Posicionamiento de productos nuevos en las categorías de Falabella.com utilizando la Plataforma Google Cloud (GCP)

Abstract

El ecommerce es una de las áreas de comercio que viene en constante aumento desdela aparición del internet, el cual tuvo un importante incremento debido a la pandemia queactualmente afecta al mundo. Situándose en Chile, Falabella es el actual líder en cuanto adesarrollo y avances tecnológicos en lo que respecta al comercio en línea, al punto de contarcon modelos inteligentes que realizan la tarea de ordenar algunos productos en la página deFalabella.comPara realizar el ordenamiento diario de los productos, el modelo utiliza atributos de pro-ducto y atributos de interacción de los clientes con dichos productos, ante este panorama esque aparece un problema, el tratar con productos nuevos, ya que no cuentan con datos deinteracción y como resultado no son correctamente ordenados.El trabajo de esta memoria abarca dicho problema, se encarga de detectar los productosnuevos, para luego asignarles una posición. Dicha posición se basa en la relación que tienenlos productos nuevos con sus pares históricos.El trabajo se divide en 3 partes principales, la exploración de las fuentes, la representaciónde los productos, la selección y evaluación del modelo. La exploración se realiza medianteconsultas de SQL en BigQuery, para la representación de los productos se evalúa el desem-peño de 2 embeddings (Word2Vec y Universal Sentence Encoder), y para las métricas delmodelo se utilizan KPI s de ecommerce, como la conversión y la venta por visita.El Universal Sentence Encoder fue el embedding que tuvo mejor desempeño, por sobreel Word2Vec. La evaluación con los KPI s estuvo enfocada en las categorías que presentaronmayor conversión y mayor venta de productos en boletas. Se analizan categorías en general yen particular, resultando en que no hay una relación clara entre la distancia semántica con ladistancia por desempeño. Otras observaciones (por categoría generalmente), permiten definirque enfoque y que indicador utilizar, por ejemplo se presenta el caso de smartphones dondemediante los resultados se observa que para las 2 semanas no hay resultado concluyente, mien-tras que para la misma categoría, pero en un periodo de 4 semanas se recomienda el uso dela conversión. Se presenta además los costos asociados del modelo en Google Cloud Platform.Por ultimo este trabajo no se pudo llevar a completitud debido a temas logísticos internosde la empresa, pero realiza recomendaciones para mejorar el desempeño, como también laincorporación de otras áreas para mejorar la experiencia del usuario, y a su vez, el valor deFalabella Retail SA.