Paytm aumenta as vendas em sua página com recomendações personalizadas usando o Amazon Personalize

A empresa de serviços financeiros Paytm queria aumentar as vendas e as taxas de cliques de seu serviço de comércio eletrônico, o Paytm Mall, implementando recomendações personalizadas na página inicial do site. Para criar esse modelo de recomendação, a Paytm precisava de uma solução robusta de machine learning (ML) para analisar e propor recomendações a mais de 10 milhões de usuários ativos diários que compram produtos de varejo no Paytm Mall.

A Paytm recorreu à Amazon Web Services (AWS) e usou o Amazon Personalize, um serviço de ML totalmente gerenciado, para criar um modelo de personalização que gera recomendações para cada cliente. O Amazon Personalize facilita a criação de aplicações para os desenvolvedores com a mesma tecnologia de ML usada pela Amazon.com para recomendações personalizadas quase que em tempo real, sem a necessidade de experiência em ML. Usando o Amazon Personalize, a Paytm aumentou suas vendas e as taxas de cliques da página inicial do Paytm Mall, ao mesmo tempo em que simplificou a localização de itens para seus clientes.

A Paytm é uma provedora de pagamentos digitais, comércio eletrônico e serviços financeiros localizada na Índia. Hoje, ela oferece suporte a mais de 17 milhões de comerciantes e é usada por milhões de pessoas diariamente para pagar serviços públicos, fazer compras de mercado, ingressos de cinema e muito mais. Os serviços da Paytm também incluem reserva de viagens, seguros e varejo por meio do Paytm Mall, diretamente na aplicação da Paytm. A empresa queria criar um modelo de ML para apresentar recomendações personalizadas aos usuários na página inicial do Paytm Mall com base no histórico de navegação. Anteriormente, a empresa não tinha serviços de recomendação personalizados no nível do usuário, mas tinha widgets para recomendações de item a item.

A empresa pesquisou a opção de criar uma solução interna mas, por fim, determinou que o uso do Amazon Personalize seria mais rápido de implementar com melhor tempo de resposta. A Paytm já usava a AWS para suas implantações de aplicações, então já conhecia o ambiente. A empresa começou a implementar o Amazon Personalize em maio de 2021, e o modelo de recomendações personalizadas foi lançado em setembro de 2021. A Paytm contou com o suporte da equipe de engenharia e suporte do Amazon Personalize durante a transição. “Recebemos um excelente suporte da equipe da AWS, especialmente durante as fases iniciais de desenvolvimento”, diz Ankur Gogate, líder técnico da Paytm.

Usando o Amazon Personalize e outros serviços da AWS, a Paytm coleta dados do usuário e os executa por meio do modelo de recomendações para gerar sugestões de conteúdo exclusivas para cada um dos mais de 10 milhões de visitantes diários do Paytm Mall. Para fornecer as saídas de dados que impulsionam o modelo de personalização, a Paytm usa uma aplicação interna baseada em Java e o Amazon EMR, um serviço de big data na nuvem para executar trabalhos de processamento de dados distribuídos em grande escala, consultas SQL interativas e aplicações de ML usando estruturas de analytics de código aberto. Depois que os dados do usuário são processados pelo Amazon EMR, eles são enviados ao Amazon Personalize para serem executados pelo modelo de personalização, que retorna resultados de recomendações personalizadas que são enviados para a página inicial. As recomendações criam uma experiência individualizada para cada visitante do Paytm Mall. “A personalização ajuda os usuários a conseguirem o que precisam com o menor número de cliques possível”, diz Gogate. “Usando o Amazon Personalize para obter personalização, criamos uma aplicação exclusiva para cada usuário com base nas escolhas e preferências individuais.”

Desde que adicionou o modelo de recomendações personalizadas, a Paytm obteve uma taxa de conversão de 5,5% a 6% na página inicial do Paytm Mall. Em comparação, os widgets que a Paytm usava anteriormente para recomendações de item a item tinham uma taxa de cliques de 1,8% a 2%. “Essa taxa de conversão é maior do que com qualquer outro modelo de recomendações que tivemos”, diz Gogate. “Como essas recomendações estão na página inicial, as pessoas podem obter o item que desejam ali mesmo. Isso ajudou a aumentar nossos pedidos totais e o volume de vendas na própria página inicial.” A implementação da solução de recomendação também ajudou a Paytm a medir melhor a atividade em sua página inicial, pois não estava coletando métricas sobre as taxas de conversão da página inicial anteriormente.

O uso do Amazon Personalize aumentou a agilidade da Paytm como empresa e a ajudou a continuar inovando. “Depois que a personalização do usuário foi lançada, percebemos com que rapidez e facilidade poderíamos incorporar o Amazon Personalize a outras novas soluções”, diz Gogate. A Paytm estava pensando em criar outra solução para mostrar recomendações baseadas em marcas. Em vez de criar algo do zero, a equipe conseguiu reutilizar o que já havia sido criado usando o Amazon Personalize para colocar uma versão beta em funcionamento rapidamente. Esse novo modelo de recomendações baseado em marcas, que está atualmente em testes, fornecerá aos usuários recomendações com base nas marcas com as quais eles já interagiram na aplicação. A versão beta foi implementada em apenas 1 mês usando o Amazon Personalize, enquanto a equipe estimou que levaria o dobro do tempo para que um modelo similar fosse criado internamente. “Estamos observando uma abordagem plug-and-play muito simples usando o Amazon Personalize”, diz Gogate. “É muito interessante para nós, como empresa, podermos oferecer novos modelos de recomendação aos usuários rapidamente.”

A Paytm está analisando onde mais poderá implementar a personalização em sua aplicação no futuro, além do Paytm Mall. “Ter o Amazon Personalize abriu novos espaços no Paytm para implementar a personalização”, diz Gogate. “Agora, a Paytm poderá em breve começar a analisar várias maneiras de usar a personalização do usuário para obter melhores resultados em outras áreas de negócios, como viagens e seguros.” Com mais personalização, a Paytm quer ajudar seus clientes a obter com eficiência os serviços e itens que estão procurando.

Em última análise, a Paytm se beneficiou não apenas do aumento das vendas, mas também de novas oportunidades. “Usar o Amazon Personalize nos ajudou a inovar e repensar toda a nossa abordagem para melhorar as conversões de vendas”, diz Gogate.