Verkkokaupan vallankumous: Suosittelujärjestelmän rakentaminen Lenskartin silmälasikauppaan

Nopeasti kehittyvässä verkkokaupan maailmassa personoinnista on tullut keskeinen erottava tekijä yrityksille, jotka pyrkivät parantamaan käyttäjäkokemusta ja lisäämään konversioita. Intian suurimpana silmälasien verkkokauppana ja yksisarvisena startup-yrityksenä Lenskart tunnisti tarpeen hyödyntää huippuluokan datatieteen tekniikoita tarjotakseen räätälöityjä tuotesuosituksia laajalle asiakaskunnalleen. Tämä artikkeli käsittelee kokemustani datatieteen konsulttina, joka työskenteli innovatiivisen suosittelujärjestelmän parissa, joka muutti tapaa, jolla Lenskartin käyttäjät löytävät ja ovat vuorovaikutuksessa silmälasikaupan tuotteiden kanssa.

Haaste: Silmälasien verkko-ostamisen personointi

#

Silmälasiala asettaa ainutlaatuisia haasteita verkko-ostamiselle. Toisin kuin monet muut tuotekategoriat, silmälasit ja piilolinssit ovat erittäin henkilökohtaisia tuotteita, jotka vaativat huolellista tyylin, istuvuuden ja toiminnallisuuden harkintaa. Lenskartin tavoitteena oli luoda suosittelujärjestelmä, joka pystyisi ymmärtämään ja ennustamaan käyttäjien mieltymyksiä suurella tarkkuudella, mikä johtaisi lopulta parempaan asiakastyytyväisyyteen ja myyntiin.

Projektin päätavoitteet olivat:

1. Analysoida käyttäjien katselukäyttäytymistä mieltymysten ymmärtämiseksi
2. Kehittää järjestelmä, joka voisi oppia tuoteominaisuuksista ja käyttäjien vuorovaikutuksesta
3. Luoda personoituja hakutuloksia ja tuotesuosituksia
4. Integroida suosittelujärjestelmä saumattomasti Lenskartin olemassa olevaan infrastruktuuriin

Ratkaisu: Word2Vec-tekniikan hyödyntäminen

#

Tämän monimutkaisen haasteen ratkaisemiseksi käännyimme Word2Vec-tekniikan puoleen, joka on tehokas luonnollisen kielen käsittelytekniikka, jota tyypillisesti käytetään sanojen upottamiseen. Innovatiivisessa lähestymistavassamme kuitenkin käytimme Word2Vec-tekniikkaa uudelleen oppiaksemme ja esittääksemme silmälasituotteita ja käyttäjien mieltymyksiä.

Tietojen kerääminen ja esikäsittely

#

Ensimmäinen vaihe suosittelujärjestelmämme rakentamisessa oli kerätä ja esikäsitellä tarvittavat tiedot. Keskityimme kahteen pääasialliseen tietolähteeseen:

1. Käyttäjäistuntotiedot: Tämä sisälsi tietoa tuotteista, joita käyttäjät katselivat, klikkasivat, lisäsivät ostoskoriin ja ostivat.
2. Tuoteominaisuustiedot: Keräsimme yksityiskohtaista tietoa jokaisesta silmälasituotteesta, mukaan lukien tyyli, väri, kehyksen muoto, linssin tyyppi ja paljon muuta.

Tiedot tallennettiin MongoDB:hen, NoSQL-tietokantaan, joka tarjosi tarvittavan joustavuuden ja skaalautuvuuden suurten jäsentämättömien tietomäärien käsittelyyn.

Silmälasien “kieliopin” luominen

#

Yksi lähestymistapamme tärkeimmistä ja innovatiivisimmista näkökohdista oli silmälasituotteiden esittäminen “lauseina” niiden ominaisuuksien avulla. Esimerkiksi silmälasit voitaisiin esittää seuraavasti:

unisex, punainen, pyöreä kehys, ruskea linssi

Tämä esitystapa mahdollisti jokaisen tuotteen käsittelyn ainutlaatuisena ominaisuuksien yhdistelmänä, samaan tapaan kuin sanat muodostavat lauseita luonnollisessa kielessä.

Word2Vec-mallin kouluttaminen

#

Kun tietomme oli valmisteltu ja silmälasien “kielioppi” luotu, siirryimme kouluttamaan Word2Vec-mallia. Malli oppi luomaan vektoriesityksiä sekä tuotteista että käyttäjistä katselukäyttäytymistietojen perusteella.

Koulutusprosessin keskeiset vaiheet olivat:

1. Tuoteominaisuuksien ja käyttäjien vuorovaikutusten tokenointi
2. Asianmukaisten hyperparametrien asettaminen (esim. vektorin ulottuvuus, ikkunan koko)
3. Mallin kouluttaminen koko käyttäjäistuntojen ja tuoteominaisuuksien tietoaineistolla
4. Mallin hienosäätö suorituskykymittareiden perusteella

Tuloksena saatu malli pystyi tehokkaasti tallentamaan eri tuoteominaisuuksien ja käyttäjien mieltymysten väliset suhteet moniulotteiseen vektoriavaruuteen.

Personoitujen suositusten luominen

#

Kun Word2Vec-malli oli koulutettu, pystyimme käyttämään sitä personoitujen suositusten luomiseen käyttäjille. Prosessi toimi seuraavasti:

1. Tietylle käyttäjälle analysoimme heidän katseluhistoriansa ja loimme käyttäjävektorin niiden tuotteiden perusteella, joiden kanssa he olivat olleet vuorovaikutuksessa.
2. Käytimme sitten tätä käyttäjävektoria löytääksemme samankaltaisia tuotteita vektoriavaruudessa.
3. Järjestelmä asetti nämä samankaltaiset tuotteet paremmuusjärjestykseen niiden kosinisimilaarisuuden perusteella käyttäjävektoriin nähden.
4. Parhaiten sijoittuneet tuotteet esitettiin personoituina suosituksina.

Tämä lähestymistapa mahdollisti suositusten antamisen, jotka perustuivat paitsi tuotteiden samankaltaisuuteen, myös kunkin käyttäjän ainutlaatuisiin mieltymyksiin.

Toteutus ja integrointi

#

Suosittelujärjestelmän kehittäminen oli vain puolet taistelusta. Seuraava ratkaiseva vaihe oli integroida se saumattomasti Lenskartin olemassa olevaan infrastruktuuriin. Toteutimme ratkaisun käyttäen Pythonia, hyödyntäen sen vahvoja datatieteen kirjastoja ja AWS-integraatiokykyjä.

Toteutuksen keskeiset komponentit olivat:

1. Tietoputki: Perustimme tehokkaan tietoputken päivittämään mallia jatkuvasti uusilla käyttäjien vuorovaikutuksilla ja tuotetiedoilla.
2. API-kehitys: Loimme RESTful API:t, jotka mahdollistivat Lenskartin frontend-järjestelmien pyytää personoituja suosituksia reaaliajassa.
3. Skaalautuvuus: Järjestelmä suunniteltiin käsittelemään Lenskartin suurta liikennemäärää asianmukaisilla välimuisti- ja kuormantasaustoimenpiteillä.
4. Valvonta ja lokiinkirjaus: Toteutimme kattavan valvonnan ja lokiinkirjauksen järjestelmän suorituskyvyn seuraamiseksi ja mahdollisten ongelmien nopeaksi tunnistamiseksi.

Tulokset ja vaikutus

#

Word2Vec-pohjaisen suosittelujärjestelmän käyttöönotolla oli merkittävä vaikutus Lenskartin verkkokauppa-alustaan:

1. Parantunut käyttäjien sitoutuminen: Käyttäjät viettivät enemmän aikaa sivustolla ja katselivat suuremman määrän tuotteita.
2. Kasvaneet konversioasteet: Personoidut suositukset johtivat huomattavaan lisäykseen ostoskoriin lisäämis- ja ostotoiminnoissa.
3. Parantunut käyttäjäkokemus: Asiakkaat raportoivat korkeampaa tyytyväisyyttä tuote-ehdotusten merkityksellisyyteen.
4. Skaalautuvuus: Järjestelmä käsitteli menestyksekkäästi Lenskartin kasvavan käyttäjäkunnan ja laajentuvan tuotevalikoiman.

Haasteet ja opitut asiat

#

Vaikka projekti oli lopulta menestyksekäs, kohtasimme useita haasteita matkan varrella:

1. Tietojen laatu: Tuoteominaisuustietojen johdonmukaisuuden ja tarkkuuden varmistaminen vaati huomattavaa vaivaa ja yhteistyötä Lenskartin tuotetiimin kanssa.
2. Kylmäkäynnistysongelma: Strategioiden kehittäminen suositusten antamiseksi uusille käyttäjille tai tuotteille, joilla on rajoitetusti vuorovaikutustietoja, oli jatkuva haaste.
3. Suorituskyvyn optimointi: Suosituksen laadun ja vasteajan välisen kompromissin tasapainottaminen vaati huolellista virittämistä ja optimointia.

Nämä haasteet tarjosivat arvokkaita oppeja ja oivalluksia, joita voidaan soveltaa tuleviin suosittelujärjestelmäprojekteihin:

1. Investoi tietojen laatuun: Puhtaat, johdonmukaiset tiedot ovat ratkaisevan tärkeitä minkä tahansa koneoppimisprojektin onnistumiselle.
2. Hybridilähestymistavat: Sisältöpohjaisten ja yhteistyösuodatustekniikoiden yhdistäminen voi auttaa ratkaisemaan kylmäkäynnistysongelmia.
3. Jatkuva iterointi: Säännölliset mallipäivitykset ja A/B-testaus ovat olennaisia suositusten laadun ylläpitämiseksi ja parantamiseksi.

Tulevaisuuden suunnat

#

Suosittelujärjestelmän menestys avasi uusia mahdollisuuksia jatkokehitykselle ja sovelluksille:

1. Multimodaaliset suositukset: Kuvatietojen sisällyttäminen tuotteiden ymmärtämiseksi ja suosittelemiseksi visuaalisen samankaltaisuuden perusteella.
2. Reaaliaikainen personointi: Suositusten mukauttaminen käyttäjän käyttäytymisen perusteella yhden istunnon aikana.
3. Kategorioiden väliset suositukset: Järjestelmän laajentaminen ehdottamaan täydentäviä tuotteita (esim. piilolinssejä silmälasien käyttäjille).

Johtopäätös

#

Word2Vec-pohjaisen suosittelujärjestelmän kehittäminen Lenskartille osoittaa koneoppimistekniikkojen innovatiivisten sovellusten voiman verkkokaupassa. Käsittelemällä tuoteominaisuuksia “kielioppina” ja hyödyntämällä käyttäjäkäyttäytymistietoja pystyimme luomaan erittäin personoidun ostoskokemuksen Lenskartin asiakkaille.

Tämä projekti ei ainoastaan parantanut Lenskartin keskeisiä liiketoimintamittareita, vaan myös avasi tietä personointiteknologian jatkokehitykselle. Verkkokaupan jatkuvan kehityksen myötä räätälöityjen suositusten tarjoamisen kyky tulee yhä tärkeämmäksi yrityksille, jotka haluavat erottua kilpaillulla markkinalla.

Tämän projektin menestys korostaa datatieteilijöiden, insinöörien ja liiketoiminnan sidosryhmien välisen yhteistyön tärkeyttä sellaisten ratkaisujen luomisessa, jotka tuottavat todellista vaikutusta. Yhdistämällä huippuluokan teknologiaa, toimialaosaamista ja syvällistä ymmärrystä käyttäjien tarpeista voimme jatkaa verkkokaupan personoinnin rajojen työntämistä.