Revolúcia v elektronickom obchode: Budovanie odporúčacieho systému pre platformu okuliarov Lenskart

Obsah

V rýchlo sa vyvíjajúcom prostredí elektronického obchodu sa personalizácia stala kľúčovým rozlišovacím prvkom pre podniky, ktoré sa snažia zlepšiť používateľskú skúsenosť a zvýšiť konverzie. Ako najväčší hráč v oblasti elektronického obchodu s okuliarmi v Indii a jednorožcový startup, Lenskart rozpoznal potrebu využiť najmodernejšie techniky dátovej vedy na poskytovanie prispôsobených odporúčaní produktov svojej rozsiahlej zákazníckej základni. Tento článok sa ponára do mojej skúsenosti ako konzultanta dátovej vedy, pracujúceho na inovatívnom odporúčacom systéme, ktorý transformoval spôsob, akým používatelia Lenskartu objavujú a interagujú s produktmi okuliarov.

Výzva: Personalizácia nakupovania okuliarov #

Priemysel okuliarov predstavuje jedinečné výzvy, pokiaľ ide o online nakupovanie. Na rozdiel od mnohých iných kategórií produktov sú okuliare a kontaktné šošovky vysoko osobné predmety, ktoré vyžadujú starostlivé zváženie štýlu, veľkosti a funkčnosti. Cieľom Lenskartu bolo vytvoriť odporúčací systém, ktorý by dokázal s vysokou presnosťou porozumieť a predpovedať preferencie používateľov, čo by v konečnom dôsledku viedlo k zvýšenej spokojnosti zákazníkov a predaju.

Hlavné ciele projektu boli:

Analyzovať správanie používateľov pri prezeraní na pochopenie preferencií
Vyvinúť systém, ktorý by sa mohol učiť z atribútov produktov a interakcií používateľov
Vytvoriť personalizované výsledky vyhľadávania a odporúčania produktov
Bezproblémovo integrovať odporúčací systém do existujúcej infraštruktúry Lenskartu

Riešenie: Využitie sily Word2Vec #

Na riešenie tejto komplexnej výzvy sme sa obrátili na Word2Vec, výkonnú techniku spracovania prirodzeného jazyka, ktorá sa typicky používa na vkladanie slov. V našom inovatívnom prístupe sme však prerobili Word2Vec na učenie a reprezentáciu produktov okuliarov a preferencií používateľov.

Zber a predspracovanie údajov #

Prvým krokom pri budovaní nášho odporúčacieho systému bolo zhromaždiť a predspracovať potrebné údaje. Zamerali sme sa na dva primárne zdroje údajov:

Údaje o reláciách používateľov: Tieto zahŕňali informácie o produktoch, ktoré si používatelia prezerali, klikli na ne, pridali do košíka a zakúpili.
Údaje o atribútoch produktov: Zhromaždili sme podrobné informácie o každom produkte okuliarov vrátane štýlu, farby, tvaru rámu, typu šošoviek a ďalších.

Údaje boli uložené v MongoDB, NoSQL databáze, ktorá poskytovala flexibilitu a škálovateľnosť potrebnú na spracovanie veľkých objemov neštruktúrovaných údajov.

Vytvorenie “gramatiky” okuliarov #

Jedným z najdôležitejších a najinovatívnejších aspektov nášho prístupu bolo reprezentovanie produktov okuliarov ako “viet” pomocou ich atribútov. Napríklad, pár okuliarov by mohol byť reprezentovaný ako:

unisex, červené, okrúhly rám, hnedé šošovky

Táto reprezentácia nám umožnila zaobchádzať s každým produktom ako s jedinečnou kombináciou atribútov, podobne ako slová tvoria vety v prirodzenom jazyku.

Trénovanie modelu Word2Vec #

S pripravenými údajmi a našou “gramatikou” okuliarov sme pristúpili k trénovaniu modelu Word2Vec. Model sa naučil vytvárať vektorové reprezentácie produktov aj používateľov na základe údajov o správaní pri prezeraní.

Kľúčové kroky v procese trénovania zahŕňali:

Tokenizáciu atribútov produktov a interakcií používateľov
Nastavenie vhodných hyperparametrov (napr. rozmer vektora, veľkosť okna)
Trénovanie modelu na celom súbore údajov o reláciách používateľov a atribútoch produktov
Dolaďovanie modelu na základe metrík výkonu

Výsledný model dokázal efektívne zachytiť vzťahy medzi rôznymi atribútmi produktov a preferenciami používateľov vo viacrozmernom vektorovom priestore.

Generovanie personalizovaných odporúčaní #

Po natrénovaní modelu Word2Vec sme ho mohli použiť na generovanie personalizovaných odporúčaní pre používateľov. Proces fungoval nasledovne:

Pre daného používateľa sme analyzovali jeho históriu prezerania a vytvorili používateľský vektor na základe produktov, s ktorými interagoval.
Potom sme použili tento používateľský vektor na nájdenie podobných produktov vo vektorovom priestore.
Systém zoradil tieto podobné produkty na základe ich kosínusovej podobnosti s používateľským vektorom.
Najlepšie hodnotené produkty boli prezentované ako personalizované odporúčania.

Tento prístup nám umožnil poskytovať odporúčania, ktoré neboli založené len na podobnosti produktov, ale brali do úvahy aj jedinečné preferencie každého používateľa.

Implementácia a integrácia #

Vývoj odporúčacieho systému bol len polovicou boja. Ďalším kľúčovým krokom bola jeho bezproblémová integrácia do existujúcej infraštruktúry Lenskartu. Riešenie sme implementovali pomocou Pythonu, využívajúc jeho robustné knižnice pre dátovú vedu a možnosti integrácie s AWS.

Kľúčové komponenty implementácie zahŕňali:

Dátový pipeline: Nastavili sme efektívny dátový pipeline na kontinuálnu aktualizáciu modelu novými interakciami používateľov a údajmi o produktoch.
Vývoj API: Vytvorili sme RESTful API, ktoré umožnili frontendovým systémom Lenskartu požadovať personalizované odporúčania v reálnom čase.
Škálovateľnosť: Systém bol navrhnutý tak, aby zvládol vysoký objem návštevnosti Lenskartu, s príslušnými opatreniami pre cachovanie a vyvažovanie záťaže.
Monitorovanie a logovanie: Implementovali sme komplexné monitorovanie a logovanie na sledovanie výkonu systému a rýchlu identifikáciu akýchkoľvek problémov.

Výsledky a dopad #

Implementácia odporúčacieho systému založeného na Word2Vec mala významný dopad na platformu elektronického obchodu Lenskart:

Zlepšená angažovanosť používateľov: Používatelia strávili na stránke viac času a prezerali si väčší počet produktov.
Zvýšené miery konverzie: Personalizované odporúčania viedli k výraznému nárastu akcií pridania do košíka a nákupu.
Vylepšená používateľská skúsenosť: Zákazníci hlásili vyššiu spokojnosť s relevantnosťou návrhov produktov.
Škálovateľnosť: Systém úspešne zvládol rastúcu používateľskú základňu Lenskartu a rozširujúci sa katalóg produktov.

Výzvy a získané poznatky #

Hoci bol projekt nakoniec úspešný, stretli sme sa s niekoľkými výzvami:

Kvalita údajov: Zabezpečenie konzistentnosti a presnosti údajov o atribútoch produktov vyžadovalo značné úsilie a spoluprácu s produktovým tímom Lenskartu.
Problém studeného štartu: Vývoj stratégií na poskytovanie odporúčaní pre nových používateľov alebo produkty s obmedzenými údajmi o interakciách bol pretrvávajúcou výzvou.
Optimalizácia výkonu: Vyváženie kompromisu medzi kvalitou odporúčaní a časom odozvy vyžadovalo starostlivé ladenie a optimalizáciu.

Tieto výzvy poskytli cenné poznatky a ponaučenia, ktoré možno aplikovať na budúce projekty odporúčacích systémov:

Investujte do kvality údajov: Čisté, konzistentné údaje sú kľúčové pre úspech akéhokoľvek projektu strojového učenia.
Hybridné prístupy: Kombinácia techník filtrovania založených na obsahu a spolupráci môže pomôcť riešiť problémy studeného štartu.
Kontinuálna iterácia: Pravidelné aktualizácie modelu a A/B testovanie sú nevyhnutné pre udržiavanie a zlepšovanie kvality odporúčaní.

Budúce smery #

Úspech odporúčacieho systému otvoril nové možnosti pre ďalšie vylepšenia a aplikácie:

Multimodálne odporúčania: Začlenenie obrazových údajov na pochopenie a odporúčanie produktov na základe vizuálnej podobnosti.
Personalizácia v reálnom čase: Prispôsobovanie odporúčaní na základe správania používateľa v rámci jednej relácie.
Odporúčania medzi kategóriami: Rozšírenie systému na navrhovanie doplnkových produktov (napr. kontaktné šošovky pre nositeľov okuliarov).

Záver #

Vývoj odporúčacieho systému založeného na Word2Vec pre Lenskart demonštruje silu inovatívnych aplikácií techník strojového učenia v elektronickom obchode. Tým, že sme zaobchádzali s atribútmi produktov ako s “gramatikou” a využili údaje o správaní používateľov, sme dokázali vytvoriť vysoko personalizovanú nákupnú skúsenosť pre zákazníkov Lenskartu.

Tento projekt nielen zlepšil kľúčové obchodné metriky pre Lenskart, ale aj otvoril cestu pre ďalšie pokroky v technológii personalizácie. S tým, ako sa elektronický obchod naďalej vyvíja, schopnosť poskytovať prispôsobené odporúčania sa stane čoraz dôležitejšou pre podniky, ktoré sa chcú odlíšiť na preplnenom trhu.

Úspech tohto projektu podčiarkuje dôležitosť spolupráce medzi dátovými vedcami, inžiniermi a obchodnými zainteresovanými stranami pri vytváraní riešení, ktoré prinášajú skutočný dopad v reálnom svete. Kombináciou najmodernejšej technológie s odbornosťou v danej oblasti a hlbokým porozumením potrieb používateľov môžeme naďalej posúvať hranice možností v personalizácii elektronického obchodu.