Flipkart هي واحدة من أكبر منصات التجارة الإلكترونية في الهند مع أكثر من 450 مليون عميل في جميع أنحاء البلاد. لكن إبقاء كل هؤلاء العملاء سعداء يعني ضمان أن كل شيء يعمل مثل آلة جيدة التجهيز ، من الإجابة على الاستفسارات باللغات المفضلة إلى ترتيب التسليم في آخر ميل. ودفع هذا يتطلب استثمارات كبيرة في التكنولوجيا.
تحدث Jeyandran Venugopal ، كبير مسؤولي المنتجات والتكنولوجيا في Flipkart ، إلى Indianexpress.com حول كيفية استفادة الشركة من التكنولوجيا في الفضاء التنافسي لسوق التجارة الإلكترونية في الهند. يوجد أدناه نسخة معدلة من التفاعل.
كيف استثمرت Flipkart في اللغات الإقليمية؟ ما هي التحديات عندما يتعلق الأمر بإنشاء منصة حول هذه؟ ما هي الاستثمارات التقنية التي قامت بها فليبكارت حول هذه الاستثمارات؟
قبل عامين ، قررنا التركيز بشدة على اللغات المحلية وقيادة تبنيها. لقد أجرينا دراسة إثنوغرافية للحصول على بعض الأفكار حول نقاط الألم لدى المستخدم ، وما هي العوائق التي تعترضها.
بناءً على هذا العمل البحثي العميق للمستخدم ، توصلنا إلى بعض مبادئ التشغيل والتصميم. حتى اليوم ، لدينا 11 واجهة لغة إقليمية على تطبيقنا. وهذا يغطي أكثر من 80 في المائة من قاعدة المتحدثين باللغة الأم في البلاد.
لقد أدركنا أنه لا يكفي مجرد تغيير سقالات التطبيق نفسها ، وجميع وسائل التنقل وشاشات المساعدة وغيرها إلى اللغة العامية. أردنا أن نجعلها تجربة غامرة بعمق لهؤلاء المستخدمين والاعتماد على المزيج القضائي الصحيح من الترجمة مقابل الترجمة الصوتية. تجولنا في ترجمة / ترجمة عدة ملايين من الكلمات إلى نصوص أصلية. كما أجرى العديد من التجارب لتحسين تجربة المستخدم (UX) وواجهة المستخدم (UI) للنظام الأساسي.
اعتبارًا من نهاية عام 2020 ، كانت النسبة المئوية للمستخدمين النشطين يوميًا الذين اعتدنا رؤيتهم على منصة المستخدمين ، الذين سيعتمدون على إصدار عام من Flipkart ، في مكان ما حوالي 10-12 في المائة. يبلغ الآن 18 في المائة ، وهو نمو كبير. ونرى أيضًا مستوى كبير من التبني من المستوى الثاني إلى مدن المستوى الثالث.
علاوة على ذلك ، بالنسبة للمستخدمين الجدد الذين يأتون إلى نظامنا الأساسي ، خاصة من مدن المستوى الثاني والثالث ، فإن النسبة المئوية للمستخدمين الذين يتبنون اللغات المحلية عالية جدًا. في بعض المناطق الجغرافية ، يفضل 70 في المائة بالإضافة إلى جميع المستخدمين الجدد استخدام إصدار اللغة العامية من نظامنا الأساسي.
ما يقرب من 95 في المائة من الأشخاص الذين يختارون الإصدار العام من النظام الأساسي لا يعودون إلى اللغة الإنجليزية كخيار افتراضي. لذلك ، يمنحنا ذلك الثقة في أن الواجهة تعمل ، وأنها قادرة على منحهم قيمة وجذبهم.
نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ونتجاوز مجرد الترجمة. لقد استثمرنا في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وفهم التكنولوجيا ، حيث نحاول الحصول على تعليقات المستخدم بالكامل بلغة إقليمية. لأن هذه تلعب دورًا مهمًا في صنع القرار للمستخدمين. ومعظم هذه التعليقات باللغة الإنجليزية في الوقت الحالي. الآن ، قمنا بتحويل هذه إلى الهندية. سنستمر في توسيعه ليشمل لغات أخرى بالإضافة إلى الاستثمار بشكل أكبر في بناء قدراتنا في البرمجة اللغوية العصبية.
ماذا عن تجارب البحث الصوتي والتحديات المتعلقة ببنائها؟ ما هي الاتجاهات التي رأيتها بالنظر إلى أن العديد من المستخدمين في الهند غير مرتاحين للكتابة؟
لقد شهدنا اعتمادًا متزايدًا للبحث الصوتي ، خاصةً من الموجة الجديدة من المستخدمين الذين يتبنون الإنترنت. يتوفر البحث الصوتي اليوم عبر Flipkart باللغتين الهندية والإنجليزية. في الواقع ، يتم دعم الكلام حتى الوضع المختلط. سنواصل الاستثمار في توسيع ذلك ليشمل جميع اللغات الإقليمية التي ندعمها على مدار فترة زمنية.
البحث الصوتي Flipkart. خاصية. (رصيد الصورة: Flipkart)
نحن نعلم أن الكتابة في البرنامج النصي Devanagari أمر صعب للغاية وقد جاء ذلك من خلال بحث المستخدم أيضًا. التعرف التلقائي على الكلام (ASR) عبارة عن تقنية تمثل الركيزة الأساسية لعمل البحث الصوتي. إنه مزيج من ASR و NLP وفهم اللغة نفسها.
علاوة على ذلك ، بمجرد فك تشفير الكلام إلى مدخلات نصية ، كيف يمكنك تحويل ذلك من الإدخال النصي إلى عبارة مفهومة لغويًا؟ في كثير من الأحيان ، قد ترغب أيضًا في الاستثمار في إمكانات تحويل النص إلى كلام حتى تتمكن من الرد على المستخدم عبر الكلام.
قمنا بعمل منتج يسمى Discovery Assistant حيث كان لدينا أيضًا مكون تحويل النص إلى كلام حيث سيقوم المساعد أيضًا بالرد على المستخدم مرة أخرى في الكلام.
من حيث البحث الصوتي وفهم عبارات التجارة الإلكترونية والنية ، نعتقد أن هذا المجال يحتاج إلى مزيد من الاستثمار بشكل كبير على مدى فترة زمنية طويلة للصناعة بأكملها. ستتحسن فقط ، وستؤدي إلى مزيد من التبني على مدار فترة زمنية.
نحن بالفعل نحب بضعة ملايين من الاستفسارات اليومية في المتوسط اليومي حول البحث الصوتي. تشكل مدن المستوى الثالث زائد أكثر من نصف الاستفسارات الصوتية الإجمالية.
كيف تستخدم Flipkart علوم البيانات لتحسين تجربة المستهلك والبائع؟
علم البيانات منتشر في كل مجال من مجالات أعمالنا. خذ على سبيل المثال تخصيص التجربة لأي مستخدم. لدينا كتالوج بملايين المنتجات ويريد العملاء رؤية نسخة من الصفحة تبدو مخصصة لهم وتعرض النوع الصحيح من الصفقات. فكيف لنا أن نفعل ذلك؟
تظهر المنتجات في مستودع فليبكارت. (رصيد الصورة: Flipkart)
لدينا صفحة رئيسية عالية الشخصية. تم تحسين الصفقات وجميع الأدوات واللافتات لتلبية اهتمامات المستخدم الشخصية التي نتعلمها على مدار فترة زمنية. هذا يعتمد على عرض التاريخ ، انقر فوق التاريخ. ربما اشتريت أو لم تشتري أي شيء ، ولكن حتى ما تبحث عنه ثم النقر بشكل تفضيلي على منتج واحد مقابل شيء آخر يعطينا بعض الإشارات حول تفضيلاتك. نحن نستخدم ذلك لبناء ملف تعريف شخصي عميق جدًا لكل مستخدم وإنشاء خوارزمية التجربة المناسبة لهم.
نحن أيضًا نستخدم علم البيانات على نطاق واسع جدًا لإيصال المنتج إلى منزل عملائنا. على سبيل المثال ، في الهند ، لا يوجد نظام شبكة موحد لإدراج العناوين. في كثير من الأحيان ، تكون العناوين غير قياسية على الإطلاق. إذن كيف يقوم وكيل التوصيل لدينا بتسليم عدد معين من الحزم خلال فترة زمنية معينة؟
لقد قمنا بتطوير منصات استخبارات تحديد الموقع الجغرافي ، والتي تقوم بالتشفير الجغرافي والترميز الجغرافي العكسي لتحديد الرمز الجغرافي الصحيح أو أي عنوان لغة طبيعية. يعتمد هذا أيضًا على التعليقات التي نحصل عليها من موظفينا على الأرض. نقوم أيضًا بالكثير من أعمال التحسين على جانب التخزين ، وخوارزمية تحسين المسار للتخطيط. كل ذلك يستخدم عناصر علم البيانات.
من منظور البائع ، استثمرنا بعمق في تقنيات رؤية الكمبيوتر لمساعدتهم على إنشاء قوائم كتالوج لمستخدمينا. لأنه لن يتمكن جميع البائعين لدينا من إنشاء صور كتالوج بأعلى جودة. لذلك نستخدم رؤية الكمبيوتر لنكون قادرين على استنتاج بعض هذه السمات تلقائيًا وملئها نيابة عن البائع. كل هذا يحدث خلف الكواليس. هذا موجود بالفعل لعدة قطاعات. نحن مستمرون في توسيع نطاق التغطية لذلك.
ماذا عن مشكلات سلسلة التوريد والتحديات أثناء إغلاق Covid-19؟ ما هي الدروس الرئيسية؟
لذلك عندما حدثت عمليات الإغلاق وعندما تم تطويق المناطق أو اضطررنا إلى تقييد أنفسنا للقيام بجميع السلع الأساسية فقط ، فقد أدى ذلك إلى التخلص من سلسلة التوريد الشاملة لدينا. وسلسلة التوريد هي آلة تعمل باستمرار.
الآن ، قمنا بتطوير الكثير من الأنظمة خلال العامين الماضيين للتعامل مع هذه الأشياء. في وقت سابق ، لم يكن لدينا حتى أنظمة يمكنها فهم المناطق غير الصالحة للخدمة داخل منطقة الخدمة. كيف يمكنك حتى تمثيل ذلك والتأكد من أن العملاء لا يصابون بخيبة أمل؟ في عمليات الإغلاق السابقة ، حتى تعريف ما هو مسموح به ، ما لم يتغير أيضًا.
لدينا الآن نظام أكثر قوة قادرًا على التعامل مع كل هذه الاضطرابات دون أن تتعرض سلسلة التوريد بأكملها للفوضى. في وقت سابق ، كان لدينا بضائع تتراكم في مراكز الفرز ، وهي غير مجهزة لاستيعاب هذه المنتجات. ولكن عندما حدثت هذه الأنواع من الأشياء في وقت سابق ، انتهى بنا الأمر باكتشاف بعض هذه الإخفاقات في تصميمنا. لقد استثمرنا في التكنولوجيا للتعامل مع هذه الاضطرابات بطرق أفضل.
تعمل ميزة Flipkart Camera مع فئات مثل الأثاث. (رصيد الصورة: Flipkart)
ماذا عن الواقع المعزز والتجارة الإلكترونية؟ لقد أعلنت أيضًا عن شراكة مع Snap العام الماضي. يمكنك وضع على ذلك؟
يبحث العملاء عن تجربة لا يوجد فيها حل وسط. وفي بيئة غير متصلة بالإنترنت ، عندما تشتري مستهلكًا متينًا ، يمكنك رؤية المنتج فعليًا وتقييمه في عقلك. لطالما كانت هذه الأنواع من الأشياء تمثل مشكلة التجارة الإلكترونية في الماضي لأنك غير قادر فعليًا على رؤية المنتج.
الآن ، مع بعض هذه التقنيات مثل AR القادرة على سد هذه الفجوة ، يمكننا حتى القيام بواحد أفضل من التجارة غير المتصلة بالإنترنت. مع AR ، أنت تخلط بين الواقع الرقمي والواقع المادي تمامًا بطريقة سلسة. يمكننا في الواقع إسقاط الكائن الرقمي على واقعنا المادي وأن نكون قادرين على رؤية كيف يبدو في محيطنا قبل أن نتلقى المكالمة لشرائه.
على سبيل المثال ، سيكون هذا صحيحًا بالنسبة للأثاث. يمكنك حتى أن ترى مدى تطابق اللون مع محيطك. وبالمثل ، للعناية الشخصية للجمال. كل حالات الاستخدام هذه معروفة جيدًا إلى حد كبير.
لقد عقدنا شراكة مع Snap حيث أن لديها أكبر نظام بيئي لمنشئي وظائف AR. نريد تمكين عملائنا من الاستفادة من إبداع هذا النظام البيئي. عندما يكون ذلك منطقيًا ، نعتقد أن تجربة AR ستجعل تجربة الشراء أفضل للمستخدم. على سبيل المثال ، يمكنك شراء ساعات. الآن مع مرشح AR ، يمكنك فقط صفع الساعة على يدك ورؤية كيف تبدو بالفعل. هناك الكثير من الفرص المثيرة للاهتمام التي نضعها في اعتبارنا ونريد أن نبنيها لهذه الشراكة.
لقد قدمنا بالفعل كاميرا Flipkart الخاصة بنا في يوليو 2021 لفئات قليلة مثل الأثاث والأمتعة وفئات التجميل والأجهزة الكبيرة. وتمكنا من رؤية استيعاب وتحويل كبيرين للمستخدمين ، عندما كانت لديهم هذه التجربة مقابل غير ذلك في اختبارنا الداخلي الخاضع للرقابة. وذلك عندما أدركنا أنه يتعين علينا توسيع نطاق هذا الأمر وبدأنا في البحث عن شركاء للاستفادة من النظام البيئي.
كان Snap خيارًا تلقائيًا قررنا العمل معه. لقد بدأت تجربتنا الخاصة ، ولكن ليس على نطاق واسع. الآن سنقوم بتوسيع نطاقه بسرعة.
اكتشاف المزيد من مباشر التقنية
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
