Öneri algoritması nedir ve online satışları nasıl artırır?

Algoritma, internette gezinen kullanıcılara öğe önermeye yönelik görevleri yerine getirmek ve hesaplamaları ve denklemleri çözmek için bir talimat ve tanımlı işlemler dizisidir. Öneri algoritmaları, internette kullanıcılara öğeler öneren yazılımların temelidir.

Fiziksel bir mağazayı ziyaret ettiğinizde, ihtiyaçlarınızı karşılayan bir ürün önermek için uygun bir satış elemanı bulmak normaldir. Ancak sanal mağazalarda süreç farklıdır. Yani atama işi öneri algoritmaları ile yapılır .

Bu pratikte nasıl oluyor? E-ticaret, tavsiye sistemleri aracılığıyla ürünleri organize eder ve mağazanıza ulaşan tüketiciye sunar .

Bu tür bir kaynak, alışveriş deneyimini iyileştirmeye ve daha fazla satışla sonuçlanan ideal ürün aramasını kolaylaştırmaya yardımcı olur.

Müşteri davranışındaki eğilimleri ele alan araştırmalar ararsak bu ilişki kanıtlanabilir. Örneğin, Zendesk tarafından yapılan bir anket, tüketicilerin %75'inin mükemmel bir deneyim sunan şirketlerle daha fazla harcama yapmaya istekli olduğuna işaret ediyor.

Salesforce araştırması, tüketicilerin %74'ünün satın alma sürecini çok zor bulurlarsa muhtemelen marka değiştireceğini gösteriyor .

Bu nedenle, öneri algoritması tam olarak edinme adımlarının kolaylaştırıcısı olarak çalışır. Okumaya devam edin ve konu hakkında daha fazla bilgi edinin!

• Öneri algoritması nedir?
• Öneri algoritmaları nasıl çalışır?
• Netflix öneri sistemi örneği
• Çevrimiçi mağazalar için öneri algoritmalarının faydaları
• Bir e-ticaret öneri sistemi nasıl oluşturulur?

Öneri algoritması nedir?

Algoritma, internette gezinen kullanıcılara öğe önermeye yönelik görevleri yerine getirmek ve hesaplamaları ve denklemleri çözmek için bir talimat ve tanımlı işlemler dizisidir.

E-ticaret bağlamında düşündüğümüzde, tavsiye algoritmaları, sanal mağazaya erişen tüketicilere sanal bir satıcıya benzer şekilde çalışan ürünler öneren yazılımların temelidir .

Öneri sistemi , olasılığa dayalı olarak kalıpları ve çapraz referans verilerini belirlemek için derinlemesine analiz ve çalışmalar gerçekleştirir .

Öneri algoritmaları nasıl çalışır?

Genel olarak, iki ana öneri şablonu vardır : kişiselleştirilmiş ve kişiselleştirilmemiş .  

Kişiselleştirilmiş öneri , bu tür araştırmalarla uyumlu ürünleri sunmak için her bir tüketicinin davranışını , tıklamalarınızı, ziyaret ettiğiniz ürünleri ve diğer bilgileri dikkate alır.

Öneriler kişiselleştirilmez , sunulan öğelere, kategorilere, tekliflere, haberlere vb. göre daha genel öneriler gerçekleştirir. Daha sonra, bu seçeneklerin her birinin pratikte nasıl çalıştığını ayrıntılı olarak açıklayacağız, bu yüzden okumaya devam edin!

Makine öğrenimi ile öneri sistemleri

Kişiselleştirilmiş yönlendirmelerde makine öğrenimi öneri sistemi kullanılır.

Bu gibi durumlarda, yapay zekaya (AI) sahip akıllı algoritmalar , alıcının web sitesindeki davranışları hakkında donanımın öğrendiklerine dayanarak önerilerde bulunur . Makine öğrenimi tam olarak makine öğrenimi anlamına gelir.

Öneri pencereleri , bu teknoloji sayesinde , kullanıcının ziyaret ettiği sayfalar ve yaptığı aramaları dikkate alarak ürünleri düzenleyecektir .

Açıklamayı daha basit hale getirmek için bir örnek kullanalım. Bir tüketicinin çizecek levhaları aramak için ziyaret ettiği bir çevrimiçi oyuncak mağazasını düşünün .

Arama davranışından ve ziyaret edilen sayfaların değerlendirilmesinden, sanal vitrinler kişiselleştirilmiş ürünler otomatik olarak ilgili ürünler için öneriler sunar. Aşağıdaki örneğe bakın.

Başka bir kullanıcı oyuncak ayı ararsa, yukarıdaki örnekten tamamen farklı bir öneri penceresinden etkilenecektir. Bu durumda önerilen ürünler listesi, söz konusu tüketicinin taleplerine uygun olacaktır.

Bu nedenle, özelleştirilebilir bir öneri algoritmasına sahip bir e-ticaret, siteye erişen ve etkileşime giren her tüketici için farklı ürünler sunar.

Özelleştirilebilir öneri algoritmalarının kullanılması, genellikle önerilen ürünün ziyaretçiye olan ilgisini artırır, sonuçta sizi tanıştırmak için kullanıcının davranışını dikkate alır.

Ayrıca, iletişimin özelleştirilmesi , markanızın rekabette öne çıkmasına ve şirketin alıcıların ihtiyaçları doğrultusunda ürünler sunduğunu göstermesine katkıda bulunur.

Son olarak, potansiyel müşteriler tarafından aranan ürünlere benzer veya tamamlayıcı ürünler görüntüleyerek, özellik , ortalama bileti artırmaya yardımcı olan çapraz satış ve yukarı satış gibi eylemlerin sonuçlarını desteklemeye devam eder .

Ayrıca okuyun: Neden bir yapay zeka öneri sistemi kullanmalısınız?  

Özelleştirilemeyen öneri sistemleri

Tavsiye algoritmasının her müşterinin arama ve gezinme davranışını dikkate almadığı durumlarda , pencerelerde gösterilen ürünler aşağıdaki gibi kategorilere ayrılabilir:

• Salıverme;
• en çok görülen;
• en çok satın alınan ürünler;
• belirli ürün kategorileri vb.

Aşağıdaki resim, özelleştirme gerektirmeyen öneri sistemlerinin nasıl çalıştığına dair bir örnek göstermektedir.

Bir tavsiye olduğunu, ancak işletmenizin stratejisine uyması gereken farklı kriterleri göz önünde bulundurarak daha genel bir şekilde çalıştığını unutmayın. Bu aynı zamanda e-ticaret için çok kullanışlı bir özelliktir.

Netflix öneri sistemi örneği

Netflix'in çok ünlü bir makine öğrenimi öneri sistemi var.

Öneri teknolojisi sayesinde akış, tükettiği içerik türüne göre her kullanıcının davranışını, zevklerini ve ilgi alanlarını anlayabilir .

Her müşterinin farklı bir arama ve eğlence davranışı olduğundan, her Netflix "ana ekranı" kişiselleştirilir.

Aracın amacı, sadık tüketicilerinizi çözümüne bağlı tutmaktır ve bunun için kullanıcıların hizmetle etkileşimde kalmasına yardımcı olan öneri algoritmaları gibi özellikler kullanır.

Bunun, bir tavsiye sisteminin neler yapabileceğine dair mükemmel bir örnek olduğuna dikkat edin: deneyimi iyileştirir, daha fazla katılım sağlar ve müşteriyi markayla ilişkilendirir .

Tabii ki Netflix olayı bir e-ticaret içindeki ürünlerle ilgili değil, ancak öneri sisteminin marka ve tüketici arasındaki ilişkiye nasıl katkıda bulunabileceğinin örneklerinden biri .

Ayrıca okuyun: Amazon'un öneri sistemi ve sırları .

Çevrimiçi mağazalar için öneri algoritmalarının faydaları

Şimdiye kadar öneri algoritmalarının ne olduğunu ve nasıl çalıştıklarını keşfettiniz. Ancak, bu teknolojiye yapılan yatırım beklediğiniz getiriyi getirecek mi?

Bir öneri algoritması kullanmanın faydalarının listesini keşfedin :

• müşterinin alışveriş deneyimini geliştirir;
• tüketicilerin aradıklarını bulmalarına ve satın alma işlemini daha kısa sürede tamamlamalarına yardımcı olur;
• web sitesinde bırakma oranını azaltmak ;
• çapraz satış ve yukarı satış stratejilerine katkıda bulunur;
• dönüşüm oranını artırır ;
• ortalama bileti arttırır;
• sadık alıcılar

Bir e-ticaret öneri sistemi nasıl oluşturulur?

Buraya kadar çok iyi ama e-ticaret için bir öneri sistemi nasıl oluşturulur? Online mağazanızda bunun gibi bir sistemi saymak için sıfırdan bir sistem oluşturmanız gerekmez. Bunu yapmanın en etkili yollarından biri, akıllı vitrinler gibi piyasada halihazırda mevcut olan ve konu uzmanları tarafından sunulan kaynaklardan yararlanmaktır.

Bu tür bir teknoloji , kişiselleştirilmiş veya potansiyel müşterilere değil , veri ve bilgileri kullanarak mekanizmanın tüm faydalarının elde edilebilmesi için katkıda bulunur.

Harika bir haber şu ki, öneri pencerelerinden oluşan SmartHint araçlarını kullanarak bu işlevi şu anda uygulamak çok basit olabilir ; akıllı arama ; saklama açılır pencereleri ; sıcak sitelerdir .

SmartHint vitrinleri özerktir, bu nedenle manuel ayar yapmaya gerek yoktur. Yapay zeka, gerçek zamanlı analizler yapar ve ürünleri sitedeki stratejik noktalara otomatik olarak dağıtır.

Mağazanızda öneri algoritmalarını gecikmeden ve çok kolay bir şekilde nasıl uygulayacağınız hakkında daha fazla bilgi edinin. Eksiksiz çözümü keşfedin!