লামোডা কীভাবে অ্যালগরিদমগুলিতে কাজ করছে যা ক্রেতার ইচ্ছা বুঝতে পারে

শীঘ্রই, অনলাইন শপিং সোশ্যাল মিডিয়া, সুপারিশ প্ল্যাটফর্ম এবং ক্যাপসুল ওয়ারড্রোব শিপমেন্টের মিশ্রণ হবে। কোম্পানির রিসার্চ অ্যান্ড ডেভেলপমেন্ট বিভাগের প্রধান ওলেগ খোমিউক জানান, লামোডা কীভাবে এই বিষয়ে কাজ করে

কে এবং কিভাবে Lamoda প্ল্যাটফর্ম অ্যালগরিদম কাজ করে

Lamoda এ, R&D অধিকাংশ নতুন ডেটা-চালিত প্রকল্প বাস্তবায়ন এবং সেগুলিকে নগদীকরণের জন্য দায়ী। দলটিতে বিশ্লেষক, বিকাশকারী, ডেটা বিজ্ঞানী (মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার) এবং পণ্য ব্যবস্থাপক রয়েছে। ক্রস-ফাংশনাল টিম ফরম্যাটটি একটি কারণে বেছে নেওয়া হয়েছিল।

ঐতিহ্যগতভাবে, বড় কোম্পানিগুলিতে, এই বিশেষজ্ঞরা বিভিন্ন বিভাগে কাজ করেন - বিশ্লেষণ, আইটি, পণ্য বিভাগ। যৌথ পরিকল্পনায় অসুবিধার কারণে এই পদ্ধতির সাথে সাধারণ প্রকল্প বাস্তবায়নের গতি সাধারণত বেশ কম হয়। কাজটি নিজেই নিম্নরূপ গঠন করা হয়েছে: প্রথমে, একটি বিভাগ বিশ্লেষণে নিযুক্ত, তারপর অন্যটি - বিকাশ। তাদের প্রত্যেকের নিজস্ব কাজ এবং তাদের সমাধানের জন্য সময়সীমা রয়েছে।

আমাদের ক্রস-ফাংশনাল টিম নমনীয় পন্থা ব্যবহার করে এবং বিভিন্ন বিশেষজ্ঞের কার্যক্রম সমান্তরালভাবে পরিচালিত হয়। এর জন্য ধন্যবাদ, টাইম-টু-মার্কেট সূচক (প্রকল্পের কাজ শুরু থেকে বাজারে প্রবেশের সময়। প্রবণতা) বাজারের গড় থেকে কম। ক্রস-ফাংশনাল ফরম্যাটের আরেকটি সুবিধা হল ব্যবসায়িক প্রেক্ষাপটে এবং একে অপরের কাজের মধ্যে সমস্ত দলের সদস্যদের নিমজ্জিত করা।

প্রকল্প পোর্টফোলিও

আমাদের বিভাগের প্রকল্প পোর্টফোলিও বৈচিত্র্যময়, যদিও সুস্পষ্ট কারণে এটি একটি ডিজিটাল পণ্যের প্রতি পক্ষপাতদুষ্ট। যে এলাকায় আমরা সক্রিয়:

• ক্যাটালগ এবং অনুসন্ধান;
• সুপারিশকারী সিস্টেম;
• ব্যক্তিগতকরণ;
• অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়ার অপ্টিমাইজেশান।

ক্যাটালগ, অনুসন্ধান এবং সুপারিশকারী সিস্টেমগুলি হল ভিজ্যুয়াল মার্চেন্ডাইজিং টুল, একজন গ্রাহক একটি পণ্য বেছে নেওয়ার প্রধান উপায়। এই কার্যকারিতার ব্যবহারযোগ্যতার কোন উল্লেখযোগ্য বর্ধন ব্যবসার কর্মক্ষমতার উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলে। উদাহরণস্বরূপ, ক্যাটালগ বাছাইয়ে গ্রাহকদের কাছে জনপ্রিয় এবং আকর্ষণীয় পণ্যগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া বিক্রয় বৃদ্ধির দিকে পরিচালিত করে, যেহেতু ব্যবহারকারীর পক্ষে সম্পূর্ণ পরিসরটি দেখা কঠিন এবং তার মনোযোগ সাধারণত কয়েকশো দেখা পণ্যের মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকে। একই সময়ে, পণ্য কার্ডে অনুরূপ পণ্যগুলির সুপারিশগুলি তাদের সাহায্য করতে পারে যারা, কিছু কারণে, পণ্যটি দেখা পছন্দ করেননি, তাদের পছন্দ করতে পারেন।

আমাদের সবচেয়ে সফল কেসগুলির মধ্যে একটি হল একটি নতুন অনুসন্ধানের প্রবর্তন৷ পূর্ববর্তী সংস্করণ থেকে এর প্রধান পার্থক্য হল অনুরোধটি বোঝার জন্য ভাষাগত অ্যালগরিদম, যা আমাদের ব্যবহারকারীরা ইতিবাচকভাবে উপলব্ধি করেছেন। এটি বিক্রয় পরিসংখ্যানের উপর একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলেছিল।

সমস্ত ধারণা পরীক্ষা করা হয়

Lamoda ব্যবহারকারীদের জন্য নতুন কার্যকারিতা উপলব্ধ হওয়ার আগে, আমরা A/B পরীক্ষা পরিচালনা করি। এটি শাস্ত্রীয় স্কিম অনুযায়ী এবং ঐতিহ্যগত উপাদান ব্যবহার করে নির্মিত হয়।

• প্রথম পর্যায়ে - আমরা পরীক্ষা শুরু করি, এটির তারিখ এবং কত শতাংশ ব্যবহারকারীকে এই বা সেই কার্যকারিতা সক্ষম করতে হবে তা নির্দেশ করে৷
• দ্বিতীয় পর্যায় — আমরা পরীক্ষায় অংশগ্রহণকারী ব্যবহারকারীদের শনাক্তকারীর পাশাপাশি সাইটে তাদের আচরণ এবং কেনাকাটার তথ্য সংগ্রহ করি।
• তৃতীয় পর্যায়ে - লক্ষ্যযুক্ত পণ্য এবং ব্যবসার মেট্রিক্স ব্যবহার করে সংক্ষিপ্ত করুন।

ব্যবসায়িক দৃষ্টিকোণ থেকে, আমাদের অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহারকারীর প্রশ্নগুলিকে যত ভালভাবে বোঝে, সেগুলি সহ যেগুলি ভুল করে, এটি আমাদের অর্থনীতিকে তত ভালভাবে প্রভাবিত করবে৷ টাইপো সহ অনুরোধগুলি একটি ফাঁকা পৃষ্ঠা বা ভুল অনুসন্ধানের দিকে নিয়ে যাবে না, করা ভুলগুলি আমাদের অ্যালগরিদমগুলিতে পরিষ্কার হয়ে যাবে এবং ব্যবহারকারী অনুসন্ধান ফলাফলগুলিতে যে পণ্যগুলি খুঁজছিলেন তা দেখতে পাবেন৷ ফলস্বরূপ, তিনি একটি ক্রয় করতে পারেন এবং কিছুই ছাড়া সাইট ছেড়ে যাবে না.

নতুন মডেলের গুণমান ত্রুটি-বিচ্যুতি সংশোধন গুণমানের মেট্রিক্স দ্বারা পরিমাপ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি নিম্নলিখিতগুলি ব্যবহার করতে পারেন: "সঠিকভাবে সংশোধন করা অনুরোধের শতাংশ" এবং "সঠিকভাবে অসংশোধিত অনুরোধের শতাংশ"। তবে এটি ব্যবসার জন্য এই জাতীয় উদ্ভাবনের উপযোগিতা সম্পর্কে সরাসরি কথা বলে না। যাই হোক না কেন, যুদ্ধের পরিস্থিতিতে লক্ষ্য অনুসন্ধানের মেট্রিক্স কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা আপনাকে দেখতে হবে। এটি করার জন্য, আমরা পরীক্ষা চালাই, যথা A/B পরীক্ষা। এর পরে, আমরা মেট্রিক্সের দিকে তাকাই, উদাহরণস্বরূপ, খালি অনুসন্ধান ফলাফলের ভাগ এবং পরীক্ষা এবং নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীতে শীর্ষ থেকে কিছু অবস্থানের "ক্লিক-থ্রু রেট"। পরিবর্তনটি যথেষ্ট বড় হলে, এটি বিশ্বব্যাপী মেট্রিক্সে প্রতিফলিত হবে যেমন গড় চেক, রাজস্ব এবং কেনাকাটায় রূপান্তর। এটি নির্দেশ করে যে টাইপো সংশোধন করার জন্য অ্যালগরিদম কার্যকর। সার্চ ক্যোয়ারীতে টাইপো করলেও ব্যবহারকারী ক্রয় করে।

প্রতিটি ব্যবহারকারীর প্রতি মনোযোগ

আমরা প্রত্যেক Lamoda ব্যবহারকারী সম্পর্কে কিছু জানি। এমনকি যদি একজন ব্যক্তি প্রথমবার আমাদের সাইট বা অ্যাপ্লিকেশন পরিদর্শন করে, আমরা সেই প্ল্যাটফর্মটি দেখতে পাই যা সে ব্যবহার করে। কখনও কখনও ভূ-অবস্থান এবং ট্রাফিক উৎস আমাদের কাছে উপলব্ধ। ব্যবহারকারীর পছন্দ প্ল্যাটফর্ম এবং অঞ্চল জুড়ে পরিবর্তিত হয়। অতএব, আমরা অবিলম্বে বুঝতে পারি একটি নতুন সম্ভাব্য ক্লায়েন্ট কি পছন্দ করতে পারে।

আমরা জানি কিভাবে এক বা দুই বছরের মধ্যে সংগৃহীত ব্যবহারকারীর ইতিহাস নিয়ে কাজ করতে হয়। এখন আমরা অনেক দ্রুত ইতিহাস সংগ্রহ করতে পারি - আক্ষরিক অর্থে কয়েক মিনিটের মধ্যে। প্রথম সেশনের প্রথম মিনিটের পরে, একটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির চাহিদা এবং স্বাদ সম্পর্কে কিছু সিদ্ধান্তে আঁকতে ইতিমধ্যেই সম্ভব। উদাহরণ স্বরূপ, স্নিকার্স খোঁজার সময় কোনো ব্যবহারকারী যদি একাধিকবার সাদা জুতা বেছে নেন, তাহলে সেটিই অফার করা উচিত। আমরা এই ধরনের কার্যকারিতার সম্ভাবনা দেখি এবং এটি বাস্তবায়নের পরিকল্পনা করি।

এখন, ব্যক্তিগতকরণের বিকল্পগুলি উন্নত করার জন্য, আমরা সেই পণ্যগুলির বৈশিষ্ট্যগুলির উপর আরও বেশি ফোকাস করছি যার সাথে আমাদের দর্শকরা কিছু ধরণের মিথস্ক্রিয়া করেছে৷ এই ডেটার উপর ভিত্তি করে, আমরা ব্যবহারকারীর একটি নির্দিষ্ট "আচরণগত চিত্র" তৈরি করি, যা আমরা আমাদের অ্যালগরিদমে ব্যবহার করি।

অনলাইন ক্রেতাদের আচরণ অনুসরণ করে কীভাবে পরিবর্তন করবেন

যেকোনো পণ্যের বিকাশের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল গ্রাহক উন্নয়ন (সম্ভাব্য গ্রাহকদের উপর একটি ধারণা বা ভবিষ্যত পণ্যের প্রোটোটাইপ পরীক্ষা করা) এবং গভীর সাক্ষাত্কার। আমাদের দলে প্রোডাক্ট ম্যানেজার আছে যারা ভোক্তাদের সাথে যোগাযোগের কাজ করে। ব্যবহারকারীর অপ্রতুল চাহিদা বোঝার জন্য তারা গভীর সাক্ষাতকার পরিচালনা করে এবং সেই জ্ঞানকে পণ্যের ধারণায় পরিণত করে।

আমরা এখন যে প্রবণতাগুলি দেখছি তার মধ্যে নিম্নলিখিতগুলি আলাদা করা যেতে পারে:

• মোবাইল ডিভাইস থেকে অনুসন্ধানের ভাগ ক্রমাগত বাড়ছে। মোবাইল প্ল্যাটফর্মের ব্যাপকতা ব্যবহারকারীদের আমাদের সাথে যোগাযোগের উপায় পরিবর্তন করছে। উদাহরণস্বরূপ, সময়ের সাথে সাথে Lamoda ট্রাফিক ক্যাটালগ থেকে অনুসন্ধানের জন্য আরও বেশি প্রবাহিত হয়। এটি বেশ সহজভাবে ব্যাখ্যা করা হয়েছে: ক্যাটালগে নেভিগেশন ব্যবহার করার চেয়ে একটি পাঠ্য ক্যোয়ারী সেট করা কখনও কখনও সহজ।
• আরেকটি প্রবণতা যা আমাদের অবশ্যই বিবেচনা করতে হবে ব্যবহারকারীদের সংক্ষিপ্ত প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার ইচ্ছা. অতএব, তাদের আরও অর্থপূর্ণ এবং বিস্তারিত অনুরোধ তৈরি করতে সাহায্য করা প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, আমরা অনুসন্ধানের পরামর্শ দিয়ে এটি করতে পারি।

এরপর কি

আজ, অনলাইন কেনাকাটায়, একটি পণ্যের জন্য ভোট দেওয়ার শুধুমাত্র দুটি উপায় রয়েছে: একটি কেনাকাটা করুন বা পণ্যটিকে প্রিয়তে যুক্ত করুন৷ তবে ব্যবহারকারীর, একটি নিয়ম হিসাবে, পণ্যটি পছন্দ হয়নি তা দেখানোর বিকল্প নেই। এই সমস্যার সমাধান ভবিষ্যতের জন্য অগ্রাধিকারের একটি।

আলাদাভাবে, আমাদের দল কম্পিউটার ভিশন প্রযুক্তি, লজিস্টিক অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম এবং সুপারিশগুলির একটি ব্যক্তিগতকৃত ফিড প্রবর্তনের জন্য কঠোর পরিশ্রম করছে। আমরা আমাদের গ্রাহকদের জন্য আরও ভাল পরিষেবা তৈরি করতে ডেটা বিশ্লেষণ এবং নতুন প্রযুক্তির প্রয়োগের উপর ভিত্তি করে ই-কমার্সের ভবিষ্যত তৈরি করার চেষ্টা করি।

ট্রেন্ডস টেলিগ্রাম চ্যানেলে সাবস্ক্রাইব করুন এবং প্রযুক্তি, অর্থনীতি, শিক্ষা এবং উদ্ভাবনের ভবিষ্যত সম্পর্কে বর্তমান প্রবণতা এবং পূর্বাভাসের সাথে আপ টু ডেট থাকুন।