Elastic을 통해 검색 정확도를 개선하여 수익을 두 배로 늘린 전자상거래 마켓플레이스 Modalova

Modalova의 창립자인 Gabriel Kaam은 사이트의 방대한 재고를 효율적으로 처리하고 고객에게 보다 개인별로 맞춤화된 결과를 제공하기 위한 강력한 검색의 필요성을 인식했습니다. 10,000개가 넘는 브랜드와 200만 개가 넘는 제품을 보유하고 있는 Modalova는 월간 방문자 150,000명의 트래픽을 처리하는 데 필요한 제어 기능을 제공하고 확장할 수 있는 솔루션이 필요했습니다. Modalova는 또한 훌륭한 고객 경험을 제공하고 사업을 성장시키는 데 필요한 인사이트를 제공할 수 있는 검색 솔루션을 채택하고자 했습니다.

Modalova는 팀이 이러한 목표를 달성할 수 있도록 지원하기 위해 AWS의 Elastic Cloud를 통해 Elasticsearch^®를 선택했습니다. Elasticsearch의 강력한 검색 기능을 사용하면 알고리즘을 개선하여 고객이 정확도가 높고 개인적으로 맞춤화된 검색 결과를 얻을 수 있습니다. Elasticsearch는 또한 매일 데이터베이스를 새로 고치는 데 필요한 인프라를 제공하여 정확한 최신 제품 정보를 보장했습니다. Modalova의 솔루션은 Elasticsearch PHP API를 사용하여 제품 카탈로그를 색인합니다. 검색 애플리케이션은 데이터베이스를 색인하고 Heroku(AWS 기반)에서 실행되는 Laravel+PostgreSQL+Elasticsearch 스택으로 구성됩니다. 프런트 엔드에는 Elasticsearch REST API를 사용하는 사용자 정의 바닐라 구현인 JavaScript가 있습니다.

Modalova는 Elastic의 초기 성공을 바탕으로 Elastic이 제공하는 더 많은 기능을 활용하려고 합니다. 팀은 현재 고급 자연어 처리(NLP) 및 벡터 검색 구현을 테스트 및 개선하고 있습니다. 목표는 사용자가 업로드된 사진에서 제품을 쉽게 찾을 수 있도록 하는 사진 인식 기능을 도입하고, NLP를 통해 검색창을 개선하여 사용자가 "100유로 이하의 꽃무늬 디자인이 있는 빨간 드레스"와 같은 설명 쿼리를 입력할 수 있도록 하는 것입니다. NLP에 대한 이러한 지속적인 테스팅과 개발은 사용자 경험을 한층 향상시키고, 검색 프로세스를 더욱 직관적이며 인간과 유사하게 만들 것입니다.

Modalova는 또한 올해 후반에 Elasticsearch의 검색 분석 기능으로 검색 기능을 미세 조정하여 환경 지속 가능성과 인기를 기반으로 브랜드와 제품의 우선 순위를 정하는 것을 목표로 하고 있습니다.