ڪيئن Lamoda الورورٿمز تي ڪم ڪري رهيو آهي جيڪي خريد ڪندڙ جي خواهش کي سمجهندا آهن

جلد ئي، آن لائين شاپنگ سوشل ميڊيا، سفارش واري پليٽ فارم، ۽ ڪيپسول وارڊروب شپنگ جو هڪ ميلاپ هوندو. ڪمپني جي ريسرچ اينڊ ڊولپمينٽ ڊپارٽمينٽ جي سربراهه اوليگ خوميوڪ ٻڌايو ته لامودا ان تي ڪيئن ڪم ڪري ٿو

ڪير ۽ ڪيئن لاموڊا ۾ پليٽ فارم الگورتھم تي ڪم ڪري ٿو

Lamoda تي، R&D سڀ کان وڌيڪ نئين ڊيٽا تي هلندڙ منصوبن کي لاڳو ڪرڻ ۽ انهن کي رقم ڏيڻ جو ذميوار آهي. ٽيم تجزيه نگارن، ڊولپرز، ڊيٽا سائنسدانن (مشين لرننگ انجنيئرز) ۽ پراڊڪٽ مينيجرز تي مشتمل آهي. ڪراس-فنڪشنل ٽيم فارميٽ هڪ سبب لاء چونڊيو ويو.

روايتي طور تي، وڏن ڪمپنين ۾، اهي ماهر مختلف شعبن ۾ ڪم ڪن ٿا - تجزياتي، آئي ٽي، پراڊڪٽ ڊپارٽمينٽ. گڏيل منصوبابندي ۾ مشڪلاتن جي ڪري هن طريقي سان گڏيل منصوبن تي عمل ڪرڻ جي رفتار عام طور تي ڪافي گهٽ هوندي آهي. ڪم پاڻ کي هن ريت ترتيب ڏنو ويو آهي: پهريون، هڪ ڊپارٽمينٽ تجزياتي ۾ مصروف آهي، پوء ٻيو - ترقي. انهن مان هر هڪ جا پنهنجا ڪم آهن ۽ انهن جي حل لاءِ آخري حدون آهن.

اسان جي ڪراس-فنڪشنل ٽيم لچڪدار طريقا استعمال ڪندي آهي، ۽ مختلف ماهرن جون سرگرميون متوازي طور تي ڪيون وينديون آهن. انهي جي مهرباني، وقت کان مارڪيٽ اشارو (پروجيڪٽ تي ڪم جي شروعات کان وٺي مارڪيٽ ۾ داخل ٿيڻ جو وقت. - گڻ) مارڪيٽ جي اوسط کان گهٽ آهي. ڪراس-فنڪشنل فارميٽ جو هڪ ٻيو فائدو اهو آهي ته ٽيم جي سڀني ميمبرن کي ڪاروباري حوالي سان ۽ هڪ ٻئي جي ڪم ۾ وسرندو.

پروجيڪٽ پورٽ فوليو

اسان جي ڊپارٽمينٽ جو پروجيڪٽ پورٽ فوليو متنوع آهي، جيتوڻيڪ واضح سببن لاء اهو هڪ ڊجيٽل پراڊڪٽ ڏانهن متعصب آهي. جن علائقن ۾ اسان سرگرم آهيون:

• فهرست ۽ ڳولا؛
• سفارش ڪندڙ سسٽم؛
• ذاتي ڪرڻ؛
• اندروني عملن جي اصلاح.

ڪيٽلاگ، ڳولا ۽ سفارش ڪندڙ سسٽم بصري واپار جا اوزار آهن، مکيه طريقو هڪ گراهڪ هڪ پراڊڪٽ چونڊيندو آهي. هن فنڪشنلٽي جي استعمال ۾ ڪا به اهم واڌارو ڪاروبار ڪارڪردگي تي هڪ اهم اثر آهي. مثال طور، پراڊڪٽس کي ترجيح ڏيڻ جيڪي مشهور آهن ۽ گراهڪ لاءِ پرڪشش آهن ڪيٽلاگ جي ترتيب سان سيلز ۾ اضافو ٿئي ٿو، ڇاڪاڻ ته صارف لاءِ پوري رينج کي ڏسڻ ڏکيو آهي، ۽ هن جو ڌيان عام طور تي ڪيترن ئي سؤ ڏٺل پروڊڪٽس تائين محدود هوندو آهي. ساڳئي وقت، پراڊڪٽ ڪارڊ تي ساڳئي شين جون سفارشون انهن جي مدد ڪري سگهن ٿيون جيڪي، ڪجهه سببن لاء، پروڊڪٽ کي ڏسڻ پسند نه ڪندا هئا، انهن جي چونڊ ڪرڻ.

سڀ کان ڪامياب ڪيسن مان هڪ آهي جيڪو اسان وٽ هو هڪ نئين ڳولا جو تعارف. پوئين ورزن کان ان جو بنيادي فرق درخواست کي سمجھڻ لاءِ لساني الگورتھم ۾ آھي، جنھن کي اسان جي استعمال ڪندڙن مثبت طور سمجھيو آھي. اهو سيلز جي انگن اکرن تي هڪ اهم اثر پيو.

سڀ خيال آزمايا ويا آهن

Lamoda استعمال ڪندڙن لاءِ نئين ڪارڪردگيءَ جي دستياب ٿيڻ کان اڳ، اسان A/B ٽيسٽنگ ڪندا آهيون. اهو ڪلاسيڪل اسڪيم جي مطابق ٺهيل آهي ۽ روايتي اجزاء استعمال ڪندي.

• پهرين اسٽيج - اسان تجربو شروع ڪريون ٿا، ان جي تاريخن ۽ استعمال ڪندڙن جو سيڪڙو اشارو ڪري ٿو جن کي هن يا انهي ڪارڪردگي کي فعال ڪرڻ جي ضرورت آهي.
• ٻيو مرحلو - اسان استعمال ڪندڙن جي سڃاڻپ ڪندڙ گڏ ڪندا آهيون جيڪي تجربو ۾ حصو وٺندا آهن، انهي سان گڏ سائيٽ ۽ خريداري تي انهن جي رويي بابت ڊيٽا.
• ٽيون اسٽيج - ٽارگيٽ ڪيل پراڊڪٽ ۽ ڪاروباري ميٽرڪ استعمال ڪندي اختصار ڪريو.

ڪاروباري نقطي نظر کان، اسان جي الگورٿمس صارف جي سوالن کي بهتر سمجھندا آهن، بشمول اهي جيڪي غلطيون ڪندا آهن، بهتر اهو اسان جي معيشت کي متاثر ڪندو. ٽائپس سان درخواستون خالي پيج يا غلط ڳولها نه ٿينديون، ڪيل غلطيون اسان جي الگورٿم تي واضح ٿي وينديون، ۽ استعمال ڪندڙ پراڊڪٽس کي ڏسندو جن کي هو ڳولي رهيو هو ڳولا جي نتيجن ۾. نتيجي طور، هو خريد ڪري سگهي ٿو ۽ سائيٽ کي ڪنهن به شيء سان نه ڇڏيندو.

نئين ماڊل جي معيار کي ماپ ڪري سگهجي ٿو errata تصحيح جي معيار جي ماپ. مثال طور، توھان ھيٺ ڏنل استعمال ڪري سگھو ٿا: "صحيح طور تي درست ٿيل درخواستن جو سيڪڙو" ۽ "صحيح طور تي غير درست ٿيل درخواستن جو سيڪڙو". پر اهو سڌو سنئون ڪاروبار لاء اهڙي جدت جي افاديت بابت نٿو ڳالهائي. ڪنهن به صورت ۾، توهان کي ڏسڻ جي ضرورت آهي ته ٽارگيٽ سرچ ميٽرڪس جنگي حالتن ۾ ڪيئن تبديلي آڻيندي. هن کي ڪرڻ لاء، اسين تجربا هلون ٿا، يعني A / B ٽيسٽ. ان کان پوء، اسان ميٽرڪس تي نظر رکون ٿا، مثال طور، خالي ڳولا جي نتيجن جو حصو ۽ "ڪلڪ-ذريعي شرح" جي ڪجهه پوزيشن کان مٿي کان ٽيسٽ ۽ ڪنٽرول گروپن ۾. جيڪڏهن تبديلي ڪافي وڏي آهي، اها عالمي ميٽرڪ ۾ ظاهر ٿيندي، جهڙوڪ اوسط چيڪ، آمدني، ۽ خريداري ۾ تبديلي. اهو ظاهر ڪري ٿو ته ٽائپس کي درست ڪرڻ لاء الگورتھم اثرائتو آهي. صارف خريد ڪري ٿو جيتوڻيڪ هن ڳولا جي سوال ۾ ٽائپو ڪيو آهي.

هر استعمال ڪندڙ کي ڌيان ڏيڻ

اسان هر Lamoda استعمال ڪندڙ جي باري ۾ ڪجهه ڄاڻون ٿا. جيتوڻيڪ ڪو ماڻهو پهريون ڀيرو اسان جي سائيٽ يا ايپليڪيشن جو دورو ڪري ٿو، اسان اهو پليٽ فارم ڏسون ٿا جيڪو هو استعمال ڪري ٿو. ڪڏهن ڪڏهن جغرافيائي مقام ۽ ٽرئفڪ جو ذريعو اسان وٽ موجود آهن. صارف جون ترجيحون پليٽ فارمن ۽ علائقن ۾ مختلف آھن. تنهن ڪري، اسان فوري طور تي سمجھندا آهيون ته هڪ نئين امڪاني ڪلائنٽ پسند ڪري سگهي ٿي.

اسان ڄاڻون ٿا ته ڪيئن ڪم ڪجي استعمال ڪندڙ جي تاريخ سان گڏ هڪ يا ٻن سالن کان مٿي. ھاڻي اسان تاريخ کي تمام تيزيءَ سان گڏ ڪري سگھون ٿا - لفظي طور چند منٽن ۾. پهرين سيشن جي پهرين منٽن کان پوء، اهو ممڪن آهي ته ڪنهن خاص شخص جي ضرورتن ۽ ذوق جي باري ۾ ڪجهه نتيجن کي ڪڍڻ لاء. مثال طور، جيڪڏهن هڪ صارف سفيد بوٽن کي ڪيترائي ڀيرا چونڊيو جڏهن سنوڪن جي ڳولا ڪريو، پوء اهو ئي آهي جيڪو پيش ڪيو وڃي. اسان اهڙي ڪارڪردگي جا امڪان ڏسون ٿا ۽ ان کي لاڳو ڪرڻ جو منصوبو.

ھاڻي، ذاتي ڪرڻ جي اختيارن کي بھتر ڪرڻ لاءِ، اسان پراڊڪٽس جي خاصيتن تي وڌيڪ ڌيان ڏئي رھيا آھيون جن سان اسان جي سياحن سان ڪنھن قسم جو رابطو ھو. هن ڊيٽا جي بنياد تي، اسان صارف جي هڪ خاص "رويي واري تصوير" ٺاهيندا آهيون، جنهن کي اسين پوء اسان جي الگورتھم ۾ استعمال ڪندا آهيون.

آن لائين شاپرز جي رويي کي ڪيئن تبديل ڪجي

ڪنهن به پراڊڪٽ جي ترقي جو هڪ اهم حصو گراهڪ جي ترقي آهي (مستقبل جي صارفن تي هڪ خيال يا مستقبل جي پيداوار جي پروٽوٽائپ کي جانچڻ) ۽ گهرو انٽرويو. اسان جي ٽيم وٽ پراڊڪٽ مينيجرز آهن جيڪي صارفين سان رابطي سان ڊيل ڪن ٿا. اهي اڻپورا صارف جي ضرورتن کي سمجهڻ ۽ ان علم کي پراڊڪٽ جي خيالن ۾ تبديل ڪرڻ لاءِ گهرا انٽرويو ڪن ٿا.

انهن رجحانن مان جيڪي اسان هاڻي ڏسي رهيا آهيون، هيٺيان فرق ڪري سگهجي ٿو:

• موبائل ڊوائيسز کان ڳولها جو حصو مسلسل وڌي رهيو آهي. موبائيل پليٽ فارمن جي ابتڙ صارفين جو اسان سان لهه وچڙ ۾ تبديل ٿي رهيو آهي. مثال طور، Lamoda تي ٽريفڪ وقت سان گڏ وڌيڪ ۽ وڌيڪ وهڪري جي فهرست مان ڳولا ڪرڻ لاء. اهو بلڪل آسان طور تي بيان ڪيو ويو آهي: ڪڏهن ڪڏهن ڪيٽلاگ ۾ نيويگيشن استعمال ڪرڻ جي ڀيٽ ۾ متن جي سوال کي ترتيب ڏيڻ آسان آهي.
• هڪ ٻيو رجحان جنهن تي اسان کي غور ڪرڻ گهرجي مختصر سوال پڇڻ لاء صارفين جي خواهش. تنهن ڪري، ضروري آهي ته انهن کي وڌيڪ بامعني ۽ تفصيلي درخواستون ٺاهڻ ۾ مدد ڪن. مثال طور، اسان اهو ڪري سگهون ٿا ڳولا جي تجويز سان.

ايندڙ ڇا آهي

اڄ، آنلائن شاپنگ ۾، پراڊڪٽ لاءِ ووٽ ڏيڻ جا فقط ٻه طريقا آهن: خريد ڪريو يا پراڊڪٽ کي پسند ۾ شامل ڪريو. پر صارف، ضابطي جي طور تي، اختيار نه آهي ته اهو ڏيکاري ٿو ته پيداوار پسند نه ڪيو ويو آهي. هن مسئلي کي حل ڪرڻ مستقبل جي ترجيحن مان هڪ آهي.

الڳ الڳ، اسان جي ٽيم محنت ڪري رهي آهي ڪمپيوٽر ويزن ٽيڪنالاجيز جي تعارف تي، لاجسٽڪ آپٽمائيزيشن الگورتھم ۽ سفارشن جي هڪ ذاتي فيڊ. اسان ڪوشش ڪريون ٿا ته اي ڪامرس جو مستقبل ڊيٽا جي تجزيي جي بنياد تي ۽ نئين ٽيڪنالاجيز جي ايپليڪيشن جي بنياد تي اسان جي گراهڪن لاءِ بهتر خدمت پيدا ڪرڻ لاءِ.

پڻ سبسڪرائب ڪريو Trends Telegram چينل ۽ موجوده رجحانات ۽ ٽيڪنالاجي، اقتصاديات، تعليم ۽ جدت جي مستقبل بابت اڳڪٿين سان تازه ترين رهو.