Lamoda xaridorning xohish-istaklarini tushunadigan algoritmlar ustida qanday ishlamoqda

Tez orada onlayn xaridlar ijtimoiy media, tavsiya platformalari va kapsula shkafi jo'natmalari aralashmasi bo'ladi. Kompaniyaning tadqiqot va ishlanmalar bo‘limi boshlig‘i Oleg Xomyuk Lamoda bu borada qanday ishlashini aytib berdi

Lamoda kim va qanday qilib platforma algoritmlarida ishlaydi

Lamoda-da R&D ko'pgina yangi ma'lumotlarga asoslangan loyihalarni amalga oshirish va ularni monetizatsiya qilish uchun javobgardir. Jamoa tahlilchilar, ishlab chiquvchilar, ma'lumotlar bo'yicha olimlar (mashinalarni o'rganish bo'yicha muhandislar) va mahsulot menejerlaridan iborat. O'zaro funktsional jamoa formati bir sababga ko'ra tanlangan.

An'anaga ko'ra, yirik kompaniyalarda bu mutaxassislar turli bo'limlarda - tahliliy, IT, mahsulot bo'limlarida ishlaydi. Ushbu yondashuv bilan umumiy loyihalarni amalga oshirish tezligi, odatda, birgalikda rejalashtirishdagi qiyinchiliklar tufayli juda past. Ishning o'zi quyidagicha tuzilgan: birinchi navbatda, bir bo'lim tahlil qilish bilan shug'ullanadi, keyin boshqasi - rivojlanish. Ularning har birining o'z vazifalari va ularni hal qilish muddatlari mavjud.

Bizning o'zaro faoliyat guruhimiz moslashuvchan yondashuvlardan foydalanadi va turli mutaxassislarning faoliyati parallel ravishda amalga oshiriladi. Buning yordamida bozorga vaqt ko'rsatkichi (loyiha ustida ish boshlanganidan bozorga kirishgacha bo'lgan vaqt. — Trends) bozor o'rtacha ko'rsatkichidan past. O'zaro funktsional formatning yana bir afzalligi - barcha jamoa a'zolarini biznes kontekstiga va bir-birining ishiga jalb qilishdir.

Loyiha portfeli

Bizning bo'limning loyiha portfeli xilma-xildir, ammo aniq sabablarga ko'ra u raqamli mahsulotga moyil. Biz faol bo'lgan sohalar:

• katalog va qidiruv;
• tavsiya tizimlari;
• shaxsiylashtirish;
• ichki jarayonlarni optimallashtirish.

Katalog, qidiruv va tavsiyalar tizimlari vizual savdo vositalari bo'lib, mijozning mahsulotni tanlashining asosiy usuli hisoblanadi. Ushbu funksiyadan foydalanishning har qanday sezilarli yaxshilanishi biznes samaradorligiga sezilarli ta'sir ko'rsatadi. Masalan, kataloglarni saralashda xaridorlar uchun ommabop va jozibador bo'lgan mahsulotlarga ustuvorlik berish sotuvning o'sishiga olib keladi, chunki foydalanuvchi uchun butun assortimentni ko'rish qiyin va uning e'tibori odatda bir necha yuzlab ko'rilgan mahsulotlar bilan cheklanadi. Shu bilan birga, mahsulot kartasida o'xshash mahsulotlar bo'yicha tavsiyalar, negadir ko'rilayotgan mahsulotni yoqtirmaganlarga o'z tanlovini amalga oshirishga yordam beradi.

Bizda bo'lgan eng muvaffaqiyatli holatlardan biri bu yangi qidiruvni joriy qilish edi. Uning oldingi versiyadan asosiy farqi so'rovni tushunish uchun lingvistik algoritmlarda bo'lib, foydalanuvchilarimiz buni ijobiy qabul qildilar. Bu savdo ko'rsatkichlariga sezilarli ta'sir ko'rsatdi.

Barcha fikrlar sinovdan o'tkaziladi

Lamoda foydalanuvchilari uchun yangi funksiyalar mavjud bo'lishidan oldin biz A/B testini o'tkazamiz. U klassik sxema bo'yicha va an'anaviy komponentlardan foydalangan holda qurilgan.

• Birinchi bosqich – biz tajribani uning sanalari va u yoki bu funksiyani yoqishi kerak bo‘lgan foydalanuvchilar foizini ko‘rsatgan holda boshlaymiz.
• Ikkinchi bosqich — biz eksperimentda ishtirok etayotgan foydalanuvchilarning identifikatorlarini, shuningdek, ularning saytdagi xatti-harakatlari va xaridlari haqidagi maʼlumotlarni yigʻamiz.
• Uchinchi bosqich - maqsadli mahsulot va biznes ko'rsatkichlari yordamida umumlashtirish.

Biznes nuqtai nazaridan, bizning algoritmlarimiz foydalanuvchi so'rovlarini, shu jumladan xatoga yo'l qo'yadigan so'rovlarni qanchalik yaxshi tushunsa, bu bizning iqtisodiyotimizga shunchalik yaxshi ta'sir qiladi. Yozuv xatolari bo'lgan so'rovlar bo'sh sahifaga yoki noto'g'ri qidiruvga olib kelmaydi, yo'l qo'yilgan xatolar bizning algoritmlarimiz uchun aniq bo'ladi va foydalanuvchi qidiruv natijalarida o'zi qidirgan mahsulotlarni ko'radi. Natijada, u xaridni amalga oshirishi mumkin va saytni hech narsa bilan tark etmaydi.

Yangi modelning sifati xatoliklarni tuzatish sifati ko'rsatkichlari bilan o'lchanishi mumkin. Masalan, siz quyidagilarni ishlatishingiz mumkin: "to'g'ri tuzatilgan so'rovlar foizi" va "to'g'ri tuzatilmagan so'rovlar foizi". Ammo bu biznes uchun bunday innovatsiyaning foydaliligi haqida to'g'ridan-to'g'ri gapirmaydi. Har qanday holatda, jangovar sharoitlarda maqsadli qidiruv ko'rsatkichlari qanday o'zgarishini kuzatishingiz kerak. Buning uchun biz tajribalar, ya'ni A / B testlarini o'tkazamiz. Shundan so'ng, biz ko'rsatkichlarga qaraymiz, masalan, bo'sh qidiruv natijalarining ulushi va test va nazorat guruhlarida yuqoridan ba'zi pozitsiyalarning "klik tezligi". Agar o'zgarish etarlicha katta bo'lsa, u o'rtacha chek, daromad va xaridga aylantirish kabi global ko'rsatkichlarda aks etadi. Bu esa matn terish xatolarini tuzatish algoritmi samarali ekanligidan dalolat beradi. Foydalanuvchi qidiruv so‘rovida xatoga yo‘l qo‘ygan taqdirda ham xaridni amalga oshiradi.

Har bir foydalanuvchi diqqatiga

Har bir Lamoda foydalanuvchisi haqida nimadir bilamiz. Agar biror kishi bizning saytimizga yoki ilovamizga birinchi marta tashrif buyurgan bo'lsa ham, biz u foydalanadigan platformani ko'ramiz. Ba'zan biz uchun geolokatsiya va trafik manbasi mavjud. Foydalanuvchining afzalliklari platformalar va mintaqalarda farq qiladi. Shuning uchun biz yangi potentsial mijozga nimani yoqtirishini darhol tushunamiz.

Biz foydalanuvchining bir yoki ikki yil davomida to'plangan tarixi bilan qanday ishlashni bilamiz. Endi biz tarixni tezroq to'plashimiz mumkin - tom ma'noda bir necha daqiqada. Birinchi mashg'ulotning birinchi daqiqalaridan so'ng, ma'lum bir odamning ehtiyojlari va ta'mi haqida ba'zi xulosalar chiqarish mumkin. Misol uchun, agar foydalanuvchi krossovkalarni qidirayotganda bir necha marta oq poyabzal tanlagan bo'lsa, unda aynan shu narsa taklif qilinishi kerak. Biz bunday funksionallikning istiqbollarini ko'rib turibmiz va uni amalga oshirishni rejalashtirmoqdamiz.

Endi shaxsiylashtirish imkoniyatlarini yaxshilash uchun biz tashrif buyuruvchilarimiz qandaydir oʻzaro aloqada boʻlgan mahsulotlarning xususiyatlariga koʻproq eʼtibor qaratmoqdamiz. Ushbu ma'lumotlarga asoslanib, biz foydalanuvchining ma'lum bir "xulq-atvori" ni shakllantiramiz, keyin biz algoritmlarimizda foydalanamiz.

Onlayn xaridorlarning xatti-harakatlarini qanday o'zgartirish mumkin

Har qanday mahsulotni ishlab chiqishning muhim qismi mijozlarni rivojlantirish (potentsial iste'molchilarda kelajakdagi mahsulotning g'oyasi yoki prototipini sinab ko'rish) va chuqur suhbatlardir. Bizning jamoamizda iste'molchilar bilan aloqa qilish bilan shug'ullanadigan mahsulot menejerlari mavjud. Ular foydalanuvchilarning qondirilmagan ehtiyojlarini tushunish va bu bilimlarni mahsulot g'oyalariga aylantirish uchun chuqur suhbatlar o'tkazadilar.

Biz hozir ko'rayotgan tendentsiyalardan quyidagilarni ajratib ko'rsatish mumkin:

• Mobil qurilmalardan qidiruvlar ulushi doimiy ravishda o'sib bormoqda. Mobil platformalarning keng tarqalishi foydalanuvchilarning biz bilan o'zaro munosabatini o'zgartirmoqda. Misol uchun, vaqt o'tishi bilan Lamoda-dagi trafik katalogdan qidirishga tobora ko'proq oqmoqda. Bu juda sodda tarzda tushuntirilgan: ba'zan katalogdagi navigatsiyadan foydalanishdan ko'ra matn so'rovini o'rnatish osonroq.
• Biz e'tiborga olishimiz kerak bo'lgan yana bir tendentsiya foydalanuvchilarning qisqa so'rovlarni so'rash istagi. Shuning uchun ularga yanada mazmunli va batafsil so'rovlarni shakllantirishga yordam berish kerak. Misol uchun, biz buni qidiruv takliflari bilan qilishimiz mumkin.

Keyingisi nima

Bugungi kunda onlayn xarid qilishda mahsulotga ovoz berishning faqat ikkita usuli mavjud: xarid qilish yoki mahsulotni sevimlilarga qo'shish. Lekin foydalanuvchi, qoida tariqasida, mahsulot yoqmasligini ko'rsatish imkoniyatlariga ega emas. Bu muammoni hal etish istiqboldagi ustuvor vazifalardan biridir.

Alohida-alohida, bizning jamoamiz kompyuter ko'rish texnologiyalarini, logistika optimallashtirish algoritmlarini va shaxsiylashtirilgan tavsiyalar tasmasini joriy etish ustida qattiq ishlamoqda. Biz mijozlarimiz uchun yaxshiroq xizmat yaratish uchun ma'lumotlarni tahlil qilish va yangi texnologiyalarni qo'llash asosida elektron tijorat kelajagini qurishga intilamiz.

Shuningdek, Trends Telegram kanaliga obuna bo'ling va texnologiya, iqtisod, ta'lim va innovatsiyalar kelajagi haqidagi dolzarb tendentsiyalar va prognozlardan xabardor bo'ling.