E-ticareti Devrimleştirmek: Lenskart'ın Gözlük Platformu için Bir Öneri Sistemi Oluşturmak

Table of Contents

Hızla gelişen e-ticaret ortamında, kişiselleştirme, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve dönüşümleri artırmak isteyen işletmeler için önemli bir farklılaştırıcı haline geldi. Hindistan’ın en büyük gözlük e-ticaret oyuncusu ve bir unicorn girişimi olan Lenskart, geniş müşteri tabanına özelleştirilmiş ürün önerileri sunmak için en son veri bilimi tekniklerinden yararlanma ihtiyacını fark etti. Bu makale, Lenskart kullanıcılarının gözlük ürünlerini keşfetme ve etkileşimde bulunma şeklini dönüştüren yenilikçi bir öneri sistemi üzerinde çalışan bir veri bilimi danışmanı olarak deneyimimi ele alıyor.

Zorluk: Gözlük Alışverişini Kişiselleştirmek #

Gözlük endüstrisi, çevrimiçi alışveriş söz konusu olduğunda benzersiz zorluklar sunmaktadır. Diğer birçok ürün kategorisinden farklı olarak, gözlükler ve kontakt lensler stil, uyum ve işlevselliğin dikkatle değerlendirilmesini gerektiren oldukça kişisel ürünlerdir. Lenskart’ın amacı, kullanıcı tercihlerini yüksek doğrulukla anlayabilen ve tahmin edebilen, sonuçta müşteri memnuniyetini ve satışları artıran bir öneri sistemi oluşturmaktı.

Projenin ana hedefleri şunlardı:

Tercihleri anlamak için kullanıcı görüntüleme davranışını analiz etmek
Ürün özelliklerinden ve kullanıcı etkileşimlerinden öğrenebilen bir sistem geliştirmek
Kişiselleştirilmiş arama sonuçları ve ürün önerileri oluşturmak
Öneri sistemini Lenskart’ın mevcut altyapısına sorunsuz bir şekilde entegre etmek

Çözüm: Word2Vec’in Gücünden Yararlanmak #

Bu karmaşık zorluğu ele almak için, genellikle kelime gömme için kullanılan güçlü bir doğal dil işleme tekniği olan Word2Vec’e yöneldik. Ancak, yenilikçi yaklaşımımızda Word2Vec’i gözlük ürünlerini ve kullanıcı tercihlerini öğrenmek ve temsil etmek için yeniden tasarladık.

Veri Toplama ve Ön İşleme #

Öneri sistemimizi oluşturmanın ilk adımı, gerekli verileri toplamak ve ön işlemden geçirmekti. İki ana veri kaynağına odaklandık:

Kullanıcı oturum verileri: Bu, kullanıcıların görüntülediği, tıkladığı, sepete eklediği ve satın aldığı ürünler hakkında bilgiler içeriyordu.
Ürün özellik verileri: Her gözlük ürünü hakkında stil, renk, çerçeve şekli, lens tipi ve daha fazlası dahil olmak üzere ayrıntılı bilgiler topladık.

Veriler, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işlemek için gereken esnekliği ve ölçeklenebilirliği sağlayan bir NoSQL veritabanı olan MongoDB’de depolandı.

Gözlük “Grameri” Oluşturmak #

Yaklaşımımızın en önemli ve yenilikçi yönlerinden biri, gözlük ürünlerini özelliklerini kullanarak “cümleler” olarak temsil etmekti. Örneğin, bir çift gözlük şu şekilde temsil edilebilir:

unisex, kırmızı, yuvarlak-çerçeve, kahverengi lens

Bu temsil, her ürünü doğal dilde kelimelerin cümleleri oluşturması gibi benzersiz bir özellik kombinasyonu olarak ele almamızı sağladı.

Word2Vec Modelini Eğitmek #

Verilerimizi hazırladıktan ve gözlük “gramerimizi” oluşturduktan sonra, Word2Vec modelini eğitmeye geçtik. Model, görüntüleme davranışı verilerine dayanarak hem ürünlerin hem de kullanıcıların vektör temsillerini oluşturmayı öğrendi.

Eğitim sürecindeki önemli adımlar şunlardı:

Ürün özelliklerini ve kullanıcı etkileşimlerini belirteçlere ayırmak
Uygun hiperparametreleri ayarlamak (örn. vektör boyutu, pencere boyutu)
Modeli tüm kullanıcı oturumları ve ürün özellikleri veri seti üzerinde eğitmek
Modeli performans metriklerine göre ince ayar yapmak

Ortaya çıkan model, farklı ürün özellikleri ve kullanıcı tercihleri arasındaki ilişkileri yüksek boyutlu bir vektör uzayında etkili bir şekilde yakalayabiliyordu.

Kişiselleştirilmiş Öneriler Oluşturmak #

Word2Vec modeli eğitildikten sonra, kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için kullanabilirdik. Süreç şu şekilde işliyordu:

Belirli bir kullanıcı için, görüntüleme geçmişini analiz ettik ve etkileşimde bulundukları ürünlere dayalı bir kullanıcı vektörü oluşturduk.
Ardından bu kullanıcı vektörünü vektör uzayında benzer ürünleri bulmak için kullandık.
Sistem, bu benzer ürünleri kullanıcı vektörüne kosinüs benzerliklerine göre sıraladı.
En yüksek sıralı ürünler kişiselleştirilmiş öneriler olarak sunuldu.

Bu yaklaşım, yalnızca ürün benzerliğine dayalı değil, aynı zamanda her kullanıcının benzersiz tercihlerini de dikkate alan öneriler sunmamızı sağladı.

Uygulama ve Entegrasyon #

Öneri sistemini geliştirmek savaşın sadece yarısıydı. Bir sonraki önemli adım, onu Lenskart’ın mevcut altyapısına sorunsuz bir şekilde entegre etmekti. Çözümü Python kullanarak uyguladık ve güçlü veri bilimi kütüphanelerinden ve AWS entegrasyon yeteneklerinden yararlandık.

Uygulamanın temel bileşenleri şunlardı:

Veri hattı: Modeli yeni kullanıcı etkileşimleri ve ürün verileriyle sürekli güncellemek için verimli bir veri hattı kurduk.
API geliştirme: Lenskart’ın ön uç sistemlerinin gerçek zamanlı olarak kişiselleştirilmiş öneriler istemesine olanak tanıyan RESTful API’ler oluşturduk.
Ölçeklenebilirlik: Sistem, uygun önbelleğe alma ve yük dengeleme önlemleriyle Lenskart’ın yüksek trafik hacmini işleyecek şekilde tasarlandı.
İzleme ve günlük tutma: Sistemin performansını izlemek ve sorunları hızla tespit etmek için kapsamlı izleme ve günlük tutma uyguladık.

Sonuçlar ve Etki #

Word2Vec tabanlı öneri sisteminin uygulanması, Lenskart’ın e-ticaret platformu üzerinde önemli bir etki yarattı:

Gelişmiş kullanıcı katılımı: Kullanıcılar sitede daha fazla zaman geçirdi ve daha fazla sayıda ürün görüntüledi.
Artan dönüşüm oranları: Kişiselleştirilmiş öneriler, sepete ekleme ve satın alma eylemlerinde belirgin bir artışa yol açtı.
Gelişmiş kullanıcı deneyimi: Müşteriler, ürün önerilerinin uygunluğu konusunda daha yüksek memnuniyet bildirdi.
Ölçeklenebilirlik: Sistem, Lenskart’ın büyüyen kullanıcı tabanını ve genişleyen ürün kataloğunu başarıyla yönetti.

Zorluklar ve Öğrenilen Dersler #

Proje sonuçta başarılı olsa da, yolda birkaç zorlukla karşılaştık:

Veri kalitesi: Ürün özellik verilerinin tutarlılığını ve doğruluğunu sağlamak, Lenskart’ın ürün ekibiyle önemli ölçüde çaba ve işbirliği gerektirdi.
Soğuk başlangıç sorunu: Sınırlı etkileşim verisine sahip yeni kullanıcılar veya ürünler için öneriler sağlama stratejileri geliştirmek sürekli bir zorluktu.
Performans optimizasyonu: Öneri kalitesi ve yanıt süresi arasındaki dengeyi sağlamak dikkatli ayarlama ve optimizasyon gerektirdi.

Bu zorluklar, gelecekteki öneri sistemi projelerine uygulanabilecek değerli dersler ve içgörüler sağladı:

Veri kalitesine yatırım yapın: Temiz, tutarlı veriler herhangi bir makine öğrenimi projesinin başarısı için çok önemlidir.
Hibrit yaklaşımlar: İçerik tabanlı ve işbirlikçi filtreleme tekniklerini birleştirmek, soğuk başlangıç sorunlarını çözmeye yardımcı olabilir.
Sürekli yineleme: Düzenli model güncellemeleri ve A/B testleri, öneri kalitesini korumak ve geliştirmek için esastır.

Gelecek Yönler #

Öneri sisteminin başarısı, daha fazla geliştirme ve uygulama için yeni olanaklar açtı:

Çok modlu öneriler: Görsel benzerliğe dayalı ürünleri anlamak ve önermek için görüntü verilerini dahil etmek.
Gerçek zamanlı kişiselleştirme: Tek bir oturum içindeki kullanıcı davranışına göre önerileri uyarlamak.
Kategoriler arası öneriler: Sistemi tamamlayıcı ürünler önermek için genişletmek (örn. gözlük kullananlara kontakt lens önermek).

Sonuç #

Lenskart için Word2Vec tabanlı bir öneri sisteminin geliştirilmesi, makine öğrenimi tekniklerinin e-ticaretteki yenilikçi uygulamalarının gücünü göstermektedir. Ürün özelliklerini bir “gramer” olarak ele alarak ve kullanıcı davranış verilerinden yararlanarak, Lenskart müşterileri için son derece kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi yaratmayı başardık.

Bu proje sadece Lenskart için önemli iş metriklerini iyileştirmekle kalmadı, aynı zamanda kişiselleştirme teknolojisinde daha ileri gelişmeler için de yol açtı. E-ticaret geliştikçe, özelleştirilmiş öneriler sunma yeteneği, kalabalık bir pazarda öne çıkmak isteyen işletmeler için giderek daha önemli hale gelecektir.

Bu projenin başarısı, gerçek dünyada etki yaratan çözümler oluşturmada veri bilimcileri, mühendisler ve iş paydaşları arasındaki işbirliğinin önemini vurgulamaktadır. En son teknolojiyi alan uzmanlığı ve kullanıcı ihtiyaçlarının derin bir anlayışıyla birleştirerek, e-ticaret kişiselleştirmesinde mümkün olanın sınırlarını zorlamaya devam edebiliriz.