V ui42 nás aj po vyše dvadsiatich rokoch baví hľadať a prinášať nové technológie a tak trochu priekopníčiť na slovenskej e-commerce scéne. V roku 1997 sme rozbehli online jobsite Profesia a následne aj redakčný systém BUXUS, informačnú architektúru, testovanie použiteľnosti a UX laboratórium. Dnes, ako one-stop-shop agentúra, ponúkame našim klientom aj performance marketing, šikovné chatboty a vlastne všetko, čo môže online projekt pre svoje fungovanie a rast potrebovať, pod jednou strechou.
Nové výzvy v e-commerce však stále prichádzajú a my sme sa do jednej z nich naplno pustili. Naším cieľom je teraz overiť, či dostupné nástroje umelej inteligencie pomôžu v praxi bežnému e-shopu, ktorý nemá tak veľa dát, ako napríklad gigantický Amazon alebo obrovský Mall. A naše prvé výstupy hovoria jasnou rečou:
Umelá inteligencia zvýšila CTR v e-shope s kvalitnými dátami
Začnime však pekne poporiadku. Pilotným projektom pre nasadenie strojového učenia, ako nástroja umelej inteligencie, sú odporúčania produktov v e-shopoch.
Odporúčací nástroj, ktorý funguje bez toho, aby o sebe používateľ zadal akékoľvek údaje
Dosiaľ sa mnohé e-commerce projekty spoliehali na odporúčacie nástroje, ktoré boli naprogramované podľa určitých pravidiel. Tie však obvykle prestávajú fungovať pri dopĺňaní nových typov produktov alebo keď sa hromadia nové pravidlá.
Riešením je odporúčací nástroj, ktorý vďaka poznatkom o používateľskom správaní a iným relevantným informáciám (napríklad o produktoch – fotografie, cena, zľava, kategória a podobne), dokáže vyskladať používateľovi ponuku, o ktorú má pravdepodobný záujem. Práve toto odporúčanie implementujeme cez vybrané algoritmy strojového učenia (machine learning – ML), ktoré je súčasťou umelej inteligencie.
Trénovanie modelov riešime na Centrálním mozku lidstva
Jeden z hlavných dôvodov, prečo je strojové učenie v posledných rokoch dostupné aj menším firmám, sú rýchle grafické karty (graphics processing unit – GPU). Keďže je však hardware strojového učenia vo svetových cloudoch, akými je napríklad Google alebo Amazon, finančne náročný, vybrali sme sa inou cestou.
Aby sme mohli umelú inteligenciu testovať v našich podmienkach, kúpili sme po rokoch do ui42 vlastný server. Nazvali sme ho príznačne – CML, podľa fiktívneho počítača Centrální mozek lidstva z českého televízneho sci-fi seriálu Návštevníci z našej mladosti. :) Vďaka vlastnému výkonnému serveru môžeme naše modely rýchlo trénovať. Rýchlo znamená v preklade, že nečakáme celú noc, ale len niekoľko hodín.
Alfou-omegou sú kvalitné dáta. Zbierate už tie svoje? Nezabúdajte na ich monitoring
Priama úmera opäť raz uplatňuje svoje princípy. Čím máte viac údajov (dát) máte k dispozícii, tým lepšie natrénujete model. A čím skôr so zberom údajov začnete, tým viac ich máte. Pre porovnanie – množstvo dát, ktoré napríklad taký Amazon nazbiera za minútu, potrvá bežnému slovenskému e-shopu nahromadiť týždne, či dokonca až mesiace. Avšak pozor, Google Analytics na zber údajov nestačí. Je to totiž nástroj, kde sa vyhodnocujú údaje, no prístup k nim nemáte. V našom prípade aplikujeme vlastný zber údajov, ktoré ukladáme na prenajatom serveri.
Malé odporúčanie zo skúseností znie: Nezabúdajte priebežne monitorovať zozbierané dáta a taktiež servisovať nastavenia webovej analytiky. V jednom prípade sa nám totiž stalo, že sme zbierali zlé údaje a museli sme začať odznova. Za všetkým stál update e-shopu, na základe ktorého sa zmenilo určité nastavenie v meraní webovej analytiky.
Meranie výsledkov a prvé výstupy potešili, narástla CTR
Modely strojového učenia majú svoje vlastné metriky. Nás však, samozrejme, zaujíma výkon a prínos pre e-shopy v praxi. Preto sme odporúčania testovali pomocou A/B testov, ktoré si vyžadujú pozornosť, ak majú byť relevantné. A tu sú sľubné prvé výsledky:
Vo všetkých testovaných prípadoch narástla preklikovosť (click through rate – CTR), dokonca 3 až 5 krát v porovnaní s pôvodným odporúčaniami, ktoré fungujú na základe pravidiel. Zaujímavým poznatkom je, že sme v jednom e-shope namerali nárast predaja, a pritom sa znížila priemerná cena nákupu.
To sú prvé lastovičky z našich testovaní a malého experimentovania s umelou inteligenciou. Vlastne, nie až tak malého. I keď to na prvý pohľad možno vyzerá jednoducho, k tomu, aby to celé malo zmysel, je potrebný tím s rozsiahlymi skúsenosťami. Bez webového analytika, UX odborníka, AI odborníka, DevOp (systémového administrátora), front-end developera a back-end developera, by sme sa nezaobišli. Našťastie, takýchto ľudí v ui42 máme. A plní entuziazmu pokračujeme v ďalšom vývoji!
