eコマースマーケットプレイスのModalova、Elasticを利用した検索精度の向上により収益を倍増

Modalovaの創業者であるガブリエル・カーム氏は、サイトの膨大な在庫を効率的に管理し、顧客に対してパーソナライズ性の高い検索結果を提供するために、優れた検索機能の必要性を認識していました。10,000を超えるブランドと200万点の商品を扱うModalovaには、月150,000人の訪問者のトラフィックを処理できる拡張性と管理性を備えたソリューションが必要でした。さらにModalovaでは、優れた顧客エクスペリエンスを実現し、ビジネスの成長を促すためのインサイトを得られる検索ソリューションも必要でした。

このような目標を達成できるようにするために、ModalovaはElastic Cloud on AWSで動作するElasticsearch^®の導入を決定しました。Elasticsearchの強力な検索機能によって、アルゴリズムを一新し、関連性の高いパーソナライズされた検索結果を顧客に提供できるようになりました。さらに、データベースを常に更新するために必要なインフラもElasticsearchによって得られ、正確な最新の製品情報を確実に提供できるようになりました。Modalovaのソリューションでは、Elasticsearch PHP APIを使用して製品カタログをインデックスしています。検索アプリケーションはLaravel+PostgreSQL+Elasticsearchスタックで構成されており、データベースをインデックスしてHeroku（AWSで運用）で実行しています。フロントエンドで使用されているJavaScriptは、Elasticsearch REST APIを使用するカスタムvanilla実装です。

Modalovaは初めて導入したElasticで成功を収めたことから、Elasticが提供している機能をさらに導入することも検討しています。現在、Modalovaでは先進的な自然言語処理（NLP）とベクトル検索の導入をテストし、改良を重ねています。その目標は、画像認識機能によってユーザーがアップロードした写真を使って簡単に商品を検索できるようにすることと、検索バーをNLPで強化し、ユーザーが「100ユーロ以下の花柄デザインの赤いドレス」のように説明的なクエリを入力できるようにすることです。 現在テストと開発が続けられているNLPによって、ユーザーエクスペリエンスが大幅に高められ、検索プロセスがさらに直感的な、人に寄り添ったものになるでしょう。

さらにModalovaは、今年後半にElasticsearchの検索分析機能を導入して、検索機能を改善することを目指しています。これにより、環境に対する持続可能性や人気度に基づいてブランドや商品に優先順位を付けることができます。