Cum lucrează Lamoda la algoritmi care înțeleg dorințele cumpărătorului

În curând, cumpărăturile online vor fi un amestec de rețele sociale, platforme de recomandare și transporturi de garderobe capsule. Oleg Khomyuk, șeful departamentului de cercetare și dezvoltare al companiei, a spus cum lucrează Lamoda în acest sens

Cine și cum lucrează în Lamoda pe algoritmi de platformă

La Lamoda, R&D este responsabil pentru implementarea majorității proiectelor noi bazate pe date și pentru monetizarea acestora. Echipa este formată din analiști, dezvoltatori, oameni de știință a datelor (ingineri de învățare automată) și manageri de produs. Formatul de echipă interfuncțională a fost ales dintr-un motiv.

În mod tradițional, în companiile mari, acești specialiști lucrează în diferite departamente – departamente de analiză, IT, produse. Viteza de implementare a proiectelor comune cu această abordare este de obicei destul de scăzută din cauza dificultăților de planificare comună. Lucrarea în sine este structurată după cum urmează: mai întâi, un departament este angajat în analiză, apoi altul - dezvoltare. Fiecare dintre ele are propriile sarcini și termene limită pentru soluționarea lor.

Echipa noastră interfuncțională folosește abordări flexibile, iar activitățile diferiților specialiști se desfășoară în paralel. Datorită acestui fapt, indicatorul Time-To-Market (timpul de la începerea lucrărilor la proiect până la intrarea pe piață. — Tendinţe) este mai mică decât media pieței. Un alt avantaj al formatului cross-funcțional este imersiunea tuturor membrilor echipei în contextul de afaceri și în munca celuilalt.

Portofoliu de proiecte

Portofoliul de proiecte al departamentului nostru este divers, deși din motive evidente este tendențios către un produs digital. Domenii în care activăm:

• catalog și căutare;
• sisteme de recomandare;
• personalizare;
• optimizarea proceselor interne.

Sistemele de catalog, căutare și recomandare sunt instrumente de merchandising vizual, principalul mod în care un client alege un produs. Orice îmbunătățire semnificativă a gradului de utilizare a acestei funcționalități are un impact semnificativ asupra performanței afacerii. De exemplu, prioritizarea produselor care sunt populare și atractive pentru clienți în sortarea prin catalog duce la o creștere a vânzărilor, deoarece utilizatorului îi este dificil să vizualizeze întreaga gamă, iar atenția sa este de obicei limitată la câteva sute de produse vizualizate. În același timp, recomandările de produse similare de pe cardul produsului îi pot ajuta pe cei cărora, din anumite motive, nu le-a plăcut produsul vizionat, să facă alegerea.

Unul dintre cele mai de succes cazuri pe care le-am avut a fost introducerea unei noi căutări. Principala sa diferență față de versiunea anterioară este în algoritmii lingvistici pentru înțelegerea cererii, pe care utilizatorii noștri i-au perceput pozitiv. Acest lucru a avut un impact semnificativ asupra cifrelor de vânzări.

Toate ideile sunt testate

Înainte ca noi funcționalități să devină disponibile pentru utilizatorii Lamoda, efectuăm teste A/B. Este construit după schema clasică și folosind componente tradiționale.

• Prima etapă – începem experimentul, indicând datele acestuia și procentul de utilizatori care trebuie să activeze cutare sau cutare funcționalitate.
• A doua etapă — colectăm identificatori ai utilizatorilor care participă la experiment, precum și date despre comportamentul lor pe site și cumpărături.
• A treia etapă – rezumați folosind valorile specifice ale produsului și ale afacerii.

Din punct de vedere al afacerii, cu cât algoritmii noștri înțeleg mai bine interogările utilizatorilor, inclusiv cele care greșesc, cu atât mai bine va afecta economia noastră. Solicitările cu greșeli de scriere nu vor duce la o pagină goală sau la căutare inexactă, greșelile făcute vor deveni clare pentru algoritmii noștri, iar utilizatorul va vedea produsele pe care le căuta în rezultatele căutării. Drept urmare, el poate face o achiziție și nu va părăsi site-ul fără nimic.

Calitatea noului model poate fi măsurată prin valorile calității corecției erratei. De exemplu, puteți folosi următoarele: „procent de solicitări corect corectate” și „procent de solicitări corect necorectate”. Dar acest lucru nu vorbește direct despre utilitatea unei astfel de inovații pentru afaceri. În orice caz, trebuie să urmăriți cum se schimbă valorile de căutare țintă în condiții de luptă. Pentru a face acest lucru, derulăm experimente, și anume teste A/B. După aceea, ne uităm la valori, de exemplu, ponderea rezultatelor căutării goale și „rata de clic” a unor poziții din partea de sus în grupurile de testare și de control. Dacă modificarea este suficient de mare, se va reflecta în valori globale, cum ar fi verificarea medie, venitul și conversia în achiziție. Acest lucru indică faptul că algoritmul pentru corectarea greșelilor de scriere este eficient. Utilizatorul face o achiziție chiar dacă a greșit în interogarea de căutare.

Atentie la fiecare utilizator

Știm câte ceva despre fiecare utilizator Lamoda. Chiar dacă o persoană vizitează site-ul sau aplicația noastră pentru prima dată, vedem platforma pe care o folosește. Uneori, geolocalizarea și sursa de trafic ne sunt disponibile. Preferințele utilizatorilor variază în funcție de platformă și regiune. Prin urmare, înțelegem imediat ce i-ar plăcea unui nou potențial client.

Știm cum să lucrăm cu istoricul unui utilizator colectat pe parcursul unui an sau doi. Acum putem colecta istorie mult mai rapid – literalmente în câteva minute. După primele minute ale primei ședințe, este deja posibil să tragem câteva concluzii despre nevoile și gusturile unei anumite persoane. De exemplu, dacă un utilizator a selectat de mai multe ori pantofi albi atunci când a căutat pantofi sport, atunci acesta este cel care ar trebui să fie oferit. Vedem perspectivele pentru o astfel de funcționalitate și intenționăm să o implementăm.

Acum, pentru a îmbunătăți opțiunile de personalizare, ne concentrăm mai mult pe caracteristicile produselor cu care vizitatorii noștri au avut un fel de interacțiune. Pe baza acestor date, formăm o anumită „imagine comportamentală” a utilizatorului, pe care apoi o folosim în algoritmii noștri.

Cum se schimbă în urma comportamentului cumpărătorilor online

O parte importantă a dezvoltării oricărui produs este dezvoltarea clienților (testarea unei idei sau prototip al unui viitor produs pe potențiali consumatori) și interviurile aprofundate. Echipa noastră are manageri de produs care se ocupă de comunicarea cu consumatorii. Ei efectuează interviuri aprofundate pentru a înțelege nevoile nesatisfăcute ale utilizatorilor și pentru a transforma aceste cunoștințe în idei de produse.

Dintre tendințele pe care le vedem acum, se pot distinge următoarele:

• Ponderea căutărilor de pe dispozitive mobile este în continuă creștere. Prevalența platformelor mobile schimbă modul în care utilizatorii interacționează cu noi. De exemplu, traficul pe Lamoda de-a lungul timpului curge din ce în ce mai mult din catalog către căutare. Acest lucru este explicat destul de simplu: uneori este mai ușor să setați o interogare de text decât să utilizați navigarea în catalog.
• O altă tendință pe care trebuie să o luăm în considerare este dorința utilizatorilor de a adresa întrebări scurte. Prin urmare, este necesar să-i ajutăm să-și formeze cereri mai semnificative și mai detaliate. De exemplu, putem face acest lucru cu sugestii de căutare.

Ce urmeaza

Astăzi, în cumpărăturile online, există doar două modalități de a vota un produs: faceți o achiziție sau adăugați produsul la favorite. Dar utilizatorul, de regulă, nu are opțiuni pentru a arăta că produsul nu este plăcut. Rezolvarea acestei probleme este una dintre prioritățile pentru viitor.

Separat, echipa noastră lucrează din greu la introducerea tehnologiilor de viziune computerizată, algoritmi de optimizare logistică și un feed personalizat de recomandări. Ne străduim să construim viitorul comerțului electronic bazat pe analiza datelor și aplicarea noilor tehnologii pentru a crea un serviciu mai bun pentru clienții noștri.

Abonează-te și la canalul Trends Telegram și fii la curent cu tendințele și previziunile actuale despre viitorul tehnologiei, economiei, educației și inovației.