Yapay Zekâ Öneri Sistemleri: Eksiksiz bir Kılavuz

Müşterilerden daha fazla çaba göstermelerini istemeden sipariş değerini ve tekrar satın almaları arttırabilseniz nasıl olurdu? Yapay zekâ öneri sistemleri, mağazanızın doğru ürünleri doğru zamanda öne çıkarmasına yardımcı olur. Gezinme davranışları ve ürün verilerinden yararlanarak müşterilere daha alakalı ve kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunar.

Önemli Çıkarımlar

• Yapay zekâ öneri sistemi, müşterilerin ilgili ürünleri daha hızlı bulmasına yardımcı olur. Ürün keşfini iyileştirebilir, sepet hacmini arttırabilir ve tekrar satın almaları destekleyebilir.
• İçerik tabanlı, işbirlikçi ve hibrit modeller; ürün verilerinize, trafik hacminize ve sipariş geçmişinize bağlı olarak mağazaların farklı gelişim aşamalarındaki ihtiyaçlarına uygundur.
• Önerileri ürün sayfalarında veya sepet sayfalarında test ederek tıklama oranını, dönüşüm oranını ve ortalama sipariş değerini ölçerek küçük adımlarla başlayabilirsiniz.
• Güçlü sonuçlar, temiz ve anlaşılır ürün verilerine, önerilerin doğru konumlandırılmasına ve önerilerin alaka düzeyini ve ürün sunum hedeflerinizle uyumunu korumak için düzenli olarak gözden geçirilmesine bağlıdır.

E-ticaret mağazaları, müşteri verilerini analiz edip daha ilgili öneriler sunmak için yapay zekâdan destek alabilir. Yapay zekâ öneri sistemleri, pek çok satış ve pazarlama ekibinin ihtiyaç duyduğu ivmeyi sağlayarak öneri sürecinin büyük kısmını da otomatik hâle getirebilir.

Yapay zekâ öneri sistemi nedir?

Yapay zekâ öneri sistemi (öneri motoru olarak da adlandırılır), çevrimiçi müşterilere ilgili ürünler, hizmetler veya içerikler önermek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

Yapay zekâ öneri sistemleri, demografik bilgiler, bir kullanıcının geçmiş davranışları (yorumlar, puanlar, arama geçmişi, geçmiş satın almalar) ve ürün özellikleri gibi veri noktalarını toplayıp analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler oluşturur.

Yapay zekâ destekli öneri motorlarını kullanan birçok sektör vardır:

• Eğlence
• Finans
• Pazarlama
• E-ticaret

Örneğin, bir e-ticaret satıcısı, site ziyaretçilerine veriye dayalı öneriler göstermek için yapay zekâ öneri sistemine başvurabilir. Gymshark, mağaza vitrininde koleksiyon ve ürün önerilerine yer verir.

Yapay zekâ öneri sistemi satışlarınızı nasıl arttırabilir?

Yapay zekâ öneri sistemleri, müşterilerin ilgili ürünleri daha hızlı keşfetmesine yardımcı olarak, çapraz satışlar ve paketlerle ortalama sipariş değerini yükselterek ve daha kişiselleştirilmiş deneyimlerle tekrar satın almaları teşvik ederek satışları arttırabilir.

İyi bir yapay zekâ destekli öneri sistemi, çevrimiçi mağaza deneyiminizi kişiselleştirmenin yanı sıra, tekrar satın almaları ve daha yüksek memnuniyet oranlarını destekleyebilir. Statista'nın e-ticarette kişiselleştirme kapsamında gerçekleştirdiği yakın zamanlı tüketici araştırmaları, daha ilgili alışveriş deneyimlerine yönelik güçlü bir talebi ortaya koymaya devam ediyor. Statista'nın çevrimiçi tüketiciler üzerine gerçekleştirdiği bir başka anket ise birçok müşterinin kişiselleştirilmiş ürün önerileri istediğini gözler önüne sererek daha kişiselleştirilmiş e-ticaret deneyimlerine yönelik talebi vurguluyor.

Yapay zekâ öneri sistemleri, alışveriş deneyimini kişiselleştirerek müşteri elde tutmayı da destekleyebilir ve hatta genel müşteri deneyimini iyileştirebilir. Bu durum ise uygulamada gözle görülür kazançlara dönüşebilir: Güzellik şirketi Orveon Global, markaları genelinde yapay zekâ destekli ürün sunumunu ve ürün önerilerini devreye aldıktan sonra ortalama sipariş değerinde anında %10 ila %15'lik bir artış bildirdi.

"Anında sonuç aldık ve bu durum tüm markalar için tutarlıydı: Her markada ortalama sipariş değerinde (AOV) %10 ila %15 artış gördük. Dolayısıyla Nosto devreye girdikten sonra çapraz satış yapabilme yeteneğimizin satışlarda anında bir artış sağladığını düşünüyorum."

Carney Nir, Orveon Global E-ticaret ve Site Deneyimi Başkan Yardımcısı (Kaynak)

Öneriler geliri neden arttırır?

Başlıca avantajlar şunlardır:

• Ürün keşfini kolaylaştırır. Sistem daha ilgili seçenekleri öne çıkarabilir, böylece müşteriler istedikleri ürünleri bulmak için uzun süre kaydırmak zorunda kalmaz.
• Ortalama sipariş değerini arttırır. Ödeme sayfanızdaki, "Müşteriler bunu da aldı" veya sık birlikte alınanlar bölümleri, yukarı satış ve çapraz satışları teşvik ederek ortalama sipariş değerini arttırıp geliri yükseltebilir.
• Müşteri sadakatini güçlendirir. Yapay zekâ öneri sisteminin bir sonucu olarak daha hızlı ve daha kişiselleştirilmiş bir deneyim, tekrar satın almaları arttırmaya yardımcı olabilir.

Yapay zekâ öneri sistemi mağazanızda nerelerde kullanılabilir?

Mağazanızın farklı bölümlerinde öneri sistemlerinden yararlanmanın birkaç pratik yolu vardır:

• Ürün sayfası önerileri. Müşterinin seçenekleri karşılaştırdığı aşamada ürün keşfini kolaylaştırmak için "Benzer ürünler" veya "Bunları da beğenebilirsiniz" modüllerini kullanın. Yerleşimin müşterilerin satın alma sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olup olmadığını görmek için tıklama oranını ve dönüşüm oranını (ziyaretçilerin istenen bir işlemi gerçekleştirme yüzdesi) takip edin.
• Sepet sayfasında ürün paketleri. Ödeme öncesinde sepet tutarını arttırmak için tamamlayıcı ürünleri veya "Birlikte sık satın alınanlar" paketlerini sepette gösterin. Bu alan özellikle aksesuarlar, yeniden dolum ürünleri ve sepete kolayca eklenebilen tamamlayıcı ürünler için uygundur. Takip edilmesi gereken temel metrik ise ortalama sipariş değeridir.
• Satın alma sonrası öneriler. Ödeme sonrasında veya takip e-postalarında yeniden satın alınabilecek ürünleri, ilgili kategorileri ya da müşterinin satın alma ihtimali yüksek sonraki ürünleri önerin. Bu yöntem özellikle sarf malzemeleri ve çok çeşitli ürünler sunan mağazalarda etkilidir. Etkiyi tekrar satın alma oranı ve geri dönen müşteri oranı üzerinden ölçebilirsiniz.

Gerçek dünyadan örnek: Finisterre, Shopify müşteri içgörülerini ve yapay zekâ araçlarını müşteri veri platformuyla birlikte kullanarak müşterileri önceki satın alma davranışlarına ve konumlarına göre hedefledi. Böylece, müşterilerin farklı temas noktalarında kendileriyle daha alakalı ürünleri daha hızlı bulmasına yardımcı oldu. Bu örnek, öneri kalitesinin ürün verilerini coğrafi konum ve satın alma geçmişi gibi bağlamsal bilgilerle birleştirdiğinizde çoğu zaman iyileşebileceğini gösteriyor.

Yeni başlıyorsanız süreci tüm müşteri yolculuğuna yaymadan önce tek bir öneri alanıyla başlayın ve sonuçlarını dikkatle ölçün.

Yapay zekâ öneri sistemi türleri

• İçerik tabanlı filtreleme
• İşbirlikçi filtreleme
• Hibrit filtreleme

Potansiyel müşterilere kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için üç temel yapay zekâ öneri sistemi türünden birini kullanabilirsiniz. Genel olarak içerik tabanlı sistemler, kullanıcı davranışlarına ilişkin verilerin sınırlı olduğu durumlarda; işbirlikçi sistemler, daha fazla müşteri etkileşimi verisine sahip olunduğunda; hibrit sistemler ise daha kapsamlı öneriler ve daha yüksek doğruluk isteyen gelişmiş mağazalarda kullanıma uygundur.

Başlıca yapay zekâ öneri sistemi türlerinin karşılaştırması

İçerik tabanlı filtreleme

İçerik tabanlı filtreleme algoritmaları kullanan bir öneri motoru, diğer kullanıcıların davranışlarından ziyade bir kullanıcının hâlihazırda beğendiği ürünlerin belirli özelliklerine (nitelikler, kategoriler, ürün açıklamaları) göre önerilerde bulunur. Sistem; kategori, malzeme, fiyat aralığı, etiketler gibi ürün detaylarını analiz ederek bir müşterinin daha önce etkileşimde bulunduğu ürünlere benzer özelliklere sahip ürünler önerebilir.

İçerik tabanlı filtreleme özellikle sınırlı müşteri kitlesine sahip niş pazarlar için uygundur, çünkü bu pazarlarda güçlü davranış tabanlı öneriler sağlayacak kadar gezinme, yorum veya satın alma verisi henüz olmayabilir. Bu tür durumlarda ürün özellikleri büyük önem taşır. Örneğin, sınırlı bir müşteri kitlesine sahip, çay konusunda uzmanlaşmış bir mağaza, dökme çay karışımlarını tat profili, kafein seviyesi, menşe ve demleme tarzına göre önerebilir.

Örneğin, Shopify uygulama ekosistemindeki satıcılar, Shopcast gibi yapay zekâ tabanlı ürün önerileri sunan araçları kullanabilir. (Shopcast, Shopify App Store’daki birçok uygulamadan biridir. Burada örnek olarak verilmesi, Shopify’ın bu uygulamayı tavsiye ettiği anlamına gelmez.)

İşbirlikçi filtreleme

İşbirlikçi filtreleme, bir kullanıcının tercihlerini benzer kullanıcıların davranışlarına göre tahmin eder. İşbirlikçi filtreleme sistemleri, gezinme geçmişini, satın alma geçmişini veya puanları dikkate alabilir. Bu tür öneri motorları, benzer eğilimlere sahip kullanıcılardan gelen müşteri verilerine dayanarak bir müşterinin beğenebileceğini düşündüğü ürünleri önerir.

Örneğin bir giyim markası, benzer zevklere sahip kullanıcıların yakın zamanda yaptığı moda alışverişlerini analiz ederek belirli bir müşteriye yeni bir giyim koleksiyonu önerebilir. İçerik tabanlı filtrelemenin aksine işbirlikçi filtreleme, müşterinin daha önce görüntülediği ürünlerle doğrudan ilişkili olmayan ancak benzer müşteriler tarafından satın alınan ürünleri önermek için kullanılabilir.

Örneğin, sıklıkla birlikte satın alınan ürünleri öneren bir uygulama, mağazanın geçmiş satışlarını, yeni siparişleri ve ürün güncellemelerini gerçek zamanlı olarak analiz ederek birlikte satın alınma eğilimi yüksek ürünleri önerebilir.

Hibrit filtreleme

Hibrit öneri sistemleri, kullanıcılara alakalı içerik, ürün ve hizmetleri önermek için işbirlikçi filtreleme ile içerik tabanlı filtrelemeyi bir araya getirir. Örneğin hibrit bir sistem, benzer tercihlere sahip diğer kullanıcıların seçtiklerinden ve ürün özellikleri, malzemeler veya boyutlar gibi içerik tabanlı bağlantılardan yararlanarak bir müşterinin ilgisini çekebilecek mutfak gereçlerini tahmin edebilir.

Hibrit öneri sistemi, kullanıcılar arasındaki benzerlikler ile ürün açıklamaları gibi içerik tabanlı faktörler hakkında veri toplayarak son derece veriye dayalı ve kişiselleştirilmiş bir öneri sunmak için birden fazla filtreleme yöntemini birlikte kullanır.

Pek çok yapay zekâ öneri motoru, hem işbirlikçi hem içerik tabanlı filtrelemeyi uygulayarak hibrit bir yaklaşıma dayanır. Bu yaklaşım, öneri sistemleri üzerine yapılan güncel araştırmalarda da ele alınmaktadır. Örneğin, bazı Shopify uygulamaları yapay zekâ ve sipariş geçmişini kullanarak "Birlikte sık satın alınanlar" önerileri oluştururken bazıları sipariş geçmişi ve satış verilerine dayalı öneriler ve ürün paketleri oluşturur. Büyük ürün katalogları ise öneri sistemlerini daha gelişmiş arama özellikleriyle birleştirmekten yararlanabilir. Shopify'ın Google Cloud Discovery AI entegrasyonunu kullanan Rainbow Shops, site içi arama hacminde %48 artış bildirmiştir. Bu sonuç, yapay zekâ destekli ürün keşfi araçlarının öneri sistemlerini nasıl tamamlayabileceğini ortaya koymaktadır.

Yapay zekâ öneri sisteminizi hayata geçirin

Yapay zekâ öneri sistemi, ürün keşfini kolaylaştırmanıza, ortalama sipariş değerini arttırmanıza ve müşterilerin tekrar alışveriş yapmasını teşvik eden daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmanıza yardımcı olabilir. En büyük kazanımlar genellikle mağazanızdaki verilere uygun öneri türünü seçmek ve önerileri satın alma niyetinin güçlü olduğu noktalarda sunmakla elde edilir.

Satıcılar, Search & Discovery uygulamasındaki ürün önerileri özelliğini kullanarak bunu doğrudan çevrimiçi mağazalarına entegre edebilir. Mağaza sahipleri, ürün sayfalarındaki önerileri özelleştirebilir. Her ürün için en fazla 10 tamamlayıcı ve 10 ilgili ürün seçebilir. Ardından sayfada yalnızca bu özel seçimlerin mi yoksa otomatik olarak oluşturulan önerilerle birlikte her iki seçeneğin mi gösterileceğine karar verebilir.

Tek bir öneri alanıyla başlayın, sonuçları ölçün ve elde ettiğiniz verilere göre geliştirmeler yapın. Ticaret için tasarlanmış araçlarla daha akıllı alışveriş deneyimleri oluşturmaya hazırsanız Shopify'ı keşfedin ve mağazanızda yapay zekâ destekli önerileri test etmeye hemen başlayın.