در این مصاحبه، آندری کروتکیخمهندس ارشد یادگیری ماشین در AliExpress، بینش های ارزشمندی را در مورد نقش هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک ارائه می دهد. او در مورد طراحی سیستم های قیمت گذاری پویا، تکامل برنامه های بازگشت نقدی از طریق یادگیری ماشینی و اهمیت رو به رشد اتوماسیون در عملیات بازار بحث می کند. آندری همچنین به بررسی این موضوع می‌پردازد که چگونه مدل‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی پشتیبانی مشتری و همکاری بین تیم‌ها را بهبود می‌بخشند و در عین حال دیدگاه خود را در مورد روندهای آینده هوش مصنوعی که صنعت را شکل می‌دهند، ارائه می‌دهد. برای مشاهده دقیق تر این که چگونه این نوآوری ها باعث کارایی و رشد در AliExpress می شوند، ادامه دهید.
ملاحظات کلیدی هنگام طراحی سیستم های قیمت گذاری پویا برای یک بازار جهانی چیست و چگونه خطراتی مانند نارضایتی مشتری یا نوسانات بازار را کاهش می دهید؟
مدل‌های قیمت‌گذاری پویا باید به رویدادهای خارجی مانند تعطیلات، تبلیغات جهانی و روندهای فصلی که بر رفتار مشتری تأثیر می‌گذارند حساس باشند. برای انجام این کار به طور موثر، مدل به جمع آوری داده های گسترده در یک دوره طولانی برای ثبت الگوهای تقاضا و پاسخ مشتری به تغییرات قیمت متکی است. این شامل تجزیه و تحلیل روندهای تاریخی، تغییرات فصلی، و پاسخ به محرک های خاص است.
با استفاده از تجزیه و تحلیل سری زمانی و فاکتورگیری در سیگنال های خارجی، این مدل می تواند بهتر پیش بینی کند که رویدادها چگونه بر رفتار خرید تأثیر می گذارند. به عنوان مثال، تقاضا ممکن است در طول تبلیغات عمده افزایش یابد، اما کشش قیمت می تواند تغییر کند، که نیاز به تطبیق مدل دارد. برای ثابت نگه داشتن شرایط، مهم است که اقدامات حفاظتی مانند محدودیت در تغییرات ناگهانی قیمت برای جلوگیری از ناامید کردن مشتریان وجود داشته باشد.
سیستم‌های بازگشت نقدی و وفاداری با ادغام یادگیری ماشین چگونه تکامل یافته‌اند و از چه معیارهایی برای سنجش اثربخشی آنها استفاده می‌کنید؟
با یادگیری ماشینی، سیستم‌های بازگشت نقدی و وفاداری قابل کنترل‌تر و هدف‌گراتر شده‌اند. این برنامه‌ها به جای ارائه پاداش‌های عمومی، اکنون رفتار مشتری و داده‌های تراکنش را برای ایجاد انگیزه‌های متناسب با اهداف خاص، مانند افزایش GMV، بهبود حفظ یا افزایش نرخ تبدیل، تجزیه و تحلیل می‌کنند. یادگیری ماشینی پاداش‌هایی را شناسایی می‌کند که بیشترین تأثیر را دارند – چه فعال‌سازی مجدد کاربران غیرفعال یا تشویق مجدد به خرید – در حالی که هزینه‌ها و نتایج را به دقت مدیریت می‌کند.
برای اندازه‌گیری موفقیت، معیارهای کلیدی شامل هزینه جذب مشتری (CAC) و بازگشت سرمایه (ROI) است تا اطمینان حاصل شود که پاداش‌ها مقرون به صرفه هستند. سایر معیارها مانند GMV افزایشی و ارزش طول عمر مشتری (CLV) به ارزیابی تأثیر بلندمدت این برنامه‌ها کمک می‌کنند.
اتوماسیون چه نقشی در بهینه‌سازی عملیات بازار بازی می‌کند و بیشترین پتانسیل را برای بهره‌وری بیشتر مبتنی بر هوش مصنوعی در کجا می‌بینید؟
اتوماسیون برای ساده کردن عملیات بازار غیر قابل جایگزینی است. این آزمایش، نمونه سازی، و استقرار مدل های یادگیری ماشین را آسان تر و سریع تر می کند. همچنین به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا بینش‌های حاصل از داده‌ها و آزمایش‌ها را دریافت کنند، به سرعت آنها را در تولید پیاده‌سازی کنند و فرضیه‌ها را در عرض چند روز یا هفته تأیید کنند. به عنوان مثال، با یک خط لوله به خوبی خودکار، یک مدل قیمت گذاری جدید یا استراتژی توصیه می تواند در عرض 1-2 روز مستقر شود، طی 1-2 هفته آزمایش شود و نتایج را می توان بلافاصله تجزیه و تحلیل کرد. دستیابی به این سرعت تکرار به صورت دستی غیرممکن است.
در پیش‌بینی مسائل پشتیبانی مشتری، چه مدل‌ها یا رویکردهای یادگیری ماشینی مؤثرتر بوده‌اند و چگونه تجربه کلی مشتری را افزایش می‌دهند؟
مدل های آماری در پیش بینی مسائل پشتیبانی مشتری بسیار کارآمد هستند. این یک واقعیت شناخته شده است: آنها ساده و آسان برای استقرار هستند. آنها می توانند به سرعت الگوها را در داده های تاریخی، مانند افزایش شکایات مشتری یا درخواست های پشتیبانی، بدون نیاز به زیرساخت های پیچیده یا آموزش گسترده تشخیص دهند. شفافیت آنها درک و اعتبار پیش بینی ها را آسان می کند و آنها را برای استفاده در دنیای واقعی کاربردی می کند.
شرکت‌ها می‌توانند با پیش‌بینی دقیق زمان و مکان بروز مشکلات، رسیدن به زمان پاسخ‌دهی سریع‌تر و رضایت بیشتر مشتری، خدمات مشتری را به طور فعال مدیریت کنند. این مشتریان راضی کمتر احتمال دارد که مسائل را تشدید کنند یا اختلافات را تشکیل دهند، که به کاهش هزینه های عملیاتی مربوط به بازپرداخت، بازگشت و بلیط های پشتیبانی طولانی کمک می کند.
هنگام پیاده‌سازی راه‌حل‌های جدید هوش مصنوعی در بستری به بزرگی AliExpress، چگونه بین نوآوری و مقیاس‌پذیری تعادل برقرار می‌کنید؟
من شروع با مدل‌های پایه ساده را در اولویت قرار می‌دهم زیرا توضیح آنها برای ذینفعان کسب‌وکار آسان‌تر است. این به آنها کمک می کند تا منطق را درک کنند، فرآیندها را نظارت کنند و راه حل های هوش مصنوعی را با اهداف تجاری هماهنگ کنند.
نوآوری در مناطق هدف مانند استفاده از هوش مصنوعی برای تسریع توسعه، امکان استقرار سریع‌تر ویژگی‌های جدید و پشتیبانی از رشد پلت‌فرم اعمال می‌شود. این تعادل مقیاس پذیری را تضمین می کند و در عین حال کارایی و سازگاری را نیز بهبود می بخشد.
مهم‌ترین چالش‌هایی که در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های بازار واقعی با آنها مواجه شده‌اید، چیست و چگونه با آنها مقابله کرده‌اید؟
یکی از چالش‌های اصلی که من با آن روبرو بودم، به کارگیری یک مدل پیشرفته مانند TFT (Temporal Fusion Transformer) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی بود. پیچیدگی مدل به دلیل محدودیت‌های زیرساختی و استقرار، مدیریت آن را دشوار می‌کرد. این تجربه شکاف بین مدل‌های پیشرفته و محدودیت‌های دنیای واقعی، مانند منابع محاسباتی، نگهداری و مقیاس‌پذیری را برجسته کرد.
پس از آن، من به ادغام مدل‌های ساده‌تر و قابل توضیح با منطق ساده‌تر روی آوردم، که ادغام آنها، هماهنگی با نیازهای بازار و ارائه بینش‌های واضح و قابل اعتماد را آسان‌تر می‌کردم. این رویکرد استقرار سریع‌تر، نظارت آسان‌تر و عملکرد قابل اعتماد را بدون فشار به زیرساخت امکان‌پذیر می‌سازد.
به نظر شما چه روندها یا پیشرفت هایی در یادگیری ماشینی بیشترین تأثیر را بر آینده تجارت الکترونیک و عملیات بازار در پنج سال آینده خواهد داشت؟
من معتقدم مدل های زبان بزرگ (LLM) به طور قابل توجهی بر تجارت الکترونیک و عملیات بازار در سال های آینده تأثیر خواهند گذاشت، زیرا ادغام آنها در فرآیندهای تجاری هنوز در مراحل اولیه است. برنامه‌های کاربردی اولیه احتمالاً بر روی کارهای ساده مانند خودکارسازی تعاملات مشتری از طریق ربات‌های گفتگو یا تقویت سیستم‌های جستجو و توصیه تمرکز خواهند کرد. با گذشت زمان، زمانی که کسب و کارها پتانسیل کامل LLM را کشف می کنند، کاربردهای پیشرفته تری پدیدار خواهد شد.
تاثیر آن در ابزارهای مواجه با مشتری متوقف نخواهد شد. LLM ها همچنین کارایی عملیاتی را در فرآیندهای مختلف افزایش می دهند. برای مثال، آنها می‌توانند تولید محتوا را برای توضیحات محصول خودکار کنند، جریان‌های کاری پشتیبانی مشتری را ساده‌تر کنند، و پیش‌بینی تقاضا را با تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار مانند بررسی‌ها و پرسش‌ها بهبود بخشند. همانطور که این مدل‌ها پیشرفت می‌کنند، به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا تجربیات مشتری و عملیات داخلی را افزایش دهند، کارایی و رشد مقیاس‌پذیر را افزایش دهند.
به عنوان یک مهندس ارشد یادگیری ماشین، چگونه از همکاری متقابل بین تیم های مهندسی، محصول و کسب و کار برای همسو کردن نوآوری های هوش مصنوعی با اهداف بازار اطمینان می دهید؟
به عنوان یک مهندس ارشد یادگیری ماشین، با درک عمیق فرآیند پایان به انتها که ارزشی را برای مشتریان به ارمغان می آورد، همکاری بین عملکردی را در اولویت قرار می دهم. من گلوگاه‌ها و مسائل بالقوه‌ای را شناسایی می‌کنم که می‌توانند مانع پیشرفت شوند و از مجموعه مهارت‌های «T شکل» استفاده می‌کنم – دانش گسترده‌ای از فرآیندهای تجاری، مهندسی داده‌ها، و تجزیه و تحلیل، همراه با تخصص عمیق در کیفیت مدل، استقرار و نمونه‌سازی.
این رویکرد من را قادر می سازد تا به طور موثر با تیم های مهندسی، محصول و کسب و کار ارتباط برقرار کنم و نوآوری های هوش مصنوعی را با اهداف بازار همسو کنم. با ایجاد پل ارتباطی با این تیم‌ها، اطمینان حاصل می‌کنم که راه‌حل‌های هوش مصنوعی کاربردی، مقیاس‌پذیر هستند و مستقیماً به موفقیت شرکت کمک می‌کنند.