Революционизиране на електронната търговия: Изграждане на система за препоръки за платформата за очила на Lenskart

В бързо развиващия се пейзаж на електронната търговия персонализацията се превърна в ключов фактор за разграничаване на бизнесите, които се стремят да подобрят потребителското изживяване и да увеличат конверсиите. Като най-големият играч в електронната търговия с очила в Индия и стартъп еднорог, Lenskart осъзна необходимостта от използване на най-съвременни техники за наука за данните, за да предостави персонализирани препоръки за продукти на своята огромна клиентска база. Тази статия се задълбочава в моя опит като консултант по наука за данните, работещ върху иновативна система за препоръки, която трансформира начина, по който потребителите на Lenskart откриват и взаимодействат с продукти за очила.

Предизвикателството: Персонализиране на пазаруването на очила

#

Индустрията за очила представя уникални предизвикателства, когато става въпрос за онлайн пазаруване. За разлика от много други категории продукти, очилата и контактните лещи са силно лични предмети, които изискват внимателно обмисляне на стила, прилягането и функционалността. Целта на Lenskart беше да създаде система за препоръки, която да може да разбира и предвижда предпочитанията на потребителите с висока степен на точност, което в крайна сметка да доведе до повишено удовлетворение на клиентите и продажби.

Основните цели на проекта бяха:

1. Анализиране на поведението на потребителите при разглеждане, за да се разберат предпочитанията
2. Разработване на система, която може да се учи от атрибутите на продуктите и взаимодействията на потребителите
3. Създаване на персонализирани резултати от търсенето и препоръки за продукти
4. Безпроблемно интегриране на системата за препоръки в съществуващата инфраструктура на Lenskart

Решението: Използване на силата на Word2Vec

#

За да се справим с това сложно предизвикателство, се обърнахме към Word2Vec, мощна техника за обработка на естествен език, обикновено използвана за вграждане на думи. Въпреки това, в нашия иновативен подход, ние преработихме Word2Vec, за да научи и представи продуктите за очила и предпочитанията на потребителите.

Събиране и предварителна обработка на данни

#

Първата стъпка в изграждането на нашата система за препоръки беше събирането и предварителната обработка на необходимите данни. Фокусирахме се върху два основни източника на данни:

1. Данни за потребителските сесии: Това включваше информация за продуктите, които потребителите са разглеждали, кликвали, добавяли в кошницата и закупували.
2. Данни за атрибутите на продуктите: Събрахме подробна информация за всеки продукт за очила, включително стил, цвят, форма на рамката, тип на лещите и др.

Данните бяха съхранявани в MongoDB, NoSQL база данни, която осигуряваше необходимата гъвкавост и мащабируемост за обработка на големи обеми неструктурирани данни.

Създаване на “граматика” на очилата

#

Един от най-важните и иновативни аспекти на нашия подход беше представянето на продуктите за очила като “изречения”, използвайки техните атрибути. Например, чифт очила може да бъде представен като:

унисекс, червени, кръгла рамка, кафяви лещи

Това представяне ни позволи да третираме всеки продукт като уникална комбинация от атрибути, подобно на това как думите образуват изречения в естествения език.

Обучение на модела Word2Vec

#

След като подготвихме нашите данни и установихме нашата “граматика” на очилата, пристъпихме към обучение на модела Word2Vec. Моделът се научи да създава векторни представяния както на продуктите, така и на потребителите въз основа на данните за поведението при разглеждане.

Ключовите стъпки в процеса на обучение включваха:

1. Токенизиране на атрибутите на продуктите и взаимодействията на потребителите
2. Задаване на подходящи хиперпараметри (напр. размерност на вектора, размер на прозореца)
3. Обучение на модела върху целия набор от данни за потребителски сесии и атрибути на продуктите
4. Фина настройка на модела въз основа на метрики за производителност

Полученият модел можеше ефективно да улавя връзките между различните атрибути на продуктите и предпочитанията на потребителите в многомерно векторно пространство.

Генериране на персонализирани препоръки

#

След като моделът Word2Vec беше обучен, можехме да го използваме за генериране на персонализирани препоръки за потребителите. Процесът работеше по следния начин:

1. За даден потребител анализирахме историята на разглежданията му и създавахме потребителски вектор въз основа на продуктите, с които е взаимодействал.
2. След това използвахме този потребителски вектор, за да намерим подобни продукти във векторното пространство.
3. Системата класираше тези подобни продукти въз основа на тяхната косинусова прилика с потребителския вектор.
4. Най-високо класираните продукти бяха представяни като персонализирани препоръки.

Този подход ни позволи да предоставяме препоръки, които не само се основаваха на сходството на продуктите, но и отчитаха уникалните предпочитания на всеки потребител.

Внедряване и интеграция

#

Разработването на системата за препоръки беше само половината от битката. Следващата важна стъпка беше безпроблемното й интегриране в съществуващата инфраструктура на Lenskart. Ние внедрихме решението с помощта на Python, използвайки неговите надеждни библиотеки за наука за данните и възможности за интеграция с AWS.

Ключовите компоненти на внедряването включваха:

1. Конвейер за данни: Създадохме ефективен конвейер за данни, за да актуализираме непрекъснато модела с нови взаимодействия на потребителите и данни за продуктите.
2. Разработка на API: Създадохме RESTful API-та, които позволяваха на фронтенд системите на Lenskart да заявяват персонализирани препоръки в реално време.
3. Мащабируемост: Системата беше проектирана да се справя с големия трафик на Lenskart, с подходящи мерки за кеширане и балансиране на натоварването.
4. Мониторинг и логване: Внедрихме цялостен мониторинг и логване, за да следим производителността на системата и бързо да идентифицираме евентуални проблеми.

Резултати и въздействие

#

Внедряването на системата за препоръки, базирана на Word2Vec, имаше значително въздействие върху платформата за електронна търговия на Lenskart:

1. Подобрено ангажиране на потребителите: Потребителите прекарваха повече време в сайта и разглеждаха по-голям брой продукти.
2. Увеличени коефициенти на конверсия: Персонализираните препоръки доведоха до забележимо увеличение на действията за добавяне в кошницата и покупка.
3. Подобрено потребителско изживяване: Клиентите съобщаваха за по-високо удовлетворение от релевантността на предложенията за продукти.
4. Мащабируемост: Системата успешно се справи с нарастващата потребителска база и разширяващия се каталог с продукти на Lenskart.

Предизвикателства и извлечени поуки

#

Въпреки че проектът в крайна сметка беше успешен, срещнахме няколко предизвикателства по пътя:

1. Качество на данните: Осигуряването на последователност и точност на данните за атрибутите на продуктите изискваше значителни усилия и сътрудничество с екипа по продуктите на Lenskart.
2. Проблем с “студения старт”: Разработването на стратегии за предоставяне на препоръки за нови потребители или продукти с ограничени данни за взаимодействие беше постоянно предизвикателство.
3. Оптимизация на производителността: Балансирането на компромиса между качеството на препоръките и времето за отговор изискваше внимателна настройка и оптимизация.

Тези предизвикателства предоставиха ценни уроци и прозрения, които могат да бъдат приложени в бъдещи проекти за системи за препоръки:

1. Инвестиране в качеството на данните: Чистите, последователни данни са от решаващо значение за успеха на всеки проект за машинно обучение.
2. Хибридни подходи: Комбинирането на техники за филтриране на съдържание и колаборативно филтриране може да помогне за решаване на проблемите с “студения старт”.
3. Непрекъсната итерация: Редовните актуализации на модела и A/B тестването са от съществено значение за поддържане и подобряване на качеството на препоръките.

Бъдещи насоки

#

Успехът на системата за препоръки откри нови възможности за по-нататъшни подобрения и приложения:

1. Мултимодални препоръки: Включване на данни за изображения за разбиране и препоръчване на продукти въз основа на визуално сходство.
2. Персонализация в реално време: Адаптиране на препоръките въз основа на поведението на потребителя в рамките на една сесия.
3. Препоръки между категориите: Разширяване на системата за предлагане на допълващи продукти (напр. контактни лещи за носещите очила).

Заключение

#

Разработването на система за препоръки, базирана на Word2Vec, за Lenskart демонстрира силата на иновативните приложения на техниките за машинно обучение в електронната търговия. Чрез третиране на атрибутите на продуктите като “граматика” и използване на данни за поведението на потребителите, успяхме да създадем силно персонализирано изживяване при пазаруване за клиентите на Lenskart.

Този проект не само подобри ключовите бизнес показатели за Lenskart, но и проправи пътя за по-нататъшни постижения в технологията за персонализация. С развитието на електронната търговия способността за предоставяне на персонализирани препоръки ще става все по-важна за бизнесите, които искат да се откроят на претъпкания пазар.

Успехът на този проект подчертава важността на сътрудничеството между учените по данни, инженерите и бизнес заинтересованите страни при създаването на решения, които оказват реално въздействие в света. Чрез комбиниране на най-съвременни технологии с експертни познания в областта и дълбоко разбиране на нуждите на потребителите, можем да продължим да разширяваме границите на възможното в персонализацията на електронната търговия.