Як Lamoda працуе над алгарытмамі, якія разумеюць жаданні пакупніка

Неўзабаве інтэрнэт-крамы стануць спалучэннем сацыяльных сетак, рэкамендацыйных платформ і паставак капсульных гардэробаў. Пра тое, як над гэтым працуе Lamoda, распавёў кіраўнік аддзела даследаванняў і распрацовак кампаніі Алег Хамюк

Хто і як у Lamoda працуе над алгарытмамі платформы

У Lamoda R&D адказвае за рэалізацыю большасці новых праектаў, якія кіруюцца дадзенымі, і іх манетызацыю. Каманда складаецца з аналітыкаў, распрацоўшчыкаў, навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных (інжынераў машыннага навучання) і менеджэраў па прадуктах. Міжфункцыянальны камандны фармат быў абраны нездарма.

Традыцыйна ў буйных кампаніях гэтыя спецыялісты працуюць у розных аддзелах – аналітыцы, IT, прадуктовым. Хуткасць рэалізацыі агульных праектаў пры такім падыходзе звычайна даволі нізкая з-за цяжкасцяў сумеснага планавання. Сама праца пабудавана так: спачатку адзін аддзел займаецца аналітыкай, потым другі — распрацоўкай. У кожнай з іх свае задачы і тэрміны іх вырашэння.

Наша шматфункцыянальная каманда выкарыстоўвае гнуткія падыходы, і дзейнасць розных спецыялістаў вядзецца паралельна. Дзякуючы гэтаму паказчык Time-To-Market (час ад пачатку працы над праектам да выхаду на рынак. — Тэндэнцыі) ніжэй, чым у сярэднім па рынку. Яшчэ адна перавага крос-функцыянальнага фармату - пагружэнне ўсіх членаў каманды ў бізнес-кантэкст і працу адзін аднаго.

Партфоліо праекта

Праектны партфель нашага аддзела разнастайны, але па зразумелых прычынах арыентаваны на лічбавы прадукт. Сферы, у якіх мы працуем:

• каталог і пошук;
• рэкамендацыйныя сістэмы;
• персаналізацыя;
• аптымізацыя ўнутраных працэсаў.

Сістэмы каталогаў, пошуку і рэкамендацый - гэта інструменты візуальнага мерчандайзінгу, асноўны спосаб выбару тавару пакупніком. Любое значнае паляпшэнне зручнасці выкарыстання гэтай функцыі аказвае істотны ўплыў на эфектыўнасць бізнесу. Напрыклад, расстаноўка ў каталожнай сартаванні прыярытэтаў папулярных і прывабных для кліентаў тавараў прыводзіць да павелічэння продажаў, так як карыстальніку складана агледзець увесь асартымент, і яго ўвага звычайна абмяжоўваецца некалькімі сотнямі прагледжаных тавараў. У той жа час рэкамендацыі падобных тавараў на таварнай картцы могуць дапамагчы зрабіць выбар тым, каму па якіх-небудзь прычынах не спадабаўся разгляданы тавар.

Адзін з самых паспяховых кейсаў, які ў нас быў, гэта ўвядзенне новага вышуку. Яе галоўнае адрозненне ад папярэдняй версіі - у лінгвістычных алгарытмах разумення запыту, што нашы карыстальнікі ўспрынялі станоўча. Гэта істотна паўплывала на паказчыкі продажаў.

Усе ідэі праходзяць праверку

Перш чым новая функцыянальнасць стане даступнай для карыстальнікаў Lamoda, мы праводзім тэставанне A/B. Ён пабудаваны па класічнай схеме з выкарыстаннем традыцыйных кампанентаў.

• Першы этап – запускаем эксперымент, пазначаючы яго даты і працэнт карыстальнікаў, якім трэба ўключыць тую ці іншую функцыянальнасць.
• Другі этап — мы збіраем ідэнтыфікатары карыстальнікаў, якія ўдзельнічаюць у эксперыменце, а таксама даныя аб іх паводзінах на сайце і пакупках.
• Трэці этап – рэзюмаваць з выкарыстаннем мэтавых паказчыкаў прадукту і бізнесу.

З пункту гледжання бізнесу, чым лепш нашы алгарытмы будуць разумець запыты карыстальнікаў, у тым ліку тыя, якія робяць памылкі, тым лепш гэта паўплывае на нашу эканоміку. Запыты з памылкамі друку не прывядуць да пустой старонкі або недакладнага пошуку, дапушчаныя памылкі будуць зразумелыя нашым алгарытмам, і карыстальнік убачыць у выніках пошуку тавары, якія ён шукаў. У выніку ён можа зрабіць куплю і ні з чым не сыдзе з сайта.

Якасць новай мадэлі можна вымераць паказчыкамі якасці карэкцыі памылак. Напрыклад, вы можаце выкарыстоўваць наступнае: «працэнт правільна выпраўленых запытаў» і «працэнт правільна нявыпраўленых запытаў». Але гэта наўпрост не кажа аб карыснасці такога новаўвядзення для бізнесу. У любым выпадку трэба сачыць за тым, як змяняюцца паказчыкі пошуку мэты ў баявых умовах. Для гэтага мы праводзім эксперыменты, а менавіта A/B-тэсты. Пасля гэтага мы разглядаем паказчыкі, напрыклад, долю пустых вынікаў пошуку і «кліканасць» некаторых пазіцый з верху ў тэставай і кантрольнай групах. Калі змяненне дастаткова вялікае, яно будзе адлюстравана ў глабальных паказчыках, такіх як сярэдні чэк, даход і канверсія да пакупкі. Гэта сведчыць аб эфектыўнасці алгарытму выпраўлення памылак друку. Карыстальнік здзяйсняе куплю, нават калі дапусціў памылку ў пошукавым запыце.

Увага кожнаму карыстальніку

Мы ведаем нешта пра кожнага карыстальніка Lamoda. Нават калі чалавек наведвае наш сайт або дадатак упершыню, мы бачым платформу, якой ён карыстаецца. Часам нам даступны геалакацыя і крыніца трафіку. Карыстальніцкія перавагі адрозніваюцца ў залежнасці ад платформы і рэгіёна. Таму мы адразу разумеем, што можа спадабацца новаму патэнцыйнаму кліенту.

Мы ведаем, як працаваць з гісторыяй карыстальніка, сабранай за год-два. Цяпер мы можам збіраць гісторыю значна хутчэй – літаральна за некалькі хвілін. Пасля першых хвілін першага сеансу ўжо можна зрабіць пэўныя высновы аб патрэбах і густах канкрэтнага чалавека. Напрыклад, калі пры пошуку красовак карыстальнік некалькі разоў выбраў белыя туфлі, значыць, менавіта тыя і павінны быць прапанаваны. Мы бачым перспектывы такога функцыяналу і плануем яго ўкараняць.

Цяпер, каб палепшыць магчымасці персаналізацыі, мы больш засяроджваемся на характарыстыках прадуктаў, з якімі нашы наведвальнікі мелі нейкае ўзаемадзеянне. На аснове гэтых дадзеных мы фарміруем пэўны «паводніцкі вобраз» карыстальніка, які затым выкарыстоўваем у нашых алгарытмах.

Як змяніць наступныя паводзіны інтэрнэт-пакупнікоў

Важнай часткай распрацоўкі любога прадукту з'яўляецца кліентарства (тэставанне ідэі або прататыпа будучага прадукту на патэнцыяльных спажыўцах) і глыбінныя інтэрв'ю. У нашай камандзе ёсць менеджэры па прадуктах, якія займаюцца камунікацыяй з спажыўцамі. Яны праводзяць глыбокія інтэрв'ю, каб зразумець незадаволеныя патрэбы карыстальнікаў і ператварыць гэтыя веды ў ідэі прадуктаў.

З тэндэнцый, якія мы назіраем цяпер, можна вылучыць наступныя:

• Доля пошуку з мабільных прылад пастаянна расце. Распаўсюджанасць мабільных платформаў змяняе тое, як карыстальнікі ўзаемадзейнічаюць з намі. Напрыклад, трафік на Lamoda з часам усё больш перацякае з каталога ў пошук. Тлумачыцца гэта даволі проста: часам прасцей задаць тэкставы запыт, чым карыстацца навігацыяй па каталогу.
• Яшчэ адна тэндэнцыя, якую мы павінны ўлічваць жаданне карыстальнікаў задаваць кароткія запыты. Таму неабходна дапамагчы ім сфармаваць больш змястоўныя і падрабязныя запыты. Напрыклад, мы можам зрабіць гэта з дапамогай прапаноў пошуку.

Што далей

Сёння ў інтэрнэт-краме ёсць толькі два спосабу прагаласаваць за тавар: зрабіць куплю або дадаць тавар у абранае. Але ў карыстальніка, як правіла, няма магчымасці паказаць, што тавар не падабаецца. Вырашэнне гэтай праблемы - адна з прыярытэтных задач на перспектыву.

Асобна наша каманда актыўна працуе над укараненнем тэхналогій камп'ютэрнага зроку, алгарытмаў аптымізацыі лагістыкі і персаналізаванай стужкі рэкамендацый. Мы імкнемся пабудаваць будучыню электроннай камерцыі на аснове аналізу даных і прымянення новых тэхналогій для стварэння лепшага сэрвісу для нашых кліентаў.

Падпісвайцеся таксама на тэлеграм-канал Trends і будзьце ў курсе сучасных тэндэнцый і прагнозаў аб будучыні тэхналогій, эканомікі, адукацыі і інавацый.