Ottimizzare il posizionamento dei widget nell'e-commerce

Nel mondo dello shopping online, le piattaforme di e-commerce devono affrontare la sfida di mostrare prodotti e pubblicità in modo efficace per i loro utenti. Un elemento cruciale di questo è l'uso dei Widget, che sono piccole sezioni su una pagina web che contengono raccomandazioni, annunci o contenuti promozionali. Tuttavia, molti utenti accedono a queste piattaforme tramite dispositivi mobili con uno spazio limitato sullo schermo. Questo rende essenziale posizionare attentamente questi widget per mantenere i clienti coinvolti.

#Importanza del Posizionamento dei Widget

Quando gli utenti visitano un sito di e-commerce sui loro dispositivi mobili, di solito vedono prima la parte superiore della pagina. Questo significa che i widget posizionati in alto hanno maggiori probabilità di essere notati. D'altro canto, i widget situati più in basso potrebbero non ottenere molta visibilità poiché gli utenti devono scorrere per vederli. È fondamentale dare priorità a queste posizioni superiori per i widget più rilevanti per attrarre l'attenzione degli utenti. Tuttavia, capire quali widget mostrare può essere complicato, poiché possono variare per tipo e possono essere aggiunti o rimossi nel tempo.

#Approccio Multi-Armed Bandit

Per affrontare il problema del ranking dei widget, si utilizza un approccio multi-armed bandit. Si può pensare come a un gioco in cui hai diverse opzioni (le "braccia") e vuoi scoprire quale ti offre le migliori ricompense nel tempo. Nel contesto dei widget, questo significa classificarli in base alle preferenze degli utenti. L'obiettivo è creare un sistema che non solo risponda a ciò che piace agli utenti, ma esplori anche nuove opzioni per mantenere l'esperienza fresca.

#Il Framework di Ranking a Due Fasi

Per migliorare il ranking dei widget, è stato stabilito un framework a due fasi. La prima fase coinvolge l'uso di un modello di bandit contestuale che esamina vari fattori riguardanti l'utente e i widget stessi per assegnare punteggi di rilevanza. La seconda fase impiega una tecnica chiamata Determinantal Point Process (DPP) per garantire che vengano presentate opzioni diverse agli utenti. Questo metodo aiuta a bilanciare rilevanza e varietà dei widget, rendendo l'esperienza di shopping più interessante.

#Affrontare le Sfide con la Diversità dei Widget

Molte piattaforme di e-commerce hanno numerosi widget che presentano una varietà di contenuti come raccomandazioni di prodotto e offerte promozionali. Man mano che vengono aggiunti più widget, diventa essenziale avere un ordine chiaro e rilevante. La ricerca mostra che gli utenti spesso scorrono giù nella homepage due o tre volte e interagiscono tipicamente con i widget che compaiono poco dopo che iniziano a scorrere. Con diversi team che gestiscono widget diversi, è cruciale avere un modo sistematico per classificarli e mostrarli.

Un problema principale è che alcuni widget non sono facilmente identificabili perché possono avere più ID a seconda di come vengono visualizzati. Inoltre, le preferenze e le interazioni degli utenti possono cambiare nel tempo. I sistemi tradizionali che considerano solo il comportamento passato degli utenti possono portare a raccomandazioni ripetitive. Qui l'approccio multi-armed bandit brilla, consentendo al sistema di bilanciare tra opzioni familiari e nuove.

#Caratteristiche e Contesto

Per comprendere meglio e classificare i widget, sono state sviluppate nuove caratteristiche. Caratteristiche chiave come "tema principale" e "intento del widget" aiutano a classificare che tipo di contenuto rappresenta ciascun widget. Queste caratteristiche sono necessarie quando vengono creati nuovi widget e aiutano a raccogliere dati rilevanti.

Quando si tratta di preferenze degli utenti, si considerano sia le interazioni a breve termine che quelle a lungo termine. L'attività passata di un utente, come la cronologia di navigazione e di acquisto, gioca un ruolo significativo nel plasmare le loro preferenze.

#Superare i Problemi di Cold-Start

Una sfida nota nei sistemi di raccomandazione è il problema del "cold-start". Questo accade quando non ci sono abbastanza dati sui nuovi articoli o widget, rendendo difficile prevedere le preferenze degli utenti. L'approccio multi-armed bandit aiuta in questo modo combinando ciò che già si conosce sulle preferenze degli utenti con informazioni sui nuovi articoli. In questo modo, anche senza molti dati storici, il sistema può fare raccomandazioni ragionevoli.

#Metriche di Valutazione

Per valutare l'efficacia del sistema di ranking, vengono utilizzate più metriche. Il Normalized Discounted Cumulative Gain (nDCG) misura quanto bene sono classificati i widget più rilevanti. Altre metriche di diversità aiutano a garantire che venga presentato contenuto vario agli utenti, il che può portare a un'esperienza di shopping più soddisfacente.

#Risultati Offline e Online

Per vedere quanto bene funziona il sistema di ranking, vengono condotti test sia offline che online. Nei test offline, i dati delle interazioni passate degli utenti aiutano a addestrare il modello. Negli scenari reali, un test A/B confronta il nuovo sistema di ranking con i metodi esistenti. I risultati indicano un miglioramento del coinvolgimento degli utenti, misurato da un aumento dei clic per utente e altre metriche correlate.

#Applicazioni Pratiche

Il framework di ranking dei widget può essere applicato a varie sezioni della piattaforma di e-commerce. Anche se qui ci si concentra sullo shopping mobile, potrebbe essere utile anche per layout desktop o pagine diverse all'interno del sito. Il sistema è progettato per essere flessibile e può adattarsi man mano che nuovi widget vengono aggiunti o rimossi.

#Conclusione

La ricerca ha delineato un chiaro framework per il ranking dei widget che sfrutta tecniche moderne per migliorare l'esperienza del cliente nello shopping online. Concentrandosi sia sulla rilevanza che sulla diversità, il sistema può offrire un'esperienza di shopping personalizzata che si rivolge a un'ampia gamma di interessi e preferenze degli utenti.

Le direzioni future per questo lavoro potrebbero esplorare modi per ottimizzare per molteplici obiettivi. Trovare un equilibrio tra vari obiettivi, come il coinvolgimento degli utenti e la generazione di entrate, rimane un'area importante per ulteriori studi.