V ui42 nás i po více než dvaceti letech baví hledat a přinášet nové technologie a tak trochu průkopničit na slovenské e-commerce scéně. V roce 1997 jsme rozjeli online jobsite Profesia a následně i redakční systém BUXUS, informační architekturu, testování použitelnosti a UX laboratoř. Dnes, jako one-stop-shop agentura, nabízíme našim klientům i performance marketing, šikovné chatboty a vlastně vše, co může online projekt pro své fungování a růst potřebovat, pod jednou střechou.
Nové výzvy v e-commerce však stále přicházejí a my jsme se do jedné z nich naplno pustili. Naším cílem je nyní ověřit, zda dostupné nástroje umělé inteligence pomohou v praxi běžnému e-shopu, který nemá tolik dat, jako například gigantický Amazon nebo obrovský Mall. A naše první výstupy mluví jasnou řečí:
Umělá inteligence zvýšila CTR v e-shopu s kvalitními daty
Začněme však hezky popořádku. Pilotním projektem pro nasazení strojového učení, jako nástroje umělé inteligence, jsou doporučení produktů v e-shopech.
Doporučovací nástroj, který funguje bez toho, aby o sobě uživatel zadával jakékoli údaje
Dosud se mnohé e-commerce projekty spoléhaly na doporučovací nástroje, které byly naprogramovány podle určitých pravidel. Ty však obvykle přestávají fungovat při doplňování nových typů produktů nebo když se hromadí nová pravidla.
Řešením je doporučovací nástroj, který díky poznatkům o uživatelském chování a dalším relevantním informacím (například o produktech – fotografie, cena, sleva, kategorie a podobně), dokáže sestavit uživateli nabídku, o kterou má pravděpodobný zájem. Právě toto doporučení implementujeme přes vybrané algoritmy strojového učení (machine learning – ML), které je součástí umělé inteligence.
Trénování modelů řešíme na Centrálním mozku lidstva
Jeden z hlavních důvodů, proč je strojové učení v posledních letech dostupné i menším firmám, jsou rychlé grafické karty (graphics processing unit – GPU). Jelikož je však hardware strojového učení ve světových cloudech, jakými jsou například Google nebo Amazon, finančně náročný, vybrali jsme se jinou cestou.
Abychom mohli umělou inteligenci testovat v našich podmínkách, koupili jsme po letech do ui42 vlastní server. Nazvali jsme ho příznačně – CML, podle fiktivního počítače Centrální mozek lidstva z českého televizního sci-fi seriálu Návštěvníci z naší mládí. :) Díky vlastnímu výkonnému serveru můžeme naše modely rychle trénovat. Rychle znamená v překladu, že nečekáme celou noc, ale jen několik hodin.
Alfou a omegou jsou kvalitní data. Sbíráte už ta svá? Nezapomínejte na jejich monitoring
Přímá úměra opět jednou uplatňuje své principy. Čím více údajů (dat) máte k dispozici, tím lépe natrénujete model. A čím dříve se sběrem údajů začnete, tím více jich máte. Pro srovnání – množství dat, které například takový Amazon nasbírá za minutu, trvá běžnému slovenskému e-shopu nahromadit týdny, nebo dokonce až měsíce. Avšak pozor, Google Analytics na sběr údajů nestačí. Je to totiž nástroj, kde se vyhodnocují údaje, ale přístup k nim nemáte. V našem případě aplikujeme vlastní sběr údajů, které ukládáme na pronajatém serveru.
Malé doporučení ze zkušeností zní: Nezapomínejte průběžně monitorovat nasbíraná data a také servisovat nastavení webové analytiky. V jednom případě se nám totiž stalo, že jsme sbírali špatná data a museli jsme začít znovu. Za vším stál update e-shopu, na základě kterého se změnilo určité nastavení v měření webové analytiky.
Měření výsledků a první výstupy potěšily, narostla CTR
Modely strojového učení mají své vlastní metriky. Nás však samozřejmě zajímá výkon a přínos pro e-shopy v praxi. Proto jsme doporučení testovali pomocí A/B testů, které si vyžadují pozornost, pokud mají být relevantní. A tady jsou slibné první výsledky:
Ve všech testovaných případech narostla proklikovost (click through rate – CTR), dokonce 3 až 5 krát ve srovnání s původními doporučeními, které fungují na základě pravidel. Zajímavým poznatkem je, že jsme v jednom e-shopu naměřili nárůst prodeje, a přitom se snížila průměrná cena nákupu.
To jsou první vlaštovky z našich testování a malého experimentování s umělou inteligencí. Vlastně, ne až tak malého. I když to na první pohled možná vypadá jednoduše, k tomu, aby to celé mělo smysl, je potřeba tým s rozsáhlými zkušenostmi. Bez webového analytika, UX odborníka, AI odborníka, DevOp (systémového administrátora), front-end developera a back-end developera bychom se neobešli. Naštěstí, takové lidi v ui42 máme. A plní entuziasmu pokračujeme v dalším vývoji!
