Lamoda, alıcının istəklərini anlayan alqoritmlər üzərində necə işləyir

Tezliklə onlayn alış-veriş sosial media, tövsiyə platformaları və kapsul qarderob tədarüklərinin qarışığı olacaq. Şirkətin tədqiqat və inkişaf departamentinin rəhbəri Oleq Xomyuk Lamoda-nın bunun üzərində necə işlədiyini danışıb

Lamoda-da kim və necə platforma alqoritmləri üzərində işləyir

Lamoda-da R&D, verilənlərə əsaslanan yeni layihələrin əksəriyyətinin həyata keçirilməsinə və onlardan pul qazanmasına cavabdehdir. Komanda analitiklər, tərtibatçılar, məlumat alimləri (maşın öyrənmə mühəndisləri) və məhsul menecerlərindən ibarətdir. Çarpaz funksional komanda formatı bir səbəbdən seçildi.

Ənənəvi olaraq, böyük şirkətlərdə bu mütəxəssislər müxtəlif şöbələrdə - analitika, İT, məhsul şöbələrində işləyirlər. Bu yanaşma ilə ümumi layihələrin həyata keçirilməsi sürəti, bir qayda olaraq, birgə planlaşdırmada çətinliklər səbəbindən kifayət qədər aşağı olur. İşin özü belə qurulmuşdur: əvvəlcə bir şöbə analitika ilə məşğul olur, sonra başqa bir şöbə inkişaf edir. Onların hər birinin öz vəzifələri və həlli üçün son tarixlər var.

Çarpaz funksional komandamız çevik yanaşmalardan istifadə edir və müxtəlif mütəxəssislərin fəaliyyəti paralel olaraq həyata keçirilir. Bunun sayəsində, Time-to-Market göstəricisi (layihə üzərində işin başlanmasından bazara daxil olana qədər olan vaxt. — Meyllər) bazar orta göstəricisindən aşağıdır. Çarpaz funksional formatın başqa bir üstünlüyü bütün komanda üzvlərinin biznes kontekstinə və bir-birinin işinə batırılmasıdır.

Layihə portfeli

Şöbəmizin layihə portfeli müxtəlifdir, baxmayaraq ki, məlum səbəblərə görə o, rəqəmsal məhsula meyllidir. Fəal olduğumuz sahələr:

• kataloq və axtarış;
• tövsiyə sistemləri;
• fərdiləşdirmə;
• daxili proseslərin optimallaşdırılması.

Kataloq, axtarış və tövsiyə sistemləri müştərinin məhsulu seçməsinin əsas yolu olan vizual ticarət alətləridir. Bu funksionallığın istifadəyə yararlılığına hər hansı əhəmiyyətli təkmilləşdirmə iş performansına əhəmiyyətli təsir göstərir. Məsələn, kataloq çeşidlənməsi zamanı müştərilər üçün populyar və cəlbedici olan məhsulların prioritetləşdirilməsi satışın artmasına gətirib çıxarır, çünki istifadəçi üçün bütün çeşidə baxmaq çətin olur və onun diqqəti adətən bir neçə yüz baxılan məhsulla məhdudlaşır. Eyni zamanda, məhsul kartındakı oxşar məhsulların tövsiyələri nədənsə baxılan məhsulu bəyənməyənlərə seçim etməkdə kömək edə bilər.

Ən uğurlu işlərdən biri yeni axtarışın tətbiqi oldu. Onun əvvəlki versiyadan əsas fərqi istifadəçilərimizin müsbət qəbul etdiyi sorğunun başa düşülməsi üçün linqvistik alqoritmlərdədir. Bu, satış rəqəmlərinə əhəmiyyətli dərəcədə təsir etdi.

Bütün fikirlər sınaqdan keçirilir

Yeni funksionallıq Lamoda istifadəçiləri üçün əlçatan olmamışdan əvvəl biz A/B testi keçiririk. Klassik sxemə uyğun olaraq və ənənəvi komponentlərdən istifadə etməklə tikilir.

• Birinci mərhələ – eksperimentə onun tarixlərini və bu və ya digər funksiyanı aktivləşdirməli olan istifadəçilərin faizini göstərməklə başlayırıq.
• İkinci mərhələ — biz eksperimentdə iştirak edən istifadəçilərin identifikatorlarını, həmçinin onların saytdakı davranışları və satınalmaları haqqında məlumatları toplayırıq.
• Üçüncü mərhələ – hədəf məhsul və biznes göstəricilərindən istifadə edərək ümumiləşdirin.

Biznes nöqteyi-nəzərindən alqoritmlərimiz istifadəçi sorğularını, o cümlədən səhv edənləri nə qədər yaxşı başa düşsə, bu, iqtisadiyyatımıza bir o qədər yaxşı təsir edəcək. Yazı xətası olan sorğular boş səhifəyə və ya qeyri-dəqiq axtarışa səbəb olmayacaq, buraxılmış səhvlər alqoritmlərimizə aydın olacaq və istifadəçi axtarış nəticələrində axtardığı məhsulları görəcək. Nəticədə, o, alış-veriş edə bilər və saytı heç bir şeylə tərk etməyəcək.

Yeni modelin keyfiyyəti səhvlərin düzəldilməsi keyfiyyət göstəriciləri ilə ölçülə bilər. Məsələn, aşağıdakılardan istifadə edə bilərsiniz: "düzgün düzəldilmiş sorğuların faizi" və "düzgün düzəldilməmiş sorğuların faizi". Ancaq bu, belə bir yeniliyin biznes üçün faydalı olmasından birbaşa danışmır. Hər halda, döyüş şəraitində hədəf axtarış ölçülərinin necə dəyişdiyini izləmək lazımdır. Bunu etmək üçün biz təcrübələr, yəni A / B testləri keçiririk. Bundan sonra, biz metriklərə baxırıq, məsələn, boş axtarış nəticələrinin payı və test və nəzarət qruplarında yuxarıdan bəzi mövqelərin "klik nisbəti". Dəyişiklik kifayət qədər böyükdürsə, o, orta çek, gəlir və alışa çevrilmə kimi qlobal göstəricilərdə əks olunacaq. Bu, yazı xətalarının düzəldilməsi alqoritminin effektiv olduğunu göstərir. İstifadəçi axtarış sorğusunda səhvə yol versə belə, alış edir.

Hər bir istifadəçinin nəzərinə

Hər bir Lamoda istifadəçisi haqqında bir şey bilirik. Bir şəxs saytımıza və ya tətbiqimizə ilk dəfə daxil olsa belə, onun istifadə etdiyi platformanı görürük. Bəzən geolokasiya və trafik mənbəyi bizim üçün əlçatan olur. İstifadəçi seçimləri platformalar və regionlar üzrə dəyişir. Beləliklə, biz dərhal yeni potensial müştərinin nəyi bəyənə biləcəyini anlayırıq.

Bir və ya iki il ərzində toplanmış istifadəçi tarixçəsi ilə necə işləməyi bilirik. İndi biz tarixi daha sürətli toplaya bilərik - sözün əsl mənasında bir neçə dəqiqəyə. İlk seansın ilk dəqiqələrindən sonra artıq müəyyən bir insanın ehtiyacları və zövqləri haqqında bəzi nəticələr çıxarmaq mümkündür. Məsələn, əgər istifadəçi idman ayaqqabısı axtararkən bir neçə dəfə ağ ayaqqabı seçibsə, o zaman təklif edilməlidir. Biz bu cür funksionallığın perspektivlərini görürük və onu həyata keçirməyi planlaşdırırıq.

İndi fərdiləşdirmə seçimlərini təkmilləşdirmək üçün biz daha çox ziyarətçilərimizin bir növ qarşılıqlı əlaqədə olduğu məhsulların xüsusiyyətlərinə diqqət yetiririk. Bu məlumatlara əsaslanaraq, istifadəçinin müəyyən bir “davranış şəklini” formalaşdırırıq, sonra alqoritmlərimizdə istifadə edirik.

Onlayn alıcıların davranışını necə dəyişmək olar

İstənilən məhsulun inkişafının mühüm hissəsi müştəri inkişafı (gələcək məhsulun ideya və ya prototipinin potensial istehlakçılar üzərində sınaqdan keçirilməsi) və dərin müsahibələrdir. Komandamızda istehlakçılarla ünsiyyətlə məşğul olan məhsul menecerləri var. Onlar qarşılanmamış istifadəçi ehtiyaclarını anlamaq və bu bilikləri məhsul ideyalarına çevirmək üçün dərin müsahibələr aparırlar.

İndi gördüyümüz tendensiyalardan aşağıdakıları ayırd etmək olar:

• Mobil cihazlardan axtarışların payı durmadan artır. Mobil platformaların yayılması istifadəçilərin bizimlə qarşılıqlı əlaqəsini dəyişir. Məsələn, Lamoda-da trafik zamanla kataloqdan axtarışa getdikcə daha çox axır. Bu olduqca sadə izah olunur: bəzən kataloqda naviqasiyadan istifadə etməkdənsə, mətn sorğusunu təyin etmək daha asandır.
• Nəzərə almalı olduğumuz başqa bir tendensiyadır istifadəçilərin qısa sorğular vermək istəyi. Buna görə də onlara daha mənalı və ətraflı sorğular formalaşdırmağa kömək etmək lazımdır. Məsələn, biz bunu axtarış təklifləri ilə edə bilərik.

Sonrakı nədir

Bu gün onlayn alış-verişdə məhsula səs vermənin yalnız iki yolu var: alış-veriş etmək və ya məhsulu sevimlilərə əlavə etmək. Ancaq istifadəçinin, bir qayda olaraq, məhsulun bəyənilmədiyini göstərmək üçün seçimləri yoxdur. Bu problemin həlli gələcək üçün prioritet məsələlərdən biridir.

Ayrı-ayrılıqda, komandamız kompüter görmə texnologiyalarının, logistikanın optimallaşdırılması alqoritmlərinin və fərdiləşdirilmiş tövsiyələr lentinin tətbiqi üzərində çox işləyir. Biz müştərilərimiz üçün daha yaxşı xidmət yaratmaq üçün məlumatların təhlili və yeni texnologiyaların tətbiqi əsasında e-ticarətin gələcəyini qurmağa çalışırıq.

Həmçinin Trends Telegram kanalına abunə olun və texnologiya, iqtisadiyyat, təhsil və innovasiyaların gələcəyi ilə bağlı cari tendensiyalar və proqnozlardan xəbərdar olun.