מהפכה במסחר אלקטרוני: בניית מערכת המלצות לפלטפורמת המשקפיים של Lenskart

בנוף המתפתח במהירות של המסחר האלקטרוני, התאמה אישית הפכה למבדיל מפתח עבור עסקים המבקשים לשפר את חוויית המשתמש ולהגביר המרות. כשחקן המסחר האלקטרוני הגדול ביותר למשקפיים בהודו וסטארט-אפ חד-קרן, Lenskart זיהתה את הצורך לנצל טכניקות מדע נתונים מתקדמות כדי לספק המלצות מוצר מותאמות אישית לבסיס הלקוחות הרחב שלה. מאמר זה מתעמק בניסיוני כיועץ מדע נתונים, העובד על מערכת המלצות חדשנית ששינתה את האופן שבו משתמשי Lenskart מגלים ומתקשרים עם מוצרי משקפיים.

האתגר: התאמה אישית של קניית משקפיים

#

תעשיית המשקפיים מציגה אתגרים ייחודיים כשמדובר בקניות מקוונות. בניגוד לקטגוריות מוצרים רבות אחרות, משקפיים ועדשות מגע הם פריטים אישיים מאוד הדורשים שיקול דעת זהיר של סגנון, התאמה ופונקציונליות. המטרה של Lenskart הייתה ליצור מערכת המלצות שיכולה להבין ולחזות העדפות משתמשים ברמת דיוק גבוהה, שבסופו של דבר תוביל להגדלת שביעות רצון הלקוחות והמכירות.

המטרות העיקריות של הפרויקט היו:

1. ניתוח התנהגות הצפייה של המשתמש להבנת העדפות
2. פיתוח מערכת שיכולה ללמוד ממאפייני מוצר ואינטראקציות משתמשים
3. יצירת תוצאות חיפוש והמלצות מוצר מותאמות אישית
4. שילוב חלק של מערכת ההמלצות בתשתית הקיימת של Lenskart

הפתרון: ניצול כוחו של Word2Vec

#

כדי להתמודד עם אתגר מורכב זה, פנינו ל-Word2Vec, טכניקת עיבוד שפה טבעית חזקה המשמשת בדרך כלל להטמעת מילים. עם זאת, בגישה החדשנית שלנו, הסבנו את השימוש ב-Word2Vec כדי ללמוד ולייצג מוצרי משקפיים והעדפות משתמשים.

איסוף ועיבוד מקדים של נתונים

#

השלב הראשון בבניית מערכת ההמלצות שלנו היה לאסוף ולעבד מקדימה את הנתונים הנחוצים. התמקדנו בשני מקורות נתונים עיקריים:

1. נתוני מושב משתמש: זה כלל מידע על המוצרים שהמשתמשים צפו בהם, לחצו עליהם, הוסיפו לעגלה ורכשו.
2. נתוני מאפייני מוצר: אספנו מידע מפורט על כל מוצר משקפיים, כולל סגנון, צבע, צורת מסגרת, סוג עדשה ועוד.

הנתונים אוחסנו ב-MongoDB, מסד נתונים NoSQL שסיפק את הגמישות והסקלביליות הנדרשות לטיפול בכמויות גדולות של נתונים לא מובנים.

יצירת “דקדוק” של משקפיים

#

אחד ההיבטים החשובים והחדשניים ביותר בגישה שלנו היה ייצוג מוצרי משקפיים כ"משפטים" באמצעות המאפיינים שלהם. לדוגמה, זוג משקפיים יכול להיות מיוצג כך:

יוניסקס, אדום, מסגרת עגולה, עדשה חומה

ייצוג זה אפשר לנו להתייחס לכל מוצר כשילוב ייחודי של מאפיינים, בדומה לאופן שבו מילים יוצרות משפטים בשפה טבעית.

אימון מודל Word2Vec

#

עם הנתונים שלנו מוכנים וה"דקדוק" של המשקפיים שלנו מבוסס, המשכנו לאמן את מודל Word2Vec. המודל למד ליצור ייצוגי וקטור של מוצרים ומשתמשים על בסיס נתוני התנהגות הצפייה.

שלבים מרכזיים בתהליך האימון כללו:

1. טוקניזציה של מאפייני מוצר ואינטראקציות משתמשים
2. הגדרת היפר-פרמטרים מתאימים (למשל, ממד וקטור, גודל חלון)
3. אימון המודל על מערך הנתונים המלא של מושבי משתמשים ומאפייני מוצרים
4. כוונון עדין של המודל על בסיס מדדי ביצועים

המודל שהתקבל יכול היה ללכוד ביעילות את היחסים בין מאפייני מוצר שונים והעדפות משתמשים במרחב וקטורי רב-ממדי.

יצירת המלצות מותאמות אישית

#

לאחר שמודל Word2Vec אומן, יכולנו להשתמש בו כדי ליצור המלצות מותאמות אישית למשתמשים. התהליך פעל כך:

1. עבור משתמש נתון, ניתחנו את היסטוריית הצפייה שלו ויצרנו וקטור משתמש על בסיס המוצרים שאיתם הוא התקשר.
2. לאחר מכן השתמשנו בווקטור המשתמש הזה כדי למצוא מוצרים דומים במרחב הווקטורי.
3. המערכת דירגה את המוצרים הדומים הללו על בסיס הדמיון הקוסינוסי שלהם לווקטור המשתמש.
4. המוצרים המדורגים בראש הוצגו כהמלצות מותאמות אישית.

גישה זו אפשרה לנו לספק המלצות שלא רק התבססו על דמיון מוצרים אלא גם לקחו בחשבון את ההעדפות הייחודיות של כל משתמש.

יישום ואינטגרציה

#

פיתוח מערכת ההמלצות היה רק חצי מהמאבק. השלב הקריטי הבא היה לשלב אותה בצורה חלקה בתשתית הקיימת של Lenskart. יישמנו את הפתרון באמצעות פייתון, תוך ניצול ספריות מדע הנתונים החזקות שלו ויכולות האינטגרציה עם AWS.

רכיבים מרכזיים ביישום כללו:

1. צינור נתונים: הקמנו צינור נתונים יעיל כדי לעדכן באופן רציף את המודל עם אינטראקציות משתמשים חדשות ונתוני מוצרים.
2. פיתוח API: יצרנו ממשקי API מסוג RESTful שאפשרו למערכות הקדמיות של Lenskart לבקש המלצות מותאמות אישית בזמן אמת.
3. סקלביליות: המערכת תוכננה לטפל בנפח התנועה הגבוה של Lenskart, עם אמצעי מטמון ואיזון עומסים מתאימים.
4. ניטור ורישום: יישמנו ניטור ורישום מקיפים כדי לעקוב אחר ביצועי המערכת ולזהות במהירות כל בעיה.

תוצאות והשפעה

#

היישום של מערכת ההמלצות המבוססת על Word2Vec השפיע משמעותית על פלטפורמת המסחר האלקטרוני של Lenskart:

1. שיפור מעורבות המשתמשים: המשתמשים בילו יותר זמן באתר וצפו במספר גדול יותר של מוצרים.
2. הגדלת שיעורי המרה: ההמלצות המותאמות אישית הובילו לעלייה ניכרת בפעולות הוספה לעגלה ורכישה.
3. שיפור חוויית המשתמש: הלקוחות דיווחו על שביעות רצון גבוהה יותר מהרלוונטיות של הצעות המוצרים.
4. סקלביליות: המערכת טיפלה בהצלחה בבסיס המשתמשים הגדל של Lenskart וקטלוג המוצרים המתרחב.

אתגרים ולקחים שנלמדו

#

בעוד שהפרויקט היה מוצלח בסופו של דבר, נתקלנו במספר אתגרים לאורך הדרך:

1. איכות נתונים: הבטחת העקביות והדיוק של נתוני מאפייני המוצר דרשה מאמץ משמעותי ושיתוף פעולה עם צוות המוצר של Lenskart.
2. בעיית ההתחלה הקרה: פיתוח אסטרטגיות למתן המלצות למשתמשים חדשים או מוצרים עם נתוני אינטראקציה מוגבלים היה אתגר מתמשך.
3. אופטימיזציה של ביצועים: איזון בין איכות ההמלצות לזמן התגובה דרש כוונון ואופטימיזציה זהירים.

אתגרים אלה סיפקו לקחים ותובנות חשובים שניתן ליישם בפרויקטים עתידיים של מערכות המלצה:

1. השקעה באיכות נתונים: נתונים נקיים ועקביים הם קריטיים להצלחת כל פרויקט למידת מכונה.
2. גישות היברידיות: שילוב טכניקות סינון מבוסס תוכן וסינון שיתופי יכול לעזור בפתרון בעיות התחלה קרה.
3. איטרציה מתמשכת: עדכוני מודל קבועים ובדיקות A/B הם חיוניים לשמירה ושיפור איכות ההמלצות.

כיוונים עתידיים

#

ההצלחה של מערכת ההמלצות פתחה אפשרויות חדשות לשיפורים ויישומים נוספים:

1. המלצות רב-מודליות: שילוב נתוני תמונה להבנה והמלצה על מוצרים על בסיס דמיון חזותי.
2. התאמה אישית בזמן אמת: התאמת המלצות על בסיס התנהגות המשתמש בתוך מושב יחיד.
3. המלצות חוצות קטגוריות: הרחבת המערכת להצעת מוצרים משלימים (למשל, עדשות מגע