Giunsa pagtrabaho ni Lamoda ang mga algorithm nga nakasabut sa mga gusto sa pumapalit

Sa dili madugay, ang pagpamalit sa online mahimong usa ka pagsagol sa social media, mga platform sa rekomendasyon, ug mga pagpadala sa mga kapsula sa wardrobe. Si Oleg Khomyuk, pinuno sa departamento sa panukiduki ug pagpauswag sa kompanya, nagsulti kung giunsa kini pagtrabaho ni Lamoda

Kinsa ug giunsa sa Lamoda nagtrabaho sa mga algorithm sa plataporma

Sa Lamoda, ang R&D ang responsable sa pagpatuman sa kadaghanan sa mga bag-ong proyekto nga gipatuyok sa datos ug pag-monetize niini. Ang team naglangkob sa mga analista, developer, data scientist (machine learning engineers) ug product managers. Ang cross-functional nga format sa team gipili tungod sa usa ka rason.

Sa naandan, sa dagkong mga kompanya, kini nga mga espesyalista nagtrabaho sa lainlaing mga departamento - analytics, IT, mga departamento sa produkto. Ang katulin sa pagpatuman sa mga sagad nga proyekto nga adunay kini nga pamaagi kasagaran gamay tungod sa mga kalisud sa hiniusang pagplano. Ang trabaho mismo gi-istruktura sama sa mosunod: una, ang usa ka departamento nakigbahin sa analytics, unya ang lain - ang pag-uswag. Ang matag usa kanila adunay kaugalingon nga mga buluhaton ug mga deadline alang sa ilang solusyon.

Ang among cross-functional nga team naggamit sa flexible approaches, ug ang mga kalihokan sa lain-laing mga espesyalista gihimo nga managsama. Salamat niini, ang Time-To-Market indicator (ang oras gikan sa pagsugod sa trabaho sa proyekto hangtod sa pagsulod sa merkado. — Trends) mas ubos kaysa sa kasagaran sa merkado. Ang laing bentaha sa cross-functional nga format mao ang pagpaunlod sa tanang miyembro sa team sa konteksto sa negosyo ug sa trabaho sa usag usa.

Portfolio sa Proyekto

Ang portfolio sa proyekto sa among departamento lainlain, bisan kung alang sa klaro nga mga hinungdan kini bias sa usa ka digital nga produkto. Mga lugar diin kami aktibo:

• katalogo ug pagpangita;
• mga sistema sa rekomendasyon;
• personalization;
• pag-optimize sa internal nga mga proseso.

Ang mga sistema sa katalogo, pagpangita ug tigrekomenda mao ang mga gamit sa pagpamaligya sa biswal, ang panguna nga paagi sa pagpili sa usa ka kustomer sa usa ka produkto. Ang bisan unsang mahinungdanong pagpauswag sa pagkagamit niini nga pagpaandar adunay dakong epekto sa pasundayag sa negosyo. Pananglitan, ang pag-prioritize sa mga produkto nga popular ug madanihon sa mga kustomer sa paghan-ay sa katalogo nagdala ngadto sa pagtaas sa mga halin, tungod kay lisud alang sa tiggamit ang pagtan-aw sa tibuok nga han-ay, ug ang iyang pagtagad kasagarang limitado sa pipila ka gatos nga gitan-aw nga mga produkto. Sa parehas nga oras, ang mga rekomendasyon sa parehas nga mga produkto sa kard sa produkto makatabang sa mga, sa usa ka hinungdan, dili ganahan sa produkto nga gitan-aw, sa paghimo sa ilang pagpili.

Usa sa labing malampuson nga mga kaso nga among naangkon mao ang pagpaila sa usa ka bag-ong pagpangita. Ang panguna nga kalainan niini gikan sa miaging bersyon naa sa mga algorithm sa linguistic alang sa pagsabut sa hangyo, nga positibo nga nasabtan sa among mga tiggamit. Kini adunay dakong epekto sa mga numero sa halin.

Ang tanan nga mga ideya gisulayan

Sa dili pa magamit ang bag-ong kagamitan sa mga tiggamit sa Lamoda, nagpahigayon kami og pagsulay sa A/B. Gitukod kini sumala sa klasikal nga laraw ug gigamit ang tradisyonal nga mga sangkap.

• Ang una nga yugto – gisugdan namo ang eksperimento, nga nagpaila sa mga petsa niini ug ang porsiyento sa mga tiggamit nga kinahanglang magpagana niini o kana nga pagpaandar.
• Ang ikaduha nga yugto — nangolekta kami mga identifier sa mga tiggamit nga miapil sa eksperimento, ingon man mga datos bahin sa ilang pamatasan sa site ug mga gipamalit.
• Ang ikatulong yugto - pag-summarize gamit ang gipunting nga produkto ug mga sukatan sa negosyo.

Gikan sa panglantaw sa negosyo, mas maayo nga masabtan sa atong mga algorithm ang mga pangutana sa user, lakip niadtong masayop, mas maayo nga makaapekto kini sa atong ekonomiya. Ang mga hangyo nga adunay typos dili mosangpot sa blangko nga panid o dili tukma nga pagpangita, ang mga sayop nga nahimo mahimong klaro sa among mga algorithm, ug ang user makakita sa mga produkto nga iyang gipangita sa mga resulta sa pagpangita. Ingon sa usa ka resulta, siya makahimo sa pagpalit ug dili mobiya sa site nga walay bisan unsa.

Ang kalidad sa bag-ong modelo mahimong masukod pinaagi sa sayop nga mga sukdanan sa kalidad sa pagtul-id. Pananglitan, mahimo nimong gamiton ang mosunod: "porsiyento sa husto nga gitul-id nga mga hangyo" ug "porsiyento sa husto nga wala matul-id nga mga hangyo". Apan dili kini direkta nga nagsulti bahin sa kapuslanan sa ingon nga kabag-ohan alang sa negosyo. Sa bisan unsang kaso, kinahanglan nimong tan-awon kung giunsa ang pagbag-o sa mga sukatan sa pagpangita sa target sa mga kondisyon sa kombat. Aron mahimo kini, nagpadagan kami mga eksperimento, nga mao ang mga pagsulay sa A / B. Pagkahuman niana, gitan-aw namon ang mga sukatan, pananglitan, ang bahin sa mga walay sulod nga mga resulta sa pagpangita ug ang "click-through rate" sa pipila nga mga posisyon gikan sa taas sa mga grupo sa pagsulay ug pagkontrol. Kung ang pagbag-o igo nga dako, kini makita sa mga global nga sukatan sama sa kasagaran nga tseke, kita, ug pagkakabig sa pagpalit. Kini nagpakita nga ang algorithm sa pagtul-id sa mga typo epektibo. Nagpamalit ang user bisan kung nakahimo siya usa ka typo sa pangutana sa pagpangita.

Pagtagad sa matag tiggamit

Kami adunay nahibal-an bahin sa matag tiggamit sa Lamoda. Bisan pag ang usa ka tawo mobisita sa among site o aplikasyon sa unang higayon, among makita ang plataporma nga iyang gigamit. Usahay ang geolocation ug tinubdan sa trapiko anaa kanato. Ang mga gusto sa tiggamit lainlain sa mga platform ug rehiyon. Busa, nahibal-an dayon namon kung unsa ang gusto sa usa ka bag-ong potensyal nga kliyente.

Nahibal-an namon kung giunsa ang pagtrabaho sa kasaysayan sa usa ka tiggamit nga nakolekta sa usa o duha ka tuig. Karon mahimo na namon nga makolekta ang kasaysayan nga labi ka paspas - literal sa pipila ka minuto. Human sa unang mga minuto sa unang sesyon, posible na sa paghimo sa pipila ka mga konklusyon mahitungod sa mga panginahanglan ug mga panlasa sa usa ka partikular nga tawo. Pananglitan, kung ang usa ka tiggamit mipili sa puti nga sapatos sa daghang mga higayon sa pagpangita sa mga sneaker, nan kana ang kinahanglan nga itanyag. Nakita namon ang mga palaaboton alang sa ingon nga pagpaandar ug plano nga ipatuman kini.

Karon, aron mapaayo ang mga kapilian sa pag-personalize, mas gipunting namon ang mga kinaiya sa mga produkto diin ang among mga bisita adunay usa ka matang sa interaksyon. Pinasukad sa kini nga datos, naghimo kami usa ka piho nga "larawan sa pamatasan" sa tiggamit, nga gigamit dayon namon sa among mga algorithm.

Giunsa pagbag-o ang pagsunod sa pamatasan sa mga online shoppers

Usa ka importante nga bahin sa pagpalambo sa bisan unsa nga produkto mao ang customer development (pagsulay sa usa ka ideya o prototype sa umaabot nga produkto sa mga potensyal nga mga konsumedor) ug sa lawom nga mga interbyu. Ang among team adunay mga managers sa produkto nga nag-atubang sa komunikasyon sa mga konsumedor. Naghimo sila og lawom nga mga interbyu aron masabtan ang wala matubag nga mga panginahanglanon sa tiggamit ug himuon kana nga kahibalo sa mga ideya sa produkto.

Sa mga uso nga atong nakita karon, ang mosunod mahimong mailhan:

• Ang bahin sa mga pagpangita gikan sa mga mobile device kanunay nga nagtubo. Ang pagkaylap sa mga mobile platform nagbag-o sa paagi nga nakig-uban ang mga tiggamit kanamo. Pananglitan, ang trapiko sa Lamoda sa paglabay sa panahon nagkadaghan nga nag-agay gikan sa katalogo aron pangitaon. Kini gipatin-aw sa yano nga paagi: usahay mas sayon ​​ang pagtakda og text query kay sa paggamit sa nabigasyon sa catalog.
• Ang laing uso nga kinahanglan natong tagdon mao ang ang tinguha sa mga tiggamit sa pagpangutana sa mubo nga mga pangutana. Busa, gikinahanglan ang pagtabang kanila sa pagporma og mas makahuluganon ug detalyado nga mga hangyo. Pananglitan, mahimo nato kini sa mga sugyot sa pagpangita.

Unsay sunod

Karon, sa online shopping, adunay duha ra ka paagi sa pagboto sa usa ka produkto: pagpalit o pagdugang sa produkto sa mga paborito. Apan ang tiggamit, ingon nga usa ka lagda, walay mga kapilian sa pagpakita nga ang produkto dili gusto. Ang pagsulbad niini nga problema maoy usa sa mga prayoridad sa umaabot.

Gilain, ang among team nagtrabaho pag-ayo sa pagpaila sa mga teknolohiya sa panan-awon sa kompyuter, mga algorithm sa pag-optimize sa logistik ug usa ka personal nga feed sa mga rekomendasyon. Naningkamot kami sa pagtukod sa kaugmaon sa e-commerce base sa pagtuki sa datos ug paggamit sa bag-ong mga teknolohiya aron makamugna og mas maayong serbisyo para sa among mga kustomer.

Mag-subscribe usab sa channel sa Trends Telegram ug magpadayon hangtod sa karon nga mga uso ug mga panagna bahin sa kaugmaon sa teknolohiya, ekonomiya, edukasyon ug kabag-ohan.