Како Ламода работи на алгоритми кои ги разбираат желбите на купувачот

Наскоро, онлајн купувањето ќе биде мешавина од социјални медиуми, платформи за препораки и испораки на гардероба со капсули. Олег Хомиук, шеф на одделот за истражување и развој на компанијата, раскажа како Ламода работи на ова

Кој и како во Ламода работи на алгоритми на платформа

Во Lamoda, R&D е одговорно за спроведување на повеќето нови проекти водени од податоци и нивна монетизација. Тимот се состои од аналитичари, програмери, научници за податоци (инженери за машинско учење) и менаџери на производи. Крос-функционалниот формат на тим беше избран со причина.

Традиционално, во големите компании, овие специјалисти работат во различни одделенија - аналитика, ИТ, оддели за производи. Брзината на имплементација на заеднички проекти со овој пристап обично е прилично мала поради тешкотиите во заедничкото планирање. Самата работа е структурирана на следниов начин: прво, еден оддел се занимава со аналитика, а потоа друг - развој. Секој од нив има свои задачи и рокови за нивно решавање.

Нашиот меѓуфункционален тим користи флексибилни пристапи, а активностите на различни специјалисти се спроведуваат паралелно. Благодарение на ова, индикаторот Time-to-Market (времето од почетокот на работата на проектот до влегувањето на пазарот. - Трендови) е понизок од пазарниот просек. Друга предност на вкрстено-функционалниот формат е потопувањето на сите членови на тимот во деловниот контекст и меѓусебната работа.

Проектно портфолио

Проектното портфолио на нашиот оддел е разновидно, иако од очигледни причини е пристрасно кон дигитален производ. Области во кои сме активни:

• каталог и пребарување;
• системи за препораки;
• персонализација;
• оптимизација на внатрешните процеси.

Системите за каталог, пребарување и препораки се алатки за визуелна трговија, главниот начин на кој клиентот избира производ. Секое значително подобрување на употребливоста на оваа функционалност има значително влијание врз деловните перформанси. На пример, приоритизирањето на производите кои се популарни и привлечни за клиентите во сортирањето на каталозите доведува до зголемување на продажбата, бидејќи на корисникот му е тешко да го прегледа целиот асортиман, а неговото внимание обично е ограничено на неколку стотици прегледани производи. Во исто време, препораките за слични производи на картичката на производот може да им помогнат на оние на кои поради некоја причина не им се допадна производот што се гледа, да го направат својот избор.

Еден од најуспешните случаи што ги имавме беше воведувањето на ново пребарување. Неговата главна разлика од претходната верзија е во лингвистичките алгоритми за разбирање на барањето, што нашите корисници позитивно го согледаа. Ова имаше значително влијание врз бројките за продажба.

Сите идеи се тестирани

Пред новата функционалност да стане достапна за корисниците на Lamoda, спроведуваме A/B тестирање. Изграден е според класичната шема и со користење на традиционални компоненти.

• Првата фаза – го започнуваме експериментот, наведувајќи ги неговите датуми и процентот на корисници кои треба да ја овозможат оваа или онаа функционалност.
• Втората фаза — собираме идентификатори на корисници кои учествуваат во експериментот, како и податоци за нивното однесување на страницата и купувањата.
• Третата фаза – резимирајте со користење на целни производни и деловни метрики.

Од деловна гледна точка, колку подобро нашите алгоритми ги разбираат барањата на корисниците, вклучувајќи ги и оние што прават грешки, толку подобро ќе влијае на нашата економија. Барањата со печатни грешки нема да доведат до празна страница или неточно пребарување, направените грешки ќе им станат јасни на нашите алгоритми, а корисникот ќе ги види производите што ги барал во резултатите од пребарувањето. Како резултат на тоа, тој може да купи и нема да ја напушти страницата без ништо.

Квалитетот на новиот модел може да се мери со метрика за квалитет на корекција на погрешни работи. На пример, можете да го користите следново: „процент на правилно поправени барања“ и „процент на правилно некорегирани барања“. Но, ова директно не зборува за корисноста на таквата иновација за бизнисот. Во секој случај, треба да внимавате како се менуваат метриките за пребарување на целта во борбени услови. За да го направите ова, извршуваме експерименти, имено A / B тестови. После тоа, ги разгледуваме метриките, на пример, уделот на празни резултати од пребарувањето и „стапката на кликање“ на некои позиции од врвот во тест и контролните групи. Ако промената е доволно голема, таа ќе се рефлектира во глобалната метрика како просечна проверка, приход и конверзија за купување. Ова покажува дека алгоритмот за корекција на печатни грешки е ефикасен. Корисникот купува дури и ако направил печатна грешка во барањето за пребарување.

Внимание на секој корисник

Знаеме нешто за секој корисник на Ламода. Дури и ако некое лице ја посети нашата страница или апликација за прв пат, ја гледаме платформата што ја користи. Понекогаш геолокацијата и изворот на сообраќај ни се достапни. Корисничките параметри варираат во различни платформи и региони. Затоа, веднаш разбираме што може да му се допадне на нов потенцијален клиент.

Знаеме како да работиме со историјата на корисникот собрана во текот на една или две години. Сега можеме да ја собереме историјата многу побрзо - буквално за неколку минути. По првите минути од првата сесија, веќе е можно да се извлечат некои заклучоци за потребите и вкусовите на одредена личност. На пример, ако некој корисник избирал бели чевли неколку пати кога барал патики, тогаш тоа е она што треба да се понуди. Ги гледаме изгледите за таква функционалност и планираме да ја спроведеме.

Сега, за да ги подобриме опциите за персонализација, повеќе се фокусираме на карактеристиките на производите со кои нашите посетители имаа некаква интеракција. Врз основа на овие податоци, формираме одредена „бихејвиорална слика“ на корисникот, која потоа ја користиме во нашите алгоритми.

Како да го промените следењето на однесувањето на онлајн купувачите

Важен дел од развојот на кој било производ е развојот на клиентите (тестирање на идеја или прототип на иден производ на потенцијални потрошувачи) и длабински интервјуа. Нашиот тим има менаџери за производи кои се занимаваат со комуникација со потрошувачите. Тие спроведуваат длабински интервјуа за да ги разберат незадоволените потреби на корисниците и да го претворат тоа знаење во идеи за производи.

Од трендовите што ги гледаме сега, може да се издвојат следново:

• Уделот на пребарувања од мобилни уреди постојано расте. Распространетоста на мобилните платформи го менува начинот на кој корисниците комуницираат со нас. На пример, сообраќајот на Ламода со текот на времето се повеќе и повеќе тече од каталогот кон пребарување. Ова е објаснето прилично едноставно: понекогаш е полесно да се постави барање за текст отколку да се користи навигацијата во каталогот.
• Друг тренд што мора да го земеме предвид е желбата на корисниците да поставуваат кратки прашања. Затоа, неопходно е да им се помогне да формираат позначајни и подетални барања. На пример, можеме да го направиме ова со предлози за пребарување.

Што е следно

Денес, во онлајн купувањето, постојат само два начини да гласате за некој производ: да купите или да го додадете производот во омилените. Но, корисникот, по правило, нема опции да покаже дека производот не му се допаѓа. Решавањето на овој проблем е еден од приоритетите за во иднина.

Одделно, нашиот тим напорно работи на воведување технологии за компјутерска визија, алгоритми за логистичка оптимизација и персонализирана понуда на препораки. Ние се стремиме да ја изградиме иднината на е-трговијата врз основа на анализа на податоци и примена на нови технологии за да создадеме подобра услуга за нашите клиенти.

Претплатете се и на каналот Телеграма Трендови и бидете во тек со тековните трендови и предвидувања за иднината на технологијата, економијата, образованието и иновациите.