साक्षात्कार: बेहतर ग्राहक अनुभव बनाने के लिए तकनीक का लाभ उठाने पर फ्लिपकार्ट सीपीटीओ

फ्लिपकार्ट देश भर में 450 मिलियन से अधिक ग्राहकों के साथ भारत के सबसे बड़े ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म में से एक है। लेकिन इन सभी ग्राहकों को खुश रखने का मतलब यह सुनिश्चित करना है कि सब कुछ एक अच्छी तरह से तेल वाली मशीन की तरह काम करता है, पसंदीदा भाषाओं में सवालों के जवाब देने से लेकर अंतिम-मील डिलीवरी तक। और इसे चलाने के लिए प्रौद्योगिकी में काफी निवेश की आवश्यकता है।

फ्लिपकार्ट के मुख्य उत्पाद और प्रौद्योगिकी अधिकारी जयंद्रन वेणुगोपाल ने indianexpress.com से बात की कि कैसे कंपनी भारत के ई-कॉमर्स बाजार के प्रतिस्पर्धी स्थान में प्रौद्योगिकी का लाभ उठा रही है। नीचे बातचीत का संपादित संस्करण है।

फ्लिपकार्ट ने क्षेत्रीय भाषाओं में कैसे निवेश किया है? जब इनके इर्द-गिर्द एक मंच बनाने की बात आती है तो क्या चुनौतियाँ होती हैं? फ्लिपकार्ट ने इनके आसपास क्या तकनीकी निवेश किए हैं?

दो साल पहले, हमने स्थानीय भाषाओं पर जोर देने और इन्हें अपनाने पर जोर देने का फैसला किया। हमने उपयोगकर्ता दर्द बिंदुओं पर कुछ अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एक नृवंशविज्ञान अध्ययन किया, उनके लिए बाधाएं क्या थीं।

उस गहन उपयोगकर्ता शोध कार्य के आधार पर, हम कुछ ऑपरेटिंग और डिज़ाइन सिद्धांतों के साथ आए। इसलिए आज हमारे ऐप में 11 क्षेत्रीय भाषा इंटरफेस हैं। यह देश में 80 प्रतिशत से अधिक देशी भाषा बोलने वालों को कवर करता है।

जयंद्रन वेणुगोपाल, मुख्य उत्पाद और प्रौद्योगिकी अधिकारी, फ्लिपकार्ट। (छवि क्रेडिट: फ्लिपकार्ट)

हमने महसूस किया कि केवल ऐप स्कैफोल्डिंग, सभी नेविगेशन, हेल्प स्क्रीन और अन्य को स्थानीय भाषा में बदलना ही पर्याप्त नहीं है। हम इसे ऐसे उपयोगकर्ताओं के लिए एक गहरा इमर्सिव अनुभव बनाना चाहते थे और अनुवाद बनाम लिप्यंतरण के सही न्यायिक मिश्रण पर भरोसा करना चाहते थे। हमने कई लाख शब्दों का देशी लिपियों में अनुवाद/अनुवाद किया। और प्लेटफॉर्म के यूजर एक्सपीरियंस (यूएक्स), यूजर इंटरफेस (यूआई) को फाइन-ट्यून करने के लिए कई प्रयोग भी किए।

2020 के अंत तक, दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं का प्रतिशत जो हम उपयोगकर्ताओं के प्लेटफॉर्म पर देखते थे, जो फ्लिपकार्ट के स्थानीय संस्करण पर निर्भर थे, कहीं न कहीं लगभग 10-12 प्रतिशत था। यह अब 18 प्रतिशत पर है, जो महत्वपूर्ण वृद्धि है। हम टियर-टू से टियर-थ्री शहरों में एक महत्वपूर्ण स्तर को अपनाते हुए भी देखते हैं।

इसके अलावा, हमारे प्लेटफॉर्म पर आने वाले नए उपयोगकर्ताओं के लिए, विशेष रूप से टियर-टू और टियर-थ्री शहरों से, स्थानीय भाषाओं को अपनाने वाले उपयोगकर्ताओं का प्रतिशत बहुत अधिक है। कुछ भौगोलिक क्षेत्रों में, 70 प्रतिशत से अधिक सभी नए उपयोगकर्ता हमारे मंच के स्थानीय भाषा संस्करण का उपयोग करना पसंद करते हैं।

लगभग 95 प्रतिशत लोग जो मंच के स्थानीय भाषा संस्करण को चुनते हैं, वे डिफ़ॉल्ट विकल्प के रूप में अंग्रेजी में वापस नहीं जाते हैं। इसलिए, यह हमें विश्वास दिलाता है कि इंटरफ़ेस काम कर रहा है, यह उन्हें मूल्य देने में सक्षम है और यह उन्हें उलझा रहा है।

हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल कर रहे हैं और सिर्फ ट्रांसलेशन से आगे जा रहे हैं। हमने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और प्रौद्योगिकी को समझने में निवेश किया है, जहां हम एक क्षेत्रीय भाषा में संपूर्ण उपयोगकर्ता टिप्पणियां प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं। क्योंकि ये यूजर्स के लिए निर्णय लेने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। और उनमें से अधिकतर टिप्पणियाँ अभी अंग्रेज़ी में हैं। अभी, हमने इन्हें हिंदी के लिए रूपांतरित किया है। हम अन्य भाषाओं के लिए इसका विस्तार करना जारी रखेंगे और साथ ही अपनी एनएलपी क्षमताओं के निर्माण में अधिक निवेश करेंगे।

ध्वनि खोज के अनुभवों और इन्हें बनाने में आने वाली चुनौतियों के बारे में क्या? आपने क्या रुझान देखे हैं, यह देखते हुए कि भारत में कई उपयोगकर्ता टाइपिंग में सहज नहीं हैं?

हमने वॉयस सर्च को अपनाने में वृद्धि देखी है, खासकर इंटरनेट को अपनाने वाले उपयोगकर्ताओं की नई लहर से। वॉयस सर्च आज फ्लिपकार्ट पर हिंदी और अंग्रेजी दोनों में उपलब्ध है। वास्तव में, मिश्रित मोड भाषण भी समर्थित है। हम इसे उन सभी क्षेत्रीय भाषाओं में विस्तारित करने के लिए निवेश करना जारी रखेंगे जिनका हम समय के साथ समर्थन करते हैं।

फ्लिपकार्ट वॉयस सर्च। विशेषता। (छवि क्रेडिट: फ्लिपकार्ट)

हम जानते हैं कि देवनागरी लिपि में टाइप करना बेहद कठिन है और यह हमारे उपयोगकर्ता अनुसंधान के माध्यम से भी आया है। ऑटोमेटिक स्पीच रिकग्निशन (एएसआर) एक ऐसी तकनीक है जो वॉयस सर्च को काम करने की लिंचपिन है। यह एएसआर और एनएलपी का संयोजन है और भाषा को ही समझता है।

इसके अलावा, एक बार जब आप भाषण को टेक्स्ट इनपुट में डीकोड कर लेते हैं, तो आप इसे टेक्स्ट इनपुट से अर्थपूर्ण रूप से समझने योग्य वाक्यांश में कैसे परिवर्तित करते हैं? कई बार, आप टेक्स्ट-टू-स्पीच क्षमताओं में भी निवेश करना चाह सकते हैं ताकि आप वाक् के माध्यम से उपयोगकर्ता को जवाब देने में सक्षम हों।

हमने डिस्कवरी असिस्टेंट नाम का एक उत्पाद किया था, जहां हमारे पास टेक्स्ट-टू-स्पीच कंपोनेंट भी था, जहां असिस्टेंट यूजर को वाक् में जवाब भी देगा।

वॉयस सर्च, ई-कॉमर्स वाक्यांशों और इरादे की समझ के संदर्भ में, हमें लगता है कि इस क्षेत्र को पूरे उद्योग के लिए लंबी अवधि में काफी अधिक निवेश की आवश्यकता है। यह केवल बेहतर होने जा रहा है, और यह समय के साथ और भी अधिक अपनाने वाला है।

हम पहले से ही ध्वनि खोज के आस-पास औसतन कुछ मिलियन दैनिक क्वेरी पसंद करते हैं। कुल वॉयस क्वेरी के आधे से अधिक टियर-थ्री प्लस शहर हैं।

उपभोक्ता और विक्रेता के अनुभव को बढ़ाने के लिए फ्लिपकार्ट डेटा विज्ञान का उपयोग कैसे कर रहा है?

डेटा विज्ञान हमारे व्यवसाय के हर क्षेत्र में व्याप्त है। किसी भी उपयोगकर्ता के लिए अनुभव को निजीकृत करने का उदाहरण लें। हमारे पास लाखों उत्पादों की एक सूची है और ग्राहक पृष्ठ का एक संस्करण देखना चाहते हैं जो उनके लिए अनुकूलित लगता है और एक जो सही प्रकार के सौदे पेश करता है। तो हम इसे कैसे करते हैं?

उत्पादों को फ्लिपकार्ट के गोदाम में देखा जाता है। (छवि क्रेडिट: फ्लिपकार्ट)

हमारे पास एक अत्यधिक वैयक्तिकृत मुखपृष्ठ है। सौदे, सभी विजेट, बैनर उपयोगकर्ता के व्यक्तिगत हितों को पूरा करने के लिए अनुकूलित किए जाते हैं जिन्हें हम समय के साथ सीखते हैं। यह देखने के इतिहास, क्लिक इतिहास पर आधारित है। हो सकता है कि आपने कुछ खरीदा हो या नहीं, लेकिन यहां तक ​​कि आप जो खोजते हैं और फिर अधिमानतः एक उत्पाद बनाम कुछ और क्लिक करते हैं, इससे हमें आपकी प्राथमिकताओं के बारे में कुछ संकेत मिलता है। हम इसका उपयोग प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए एक बहुत गहरी व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल बनाने के लिए करते हैं और एल्गोरिदमिक रूप से उनके लिए सही अनुभव बनाते हैं।

हम उत्पाद को अपने ग्राहक के दरवाजे तक पहुंचाने के लिए डेटा साइंस का काफी व्यापक रूप से उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, भारत में पतों को सूचीबद्ध करने के लिए कोई मानकीकृत ग्रिड प्रणाली नहीं है। कई बार, पते बेहद गैर-मानक होते हैं। तो हमारा डिलीवरी एजेंट एक निश्चित समय अवधि के भीतर एक निश्चित संख्या में पैकेट कैसे वितरित करता है?

हमने जियोलोकेशन इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म विकसित किए हैं, जो सही जियोकोड या किसी भी प्राकृतिक भाषा के पते की पहचान करने के लिए जियोकोडिंग और रिवर्स जियोकोडिंग करते हैं। यह उस फीडबैक पर भी आधारित है जो हमें जमीन पर अपने लोगों से मिलता है। हम नियोजन के लिए वेयरहाउसिंग साइड, रूट ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिथम पर बहुत सारे अनुकूलन कार्य भी करते हैं। यह सब डेटा विज्ञान के तत्वों का उपयोग करता है।

विक्रेता के दृष्टिकोण से, हमने अपने उपयोगकर्ताओं के लिए कैटलॉग सूची बनाने में मदद करने के लिए कंप्यूटर विज़न तकनीकों में गहराई से निवेश किया है। क्योंकि हमारे सभी विक्रेता उच्चतम गुणवत्ता वाले कैटलॉग चित्र नहीं बना पाएंगे। इसलिए हम कंप्यूटर विज़न का उपयोग स्वचालित रूप से इनमें से कुछ विशेषताओं का अनुमान लगाने और विक्रेता की ओर से इसे भरने में सक्षम होने के लिए करते हैं। यह सब पर्दे के पीछे होता है। यह पहले से ही कई वर्टिकल के लिए लाइव है। हम इसके लिए कवरेज का विस्तार करना जारी रख रहे हैं।

कोविड -19 लॉकडाउन के दौरान आपूर्ति श्रृंखला के मुद्दों और चुनौतियों के बारे में क्या? प्रमुख सीख क्या थीं?

इसलिए जब लॉकडाउन हुआ और जब क्षेत्रों को बंद कर दिया गया या हमें केवल सभी आवश्यक सामान करने के लिए खुद को प्रतिबंधित करना पड़ा, तो इसने हमारी समग्र आपूर्ति श्रृंखला को अस्त-व्यस्त कर दिया। और आपूर्ति श्रृंखला हमारी निरंतर चलने वाली मशीन है।

अब, हमने इन चीजों से निपटने के लिए पिछले दो वर्षों में बहुत सारी प्रणालियाँ विकसित की हैं। पहले, हमारे पास ऐसे सिस्टम भी नहीं थे जो सेवा क्षेत्र के भीतर गैर-सेवा योग्य क्षेत्रों को समझ सकें। आप इसका प्रतिनिधित्व कैसे करते हैं और सुनिश्चित करते हैं कि ग्राहक निराश न हों? पहले के लॉकडाउन में क्या अनुमति थी, क्या नहीं इसकी परिभाषा भी बदलती रही।

अब हमारे पास एक अधिक मजबूत प्रणाली है जो पूरी आपूर्ति श्रृंखला में गड़बड़ी के बिना इन सभी व्यवधानों को संभालने में सक्षम है। पहले, हमारे पास सॉर्टेशन केंद्रों में माल जमा होता था, और ये इन उत्पादों को रखने के लिए सुसज्जित नहीं हैं। लेकिन जब इस तरह की चीजें पहले हुईं, तो हमने अपने डिजाइन में इनमें से कुछ विफलताओं की खोज की। हमने इन व्यवधानों को बेहतर तरीके से संभालने के लिए प्रौद्योगिकी में निवेश किया है।

फ्लिपकार्ट कैमरा फीचर फर्नीचर जैसी श्रेणियों के साथ काम करता है। (छवि क्रेडिट: फ्लिपकार्ट)

ऑगमेंटेड रियलिटी और ई-कॉमर्स के बारे में क्या? आपने पिछले साल Snap के साथ साझेदारी की भी घोषणा की थी। क्या आप इसे विस्तार से बताएंगे?

ग्राहक ऐसे अनुभव की तलाश में हैं जहां कोई समझौता न हो। और एक ऑफ़लाइन सेटिंग में, जब आप टिकाऊ उपभोक्ता खरीद रहे होते हैं, तो आप उत्पाद को भौतिक रूप से देख सकते हैं और अपने दिमाग में उसका आकलन कर सकते हैं। अतीत में ई-कॉमर्स के साथ इस तरह की चीजें हमेशा समस्या रही हैं क्योंकि आप उत्पाद को देखने में सक्षम नहीं हैं।

अब, इनमें से कुछ तकनीकों जैसे एआर के साथ जो उस अंतर को पाटने में सक्षम हैं, हम ऑफ़लाइन वाणिज्य से भी बेहतर कर सकते हैं। एआर के साथ, आप डिजिटल वास्तविकता और भौतिक वास्तविकता को पूरी तरह से सहज तरीके से जोड़ रहे हैं। हम वास्तव में डिजिटल वस्तु को अपनी भौतिक वास्तविकता पर प्रोजेक्ट कर सकते हैं और इसे खरीदने के लिए कॉल करने से पहले यह देखने में सक्षम हो सकते हैं कि यह हमारे परिवेश में कैसा दिखता है।

उदाहरण के लिए, यह फर्नीचर के लिए सही होगा। आप यह भी देख सकते हैं कि रंग आपके परिवेश से कितनी अच्छी तरह मेल खाता है। और इसी तरह, ब्यूटी पर्सनल केयर के लिए। ये सभी उपयोग के मामले काफी प्रसिद्ध हैं।

हमने स्नैप के साथ साझेदारी की है क्योंकि इसमें एआर कार्यक्षमता के लिए रचनाकारों का सबसे बड़ा पारिस्थितिकी तंत्र है। हम अपने ग्राहकों को इस पारिस्थितिकी तंत्र की रचनात्मकता से लाभान्वित करने में सक्षम बनाना चाहते हैं। जहां यह समझ में आता है, हम मानते हैं कि एआर अनुभव उपयोगकर्ता के लिए खरीदारी के अनुभव को बेहतर बनाएगा। उदाहरण के लिए, आप घड़ियाँ खरीद सकते हैं। अब एक एआर फिल्टर के साथ, आप बस घड़ी को अपने हाथ पर थप्पड़ मार सकते हैं और वास्तव में देख सकते हैं कि यह कैसा दिखता है। हमारे मन में बहुत सारे दिलचस्प अवसर हैं और हम इस साझेदारी के लिए निर्माण करना चाहते हैं।

हमने जुलाई 2021 में फ़र्नीचर, लगेज, ब्यूटी कैटेगरी, बड़े अप्लायंसेज जैसी कुछ कैटेगरी के लिए अपना फ्लिपकार्ट कैमरा पहले ही पेश कर दिया है। और, हम उपयोगकर्ताओं के लिए महत्वपूर्ण उठाव और रूपांतरण देखने में सक्षम थे, जब उनके पास यह अनुभव था बनाम अन्यथा हमारे आंतरिक नियंत्रित परीक्षण में। तभी हमें एहसास हुआ कि हमें इसे बढ़ाना होगा और पारिस्थितिकी तंत्र का लाभ उठाने के लिए भागीदारों की तलाश शुरू की।

स्नैप एक तरह का स्वचालित विकल्प था जिसके साथ हमने काम करने का फैसला किया। हमारा अपना अनुभव शुरू हुआ है, लेकिन बड़े पैमाने पर नहीं। अब हम इसे तेजी से बढ़ाएंगे।