Şu yazıyı okuyorsunuz: Makine Öğrenimi: E-Ticaret için Güçlü Bir Kaynak
E-ticaret şirketleri için müşterilerle yüz yüze etkileşim neredeyse yok denecek kadar azdır. Müşteriler siparişlerini internet üzerinden veriyor, ödemelerini mobil para transferi platformları üzerinden gerçekleştiriyor ve insan etkileşimi olmadan ödeme yapıyor.
Bu “görünmez” müşterileri mutlu etmek için e-ticaret şirketlerinin ideal müşterilerinin kim olduğunu anlamak için makine öğrenimi uygulamalarından ve derin öğrenmeden yararlanması gerekiyor. Şirketlerin hizmetlerini kişiselleştirebilmesi ve müşteri deneyimini optimize edebilmesi, ideal müşterinin kim olduğunu ve sorunlu noktalarını bilmekle mümkündür.
Makine öğrenimini anlama
Makine Öğrenimi (ML), Yapay Zekanın (AI) bir dalıdır. Öncelikle yapay zeka teknolojisi, büyük veriye ilişkin her türlü insan davranışını veya zekasını tespit etme, tahmin etme, mantık yürütme, uyarlama ve sergileme yeteneğine sahiptir.
Yapay zekanın bir alt kümesi olarak ML, makineleri ve bilgisayarları, ham verilerdeki eğilimleri ve kalıpları tanımak ve ardından bu kalıpları anlamlandırmak için algoritmalar veya programlar kullanacak şekilde eğitir. Bir algoritma ne kadar çok veriyi analiz ederse, o kadar çok “bilgi” biriktirir ve bu bilgiyi yeni veri kümelerine o kadar etkili bir şekilde uygular.
Makine algoritmaları üç ana şekilde çalışır:
Denetlenen Algoritmalar
Bu algoritmalar, mevcut veri kalıplarını analiz etmek ve gelecekte ne olabileceğini tahmin etmek için geçmiş bilgilerinize ait sınıflandırılmış ve etiketlenmiş örnekleri kullanır.
Denetimsiz algoritmalar
Bu algoritmalar, tahminlerde bulunmak için belirli örneklere güvenmek yerine verileri tarayarak yeni, bağımsız çıkarımlar yapar. Verilerdeki kalıpları ve yapıları belirler ve yeni içgörüler yaratırlar.
Takviye algoritmaları
Bu algoritmalar, belirli bir veri seti içindeki farklı eylem planlarına dayalı olarak farklı olası sonuçları test etmek için deneme yanılma yöntemini kullanır. Bu nedenle, e-ticaret şirketlerinin gelecekte en çok arzu edilen sonuçları elde etmek için en uygun eylem hatlarını seçmelerine yardımcı olurlar.
Makine öğrenimi e-ticaret şirketleri için nasıl bir altın madeni?
Online alışveriş, alıcılara fiziki alışverişe göre daha fazla kolaylık sağlamakta ve ürün, satıcı, kalite ve fiyat açısından geniş bir seçenek yelpazesi sunmaktadır. Dünya çapındaki çevrimiçi işletmelerin e-perakendecilik yapmasını sağlayan da bu bariz faydalardır. 5,2 trilyon ABD doları tutarında sadece 2021’de. Aynı sebepten dolayı herkes e-Ticaret pazarının öngörülebilir gelecekte istikrarlı bir şekilde büyümesini bekleyebilir.
Ancak daha büyük bir pazar, daha köklü e-ticaret web sitelerinden gelen daha büyük rekabetle birlikte gelir. Müşteri tabanı genişledikçe müşteri tercihleri ve talepleri de daha karmaşık hale geliyor. Makine öğreniminin devreye girdiği yer burasıdır.
Makine öğrenimi, e-ticaret işletmelerinin müşterilerini daha iyi anlamalarına, onlara daha iyi hizmet vermelerine ve rekabette rekabet avantajı kazanmalarına yardımcı olur. Bunu aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok yolla yapar:
1. Ürün önerisi
Yapay zeka sayesinde e-ticaret web siteleri artık çevrimiçi trafikten kullanıcı etkinliği verilerini toplayıp her müşteri için bir veritabanı oluşturabiliyor. Makine öğrenimi algoritmaları daha sonra bu veritabanlarını analiz eder ve her müşterinin zevklerini ve tercihlerini, beğendikleri sayfaları ve alt sayfaları, satın alma güçlerini vb. anlar. Hatta kullanıcının konumu, favori rengi, sosyal medya kullanımı gibi ayrıntılara bile inebiliyorlar.
Bu bilgi zenginliği, web sitenizde ürün önerileri yapılmasını sağlar ve e-Ticaret işinize birçok açıdan yardımcı olur:
- Ürün önerileri anlık satın almaları, dönüşümleri ve geliri artırın.
- Kesin öneriler Müşterilere zaman kazandırın ve memnuniyet düzeylerini artırın.
- Otomatik segmentasyon Aynı yerlerde yaşayan veya aynı kültürel veya dini inançları paylaşan kişiler gibi ortak tanımlayıcıları paylaşan müşterileri bir araya getirir. Bu, algoritmaların büyük bir insan grubunun ihtiyaçlarını ve tercihlerini tahmin etmesine olanak tanır.
- Kişiselleştirilmiş öneriler belirli ürün kategorilerine yönelik gelecekteki talebin tahmin edilmesine yardımcı olabilir. Bu tahminler, müşteri memnuniyetini en üst düzeye çıkarmak için hangi ürünleri yenilemeniz gerektiği ve envanterinizde yapmak isteyebileceğiniz değişiklikler hakkında bilgi verebilir.
- Doğal Dil İşleme Özellikleri Arama çubuğuna belirsiz sorgular yazdıklarında bile müşterilerinize akıllı arama sonuçları sunun. Bu, müşterilerin bazen web sitenize geldiklerinde neye ihtiyaç duyduklarını açıklayacak doğru kelimeleri bulamadıkları durumlarda yardımcı olabilir.
- Görüntü tanıma özellikleri çevrimiçi olarak paylaştıkları görsellerden görselleri işleyebiliyor ve müşteri davranışlarını anlayabiliyorlar. Örneğin çevrimiçi bir giyim mağazası işletiyorsanız, ML kullanıcının tercihlerini inceleyerek sistemin kullanıcıları sıralamasına ve ürün önermesine olanak tanır.
2. Dönüşüm olasılığı tahmini
Makine öğrenimi, belirli bir kullanıcının işletmenize geri dönme olasılığını ve yapabileceği satın alma işlemlerini belirlemenize yardımcı olabilir. Gelecekteki yaşam boyu değer (LTV) tahmini sayesinde makine öğrenimi, kullanıcının geri döndüğünde ne kadar para harcayacağına dair size doğru bir tahmin verebilir. Bu bilgi size 2 şekilde yardımcı olur.
Bir kullanıcının belirli bir ürün kategorisinde satın alma olasılığını bildiğinizde e-posta ve telefonla pazarlamanın avantajlarından yararlanmak daha kolaydır. Belirli bir kullanıcıyı geri dönmeye teşvik etmek için doğru mesajı ve pazarlama stratejisini oluşturabilirsiniz.
Ayrıca, gelecekteki bir müşterinin ne kadar harcama yapacağını tahmin edebildiğinizde, pazarlama bütçenizi optimize edebilir ve paranızın karşılığını daha iyi alabilirsiniz. LTV, yüksek değerli potansiyel müşterileri belirlemenize yardımcı olur. Bu, kaynakları asla geri dönmeyecek müşteriler için israf etmeden elde tutma oranınızı artıran stratejiler oluşturmanıza olanak tanır.
3. Daha iyi müşteri hizmetleri
Çoğu kişi, e-ticaret gibi dinamik bir pazarda basit ve katı bir fiyat indiriminin etkili olamayacağı konusunda hemfikirdir. Envanterinize ilişkin talep ve pazar eğilimlerindeki potansiyel değişiklikleri tespit eden ve fiyatlandırmanıza dinamizm katan bir fiyatlandırma sistemine ihtiyacınız var. Makine öğrenimi, tahmine dayalı analitik aracılığıyla tam olarak bunu sizin için yapar. Size her ürün için en iyi fiyatları, teklifleri ve indirimleri gerçek zamanlı olarak bildirir.
Müşterilerin dinamik değişiklikler aradığını unutmayın. Dolayısıyla bu değişiklikleri gerçekleşmeden önce tahmin edemezseniz envanterinizi ve tedarik zinciri yönetiminizi etkili bir şekilde kontrol edemezsiniz. Makine öğrenimi sizin için niceliksel ve talep tahmini yapabilir. Müşteri ihtiyaçlarındaki ve tedarik lojistiğindeki önceki dalgalanmaları analiz edebilir ve daha sonra bu bilgiyi gelecekteki ve gerçek zamanlı değişiklikleri doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanabilirsiniz. Her zaman pazarın ihtiyacı olanı stoklarsınız, böylece asla ölü stokla kalmazsınız. Öte yandan, müşteriler ihtiyaç duydukları şeyi ihtiyaç duydukları anda alırlar ve bu da e-Ticaret işinize olan bağlılıklarını artırır.
E-ticaretin fiziksel işletmelere göre sahip olduğu avantajlardan biri, belirli bir coğrafi alan veya bölgeyle sınırlı olmamasıdır. Dünyanın diğer ucundaki müşterilere satış yapabilirsiniz ve bu da sonuçlarınızı artırır. Ancak küresel bir müşteri, birbiriyle çelişen zaman dilimleri sorununu da beraberinde getiriyor. Yapmalısın 7/24 çağrı merkezi hizmetleri sunuyoruz saat dilimine bakılmaksızın tüm müşterilere etkili bir şekilde hizmet verebilmek için.
Mesai saatlerinizin dışında gelen müşterilere hizmet vermek için sohbet robotları kullanıyorsanız makine öğrenimi teknolojisi, sohbet robotlarınızın etkinliğini artırabilir. Bunu, her etkileşimde yeni SSS’ler öğrenerek ve botların müşterilerle daha tutarlı ve yararlı bir konuşma yapmak için güvenebileceği zengin bir veritabanı ve komut dosyası oluşturarak yapar.
4. SEO’nun Faydaları
Fiziksel mağazalar, fiziksel satış noktalarını kurarken konuma öncelik verir çünkü iyi bir konum onlara görünürlük sağlar. Fiziksel bir konum olmadan, arama motoru optimizasyonu (SEO), e-Ticaret işletmenizin çevrimiçi olarak hedef kitlenize görünür olması için sahip olduğu tek fırsattır.
SEO karmaşık ve telaşlıdır ancak makine öğrenimi, optimizasyon çalışmalarınızı biraz daha az telaşlı hale getirebilir. ML, diğer SEO avantajlarının yanı sıra şunları da yapabilir:
- Blog içeriğinizi özelleştirmenizi sağlar. İdeal müşterinizin dijital ayak izlerini takip edin ve hedef kitlenizin aradığı yanıtları ve çözümleri belirleyin. Bu, blog içeriğinizi pazarın ihtiyaçlarıyla uyumlu hale getirmenize olanak tanır.
- Çevrimiçi ziyaretçilere gerçek değer sağlayın. Çevrimiçi ziyaretçiler, kendileri için değerli olan bir blogda çok daha fazla zaman harcıyorlar. Web içeriğinizle ne kadar çok müşteri etkileşime girerse, Google’ın algoritmasının içeriğinizi diğer İnternet arama motorlarına önerme olasılığı da o kadar artar. Sonuç olarak SEO sıralamanız iyileşir ve SEO’nun domino etkisi devreye giriyor.
- Görüntü kalıplarını belirlemek için İnternet’teki kullanıcı profillerini analiz edin. Bu özellikle görüntü yoğunluğu, favori stil ve renk tercihleri açısından geçerlidir. Bu bilgiyi hem web sitenizde hem de sosyal medya sayfalarınızda paylaştığınız fotoğrafları kişiselleştirmek için kullanabilirsiniz. Özelleştirilmiş görseller sosyal medya etkileşimlerinizi geliştirecek ve takipçiler oluşturacaktır.
- Web sitenizin farklı sayfalarına gittiklerinde kullanıcı davranışını analiz edin. Bu size kullanıcıların en çok hangi sayfalarla ilgilendiğini ve hangilerinin en yüksek hemen çıkma oranına sahip olduğunu söyleyecektir. ML, her kullanıcının etkinlik geçmişini analiz ederek, kullanıcıları içeriğinizle daha fazla etkileşim kurmaya teşvik edecek gerekli UX ayarlamalarını işaretleyecektir. Öyleyse izin ver bir web tasarım ajansı Web sitenizde sorunsuz bir kullanıcı deneyimi oluşturmaya yardımcı olun.
5. Dolandırıcılık tespiti
Başarılı bir e-Ticaret web sitesi, her işlemle ilgili kullanıcı verilerini toplamalıdır. Veriler, müşterinin sosyal medya profil bilgileri, kredi kartı bilgileri, konum ayrıntıları, adı, yaşı ve markanızı kişiselleştirmek için kullandığınız diğer ayrıntılardan oluşur.
Ne yazık ki veri hırsızları sürekli olarak veritabanlarına girip bu verileri çalmaya çalışıyor. Veri ihlalleri marka itibarınıza zarar verir, müşterilerinizin kişisel güvenliğini ve mali durumunu riske atar ve işletmenizi istenmeyen yasal olumsuzluklara maruz bırakır.
Makine öğrenimi algoritmaları büyük hacimli verileri analiz eder ve en küçük anormallikleri bile tespit eder. Ayrıca birçok şirket, ödeme süreçlerindeki hataları ve hassas müşteri bilgilerinin çalınmasını en aza indirmek için finansal hizmet sağlayıcılarını kapsamlı bir şekilde inceliyor. BT destek ekibinizin olağandışı veri davranışlarını araştırmasına ve işler kontrolden çıkmadan önce gerekli düzeltmeleri yapmasına olanak tanır.
Makine Öğrenimi için Ürün Bilgisi Grafiklerinden Yararlanın
İlk olarak: Ürün bilgisi grafiği nedir ve ne işe yarar?
Herhangi bir e-Ticaret web sitesi, ürünleri ve özellikleri, ürün kategorileri, fiyatlandırma, gönderim bilgileri, ürün incelemeleri vb. hakkında birçok bilgi üretir ve toplar. Bu bilgilerin bir kısmı yapılandırılmış, bir kısmı ise yapılandırılmamış ama hepsi mevcut. çeşitli veritabanlarında.
Bu durumda yapılandırılmış veriler ürün listeleri, fiyatları ve miktarları olabilir. Yapılandırılmamış veriler ürün açıklamaları, özellikler ve ürün kategorileri olabilir. Bilgi grafiğinin görevi, mevcut veritabanlarını birbirine bağlamak ve sonuç olarak verileri bir bağlama oturtmak ve herkesin anlayabileceği bir bilgi ağı oluşturmaktır.
Başka bir deyişle, bilgi grafiği, e-ticaret işletmelerine, daha kolay ve daha etkili analiz ve paylaşım için verileri birleştirip entegre edebilecekleri bir çerçeve sağlar.
Bilgi grafiği makine öğrenimini e-Ticaret web sitenize uyguladığınızda 3 ana avantaj elde edersiniz:
Geliştirilmiş görünürlük
Bir bilgi grafiği, ürünlerinizin çeşitli açıklamalarını birbirine bağlayarak onları hiper-hedefli ve makine tarafından daha okunabilir hale getirir. Bu, Google algoritmalarının içeriğinizi anlamlandırmasını kolaylaştırır ve onları sıralamada yukarı çıkmaya ikna eder.
Daha fazla birlikte çalışabilirlik
Bilgi grafiği, veri kümelerinizi birbirine bağlayarak ve bir bilgi ağı oluşturarak içeriğinizi farklı platformlarda paylaşmanızı kolaylaştırır. Ürün inceleme siteleri, arama motorları, web sitenizdeki web sayfaları ve akıllı telefon uygulamaları gibi birden fazla tarafa uygulama programlama arayüzleri (API’ler) sağlamanıza olanak tanır.
Daha dinamik içerik
Web içeriğinizin anlamlı olması için dinamik, sürükleyici ve birbirine son derece bağlı olması gerekir. Örneğin blog yazılarınızın doğrudan ürün sayfanıza ve kategorilerinize bağlanmasını istiyorsunuz. Blogunuzu ziyaret eden kişilerin sattığınız ürünü, fiyatını, ürün açıklamasını, teslimat bilgilerini, stok durumunu vb. görmesini istiyorsunuz. Bir ürün bilgisi grafiği, içeriğinizi bir araya getirerek ve dinamik hale getirerek bunu mümkün kılacaktır.
İleriye gidiyor
E-Ticaret işletmenizin hayata geçmesi için makine öğrenimine ihtiyacı var mı? Çok iyi olabilir! Belirlediğimiz gibi, bu teknolojinin faydaları çoktur ve geniş kapsamlıdır. İşletmenizin herhangi bir alanına ilişkin anlamlı bilgiler edinmenin makine öğreniminden daha etkili bir yolu yoktur. Daha fazla trafik çekmek, daha fazla tıklama ve satın alma elde etmek ve sürekli müşteriler kazanmak istiyorsanız şimdi makine öğrenimini denemenin tam zamanı.
