YUSP ÉS YUSPIFY PERSZONALIZÁCIÓS TERMÉKEK FEJLESZTÉSE​

Pályázat címe:
YUSP ÉS YUSPIFY PERSZONALIZÁCIÓS TERMÉKEK FEJLESZTÉSE

A vissza nem térítendő támogatás összege:
277 750 404 Ft

Kedvezményezett neve:
Gravity Research & Development Zrt.

Projektazonosító:
2020-1.1.2-PIACI-KFI-2021-00289

Támogatási intenzitás:
56,28%

Összefoglaló:
A Gravity R&D 2010 óta jelen van az ajánlórendszerek világpiacán a Yusp perszonalizációs termékcsaládjával. Vezetői és kulcsmunkavállalói az ajánlórendszerrel foglalkozó ipari és akadémiai közösségben egyaránt elismertek.

A megvalósított projekt célja a vállalat versenyképességének megőrzése a nemzetközi piacon, vagyis a projekt tárgyát képező termékek továbbfejlesztése volt, a nagyvállalati és KKVs piaci szegmensek még hatékonyabb elérése és kiszolgálása céljából, valamint új technológiák beépítése a termékekbe az üzemeltetés hatékonyságának növelésére.

A nagyvállalati szektor (Yusp termék) számára a projektben az alábbi kutatási és kísérleti fejlesztési tevékenységeket valósítottuk meg:

  • A GRU4Rec metaadatokon alapuló cold-start verziójának megvalósításával többszörös javulást értünk el más metaadat alapú megoldáshoz képest CTR-ben 
  • Megoldottuk a GRU4Rec cold-start verziójának GPU helyett a sokkal költséghatékonyabb CPU-ról való kiszolgálását azonos ajánlásminőség mellett
  • Létrehoztuk a Gravity Deep Learning (GRVDL) keretrendszert, amellyel lehetővé vált a hatékony és gyors algoritmus-implementáció és -tesztelés éles környezetben.
  • Már a GRVDL-ben deep learning módszereket implementáltunk átkattintási és konverziós arány optimalizálására, amellyel az éles rendszerben 5–20%-os teljesítményjavulást mértünk
  • Két tudományos cikket írtunk az ajánlórendszerek kiértékelésének kérdésköréről, amelyeket az ajánlórendszerek szakmai területének legrangosabb nemzetközi konferenciáján jelentettünk meg:
  • Generatív AI segítségével dinamikus kreatívok (termékképek) létrehozó rendszert építettünk, amellyel szignifikánsan növelhetők az üzleti KPI-k.

A KKV szektor számára (Yuspify termék) olyan ajánlórendszer-megoldást fejlesztettünk a projektben, amely az erre a szegmensre jellemző informatikai erőforráshiányos adottságot is figyelembe véve, a lehető legnagyobb mértékű automatizálást nyújtja a termék integrálása és alkalmazása során.

A Yuspify termékünket az alábbi területeken fejlesztettük tovább:

  • A felhasználói igények felmérése alapján új kezelőfelületet (vezérlőpult) terveztünk és implementáltunk, amely megkönnyíti a termék felhasználását, és ezáltal növeli a bevételt
  • Két új modul-prototípussal egészítettük ki az eredeti termékünket, a perszonalizált keresővel, és a perszonalizált pop-up modullal
  • Összekötöttük a Yuspify rendszert három termékkel, amelyből kettő (Shoprenter, UNAS) a hazai e-kereskedők nagy részét lefedi, a Taboola pedig a nemzetközi piacravitelt hivatott megvalósítani

Emellett a szolgáltatásaink üzemeltetésében is, amely mindkét fenti terméket érinti, további fejlesztéseket hajtottunk végre:

  • Létrehoztunk egy grafikus kártyás (GPU) számításokat támogató tesztlabort, amellyel a vállalatunk költséghatékonyan tud deep learning algoritmusokat GPU-ra fejleszteni és tesztelni
  • Összekötöttük a tesztlabort az üzemi kiszolgálási környezettel, hogy sikeres implementációs tesztek után hatékonyan lehet az üzemi szolgáltatást végezni
  • Infrastruktúra-kiszolgálás fejlesztésében is jelentős újdonság, hogy áttértünk a Kubernetes alapú kiszolgálásra, amihez hozzáillesztettük az üzemeltetés összes fontos funkcióját, pl. monitorozás, karbantartás, skálázás, riportolás.

A projekt befejezési dátuma:
2023.08.31.

A sajtóközlemény elérhető itt.