- Діпанкар Саркар: Технолог та підприємець/
- Мої твори/
- Інновації в залученні користувачів: Розробка персоналізованої стрічки в реальному часі для електронної комерції/
Інновації в залученні користувачів: Розробка персоналізованої стрічки в реальному часі для електронної комерції
Зміст
Як головний інженерний консультант провідної платформи електронної комерції в Індії, я керував розробкою революційної функції: персоналізованої стрічки в реальному часі, яка змінила спосіб, яким користувачі відкривають та взаємодіють з контентом у нашому додатку. Ця функція, натхненна TikTok і адаптована для електронної комерції, значно підвищила залучення користувачів та час, проведений на платформі.
Огляд проекту #
Нашою метою було створити динамічну, захоплюючу стрічку, яка б:
- Надавала персоналізований, релевантний контент кожному користувачеві в реальному часі
- Збільшувала залучення користувачів та час, проведений у додатку
- Стимулювала відкриття продуктів та продажі
- Використовувала користувацький контент поряд з курованим брендовим контентом
Технічний підхід #
Ключові компоненти #
- Система агрегації контенту: Збирає та обробляє різні типи контенту (створений користувачами, створений брендами, інформація про продукти)
- Механізм персоналізації в реальному часі: Використовує ШІ/МН для надання персоналізованого контенту кожному користувачеві
- Класифікація контенту на основі тегів: Впроваджує складну систему тегів для ефективної категоризації та пошуку контенту
- Високопродуктивна доставка контенту: Забезпечує плавне, безбуферне потокове передавання контенту
Технологічний стек #
- Бекенд: Python з FastAPI для високопродуктивних API-ендпоінтів
- Машинне навчання: TensorFlow та PyTorch для моделей рекомендацій
- Обробка в реальному часі: Apache Kafka та Flink для потокової обробки
- База даних: MongoDB для метаданих контенту, Redis для кешування
- Доставка контенту: AWS CloudFront та Elastic Transcoder для обробки та доставки відео
Ключові функції #
Персоналізоване ранжування контенту: Розроблено алгоритм, який ранжує контент на основі уподобань користувачів, поведінки та показників залучення в реальному часі
Інтерактивні елементи: Впроваджено функції, такі як лайки, коментарі та поширення для підвищення залучення користувачів
Безшовна інтеграція продуктів: Створено систему для безшовної інтеграції інформації про продукти та варіантів покупки в стрічці контенту
Інструменти для створення контенту: Розроблено внутрішні інструменти для користувачів та брендів для створення та завантаження захоплюючого контенту безпосередньо
Фреймворк A/B-тестування: Впроваджено надійну систему A/B-тестування для постійної оптимізації алгоритму стрічки
Виклики та рішення #
Виклик: Досягнення персоналізації в реальному часі в масштабі Рішення: Впроваджено гібридний підхід, що поєднує попередньо обчислені рекомендації з коригуваннями в реальному часі
Виклик: Балансування різних типів контенту (створений користувачами, рекламний, освітній) Рішення: Розроблено алгоритм мікс-контенту, який оптимізує залучення користувачів, одночасно відповідаючи бізнес-цілям
Виклик: Забезпечення релевантності та якості контенту Рішення: Впроваджено систему модерації контенту на основі ШІ та алгоритм репутації користувачів
Процес впровадження #
Збір та аналіз даних: Зібрано та проаналізовано дані про поведінку користувачів для інформування алгоритму персоналізації
Розробка прототипу: Створено MVP для тестування основних функціональностей та збору відгуків користувачів
Тестування масштабованості: Проведено масштабне навантажувальне тестування для забезпечення здатності системи обробляти мільйони одночасних користувачів
Поступове впровадження: Впроваджено функцію поетапно, починаючи з малої групи користувачів і поступово розширюючи
Постійна оптимізація: Встановлено процес постійного вдосконалення алгоритму на основі показників залучення користувачів
Результати та вплив #
Залучення користувачів:
- 200% збільшення щоденних активних користувачів
- 150% збільшення середнього часу, проведеного в додатку
Створення контенту:
- 500% збільшення користувацького контенту протягом перших трьох місяців
Показники продажів:
- 30% збільшення показників переходів на сторінки продуктів
- 25% підвищення конверсії для продуктів, представлених у стрічці
Технічна продуктивність:
- Досягнуто затримки менше 100 мс для рекомендацій контенту
- Масштабовано для обробки понад 5000+ одночасних користувачів
Висновок #
Розробка нашої персоналізованої стрічки в реальному часі ознаменувала значний крок вперед у залученні користувачів електронної комерції. Поєднуючи захоплюючу природу короткоформатного відеоконтенту з персоналізованими рекомендаціями продуктів, ми створили унікальний і привабливий користувацький досвід, який стимулював як залучення, так і продажі.
Цей проект продемонстрував силу поєднання передових технологій у ШІ, обробці даних у реальному часі та доставці контенту для створення функції, яка резонує з уподобаннями сучасних користувачів щодо динамічного, персоналізованого контенту.
Продовжуючи вдосконалювати та розширювати цю функцію, вона залишається наріжним каменем нашої стратегії для утримання залучення користувачів, стимулювання відкриття продуктів та збереження лідерства в інноваціях електронної комерції. Успіх цього проекту не лише трансформував нашу платформу, але й встановив нові стандарти залучення користувачів у галузі електронної комерції.