerce.