Öneri Sistemi: Makine Öğrenimi Kullanılarak Bir Öneri Sistemi Nasıl Oluşturulur

E-ticaret ile ilgileniyorsanız, bu makale tam size göre! Amazon, Netflix veya Spotify gibi platformlarda gezindiğinizi hayal edin. Sıklıkla ilginizi çeken ürünler, beğeneceğiniz film veya diziler veya zevkinize uygun müzik önerileriyle karşılaşıyorsunuz. Peki, bu öneriler rastgele değil. Bunlar , birçok şirketin sayısız fayda sağlamak için uyguladığı, veri bilimi öneri sistemleri olarak bilinen sistemin bir parçasıdır.

Bu makale, bu büyüleyici dünyayı derinlemesine inceleyecek ve kendi öneri sisteminizi oluşturmanız için adım adım size rehberlik edecek.

Tavsiye Sistemleri Nedir?

Öneri sistemleri , bir kullanıcının çevrimiçi bir mağazada satın alma olasılığının en yüksek olduğu ürünleri veya hizmetleri tahmin etmek için tasarlanmış algoritmalardır. Bu tahminler daha sonra kullanıcı gezinirken web sitesinde görüntülenir.

Makine öğreniminin geliştirilmesinden önce, e-ticaret platformları, tüketicileri çekmek için "en çok satın alınanlar" veya "en çok oy alan" listeleri sergilemeye güveniyordu. Ancak, bu bölümler tüm kullanıcılara aynı öğeleri ve hizmetleri gösteriyordu. Bu listeler halen kullanımda olsa da, öneri sistemlerinin her bir müşteriye özel kişiselleştirilmiş öneriler sunarak daha etkili olduğu kanıtlanmıştır .

Öneri Sistemleri Nasıl Çalışır?

Öneri sistemleri, kullanıcıların görüntüledikleri veya satın aldıkları ürünler ve platformla etkileşimleri gibi tarama faaliyetlerinden toplanan verileri analiz eder. Bu sistemler, ortak kalıpları belirlemek için kullanıcı profilleri arasında ayrıntılı karşılaştırmalar yapmak üzere gelişmiş algoritmalar kullanır. Sonuç olarak, her tüketici için giderek daha alakalı hale gelen ürünler veya hizmetler önerebilirler.

Öneri Türleri

Tavsiye sistemleri oluşturmaya gelince, uzmanlar genellikle iki ana strateji kullanır:

• İşbirlikçi Filtreler Tavsiye Ediciler : Bu algoritmalar, onlar hakkında toplanan bilgilerden kullanıcının özelliklerine odaklanır. Algoritma , önceki satın alımları, ürün puanlarını, satın alma başına ortalama harcamayı ve tercihleri ​​dikkate alır. Daha sonra karşılaştırılabilir seçimler yapan benzer kullanıcıları belirler ve hangi ürün veya hizmetleri isteyeceklerini belirler. Bu analize dayalı olarak, algoritma kişiselleştirilmiş öneriler sunar.
• İçerik Bazlı Filtreleme Önerileri : Bu yaklaşımda ürün veya hizmetin özelliklerine göre tahmin yapılır ve kullanıcının satın alma geçmişi veya tercihleri ​​dikkate alınmaz. Bunun yerine algoritma, öneriler oluşturmak için ürünün fiyat, marka, derecelendirme, boyut ve diğer ilgili özellikler gibi özelliklerini inceler.
  
  
  

Neden E-Ticaretinizde Öneri Sistemleri Uygulamalısınız?

• Ek satın alma olasılığını artırın : Müşterileri daha fazla ürün ve hizmet keşfetmeye ve satın almaya teşvik ederek e-ticaret satış gelirini artırın.
• Genel satışları en üst düzeye çıkarın: Ürün görünürlüğünü optimize edin ve satışları artırarak daha yüksek dönüşüm oranları elde edin.
• Müşterileri daha uzun süre elde tutun: Ayrılma şanslarını azaltarak ve potansiyel müşteri yaşam boyu değerlerini artırarak onları çevrimiçi mağazanızla meşgul tutun.
• Müşteri memnuniyetini artırın: Müşterilerin ilgi ve tercihlerine uygun ürünler önermek, alışveriş deneyimlerini geliştirir.

• Müşteri sadakatini artırın: Müşteriler anlaşıldıklarını hissettiklerinde ve onlara değerli tavsiyeler verildiğinde, işletmenize sadık kalma olasılıkları daha yüksektir.

  

Bir Makine Öğrenimi Öneri Sistemi Ne Zaman Uygulanmamalıdır?

Tavsiye sistemleri sayısız fayda sağlarken, müşteri tabanınız küçükse veya ürün veya hizmet kataloğunuz sınırlıysa, bunları işletmenizde uygulamak için en iyi zaman olmayabilir. Bu faktörler, algoritmanın etkinliğini sınırlayabilir. Müşteri tabanınız büyüdükçe ve teklifleriniz genişledikçe veri bilimine yatırım yapmak daha karlı hale gelir .

Makine Öğrenimi ile Öneri Sistemi Nasıl Oluşturulur

Python, sağlam kodu ve optimize edilmiş sözdizimi nedeniyle veri bilimi ve makine öğrenimi araçları ve web uygulamaları oluşturmak için yaygın olarak tercih edilir. Güvenilirliği ve kapsamlı yazılım geliştirme desteği nedeniyle bu alana giren programcılar için önerilir.

Ancak Java, Golang, Node.js, PHP veya Ruby gibi alternatif diller de düşünülebilir.

Java, Python'a ve ana rakibine en iyi alternatiftir.

Bir web öneri sistemi uygulamak veya sahip olduğunuz sistemi geliştirmek istiyorsanız, veri bilimi ekibimiz size yardımcı olabilir. Durumunuzu analiz etmemizi isterseniz bizimle iletişime geçin.

Öneri Sisteminizi Geliştirmek İçin İpuçları

Konumu Düşünün

Önerilerin e-ticaretinizdeki yerleşimi önemlidir. Hem sistemin işlevselliğini hem de kullanıcı deneyimini optimize etmek için önerilerin nerede ve ne zaman göründüğünü dikkate alın .

İdeal konum, web sitenize ve sunduğunuz ürün veya hizmetlerin türüne göre değişebilir. Bununla birlikte, e-ticaretteki standart uygulamalar, makalenin altında veya satın alma sürecinin sonunda önerilerin görüntülenmesini içerir.

Daha fazla açıklamaya ihtiyacınız varsa en iyi kararı vermek için A/B testleri yapmanızı öneririz.

Stratejik Uygunluk için Çabalayın

İyi bir öneri nedir? Gerçek şu ki, müşteri için yapılan her tavsiye şirketiniz için iyi değildir.

Pratik tavsiyeler sunmak çok önemli olsa da bazıları müşteri için değerli olamayacak kadar bariz olabilir. Bu nedenle, müşterileri alışılmadık ürün ve hizmetlere maruz bırakan riskli öneriler getirmeyi düşünün .

İş açısından bakıldığında, önerileri ürün karlılığına dayandırmak çok önemlidir. İşin püf noktası , işinize neyin fayda sağlayacağı ile müşteri için neyin değerli olduğu arasında bir denge kurmaktır.

Web öneri sisteminizi uygulamak veya sahip olduğunuz sistemi geliştirmek istiyorsanız, veri bilimi ekibimiz size yardımcı olabilir. İpuçları ve püf noktaları ile web öneri sistemlerini uygulamayı öğrenmenize veya halihazırda sahip olduklarınızı geliştirmenize yardımcı olduğumuzu umuyoruz!