V online světě nakupování je nabídka tak pestrá, že vyhledání správného produktu může být nelehký úkol. Uživatelský zážitek a personalizace se tak stávají klíčovými faktory, které mohou u e-shopů rozhodnout o úspěchu či nezdaru jejich podnikání. A právě na tuto oblast se soustředí slovenská společnost Luigi’s Box. S jejími zakladateli, Gejzou Nagym (CEO) a Tomášem Kramárem (CTO), jsme se setkali, aby nám přiblížili, jak jejich produkt využívá umělou inteligenci a strojové učení ke zlepšení vyhledávání, personalizace doporučení a výpisu produktů na e-shopech.
Jak byste stručně popsali hlavní misi Luigi's Boxu?
Gejza Nagy (GN): Misí Luigi’s Boxu je zjednodušovat zákazníkům nákup na e-shopu. Využíváme na to umělou inteligenci a strojové učení v našem personalizovaném vyhledávaní, doporučení a výpisu produktů.
Můžete nám poskytnout přehled o tom, jak vaše technologie pracuje s daty o chování zákazníků?
GN: Náš algoritmus pracuje ve více úrovních, podle toho, jaká data o zákazníkovi máme, případně jestli zákazník souhlasí s uchováváním cookies. Primárně pracujeme s chováním zákazníka na daném e-shopu, které samozřejmě může internetový obchod obohatit i z jiných zdrojů. Co se týká samotných dat, jedná se o vyhledávané fráze, navštívené kategorie, produkty a stránky v rámci konkrétního e-shopu, zakoupené produkty, případně ty, které zákazník vložil do košíku.
Tomáš Kramár (TK): Tato data potom vstupují do trénování více modelů, které slouží pro výběr doporučení produktů a na řazení výsledků. Snažíme se optimalizovat řazení tak, aby zákazník na prvním místě našel výsledek, který je vybraný “pro něj”. Na konci je za finální seznam výsledků zodpovědných více modelů. Jeden z modelů například řadí výsledky z pohledu globálního chování uživatelů, jiný model se dívá na chování zákazníků pro konkrétní frázi, do toho navíc vstupují modely na personalizaci.
Jak jste schopni minimalizovat procento vyhledávání bez výsledku? Jaký druh strojového učení používáte k dosažení těchto výsledků?
GN: Na snížení vyhledávání bez výsledků máme hned tři funkce. Za prvé je to tolerance překlepů, díky které dokážeme zohlednit či ignorovat, když zákazník udělá chybu ve vyhledávané frázi. Další funkcí je lematizace, což je systém na pokročilé pochopení jazyka. Díky němu rozumíme i skloňovaným slovům ve velké části evropských jazyků. A do třetice jde o filtraci, respektive ignorování méně podstatných slov ve víceslovných frázích. Pokud například návštěvník zadá “diamantový černý iphone 14”, tak dokážeme zjistit, že pojem “diamantový” by způsobil vyhledávání bez výsledků. V takovém případě jej technologie automaticky škrtne, vyhledá jen černý iphone 14 a uživatele informuje, že pojem “diamantový” smazal, aby vůbec něco našel.
Strojové učení pak využíváme například k automatickému doporučování synonym. Naše platforma dokáže sledovat vzory chování zákazníků v hledaných frázích a jejich přeformulování. Díky tomu dokážeme tato synonyma i automaticky navrhovat, jejich přijetí nebo odmítnutí je pak pro správce e-shopu či uživatele Luigi’s Boxu otázka jediného kliknutí. Je to obrovská pomoc na rozšíření synonym a slangových výrazů v konkrétní jazykové mutaci e-shopu.
TK: Ještě doplním, že v principu je velmi jednoduché vždy nějaký výsledek zobrazit, i když je nerelevantní. Protože se ale vždy snažíme právě o vysokou relevanci, může to paradoxně vést k tomu, že se občas nezobrazí nic. Například díky naší podpoře pro sémantiku se klidně může stát, že na frázi “mléko bez laktózy” nevrátíme žádné výsledky, pokud e-shop opravdu bezlaktózové mléko nenabízí – i když bychom v takovém případě mohli zobrazit jakákoliv mléka, nabízeli bychom zákazníkovi produkt, který mu může uškodit. Současně využíváme například Learning-to-rank algoritmus na optimální řazení výsledků.
Jaké jsou nejnovější technologické inovace, které Luigi’s Box používá k vylepšení svých produktů?
GN: Využíváme strojové učení a umělou inteligenci k tomu, abychom určili správné pořadí produktů ve výsledku vyhledávání, doporučování i výpisu produktů.
TK: Vedle toho vnímáme také aktuální dění. Už delší dobu pracujeme na vektorovém vyhledávání a snažíme se zapojit do produktu i LLM (Large Language Model). V případě funkce Recommender na doporučování produktů testujeme state-of-the-art model založený na attention-based transformerech, který jsme vyvinuli s výzkumníky ze slovenského Kempelenova Institutu Informačních Technologií (KInIT).
Můžete poskytnout nějaké konkrétní příklady, jak Luigi's Box pomohl e-shopům zvýšit své prodeje?
GN: Za zmínku stojí například řetězec s elektronikou Datart, u něhož jsme zvýšili konverzní poměr z vyhledávání o 14 % v případě České republiky, na slovenské mutaci e-shopu to pak bylo o 19 %. Na e-shopu lékárny Benu jsme pak konverzní poměr zvedli o 9,5 %, což v případě byznysů s ročními obraty v řádech jednotek až desítek miliard korun rozhodně nejsou zanedbatelné částky.
Trh e-commerce v ČR v poslední době klesá. Jaký dopad má tento negativní trend na vaše podnikání?
GN: Když se e-shopům nedaří, tak začnou škrtat a šetřit na službách, které si na sebe nevydělávají. Naším cílem je ukázat, že Luigi’s Box má své místo i v horších časech, protože má zásadní dopad na konverzní poměr e-shopů. V rámci našeho růstu máme tři typy příjmů: nový byznys, tedy akvizice zákazníků formou inboundu či outboundu; cross-sell, kdy prodáváme služby jako Recommender a Product listing zákazníkům, kteří od nás mají jen vyhledávání; a upsell, kdy naši zákazníci díky svému růstu používají naše služby více. Přestože vidíme, že třetí složka naší revenue strategie je pomalejší, než jsme předpokládali, není rozhodně zanedbatelná.
S jakou největší výzvou jste se v historii Luigi's Box setkali?
GN: Asi nejzásadnější byl rozdíl v očekávání západních zákazníků oproti CEE regionu. Mám pocit, že ve střední a východní Evropě se častěji střetáváme s tím, že někteří zákazníci či dodavatelé chtějí vyvíjet vlastními silami. Na západě je naopak vyhledávání brané obdobně jako platební brána – tu si zkrátka sami nikdy vyvíjet nebudete, protože se vám to zkrátka časově ani finančně nevyplatí.
Společnost jste založili ve 3 lidech. Jakou roli hrají jednotliví spoluzakladatelé v rozvoji Luigi's Boxu?
GN: Jsem rád, že jsme stále všichni tři ve firmě aktivní a rosteme společně s ní. Já jsem v roli CEO a starám se o to, co se bude dít dalších dva až šest kvartálů. Soustředím se na aktivity, které mají pozitivní dopad na růst Luigi’s Box ve střednědobém a dlouhodobém horizontu. Tomáš Kramár je v roli CTO a vede tým, který se stará o infrastrukturu a integrace klientů. Michal Barla pak zastává roli CPO a má nas tarosti produkt, tedy naše vyhledávání, Recommender, Product listing a nově také Customer Success manažery.
Jak jste získali své největší klienty, jako je Datart, Electroworld, Benu, O2 a Košík.cz?
GN: Protože jsme se soustředili v prvním kroku na analytiku vyhledávání a následně jsme spustili náš inteligentní našeptávač a vyhledávač, byli jsme první v CZ/SK regionu s takto úzkou specializací. Začalo to s mobilním operátorem O2 na Slovensku, které bylo mezi našimi prvními třemi klienty (společně s knihkupectvími Martinus a Megabooks), kde jsme nasadili naši analytiku vyhledávání. Stejně to bylo i v českém online supermarketu Kolonial, než se spojil s Košíkem (s nímž jsme spolupracovali i nadále), s lékárnou Benu a prodejci elektroniky Datart a Electro World. Díky naší analytice jsme dokázali zjistit slabá místa jejich tehdejšího vyhledávání (většinou šlo o Solr nebo ElasticSearch) a následně jej nahradili naším Luigi’s Box Search, který nabízel rychlejší a relevantnější výsledky.
Na jakých trzích dnes působíte a jakou na nich zaujímáte pozici?
GN: Chceme si nadále udržet prvenství na domácích trzích, tedy v Česku a na Slovensku. Polsko je naším třetím nejsilnějším trhem, kde se nám navzdory propadu e-commerce daří růst. Následuje DACH region a nově také Spojené království, odkud nám roste poptávka po našich službách.
Jaké jsou vaše plány na budoucí růst a jaké technologie plánujete implementovat nebo vylepšit v blízké budoucnosti?
TK: Jak jsem zmiňoval, sledujeme nové technologie a posun v oblasti AI. Já i Michal máme Ph.D. z oblastí příbuzných témat, které v Luigi’s Box řešíme, a velmi dobře si uvědomujeme potřebu sledovat pokrok i jeho zapojení do produktu. Ve více oblastech spolupracujeme se slovenským institutem KInIT, což nám dovoluje zapojit špičkové výzkumníky. Nechci v tuto chvíli příliš prozradit, ale máme rozběhnuto více dlouhodobých projektů, kde očekáváme zajímavý dopad na naše služby.
Na rozvoj společnosti jste získali miliony korun. Jak investice od Leverage Technology, Neulogy Ventures a angel investora ovlivnily Luigi's Box?
GN: Investice nám daly možnost se plně soustředit na rozvoj firmy a nedělat přitom jiné aktivity. Kdybychom toto zásadní rozhodnutí v roce 2016 neučinili, nejspíš bychom byli jen ve třetinové velikosti toho, kde jsme dnes.
Závěrem se podělte s našimi čtenáři o nějaký fuckup, kterým jste si v Luigi's Box prošli.
GN: Chyb jsme za těch devět let udělali spoustu, to ale k inovativnímu byznysu patří. Snažíme se ale vyhnout opakovaným chybám – díky tomu se nám daří růst a být efektivní. Když se ale zamyslím, tak největší chyba byla, že jsme si špatně spočítali finance a v dalším seed kole trvalo devět měsíců, než nám přišly peníze. My jsme ale rezervu měli jen na tři měsíce výplat a zbytek jsme nějak “přežívali”. Je to jako když jedete z kopce na volnoběh a doufáte, že před nejbližší pumpou už žádný kopec nepřijde.
