ZOZO推薦基盤チームの2023年の振り返りと現状
概要(2023年の取り組み)
商品詳細画面での取り組みについて記事化・登壇
- ZOZOTOWN 商品詳細画面「おすすめアイテム」の推薦システム
- 2022/6に自社開発の推薦モデルとの A/B テストで Recommendations AI を採用
- 現在はRetail API SDK には移行済み、Recommendations-AI のネイティブアプリへの展開も完了
ホーム画面でのパーソナライズの拡充
- 「ブランド推薦」と「商品特徴推薦」を導入
- ブランド推薦
- Two Tower モデル アーキテクチャを使用し、ユーザーの特徴量とブランドの特徴量が近くなる（or 遠くなる）ように学習
- TensorFlow Recommenders フレームワークを使用
- 商品特徴推薦: チェックしたカテゴリーのおすすめアイテム
- ユーザーが過去に検索した「こだわり条件」の履歴を利用し、こだわり条件にヒットする商品を強調
- ルールベースで実装
既存推薦システムリプレイス・運用の廃止
以下の観点で洗い出し、ホーム画面に表示させていたモジュールの一つを削除などの対応を実施
- システムとして存在しているが使われていないもの
- システムとして存在しており使われているがシステムコストが高すぎる（≒コストに対してペイできていない）もの
- システムとして存在しており使われているが、改善の見込みがある & その改善幅が大きいと見込めるもの
- 運用コストが高いモジュールを削除したことで、年間数千万円単位の人件費・インフラコストを削減
- こうした施策を進めるためにはシステムメトリクスやビジネス指標のモニタリング体制が必要
- モジュールを削除する際に代替となる仕組みを用意
ホーム画面運用改善
- モジュールの運用実績、トレンド、どのような訴求方法だとユーザーにハマるか、といった振り返りを月次で実施
- ビジネスレイヤの方々とディスカッション