Революція в електронній комерції: Створення системи рекомендацій для платформи окулярів Lenskart

У швидко змінюваному ландшафті електронної комерції персоналізація стала ключовим фактором для бізнесу, який прагне покращити досвід користувачів та збільшити конверсії. Як найбільший гравець електронної комерції окулярів в Індії та стартап-єдиноріг, Lenskart визнав необхідність використання передових методів науки про дані для надання персоналізованих рекомендацій продуктів своїй величезній клієнтській базі. Ця стаття розповідає про мій досвід роботи консультантом з науки про дані над інноваційною системою рекомендацій, яка змінила спосіб, яким користувачі Lenskart відкривають для себе та взаємодіють з продуктами окулярів.

Виклик: Персоналізація покупок окулярів #

Індустрія окулярів представляє унікальні виклики, коли мова йде про онлайн-покупки. На відміну від багатьох інших категорій продуктів, окуляри та контактні лінзи є дуже особистими предметами, які вимагають ретельного розгляду стилю, посадки та функціональності. Метою Lenskart було створення системи рекомендацій, яка могла б розуміти та передбачати уподобання користувачів з високим ступенем точності, що в кінцевому підсумку призведе до підвищення задоволеності клієнтів та збільшення продажів.

Основними цілями проекту були:

1. Аналіз поведінки перегляду користувачів для розуміння уподобань
2. Розробка системи, яка могла б навчатися на основі атрибутів продуктів та взаємодій користувачів
3. Створення персоналізованих результатів пошуку та рекомендацій продуктів
4. Безперебійна інтеграція системи рекомендацій в існуючу інфраструктуру Lenskart

Рішення: Використання потужності Word2Vec #

Щоб вирішити цю складну задачу, ми звернулися до Word2Vec, потужної техніки обробки природної мови, яка зазвичай використовується для вбудовування слів. Однак у нашому інноваційному підході ми переосмислили Word2Vec для вивчення та представлення продуктів окулярів та уподобань користувачів.

Збір та попередня обробка даних #

Першим кроком у створенні нашої системи рекомендацій було збирання та попередня обробка необхідних даних. Ми зосередилися на двох основних джерелах даних:

1. Дані сесій користувачів: Це включало інформацію про продукти, які користувачі переглядали, натискали, додавали в кошик та купували.
2. Дані атрибутів продуктів: Ми зібрали детальну інформацію про кожен продукт окулярів, включаючи стиль, колір, форму оправи, тип лінз тощо.

Дані зберігалися в MongoDB, NoSQL базі даних, яка забезпечувала гнучкість та масштабованість, необхідні для обробки великих обсягів неструктурованих даних.

Створення “граматики” окулярів #

Одним з найважливіших та інноваційних аспектів нашого підходу було представлення продуктів окулярів як “речень” з використанням їх атрибутів. Наприклад, пара окулярів могла бути представлена як:

унісекс, червоний, круглий обід, коричневі лінзи

Це представлення дозволило нам розглядати кожен продукт як унікальну комбінацію атрибутів, подібно до того, як слова утворюють речення в природній мові.

Навчання моделі Word2Vec #

З підготовленими даними та встановленою “граматикою” окулярів ми приступили до навчання моделі Word2Vec. Модель навчилася створювати векторні представлення як продуктів, так і користувачів на основі даних про поведінку перегляду.

Ключові кроки в процесі навчання включали:

1. Токенізацію атрибутів продуктів та взаємодій користувачів
2. Встановлення відповідних гіперпараметрів (наприклад, розмірність вектора, розмір вікна)
3. Навчання моделі на всьому наборі даних сесій користувачів та атрибутів продуктів
4. Тонке налаштування моделі на основі показників ефективності

Отримана модель могла ефективно фіксувати взаємозв’язки між різними атрибутами продуктів та уподобаннями користувачів у багатовимірному векторному просторі.

Генерація персоналізованих рекомендацій #

Після навчання моделі Word2Vec ми могли використовувати її для генерації персоналізованих рекомендацій для користувачів. Процес працював наступним чином:

1. Для даного користувача ми аналізували його історію переглядів і створювали вектор користувача на основі продуктів, з якими він взаємодіяв.
2. Потім ми використовували цей вектор користувача для пошуку подібних продуктів у векторному просторі.
3. Система ранжувала ці подібні продукти на основі їх косинусної подібності до вектора користувача.
4. Продукти з найвищим рейтингом представлялися як персоналізовані рекомендації.

Цей підхід дозволив нам надавати рекомендації, які базувалися не лише на подібності продуктів, але й враховували унікальні уподобання кожного користувача.

Реалізація та інтеграція #

Розробка системи рекомендацій була лише половиною битви. Наступним важливим кроком була безперебійна інтеграція її в існуючу інфраструктуру Lenskart. Ми реалізували рішення за допомогою Python, використовуючи його надійні бібліотеки для науки про дані та можливості інтеграції з AWS.

Ключові компоненти реалізації включали:

1. Конвеєр даних: Ми налаштували ефективний конвеєр даних для постійного оновлення моделі новими взаємодіями користувачів та даними про продукти.
2. Розробка API: Ми створили RESTful API, які дозволяли фронтенд-системам Lenskart запитувати персоналізовані рекомендації в режимі реального часу.
3. Масштабованість: Система була розроблена для обробки високого обсягу трафіку Lenskart з відповідними заходами кешування та балансування навантаження.
4. Моніторинг та логування: Ми впровадили комплексний моніторинг та логування для відстеження продуктивності системи та швидкого виявлення будь-яких проблем.

Результати та вплив #

Впровадження системи рекомендацій на основі Word2Vec мало значний вплив на платформу електронної комерції Lenskart:

1. Покращена залученість користувачів: Користувачі проводили більше часу на сайті та переглядали більшу кількість продуктів.
2. Збільшення коефіцієнта конверсії: Персоналізовані рекомендації призвели до помітного збільшення дій з додавання в кошик та покупок.
3. Покращений досвід користувачів: Клієнти повідомили про вищу задоволеність релевантністю пропозицій продуктів.
4. Масштабованість: Система успішно справлялася зі зростаючою базою користувачів Lenskart та розширенням каталогу продуктів.

Виклики та отримані уроки #

Хоча проект в кінцевому підсумку був успішним, ми зіткнулися з кількома викликами на шляху:

1. Якість даних: Забезпечення послідовності та точності даних про атрибути продуктів вимагало значних зусиль та співпраці з командою продуктів Lenskart.
2. Проблема холодного старту: Розробка стратегій для надання рекомендацій новим користувачам або продуктам з обмеженими даними про взаємодію була постійним викликом.
3. Оптимізація продуктивності: Балансування між якістю рекомендацій та часом відгуку вимагало ретельного налаштування та оптимізації.

Ці виклики надали цінні уроки та інсайти, які можна застосувати до майбутніх проектів систем рекомендацій:

1. Інвестуйте в якість даних: Чисті, послідовні дані є вирішальними для успіху будь-якого проекту машинного навчання.
2. Гібридні підходи: Поєднання методів фільтрації на основі вмісту та колаборативної фільтрації може допомогти вирішити проблеми холодного старту.
3. Постійна ітерація: Регулярні оновлення моделі та A/B тестування є важливими для підтримки та покращення якості рекомендацій.

Майбутні напрямки #

Успіх системи рекомендацій відкрив нові можливості для подальших вдосконалень та застосувань:

1. Мультимодальні рекомендації: Включення даних зображень для розуміння та рекомендації продуктів на основі візуальної подібності.
2. Персоналізація в реальному часі: Адаптація рекомендацій на основі поведінки користувача в межах однієї сесії.
3. Рекомендації між категоріями: Розширення системи для пропозиції додаткових продуктів (наприклад, контактних лінз для тих, хто носить окуляри).

Висновок #

Розробка системи рекомендацій на основі Word2Vec для Lenskart демонструє потужність інноваційних застосувань методів машинного навчання в електронній комерції. Розглядаючи атрибути продуктів як “граматику” та використовуючи дані про поведінку користувачів, ми змогли створити високо персоналізований досвід покупок для клієнтів Lenskart.

Цей проект не лише покращив ключові бізнес-показники для Lenskart, але й проклав шлях для подальших досягнень у технології персоналізації. Оскільки електронна комерція продовжує розвиватися, здатність надавати індивідуальні рекомендації стане все більш важливою для бізнесу, який прагне виділитися на переповненому ринку.

Успіх цього проекту підкреслює важливість співпраці між науковцями з даних, інженерами та бізнес-стейкхолдерами у створенні рішень, які мають реальний вплив. Поєднуючи передові технології з експертизою в предметній області та глибоким розумінням потреб користувачів, ми можемо продовжувати розширювати межі можливого в персоналізації електронної комерції.