Lamoda сатып алушының тілектерін түсінетін алгоритмдермен қалай жұмыс істейді

Жақында онлайн-дүкен әлеуметтік желілердің, ұсыныстар платформаларының және капсула шкафының жеткізілімдерінің қоспасы болады. Компанияның ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыс бөлімінің басшысы Олег Хомюк Lamoda бұл мәселеде қалай жұмыс істейтінін айтып берді

Lamoda платформасында алгоритмдерде кім және қалай жұмыс істейді

Lamoda-да R&D деректерге негізделген көптеген жаңа жобаларды іске асыруға және оларды монетизациялауға жауапты. Команда талдаушылардан, әзірлеушілерден, деректер зерттеушілерінен (машина үйрену инженерлері) және өнім менеджерлерінен тұрады. Кросс-функционалды команда пішімі белгілі бір себептермен таңдалды.

Дәстүрлі түрде ірі компанияларда бұл мамандар әртүрлі бөлімдерде – аналитика, IT, өнім бөлімдерінде жұмыс істейді. Бұл тәсілмен ортақ жобаларды жүзеге асыру жылдамдығы әдетте бірлескен жоспарлаудағы қиындықтарға байланысты айтарлықтай төмен. Жұмыстың өзі келесідей құрылымдалған: біріншіден, бір бөлім аналитикамен айналысады, содан кейін екіншісі – әзірлеумен айналысады. Олардың әрқайсысының өз міндеттері мен оларды шешу мерзімдері бар.

Біздің кросс-функционалды командамыз икемді тәсілдерді қолданады және әртүрлі мамандардың қызметі параллельді түрде жүзеге асырылады. Осының арқасында Time-To-Market индикаторы (жоба бойынша жұмыс басталғаннан нарыққа шыққанға дейінгі уақыт. — Trends) нарықтағы орташа деңгейден төмен. Кросс-функционалды форматтың тағы бір артықшылығы - барлық топ мүшелерінің бизнес контекстіне және бір-бірінің жұмысына енуі.

Жоба портфолиосы

Біздің бөлімшенің жобалық портфолиосы әртүрлі, бірақ белгілі себептермен ол цифрлық өнімге бейім. Біз белсенді жұмыс істейтін салалар:

• каталог және іздеу;
• кеңес беру жүйелері;
• жекелендіру;
• ішкі процестерді оңтайландыру.

Каталог, іздеу және рекомендатор жүйелері – бұл визуалды мерчандайзинг құралдары, тұтынушының өнімді таңдауының негізгі жолы. Бұл функцияның қолайлылығын кез келген маңызды жақсарту бизнес өнімділігіне айтарлықтай әсер етеді. Мысалы, каталогты сұрыптау кезінде тұтынушылар үшін танымал және тартымды өнімдерге басымдық беру сатылымның артуына әкеледі, өйткені пайдаланушыға бүкіл ассортиментті көру қиынға соғады және оның назары әдетте бірнеше жүз қаралған өніммен шектеледі. Сонымен қатар, өнім картасындағы ұқсас өнімдердің ұсыныстары қандай да бір себептермен қаралып жатқан өнімді ұнатпайтындарға өз таңдауын жасауға көмектеседі.

Бізде сәтті болған жағдайлардың бірі жаңа іздеуді енгізу болды. Оның алдыңғы нұсқадан басты айырмашылығы сұранысты түсінудің лингвистикалық алгоритмдерінде, оны біздің қолданушылар оң қабылдады. Бұл сату көрсеткіштеріне айтарлықтай әсер етті.

Барлық идеялар сыналады

Жаңа функционалдылық Lamoda пайдаланушыларына қолжетімді болмас бұрын, біз A/B тестілеуін жүргіземіз. Ол классикалық схемаға сәйкес және дәстүрлі компоненттерді пайдалана отырып салынған.

• Бірінші кезең – біз экспериментті бастаймыз, оның күндерін және осы немесе басқа функцияны қосу қажет пайдаланушылардың пайыздық үлесін көрсете отырып.
• Екінші кезең — біз экспериментке қатысатын пайдаланушылардың идентификаторларын, сондай-ақ олардың сайттағы мінез-құлқы және сатып алулары туралы деректерді жинаймыз.
• Үшінші кезең – мақсатты өнім мен бизнес көрсеткіштерін пайдаланып қорытындылау.

Іскерлік тұрғыдан алғанда, біздің алгоритмдер пайдаланушы сұрауларын, соның ішінде қате жіберетін сұрауларын неғұрлым жақсы түсінсе, соғұрлым ол біздің экономикамызға жақсы әсер етеді. Теру қателері бар сұраулар бос бетке немесе дұрыс емес іздеуге әкелмейді, жіберілген қателер біздің алгоритмдерімізге түсінікті болады және пайдаланушы іздеу нәтижелерінде өзі іздеген өнімдерді көреді. Нәтижесінде ол сатып алуды жасай алады және сайттан ештеңе қалдырмайды.

Жаңа үлгінің сапасын қателерді түзету сапа көрсеткіштері арқылы өлшеуге болады. Мысалы, келесіні пайдалануға болады: «дұрыс түзетілген сұраулардың пайызы» және «дұрыс түзетілмеген сұраулардың пайызы». Бірақ бұл бизнес үшін мұндай инновацияның пайдалылығы туралы тікелей айтпайды. Кез келген жағдайда, мақсатты іздеу көрсеткіштері ұрыс жағдайында қалай өзгеретінін бақылау керек. Ол үшін біз эксперименттерді, атап айтқанда A / B сынақтарын жүргіземіз. Осыдан кейін біз көрсеткіштерді қарастырамыз, мысалы, бос іздеу нәтижелерінің үлесі және сынақ және бақылау топтарындағы жоғарыдан кейбір позициялардың «клик жылдамдығы». Өзгеріс жеткілікті үлкен болса, ол орташа тексеру, кіріс және сатып алуға түрлендіру сияқты жаһандық көрсеткіштерде көрсетіледі. Бұл қателерді түзету алгоритмінің тиімді екенін көрсетеді. Пайдаланушы іздеу сұрауында қате жіберсе де сатып алады.

Әрбір пайдаланушының назарына

Біз әрбір Lamoda пайдаланушысы туралы бірдеңе білеміз. Егер адам біздің сайтқа немесе қолданбаға бірінші рет кірсе де, біз ол қолданатын платформаны көреміз. Кейде геолокация және трафик көзі бізге қол жетімді. Пайдаланушы қалауы платформалар мен аймақтарға байланысты өзгереді. Сондықтан біз жаңа әлеуетті клиентке не ұнайтынын бірден түсінеміз.

Біз бір немесе екі жыл бойы жиналған пайдаланушы тарихымен қалай жұмыс істеу керектігін білеміз. Енді біз тарихты әлдеқайда жылдам жинай аламыз – сөзбе-сөз бірнеше минут ішінде. Бірінші сессияның алғашқы минуттарынан кейін белгілі бір адамның қажеттіліктері мен талғамдары туралы кейбір қорытындылар жасауға болады. Мысалы, егер пайдаланушы кроссовкаларды іздеген кезде бірнеше рет ақ аяқ киімді таңдаса, онда бұл ұсынылуы керек. Біз мұндай функционалдылықтың болашағын көріп отырмыз және оны енгізуді жоспарлап отырмыз.

Енді жекелендіру опцияларын жақсарту үшін біз келушілеріміз қандай да бір өзара әрекеттескен өнімдердің сипаттамаларына көбірек көңіл бөлеміз. Осы деректерге сүйене отырып, біз пайдаланушының белгілі бір «мінез-құлық бейнесін» қалыптастырамыз, содан кейін оны алгоритмдерімізде қолданамыз.

Интернеттегі сатып алушылардың мінез-құлқын қалай өзгертуге болады

Кез келген өнімді әзірлеудің маңызды бөлігі тұтынушыларды дамыту (болашақ өнімнің идеясын немесе прототипін әлеуетті тұтынушыларда сынау) және терең сұхбаттар болып табылады. Біздің командада тұтынушылармен байланыспен айналысатын өнім менеджерлері бар. Олар пайдаланушылардың қанағаттандырылмаған қажеттіліктерін түсіну және бұл білімді өнім идеяларына айналдыру үшін терең сұхбаттар жүргізеді.

Біз қазір көріп отырған тенденциялардың ішінен мыналарды бөліп көрсетуге болады:

• Мобильді құрылғылардан іздеу үлесі үнемі өсіп келеді. Мобильді платформалардың таралуы пайдаланушылардың бізбен қарым-қатынасын өзгертеді. Мысалы, Lamoda-дағы трафик уақыт өте келе каталогтан іздеуге көбірек ағып жатыр. Бұл өте қарапайым түсіндіріледі: кейде каталогта шарлауды пайдаланудан гөрі мәтіндік сұрауды орнату оңайырақ.
• Біз ескеру қажет тағы бір тенденция пайдаланушылардың қысқаша сұраулар қоюға деген ұмтылысы. Сондықтан оларға неғұрлым мазмұнды және егжей-тегжейлі сұраныстарды қалыптастыруға көмектесу қажет. Мысалы, біз мұны іздеу ұсыныстарымен жасай аламыз.

Келесі не

Бүгінгі күні интернет-дүкендерде тауарға дауыс берудің екі ғана жолы бар: сатып алу немесе өнімді таңдаулыларға қосу. Бірақ пайдаланушыда, әдетте, өнімнің ұнамайтынын көрсететін опциялар жоқ. Бұл мәселені шешу – болашақтың басым бағыттарының бірі.

Сонымен қатар, біздің команда компьютерлік көру технологияларын, логистикалық оңтайландыру алгоритмдерін және ұсыныстардың жекелендірілген арнасын енгізу бойынша көп жұмыс істейді. Біз тұтынушыларымызға жақсырақ қызмет көрсету үшін деректерді талдау және жаңа технологияларды қолдану негізінде электрондық коммерцияның болашағын құруға тырысамыз.

Сондай-ақ Trends Telegram арнасына жазылыңыз және технологияның, экономиканың, білімнің және инновацияның болашағы туралы ағымдағы трендтер мен болжамдардан хабардар болыңыз.