Révolutionner le commerce électronique : Construire un système de recommandation pour la plateforme de lunetterie de Lenskart

Dans le paysage en rapide évolution du commerce électronique, la personnalisation est devenue un élément différenciateur clé pour les entreprises cherchant à améliorer l’expérience utilisateur et à stimuler les conversions. En tant que plus grand acteur du commerce électronique de lunetterie en Inde et startup licorne, Lenskart a reconnu la nécessité d’exploiter des techniques de pointe en science des données pour fournir des recommandations de produits sur mesure à sa vaste base de clients. Cet article plonge dans mon expérience en tant que consultant en science des données, travaillant sur un système de recommandation innovant qui a transformé la façon dont les utilisateurs de Lenskart découvrent et interagissent avec les produits de lunetterie.

Le défi : Personnaliser l’achat de lunettes #

L’industrie de la lunetterie présente des défis uniques en matière d’achat en ligne. Contrairement à de nombreuses autres catégories de produits, les lunettes et les lentilles de contact sont des articles hautement personnels qui nécessitent une considération attentive du style, de l’ajustement et de la fonctionnalité. L’objectif de Lenskart était de créer un système de recommandation capable de comprendre et de prédire les préférences des utilisateurs avec un haut degré de précision, conduisant finalement à une augmentation de la satisfaction client et des ventes.

Les principaux objectifs du projet étaient :

1. Analyser le comportement de visualisation des utilisateurs pour comprendre leurs préférences
2. Développer un système capable d’apprendre à partir des attributs des produits et des interactions des utilisateurs
3. Créer des résultats de recherche et des recommandations de produits personnalisés
4. Intégrer de manière transparente le système de recommandation dans l’infrastructure existante de Lenskart

La solution : Exploiter la puissance de Word2Vec #

Pour relever ce défi complexe, nous nous sommes tournés vers Word2Vec, une puissante technique de traitement du langage naturel généralement utilisée pour l’intégration de mots. Cependant, dans notre approche innovante, nous avons réutilisé Word2Vec pour apprendre et représenter les produits de lunetterie et les préférences des utilisateurs.

Collecte et prétraitement des données #

La première étape dans la construction de notre système de recommandation était de rassembler et de prétraiter les données nécessaires. Nous nous sommes concentrés sur deux sources de données principales :

1. Données de session utilisateur : Cela incluait des informations sur les produits que les utilisateurs ont visualisés, cliqués, ajoutés au panier et achetés.
2. Données d’attributs des produits : Nous avons collecté des informations détaillées sur chaque produit de lunetterie, y compris le style, la couleur, la forme de la monture, le type de verre, et plus encore.

Les données ont été stockées dans MongoDB, une base de données NoSQL qui offrait la flexibilité et l’évolutivité nécessaires pour gérer de grands volumes de données non structurées.

Créer une “grammaire” de la lunetterie #

L’un des aspects les plus cruciaux et innovants de notre approche était de représenter les produits de lunetterie comme des “phrases” en utilisant leurs attributs. Par exemple, une paire de lunettes pourrait être représentée comme :

unisexe, rouge, monture ronde, verre marron

Cette représentation nous a permis de traiter chaque produit comme une combinaison unique d’attributs, tout comme les mots forment des phrases dans le langage naturel.

Entraînement du modèle Word2Vec #

Avec nos données préparées et notre “grammaire” de lunetterie établie, nous avons procédé à l’entraînement du modèle Word2Vec. Le modèle a appris à créer des représentations vectorielles des produits et des utilisateurs basées sur les données de comportement de visualisation.

Les étapes clés du processus d’entraînement comprenaient :

1. La tokenisation des attributs des produits et des interactions des utilisateurs
2. La définition des hyperparamètres appropriés (par exemple, dimension du vecteur, taille de la fenêtre)
3. L’entraînement du modèle sur l’ensemble du jeu de données des sessions utilisateurs et des attributs des produits
4. L’ajustement fin du modèle basé sur les métriques de performance

Le modèle résultant pouvait efficacement capturer les relations entre les différents attributs des produits et les préférences des utilisateurs dans un espace vectoriel à haute dimension.

Génération de recommandations personnalisées #

Une fois le modèle Word2Vec entraîné, nous pouvions l’utiliser pour générer des recommandations personnalisées pour les utilisateurs. Le processus fonctionnait comme suit :

1. Pour un utilisateur donné, nous analysions son historique de visualisation et créions un vecteur utilisateur basé sur les produits avec lesquels il avait interagi.
2. Nous utilisions ensuite ce vecteur utilisateur pour trouver des produits similaires dans l’espace vectoriel.
3. Le système classait ces produits similaires en fonction de leur similarité cosinus avec le vecteur utilisateur.
4. Les produits les mieux classés étaient présentés comme recommandations personnalisées.

Cette approche nous a permis de fournir des recommandations qui étaient non seulement basées sur la similarité des produits, mais qui prenaient également en compte les préférences uniques de chaque utilisateur.

Mise en œuvre et intégration #

Développer le système de recommandation n’était que la moitié de la bataille. L’étape cruciale suivante était de l’intégrer de manière transparente dans l’infrastructure existante de Lenskart. Nous avons mis en œuvre la solution en utilisant Python, en tirant parti de ses robustes bibliothèques de science des données et de ses capacités d’intégration AWS.

Les composants clés de la mise en œuvre comprenaient :

1. Pipeline de données : Nous avons mis en place un pipeline de données efficace pour mettre à jour continuellement le modèle avec de nouvelles interactions utilisateurs et données de produits.
2. Développement d’API : Nous avons créé des API RESTful qui permettaient aux systèmes frontend de Lenskart de demander des recommandations personnalisées en temps réel.
3. Évolutivité : Le système a été conçu pour gérer le volume élevé de trafic de Lenskart, avec des mesures appropriées de mise en cache et d’équilibrage de charge.
4. Surveillance et journalisation : Nous avons mis en place une surveillance et une journalisation complètes pour suivre les performances du système et identifier rapidement tout problème.

Résultats et impact #

La mise en œuvre du système de recommandation basé sur Word2Vec a eu un impact significatif sur la plateforme de commerce électronique de Lenskart :

1. Amélioration de l’engagement des utilisateurs : Les utilisateurs passaient plus de temps sur le site et visualisaient un plus grand nombre de produits.
2. Augmentation des taux de conversion : Les recommandations personnalisées ont conduit à une augmentation notable des actions d’ajout au panier et d’achat.
3. Amélioration de l’expérience utilisateur : Les clients ont rapporté une plus grande satisfaction quant à la pertinence des suggestions de produits.
4. Évolutivité : Le système a géré avec succès la base d’utilisateurs croissante de Lenskart et l’expansion du catalogue de produits.

Défis et leçons apprises #

Bien que le projet ait finalement été couronné de succès, nous avons rencontré plusieurs défis en cours de route :

1. Qualité des données : Assurer la cohérence et l’exactitude des données d’attributs des produits a nécessité un effort important et une collaboration avec l’équipe produit de Lenskart.
2. Problème du démarrage à froid : Développer des stratégies pour fournir des recommandations aux nouveaux utilisateurs ou aux produits avec des données d’interaction limitées était un défi permanent.
3. Optimisation des performances : Équilibrer le compromis entre la qualité des recommandations et le temps de réponse a nécessité un réglage et une optimisation soigneux.

Ces défis ont fourni des leçons et des insights précieux qui peuvent être appliqués à de futurs projets de systèmes de recommandation :

1. Investir dans la qualité des données : Des données propres et cohérentes sont cruciales pour le succès de tout projet d’apprentissage automatique.
2. Approches hybrides : Combiner des techniques de filtrage basé sur le contenu et collaboratif peut aider à résoudre les problèmes de démarrage à froid.
3. Itération continue : Des mises à jour régulières du modèle et des tests A/B sont essentiels pour maintenir et améliorer la qualité des recommandations.

Orientations futures #

Le succès du système de recommandation a ouvert de nouvelles possibilités d’améliorations et d’applications :

1. Recommandations multimodales : Incorporer des données d’image pour comprendre et recommander des produits basés sur la similarité visuelle.
2. Personnalisation en temps réel : Adapter les recommandations en fonction du comportement de l’utilisateur au sein d’une seule session.
3. Recommandations inter-catégories : Étendre le système pour suggérer des produits complémentaires (par exemple, des lentilles de contact pour les porteurs de lunettes).

Conclusion #

Le développement d’un système de recommandation basé sur Word2Vec pour Lenskart démontre la puissance des applications innovantes des techniques d’apprentissage automatique dans le commerce électronique. En traitant les attributs des produits comme une “grammaire” et en exploitant les données de comportement des utilisateurs, nous avons pu créer une expérience d’achat hautement personnalisée pour les clients de Lenskart.

Ce projet a non seulement amélioré les métriques commerciales clés de Lenskart, mais a également ouvert la voie à de nouvelles avancées dans la technologie de personnalisation. Alors que le commerce électronique continue d’évoluer, la capacité à fournir des recommandations sur mesure deviendra de plus en plus cruciale pour les entreprises cherchant à se démarquer dans un marché encombré.

Le succès de ce projet souligne l’importance de la collaboration entre les data scientists, les ingénieurs et les parties prenantes de l’entreprise dans la création de solutions qui ont un impact réel. En combinant une technologie de pointe avec une expertise du domaine et une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs, nous pouvons continuer à repousser les limites du possible dans la personnalisation du commerce électronique.