W szybko zmieniającym się krajobrazie e-commerce personalizacja stała się kluczowym czynnikiem różnicującym dla firm dążących do poprawy doświadczeń użytkowników i zwiększenia konwersji. Jako największy indyjski gracz w branży e-commerce z okularami i startup o statusie jednorożca, Lenskart dostrzegł potrzebę wykorzystania najnowocześniejszych technik data science, aby zapewnić spersonalizowane rekomendacje produktów swojej ogromnej bazie klientów. Ten artykuł zagłębia się w moje doświadczenie jako konsultanta ds. data science, pracującego nad innowacyjnym systemem rekomendacji, który zmienił sposób, w jaki użytkownicy Lenskart odkrywają i wchodzą w interakcje z produktami okularowymi.
Wyzwanie: Personalizacja zakupów okularów#
Branża okularowa stawia unikalne wyzwania w zakresie zakupów online. W przeciwieństwie do wielu innych kategorii produktów, okulary i soczewki kontaktowe są wysoce osobistymi przedmiotami, które wymagają starannego rozważenia stylu, dopasowania i funkcjonalności. Celem Lenskart było stworzenie systemu rekomendacji, który mógłby zrozumieć i przewidzieć preferencje użytkowników z wysokim stopniem dokładności, ostatecznie prowadząc do zwiększenia satysfakcji klientów i sprzedaży.
Główne cele projektu to:
- Analiza zachowań przeglądania użytkowników w celu zrozumienia preferencji
- Opracowanie systemu, który mógłby uczyć się na podstawie atrybutów produktów i interakcji użytkowników
- Tworzenie spersonalizowanych wyników wyszukiwania i rekomendacji produktów
- Bezproblemowa integracja systemu rekomendacji z istniejącą infrastrukturą Lenskart
Rozwiązanie: Wykorzystanie mocy Word2Vec#
Aby sprostać temu złożonemu wyzwaniu, zwróciliśmy się ku Word2Vec, potężnej technice przetwarzania języka naturalnego, zazwyczaj używanej do osadzania słów. Jednak w naszym innowacyjnym podejściu, przekształciliśmy Word2Vec, aby uczył się i reprezentował produkty okularowe oraz preferencje użytkowników.
Zbieranie i przetwarzanie danych#
Pierwszym krokiem w budowaniu naszego systemu rekomendacji było zebranie i przetworzenie niezbędnych danych. Skupiliśmy się na dwóch głównych źródłach danych:
- Dane sesji użytkowników: Obejmowały one informacje o produktach, które użytkownicy przeglądali, klikali, dodawali do koszyka i kupowali.
- Dane o atrybutach produktów: Zebraliśmy szczegółowe informacje o każdym produkcie okularowym, w tym styl, kolor, kształt oprawek, rodzaj soczewek i więcej.
Dane były przechowywane w MongoDB, bazie danych NoSQL, która zapewniała elastyczność i skalowalność wymaganą do obsługi dużych ilości nieustrukturyzowanych danych.
Tworzenie “gramatyki” okularów#
Jednym z najważniejszych i najbardziej innowacyjnych aspektów naszego podejścia było reprezentowanie produktów okularowych jako “zdań” przy użyciu ich atrybutów. Na przykład, para okularów mogła być reprezentowana jako:
unisex, czerwone, okrągłe oprawki, brązowe soczewki
Ta reprezentacja pozwoliła nam traktować każdy produkt jako unikalną kombinację atrybutów, podobnie jak słowa tworzą zdania w języku naturalnym.
Trenowanie modelu Word2Vec#
Po przygotowaniu danych i ustaleniu naszej “gramatyki” okularów, przystąpiliśmy do trenowania modelu Word2Vec. Model nauczył się tworzyć wektorowe reprezentacje zarówno produktów, jak i użytkowników na podstawie danych o zachowaniach przeglądania.
Kluczowe kroki w procesie trenowania obejmowały:
- Tokenizację atrybutów produktów i interakcji użytkowników
- Ustawienie odpowiednich hiperparametrów (np. wymiar wektora, rozmiar okna)
- Trenowanie modelu na całym zbiorze danych sesji użytkowników i atrybutów produktów
- Dostrajanie modelu na podstawie metryk wydajności
Wynikowy model mógł skutecznie uchwycić relacje między różnymi atrybutami produktów a preferencjami użytkowników w wielowymiarowej przestrzeni wektorowej.
Generowanie spersonalizowanych rekomendacji#
Po wytrenowaniu modelu Word2Vec mogliśmy go wykorzystać do generowania spersonalizowanych rekomendacji dla użytkowników. Proces działał następująco:
- Dla danego użytkownika analizowaliśmy jego historię przeglądania i tworzyliśmy wektor użytkownika na podstawie produktów, z którymi wchodził w interakcję.
- Następnie używaliśmy tego wektora użytkownika do znalezienia podobnych produktów w przestrzeni wektorowej.
- System rangował te podobne produkty na podstawie ich podobieństwa cosinusowego do wektora użytkownika.
- Najwyżej ocenione produkty były prezentowane jako spersonalizowane rekomendacje.
To podejście pozwoliło nam dostarczać rekomendacje, które nie tylko opierały się na podobieństwie produktów, ale także uwzględniały unikalne preferencje każdego użytkownika.
Implementacja i integracja#
Opracowanie systemu rekomendacji było tylko połową bitwy. Kolejnym kluczowym krokiem była bezproblemowa integracja z istniejącą infrastrukturą Lenskart. Zaimplementowaliśmy rozwiązanie przy użyciu Pythona, wykorzystując jego solidne biblioteki do data science i możliwości integracji z AWS.
Kluczowe komponenty implementacji obejmowały:
- Pipeline danych: Stworzyliśmy wydajny pipeline danych, aby ciągle aktualizować model o nowe interakcje użytkowników i dane produktów.
- Rozwój API: Stworzyliśmy RESTowe API, które pozwalały systemom frontendowym Lenskart na żądanie spersonalizowanych rekomendacji w czasie rzeczywistym.
- Skalowalność: System został zaprojektowany tak, aby obsłużyć duży ruch Lenskart, z odpowiednimi środkami buforowania i równoważenia obciążenia.
- Monitorowanie i logowanie: Wdrożyliśmy kompleksowe monitorowanie i logowanie, aby śledzić wydajność systemu i szybko identyfikować wszelkie problemy.
Wyniki i wpływ#
Wdrożenie systemu rekomendacji opartego na Word2Vec miało znaczący wpływ na platformę e-commerce Lenskart:
- Poprawione zaangażowanie użytkowników: Użytkownicy spędzali więcej czasu na stronie i przeglądali większą liczbę produktów.
- Zwiększone współczynniki konwersji: Spersonalizowane rekomendacje doprowadziły do zauważalnego wzrostu akcji dodawania do koszyka i zakupów.
- Ulepszone doświadczenie użytkownika: Klienci zgłaszali wyższą satysfakcję z trafności sugestii produktów.
- Skalowalność: System z powodzeniem obsłużył rosnącą bazę użytkowników Lenskart i rozszerzający się katalog produktów.
Wyzwania i wyciągnięte wnioski#
Chociaż projekt ostatecznie zakończył się sukcesem, napotkaliśmy po drodze kilka wyzwań:
- Jakość danych: Zapewnienie spójności i dokładności danych o atrybutach produktów wymagało znacznego wysiłku i współpracy z zespołem produktowym Lenskart.
- Problem zimnego startu: Opracowanie strategii dostarczania rekomendacji dla nowych użytkowników lub produktów z ograniczonymi danymi o interakcjach było ciągłym wyzwaniem.
- Optymalizacja wydajności: Zbalansowanie kompromisu między jakością rekomendacji a czasem odpowiedzi wymagało starannego dostrojenia i optymalizacji.
Te wyzwania dostarczyły cennych lekcji i spostrzeżeń, które można zastosować w przyszłych projektach systemów rekomendacji:
- Inwestuj w jakość danych: Czyste, spójne dane są kluczowe dla sukcesu każdego projektu uczenia maszynowego.
- Podejścia hybrydowe: Łączenie technik filtrowania opartego na treści i współpracy może pomóc w rozwiązaniu problemów zimnego startu.
- Ciągła iteracja: Regularne aktualizacje modelu i testy A/B są niezbędne do utrzymania i poprawy jakości rekomendacji.
Przyszłe kierunki#
Sukces systemu rekomendacji otworzył nowe możliwości dalszych ulepszeń i zastosowań:
- Rekomendacje multimodalne: Włączenie danych obrazowych do zrozumienia i rekomendowania produktów na podstawie podobieństwa wizualnego.
- Personalizacja w czasie rzeczywistym: Adaptacja rekomendacji na podstawie zachowania użytkownika w ramach pojedynczej sesji.
- Rekomendacje międzykategorialne: Rozszerzenie systemu o sugerowanie produktów komplementarnych (np. soczewek kontaktowych dla osób noszących okulary).
Podsumowanie#
Rozwój systemu rekomendacji opartego na Word2Vec dla Lenskart demonstruje moc innowacyjnych zastosowań technik uczenia maszynowego w e-commerce. Traktując atrybuty produktów jako “gramatykę” i wykorzystując dane o zachowaniach użytkowników, byliśmy w stanie stworzyć wysoce spersonalizowane doświadczenie zakupowe dla klientów Lenskart.
Projekt ten nie tylko poprawił kluczowe metryki biznesowe dla Lenskart, ale także utorował drogę do dalszych postępów w technologii personalizacji. W miarę ewolucji e-commerce, zdolność do dostarczania dostosowanych rekomendacji będzie coraz bardziej kluczowa dla firm chcących wyróżnić się na zatłoczonym rynku.
Sukces tego projektu podkreśla znaczenie współpracy między naukowcami zajmującymi się danymi, inżynierami i interesariuszami biznesowymi w tworzeniu rozwiązań, które mają rzeczywisty wpływ. Łącząc najnowocześniejszą technologię z wiedzą domenową i głębokim zrozumieniem potrzeb użytkowników, możemy nadal przesuwać granice tego, co jest możliwe w personalizacji e-commerce.