ਲਾਮੋਡਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ

ਜਲਦੀ ਹੀ, ਔਨਲਾਈਨ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਕੈਪਸੂਲ ਅਲਮਾਰੀ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੋਵੇਗੀ। ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਮੁਖੀ ਓਲੇਗ ਖੋਮਯੁਕ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਲਾਮੋਡਾ ਇਸ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਲਮੋਡਾ ਵਿੱਚ ਕੌਣ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

Lamoda ਵਿਖੇ, R&D ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨਵੇਂ ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਡਿਵੈਲਪਰ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ (ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ) ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਟੀਮ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।

ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮਾਹਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਭਾਗਾਂ - ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਆਈ.ਟੀ., ਉਤਪਾਦ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਂਝੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਕਾਰਨ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੰਮ ਖੁਦ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਵਿਭਾਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਫਿਰ ਦੂਜਾ - ਵਿਕਾਸ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਲਈ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ.

ਸਾਡੀ ਕਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਟੀਮ ਲਚਕਦਾਰ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਧੰਨਵਾਦ, ਟਾਈਮ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ ਸੂਚਕ (ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਤੱਕ ਦਾ ਸਮਾਂ। ਰੁਝਾਨ) ਮਾਰਕੀਟ ਔਸਤ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ। ਕਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਫਾਰਮੈਟ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਫਾਇਦਾ ਵਪਾਰਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਟੀਮ ਦੇ ਸਾਰੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬਣਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ

ਸਾਡੇ ਵਿਭਾਗ ਦਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਿਭਿੰਨ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਇਹ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਤੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ। ਉਹ ਖੇਤਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸਰਗਰਮ ਹਾਂ:

• ਕੈਟਾਲਾਗ ਅਤੇ ਖੋਜ;
• ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਸਿਸਟਮ;
• ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ;
• ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਨ.

ਕੈਟਾਲਾਗ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਪਾਰਕ ਸਾਧਨ ਹਨ, ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੈਟਾਲਾਗ ਛਾਂਟੀ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਆਕਰਸ਼ਕ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਨਾਲ ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਪੂਰੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਧਿਆਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ ਸੌ ਦੇਖੇ ਗਏ ਉਤਪਾਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਉਤਪਾਦ ਕਾਰਡ 'ਤੇ ਸਮਾਨ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ, ਕਿਸੇ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ, ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਆਪਣੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ.

ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਸੀ। ਪਿਛਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਤੋਂ ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਸਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਕਾਫੀ ਅਸਰ ਪਿਆ।

ਸਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਪਰਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ

Lamoda ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਨਵੀਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸਕੀਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਅਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ.

• ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ - ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਤਾਰੀਖਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਜਾਂ ਉਸ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
• ਦੂਜਾ ਪੜਾਅ — ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਾਈਟ ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾ ਵੀ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
• ਤੀਜਾ ਪੜਾਅ - ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ।

ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਸਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਸਮੇਤ, ਇਹ ਸਾਡੀ ਆਰਥਿਕਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇਗਾ। ਗਲਤੀਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਪੰਨੇ ਜਾਂ ਗਲਤ ਖੋਜ ਵੱਲ ਨਹੀਂ ਲੈ ਜਾਣਗੀਆਂ, ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਸਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੇਗਾ ਜੋ ਉਹ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਹ ਇੱਕ ਖਰੀਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਛੱਡੇਗਾ.

ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਇਰੱਟਾ ਸੁਧਾਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: "ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕੀਤੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ" ਅਤੇ "ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗਲਤ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ"। ਪਰ ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਅਜਿਹੀ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਟਾਰਗੇਟ ਖੋਜ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਲੜਾਈ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦੇ ਹਨ. ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਅਰਥਾਤ A/B ਟੈਸਟ। ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖਾਲੀ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰ ਤੋਂ ਕੁਝ ਅਹੁਦਿਆਂ ਦੀ "ਕਲਿੱਕ-ਥਰੂ ਦਰ"। ਜੇਕਰ ਤਬਦੀਲੀ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲੋਬਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਹੋਵੇਗੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਔਸਤ ਜਾਂਚ, ਮਾਲੀਆ, ਅਤੇ ਖਰੀਦ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਉਸਨੇ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਕੀਤੀ ਹੋਵੇ।

ਹਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਧਿਆਨ

ਅਸੀਂ ਹਰ ਲਾਮੋਡਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ. ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਸਾਡੀ ਸਾਈਟ ਜਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਉਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਉਹ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਭੂ-ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਰੋਤ ਸਾਡੇ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਸਮਝ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਗਾਹਕ ਕੀ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ - ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ। ਪਹਿਲੇ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਮਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਸਵਾਦਾਂ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੰਭਵ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਸਨੀਕਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕਈ ਵਾਰ ਚਿੱਟੇ ਜੁੱਤੇ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।

ਹੁਣ, ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਵਿਜ਼ਟਰਾਂ ਨੇ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ "ਵਿਵਹਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੱਤਰ" ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ।

ਔਨਲਾਈਨ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣਾ ਹੈ

ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਗਾਹਕ ਵਿਕਾਸ (ਸੰਭਾਵੀ ਖਪਤਕਾਰਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ) ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ। ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਹਨ ਜੋ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਗੈਰ-ਪੂਰਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।

ਜਿਹੜੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਖੋਜਾਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਮੋਬਾਈਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਚਲਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲਮੋਡਾ 'ਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਕੈਟਾਲਾਗ ਤੋਂ ਖੋਜ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਸਰਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਕੈਟਾਲਾਗ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਟੈਕਸਟ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਕਈ ਵਾਰ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਇਕ ਹੋਰ ਰੁਝਾਨ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਸਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਛੋਟੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਇੱਛਾ. ਇਸ ਲਈ, ਵਧੇਰੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਬੇਨਤੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨਾਲ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੈ

ਅੱਜ, ਔਨਲਾਈਨ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਵੋਟ ਪਾਉਣ ਦੇ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਖਰੀਦ ਕਰੋ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਮਨਪਸੰਦ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਵਿਕਲਪ ਨਹੀਂ ਹਨ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।

ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ, ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫੀਡ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਸੇਵਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਟ੍ਰੈਂਡਸ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਮ ਚੈਨਲ ਦੀ ਵੀ ਗਾਹਕੀ ਲਓ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨਾਲ ਅੱਪ ਟੂ ਡੇਟ ਰਹੋ।