↓Przejdź do głównej treści
  1. Moje pisma/

Innowacja w zaangażowaniu użytkowników: Tworzenie spersonalizowanego feedu w czasie rzeczywistym dla e-commerce

3 minut
Rozwój Oprogramowania Innowacje W E-Commerce E-Commerce Personalizacja Feed W Czasie Rzeczywistym AI/ML Zaangażowanie Użytkowników
Spis treści

Jako Główny Konsultant ds. Inżynierii dla wiodącej platformy e-commerce w Indiach, kierowałem rozwojem przełomowej funkcji: spersonalizowanego feedu w czasie rzeczywistym, który zrewolucjonizował sposób, w jaki użytkownicy odkrywają i angażują się w treści w naszej aplikacji. Ta inspirowana TikTokiem funkcja, dostosowana do e-commerce, znacząco zwiększyła zaangażowanie użytkowników i czas spędzony na platformie.

Przegląd projektu #

Naszym celem było stworzenie dynamicznego, angażującego feedu, który:

  1. Dostarczałby spersonalizowane, istotne treści każdemu użytkownikowi w czasie rzeczywistym
  2. Zwiększał zaangażowanie użytkowników i czas spędzony w aplikacji
  3. Napędzał odkrywanie produktów i sprzedaż
  4. Wykorzystywał treści generowane przez użytkowników obok kuratorskich treści marek

Podejście techniczne #

Kluczowe komponenty #

  1. System agregacji treści: Zbiera i przetwarza różne rodzaje treści (generowane przez użytkowników, tworzone przez marki, informacje o produktach)
  2. Silnik personalizacji w czasie rzeczywistym: Wykorzystuje AI/ML do dostarczania spersonalizowanych treści każdemu użytkownikowi
  3. Klasyfikacja treści oparta na tagach: Wdraża zaawansowany system tagowania dla efektywnej kategoryzacji i wyszukiwania treści
  4. Wysokowydajne dostarczanie treści: Zapewnia płynne, bezbuforowe strumieniowanie treści

Stos technologiczny #

  • Backend: Python z FastAPI dla wysokowydajnych punktów końcowych API
  • Uczenie maszynowe: TensorFlow i PyTorch dla modeli rekomendacji
  • Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: Apache Kafka i Flink do przetwarzania strumieni
  • Baza danych: MongoDB dla metadanych treści, Redis do buforowania
  • Dostarczanie treści: AWS CloudFront i Elastic Transcoder do przetwarzania i dostarczania wideo

Kluczowe funkcje #

  1. Spersonalizowane rankingowanie treści: Opracowano algorytm, który rankinguje treści na podstawie preferencji użytkownika, zachowania i metryk zaangażowania w czasie rzeczywistym

  2. Elementy interaktywne: Wdrożono funkcje takie jak polubienia, komentarze i udostępnienia, aby zwiększyć zaangażowanie użytkowników

  3. Bezproblemowa integracja produktów: Stworzono system do płynnej integracji informacji o produktach i opcji zakupu w feedzie treści

  4. Narzędzia dla twórców treści: Opracowano narzędzia w aplikacji dla użytkowników i marek do tworzenia i przesyłania angażujących treści bezpośrednio

  5. Framework testów A/B: Wdrożono solidny system testów A/B do ciągłej optymalizacji algorytmu feedu

Wyzwania i rozwiązania #

  1. Wyzwanie: Osiągnięcie personalizacji w czasie rzeczywistym na dużą skalę Rozwiązanie: Wdrożono hybrydowe podejście łączące wstępnie obliczone rekomendacje z dostosowaniami w czasie rzeczywistym

  2. Wyzwanie: Równoważenie różnych typów treści (generowanych przez użytkowników, promocyjnych, edukacyjnych) Rozwiązanie: Opracowano algorytm mieszania treści, który optymalizuje zaangażowanie użytkowników przy jednoczesnym spełnianiu celów biznesowych

  3. Wyzwanie: Zapewnienie trafności i jakości treści Rozwiązanie: Wdrożono system moderacji treści oparty na AI i algorytm reputacji użytkowników

Proces wdrożenia #

  1. Zbieranie i analiza danych: Zgromadzono i przeanalizowano dane o zachowaniu użytkowników, aby poinformować algorytm personalizacji

  2. Rozwój prototypu: Stworzono MVP do testowania podstawowych funkcjonalności i zbierania opinii użytkowników

  3. Testy skalowalności: Przeprowadzono obszerne testy obciążeniowe, aby upewnić się, że system może obsłużyć miliony jednoczesnych użytkowników

  4. Stopniowe wdrażanie: Wdrożono funkcję etapami, zaczynając od małej grupy użytkowników i stopniowo rozszerzając

  5. Ciągła optymalizacja: Ustanowiono proces ciągłego udoskonalania algorytmu w oparciu o metryki zaangażowania użytkowników

Wyniki i wpływ #

  1. Zaangażowanie użytkowników:

    • 200% wzrost dziennych aktywnych użytkowników
    • 150% wzrost średniego czasu spędzonego w aplikacji

  2. Tworzenie treści:

    • 500% wzrost treści generowanych przez użytkowników w ciągu pierwszych trzech miesięcy

  3. Wyniki sprzedaży:

    • 30% wzrost współczynnika klikalności na strony produktów
    • 25% wzrost współczynnika konwersji dla produktów prezentowanych w feedzie

  4. Wydajność techniczna:

    • Osiągnięto opóźnienie poniżej 100ms dla rekomendacji treści
    • Skalowano do obsługi ponad 5000+ jednoczesnych użytkowników

Podsumowanie #

Rozwój naszego spersonalizowanego feedu w czasie rzeczywistym oznaczał znaczący krok naprzód w zaangażowaniu użytkowników e-commerce. Łącząc uzależniający charakter krótkich treści wideo ze spersonalizowanymi rekomendacjami produktów, stworzyliśmy unikalne i przekonujące doświadczenie użytkownika, które napędzało zarówno zaangażowanie, jak i sprzedaż.

Ten projekt pokazał moc łączenia najnowocześniejszych technologii w AI, przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym i dostarczaniu treści w celu stworzenia funkcji, która odpowiada preferencjom współczesnych użytkowników dotyczącym dynamicznych, spersonalizowanych treści.

Kontynuując udoskonalanie i rozszerzanie tej funkcji, pozostaje ona kamieniem węgielnym naszej strategii utrzymywania zaangażowania użytkowników, napędzania odkrywania produktów i pozostawania na czele innowacji w e-commerce. Sukces tego projektu nie tylko przekształcił naszą platformę, ale także ustanowił nowe standardy zaangażowania użytkowników w branży e-commerce.

↑