De la « recherche d'images avec des images » au marketing intelligent, l'exemple de Lazada sur l'IA remodèle les capacités du commerce électronique

Auteur | Xingfu

Modifier | Zheng Xuan

Source de l'image : générée par l'outil Unbounded AI

Lorsque vous tapez du vietnamien dans la zone de recherche, des options tonales complètes sont requises.

C'est le premier problème que Zhutang, responsable de la technologie des algorithmes de recherche de l'équipe technique de Lazada, s'est rendu compte pour la première fois lorsqu'il est entré en contact avec les activités de Lazada dans les pays d'Asie du Sud-Est.

Au début, de temps en temps, des utilisateurs seniors de Lazada Vietnam se plaignaient au serveur local de ne pas toujours trouver ce qu'ils voulaient acheter avec précision et rapidité en raison des caractéristiques de la langue.

Derrière cela se cache le travail dont Zhutang et son équipe sont responsables, à savoir la fonction « recherche » sur l'application Lazada. Au début, lorsque les consommateurs vietnamiens tapaient vietnamien dans le champ de recherche, ils constataient qu'il n'y avait pas suffisamment d'options tonales complètes. Une des caractéristiques du vietnamien est qu'il est composé de lettres et de tons latins. Deux mots avec exactement les mêmes lettres latines peuvent avoir des significations très différentes si une ou deux lettres ont des tons différents. Et ce défaut affecte directement l’expérience utilisateur.

Les défis similaires sont nombreux. Fondée en 2012, Lazada sert 160 millions de consommateurs et plus d'un million de vendeurs actifs mensuels dans six pays, dont l'Indonésie, la Malaisie, les Philippines, Singapour, la Thaïlande et le Vietnam. Face à ce problème extrêmement complexe et différent des utilisateurs et des commerçants sur le marché intérieur, dès le premier jour de leur adhésion à Lazada, Zhutang et d'autres étaient conscients des défis qui se posaient derrière cela.

Du point de vue des utilisateurs, les langues et les cultures des pays d'Asie du Sud-Est sont différentes. Il n'existe pas de marché unifié comme la Chine et les États-Unis. La plateforme doit avoir une connaissance approfondie des différences entre les pays et fournir les services correspondants. L'écosystème du commerce électronique est encore immature et la plupart des petites et moyennes entreprises manquent d'expérience professionnelle en matière de commerce électronique, ce qui nécessite également davantage de soutien et d'aide de la part de la plateforme.

En tant que plate-forme de commerce électronique axée sur la technologie, l'équipe technique de Lazada peut-elle utiliser les concepts et méthodes techniques les plus avancés pour surmonter des problèmes similaires qui ne peuvent pas être résolus par ces méthodes commerciales traditionnelles ? C’est ce à quoi l’équipe a réfléchi.

Depuis le début de cette année, le grand modèle linguistique représenté par ChatGPT a marqué le début d'un essor : à l'instar du monde extérieur, l'équipe technique de Lazada est également enthousiasmée par cette révolution technologique. Grâce aux capacités techniques du grand modèle, ils ont réalisé qu’ils pouvaient faire plus dans le domaine de la publicité et de la recherche.

Le principal changement du grand modèle réside dans des capacités plus générales et une interaction minimale de l’utilisateur. Et cela pourrait être la meilleure solution technique pour le marché non standardisé et à faible maturité de l’Asie du Sud-Est. "Nous avons dit à l'époque que l'opportunité se présentait et que nous devions adopter la nouvelle ère technologique sans hésitation", a déclaré Dao Ji, directeur général du centre de R&D du groupe Lazada à Pékin, à Geek Park.

Au sein de Lazada, une évolution des produits d'IA basés sur la publicité et la recherche en ligne a immédiatement commencé.

Utiliser la capacité « générale » de l'IA pour éliminer le marché « non standard » de l'Asie du Sud-Est

Lorsque les gens parlent de l’Asie du Sud-Est, ils ont tendance à la considérer dans son ensemble. Mais en réalité, chaque pays d’Asie du Sud-Est possède sa propre langue et sa propre culture, avec un degré élevé de non-standardisation.

En prenant les 6 pays que Lazada sert d'exemple, il a 4 langues officielles : Singapour, la Malaisie et les Philippines sont l'anglais, et l'Indonésie, la Thaïlande et le Vietnam sont des langues locales. Cependant, la Malaisie et les Philippines ont également des langues locales, et il existe un grand nombre de chinois en Malaisie et à Singapour, ce qui entraînera un usage mixte de plusieurs langues. Et la langue locale est extrêmement compliquée : par exemple, le vietnamien nécessite d'ajouter des tons, et une phrase peut facilement contenir 20 caractères.

Spécifique au scénario de recherche, cela nécessite que la plateforme fournisse des services différenciés en combinaison avec les caractéristiques linguistiques et culturelles de chaque pays. C’est non seulement difficile, mais aussi coûteux.

À l'heure actuelle, la capacité de « transfert interlinguistique » du modèle à grande échelle qui est très discutée dans l'industrie, c'est-à-dire que le modèle linguistique formé dans une seule langue aura également une certaine capacité de compréhension et de représentation pour d'autres langues, ce qui est équivalent à briser les frontières des langues grâce à un ensemble de capacités universelles pour répondre aux besoins de différenciation linguistique des différents marchés.

De toute évidence, cela présente un scénario d’application optimiste pour les plateformes de commerce électronique comme Lazada. Afin d'améliorer la commodité et la précision de la recherche des utilisateurs, en avril 2022, l'équipe technologique de l'algorithme Lazada où se trouve Zhutang a officiellement lancé un petit projet de recherche linguistique.

Le nombre d'échantillons de données est le premier problème que Zhutang doit résoudre. Pour assurer la précision de l'IA, il est nécessaire de nourrir plus d'un million de « données », de bien comprendre chaque type de langage et de marquer les échantillons de langage standard. Cependant, la recherche linguistique impose des exigences extrêmement élevées en matière d'échantillons de données : le vietnamien doit être marqué avec des tons différents ; l'indonésien doit faire la distinction entre les préfixes, les infixes et les suffixes ; dans les endroits où les Chinois se rassemblent, des échantillons mélangés de chinois, d'anglais et de langues locales ​sont également nécessaires.

Selon Daoji, d'après ses recherches sur le terrain dans les pays d'Asie du Sud-Est, en raison du manque d'échantillons et de corpus de haute qualité dans les petites langues comme le thaï et le vietnamien, certains grands modèles de bas niveau ne fonctionnent pas bien dans les textes en petites langues. langues.

C’est un obstacle pour les techniciens en algorithmes, mais c’est aussi une opportunité pour les entreprises de commerce électronique. Après 11 années de précipitations et de localisation, Lazada a toujours investi massivement dans des échantillons de données de haute qualité.

Recherche multilingue Lazada AI

D'ici fin 2022, l'itération de recherche d'IA sur la plateforme Lazada sera terminée et le taux d'erreur de recherche global ne sera que de 5 %, améliorant considérablement l'expérience utilisateur. Aujourd'hui, 94 % des consommateurs utilisent la fonction de recherche de la plateforme Lazada pour trouver des produits et finissent par acheter les produits qu'ils recherchent.

Cependant, en raison de la complexité des langues d’Asie du Sud-Est, le coût pour les utilisateurs d’exprimer leurs besoins par le biais de textes reste élevé. Après tout, personne ne veut taper 20 caractères et y ajouter des accents. Cela a également conduit à l'émergence de la fonction « Recherche par image » sur la plateforme Lazada.

La clé de la « recherche d’images par images » est la précision de la reconnaissance. Étant donné que les images téléchargées par les utilisateurs contiennent souvent à la fois du texte de marque et des logos, ces deux informations sont très importantes. Par exemple, même s’il s’agit d’un T-shirt noir du même style, si le logo et le texte sont différents, cela représente deux produits complètement différents. Cela nécessite que l’IA soit capable de reconnaître simultanément le texte et les logos afin de garantir l’exactitude de la reconnaissance.

Un autre niveau « d'universalité » de la technologie des modèles à grande échelle, c'est-à-dire la capacité « multimodale » qui brise les frontières entre le texte et les graphiques, sera en mesure de résoudre ce problème.

Cependant, avant de reconnaître le texte et les logos d’une marque, le modèle doit d’abord les connaître. À cette fin, l'équipe de Zhutang a collecté les 20 000 principaux échantillons de données de marques d'Asie du Sud-Est et a ainsi établi un modèle de « reconnaissance multimodale de texte graphique ». Jusqu’à présent, il a reconnu 97 % des marques d’Asie du Sud-Est.

Recherche Lazada par image

Il s'agit de la fonction de « recherche image par image » perçue par les consommateurs. Au cours de l'année écoulée, Lazada a investi massivement dans l'optimisation et le lancement de cette fonction, leader du secteur en Asie du Sud-Est de plusieurs positions. Depuis son lancement il y a six mois, le nombre d’utilisateurs utilisant cette fonction a quintuplé et le taux de rétention a doublé.

La révolution de l'interaction utilisateur permet aux commerçants de réaliser des publicités « idiotes »

La publicité est un modèle économique important des plateformes de commerce électronique, et elle est également la clé de la croissance de l'acquisition de clients par les commerçants de plateformes. Par conséquent, utiliser la technologie pour transformer la scène publicitaire est également devenu un « cours obligatoire » pour les plateformes de commerce électronique dans toutes les vagues technologiques.

Environ chaque mois, Bi Da, responsable du mécanisme publicitaire et de l'algorithme de direction des alliances de Lazada, se rendra en Asie du Sud-Est. Il n'y a pas si longtemps, il a séjourné en Indonésie pendant un mois et lors des entretiens avec des juniors et des commerçants locaux, il a eu une perception plus claire des problèmes des commerçants.

Le placement d'annonces peut être divisé en trois étapes : analyse (évaluation de l'effet de placement, etc.), prise de décision (définition des mots-clés de placement, foule, montant, etc.) et exécution (action de classement, etc.) – Bida a observé que les entreprises locales en Indonésie suivent trois étapes : Chaque lien est difficile à démarrer.

En prenant Insight comme exemple, afin d'estimer l'effet de la publicité, les commerçants doivent souvent d'abord définir des mots-clés, des groupes cibles, etc., et effectuer un investissement test à petite échelle. Mais ce processus est trop long, l'obtention des résultats peut prendre une semaine, et le contexte publicitaire est souvent compliqué, il est difficile pour les commerçants d'en extraire de véritables informations, ce qui affectera leurs décisions de placement.

Au niveau de la mise en œuvre, en raison du manque de vision claire et de prise de décision, associé à la complexité du contexte du lancement, les commerçants sont souvent contraints dans leur lancement. Surtout pendant la haute saison du e-commerce, comme les grandes promotions, il leur est plus difficile d'y consacrer leur énergie.

En fin de compte, une charge de travail considérable retombera sur le « secondaire ». Ils doivent souvent aider les commerçants à lire des fiches techniques, à résumer les informations, puis à combiner les conditions de fonctionnement des commerçants pour leur fournir des analyses et des suggestions. Ce type de « service personnalisé » est extrêmement gourmand en énergie et le coût du service est trop élevé pour être vulgarisé auprès de tous les commerçants.

Derrière cela se cache la maturité de l’environnement du commerce électronique en Asie du Sud-Est. Contrairement à l’environnement mature du commerce électronique en Chine, le développement du commerce électronique en Asie du Sud-Est en est encore à ses balbutiements. Du point de vue des commerçants, de nombreux petits et moyens commerçants locaux sont des « magasins de mari et femme ». Elles sont souvent sous-financées, emploient rarement des professionnels et choisissent pour la plupart de le faire elles-mêmes.

Qin Xiao, directeur de l'exploitation du groupe Lazada, a déclaré un jour à Geek Park que même si l'équipe peut se référer à l'expérience mature d'Alibaba en matière de commerce électronique, en raison de la fondation de l'environnement de commerce électronique en Asie du Sud-Est, ces expériences ne peuvent pas être directement mises en œuvre. Ils doivent aider la population locale à construire une infrastructure de commerce électronique telle que la logistique, le paiement et les opérations commerciales avant de pouvoir y faire des affaires et afficher leur expérience du commerce électronique.

Dans le passé, Lazada a également essayé d'utiliser la technologie de l'IA pour abaisser le seuil de publicité pour les commerçants, comme une estimation plus intelligente des effets publicitaires et des enchères. Mais après tout, il existe des limites techniques et il est encore difficile pour de nombreux commerçants de fonctionner.

La vague d'IA représentée par le grand modèle, c'est-à-dire que l'appel de fonction sous-jacent peut être complété via le langage naturel - cette révolution subversive de l'interaction utilisateur peut permettre aux commerçants d'atteindre un véritable « seuil zéro » pour commencer.

Depuis le début de cette année, Bida et son équipe ont commencé à étudier comment injecter les capacités d'évaluation et d'analyse des effets du système publicitaire dans le grand modèle, et utiliser les puissantes capacités cognitives de ce dernier pour transmettre les informations aux commerçants plus simplement et directement. Au lieu de faire toute une histoire sur l'interface graphique originale, ils ont décidé de lancer le formulaire interactif le plus simple « copilote », qui est un assistant marketing IA.

Sur la page de dialogue, les commerçants peuvent demander directement à l'assistant, par exemple « quel est l'effet de ce lancement ? », et l'assistant IA analysera directement le rapport de base pour aider le commerçant à compléter ses informations. Après cela, l'assistant peut également aider les commerçants à prendre des décisions basées sur les retours de données. Par exemple, faites des suggestions marketing sur la façon d’optimiser le rapport entrées-sorties. Enfin, l'assistant peut également agir au nom du commerçant, comme par exemple donner un lien pour aider le commerçant à optimiser sa stratégie publicitaire en un seul clic.

Assistant marketing IA Lazada

Face aux énormes incertitudes en matière de publicité, aucune plateforme de commerce électronique ne peut fournir une solution déterministe de retour sur investissement publicitaire, mais Lazada l'a fait : grâce à des années de précipitations et de prédictions de modèles d'algorithmes, Lazada peut attirer les commerçants à chaque lancement. donne aux vendeurs une tranquillité d'esprit. À l'heure actuelle, le taux de précision de la prévision du retour sur investissement publicitaire de l'IA est supérieur à 90 %, ce qui permet essentiellement aux commerçants d'obtenir un certain profit de 1:5.

"Dans le passé, notre expérience interactive n'était pas si conviviale, mais grâce au nouveau système technologique, nous pouvons offrir aux commerçants une expérience interactive plus proche des gens", a déclaré Daoji à Geek Park. En juillet de cette année, l’assistant marketing IA et la prédiction du retour sur investissement publicitaire ont été officiellement lancés. À l'heure actuelle, il a été ouvert au Xiao Er interne pour les aider à améliorer l'efficacité du travail. À l'avenir, lorsque les capacités du produit seront plus matures, il sera ouvert à tous les commerçants d'Asie du Sud-Est.

Lors des visites approfondies en première ligne, Bida a également observé un autre problème des commerçants : lors de la « grande promotion » de la plateforme, les capacités de production de contenu des commerçants étaient difficiles à suivre.

En général, la « grande promotion » de la plateforme établira des règles uniformes, et les commerçants participants doivent fournir du matériel marketing qui répond aux exigences, comme des bannières au style uniforme. Cependant, de nombreuses petites et moyennes entreprises ne disposent pas d’équipe de conception et les bannières qu’elles créent ne correspondent souvent pas au style de la plateforme. Ce processus de création, d'examen, de modification et de confirmation dure souvent de 3 à 8 jours, ce qui affecte la participation des commerçants aux promotions et à l'acquisition de trafic.

Sous la récente vague d'AIGC (contenu généré par l'IA), le seuil de production et le coût des graphiques créatifs ont été considérablement réduits, ce qui a également permis à l'équipe de voir la solution à ce problème. En juillet, Bida et son équipe ont profité de l'occasion pour développer le produit « Bannière générée par l'IA ».

Il s'agit d'un produit « image générée » : les commerçants doivent simplement télécharger une image de produit, suivre les 4 étapes indiquées et générer une image de bannière qui répond aux normes de la plateforme en 1 minute et 30 secondes environ. Cela réduit considérablement le coût pour les commerçants de participer à la promotion.

Lazada AI génère une bannière

L'équipe n'a pas choisi la populaire "Carte Vincent" d'AIGC, qui doit saisir un "sort" (mot d'invite) et ajuster constamment le "sort" pour obtenir l'image idéale - cela n'est pas conforme à l'intention initiale de Lazada d'abaisser le seuil. pour que les commerçants puissent fonctionner. "Nous devons trouver un équilibre entre l'imagination (de l'image) et la contrôlabilité", a déclaré Bi Da.

Aujourd’hui, cette fonction a été lancée et ouverte gratuitement aux commerçants d’Asie du Sud-Est. Selon Daoji, cela résout non seulement les problèmes des petites et moyennes entreprises, mais améliore également l'efficacité des grandes marques. De ce point de vue, l'importance de la technologie est inclusive.

Combiner technologie et business pour créer un fossé du commerce électronique

Alors que les gens imaginent comment la vague d’IA représentée par les grands modèles peut reconstruire des scénarios de publicité et de recherche, les tentatives de Lazada en Asie du Sud-Est sont en réalité bien plus que cela.

Lorsque la vague technologique de modèles à grande échelle est arrivée, l'équipe technique de Lazada a rapidement discuté en interne, extrait tous les scénarios commerciaux en Asie du Sud-Est et en a déduit la possibilité de refactoriser avec de nouvelles technologies.

En fin de compte, toutes les explorations se concentrent toujours sur l'essence de l'entreprise, c'est-à-dire sur la manière d'améliorer davantage l'expérience utilisateur, d'améliorer l'efficacité des commerçants et sur les problèmes réels des commerçants et des consommateurs des pays d'Asie du Sud-Est à ce stade. J'ai rapidement défini une stratégie de changement de produit IA et un éventail d'idées d'action.

Du côté C, l’essentiel est d’améliorer l’expérience utilisateur. À l'heure actuelle, en réponse aux problèmes des utilisateurs d'Asie du Sud-Est en matière de recherche de petites langues et de recherche d'images, l'équipe utilise les capacités générales du grand modèle pour créer des produits d'IA. À l'avenir, l'équipe pourrait également lancer des produits tels que des assistants d'achat conversationnels C-end basés sur la capacité de compréhension sémantique du grand modèle.

Du côté B, l'essentiel reste d'améliorer l'efficacité des commerçants. À l'heure actuelle, en réponse aux problèmes des commerçants en matière de publicité et de marketing, l'équipe utilise les capacités minimalistes d'interaction et de génération de contenu des grands modèles pour créer des produits d'IA. À l’avenir, davantage de formes de produits d’IA seront lancées dans davantage de scénarios commerciaux.

"Nous ne pensons pas seulement à la technologie, mais aussi aux affaires. L'IA doit être mise en œuvre dans les entreprises de première ligne pour démontrer la valeur commerciale de la technologie", a déclaré Daoji. La rationalité et la clarté de ce type de réflexion rendent également l'avancement interne de l'évolution de ce produit d'IA plus fluide. Selon Daoji, la principale raison de l'action rapide de Lazada est que l'équipe technique est toujours en première ligne des affaires en Asie du Sud-Est, ressentant à tout moment les points faibles des commerçants et des consommateurs de divers pays, afin qu'ils puissent ressentir la valeur de l'innovation technologique de manière plus urgente.

"Nous ne cherchons pas des clous partout avec un marteau. Nos clous (les points douloureux des utilisateurs) sont déjà là et nous cherchons des moyens. Maintenant que de nouvelles méthodes (la technologie des grands modèles) arrivent, nous devons être très fermes. dans notre investissement. ", a-t-il déclaré.

Pour toutes les entreprises de commerce électronique, le marché de l’Asie du Sud-Est a toujours été un « champ de bataille ».

Selon un rapport tiers, en tant que quatrième marché avec 600 millions de consommateurs après la Chine, l'Europe et les États-Unis, l'Asie du Sud-Est est la région avec la pénétration Internet la plus rapide, la plus longue durée de connexion par habitant et les médias sociaux les plus actifs. , et le plus grand nombre de jeunes consommateurs.

Selon le « 2022 Southeast Asia Digital Economy Report » publié conjointement par Google, Temasek et Bain, au cours des cinq années allant de 2017 à 2022, le GMV du commerce électronique en Asie du Sud-Est est passé de 10,9 milliards de dollars à 131 milliards de dollars, avec un taux de croissance annuel composé de 64 %. Et il y a encore beaucoup de marge de croissance : comparé au taux de pénétration d'Internet de près de 25 % en Chine, le taux de pénétration d'Internet dans les pays d'Asie du Sud-Est n'est généralement que de quelques points.

Dans le passé, le trafic et la chaîne d'approvisionnement ont dominé à plusieurs reprises la montée et la chute des plateformes de commerce électronique. Face aux variables techniques inspirées par cette vague de grands modèles, comment cela affectera-t-il le paysage du commerce électronique ? C'est une question qui semble incertaine mais qui comporte des traces.

Selon Daoji, en tant qu'entreprise de commerce électronique axée sur la technologie en Asie du Sud-Est, Lazada est profondément impliquée sur le marché de l'Asie du Sud-Est depuis plus de dix ans et possède une connaissance approfondie du marché, une riche accumulation de technologies et une profonde accumulation de données. Sur cette base, sur la base du grand modèle sous-jacent, Lazada peut s'appuyer sur la compréhension des scénarios commerciaux et l'accumulation de données pour construire son propre modèle vertical ; en fin de compte, il fournit aux utilisateurs et aux commerçants des capacités d'IA à usage général pour mieux servir tout le monde.

De toute évidence, cela constituera également un fossé technique permettant aux entreprises de commerce électronique de prospérer sous la nouvelle vague de l’IA.