E-ticaret siteleri için Tavsiye Sistemleri üzerine

Konuk yazarımız Yılmaz BOZAN dijital pazarlama konusunda uzman, eğitim ve danışmanlık hizmeti vermektedir.

time-wengineBazı firmaların çok eskiden beri nimetinden yararlandığı, bazılarının ise kullanmayı hala beceremediği bir sistem Recomendation Engine. Kelime anlamıyla Tavsiye Motoru ancak biraz daha doğru şekilde Türkçeleştirirsek Tavsiye Sistemleri olan ve web sitelerindeki davranışlarımızı takip edip, bir sonraki hareketimizin ne olacağını öğrenmeye çalışan, incelemiş olduğumuz sayfaların benzerleri ile ilgili ürün veya hizmet sunan bir yazılım olarak da açabiliriz.

Bunu en iyi yapan şüphesizki Amazon.com, siteye girdiğiniz zaman default bir sayfa ile karşılaşırsınız. Daha sonradan siteyi gezdikçe gezinme geçmişinize ve incelediğiniz ürünlere benzer ürünleri ana sayfada ve alt sayfalarda görmeye başlarsınız. Bu Recommendation Engine‘in en ufak numaralarından diyebiliriz. 

Biraz daha açalım bu sistem nasıl işliyor ve nasıl kuruluyor;

Öncelikle aşağıda bununla ilgili güzel bir tablo hazırladım, görmüş olduğunuz gibi müşteri davranışları ile işletme etkinliğini cover eden bir algoritma ile karşı karşıyayız. Web sitesinin etkinliğine ve stratejisine göre müşteri sitede dolaşır, ürünleri inceler ve alışveriş yapar. En basit olarak bu yaptığı alışverişe istinaden ona bir mail gönderilir ve web sitesinde de aldığı ürünün tamamlayıcı ürünlerini gösterirsek, tavsiye sistemlerinin dünyasına bir adım atmış oluruz.

recommedation engine

Recommendation Engine Kurulum Safhası

Tavsiye Sistemlerini yapmak ve kullanmak iki ana esasa dayanır, birisi development, diğeride marketing stratejisi. Bunun ilki genelde firmalarda son ziyaret edilen ürünleri göster den öteye gidemediği için bu işi profesyonel yapan firmalar mevcut. Google da aratırsanız bulabilirsiniz. Prosesi biraz açmak gerekirse; Bu algoritma yazılımlarını satın almak isterseniz öncelikle iyi bir araştırma yapın, çünkü maliyetli yazılımlardır ve sistem gereksinimleri ister.

Hangisini alcağınıza karar verdiğinizde firmadan sorumlu kişiler gelir ve web sitenizin sunucusunun yanına bu tavsiye motorunun makinesini kurarlar. Bu makinenin (server) içerisinde sitenize gelen ziyaretçileri takip edip onların kullanıcı davranışlarını, satın alma koşullarını, ilgi alanlarını vb.. bir çok konuda bilgi toplayabilen bir yazılım algoritması vardır. Bu algoritma yaklaşık 3-4 ay sitenize gelen ziyaretçilerin tüm davranışlarını öğrenir, kaydeder. Daha sonrasında ise size düşen şey bu datalara en doğru pazarlama stratejisini uygulamak.

Sorulması ve Uygulanması Gereken Pazarlama Stratejileri

Tavsiye Motoru’nun makinesi kurdunuz ve sistem layığıyla iş yapıyor, geriye kalan şey ise mükemmel bir pazarlama stratejisi, burada soracağınız sorular ve atayacağınız rol lar çok önemli. Aşağıda size yardımcı olacağını düşündüğüm bir kaç stratejiyi paylaşmak istiyorum.

  • A ürününü almışlara A ürününün tamamlayıcı ürünlerini ilgili tüm sayfalarda gösterin
  • A ürünü almışlara A ürününün tamamlayıcı ürünlerini mailing olarak gönderin
  • A kategorisindeki herhangi bir ürünü incelemiş olanlara aynı kategorideki en çok satan ürünlerin mailingini atın ve sayfanın ilgili bir yerinde gösterin
  • B ürününü almış birisine n gün sonra B bin yeni çıkan aksesuarları mailingini gönderin
  • C ürününü sepetine atmış fakat almamış olana C ürünü ile ilgili remind (hatırlatma) mailleri gönderin
  • D, F, G kategorisini ziyaret etmişlere ilgili kategorideki en çok incelenen ürünleri tüm sayfalarda gösterin
  • Kullanıcının ilgi alanını öğrendikten sonra siteyi ona customize edecek layout lar oluşturun
  • A, B, C, D, E ürünlerine sırasıyla bakan bir kullanıcı K1 olsun,  A, B, C, D, F ürünlerine sırasıyla bakan kullanıcı K2 olsun, K1 in akışı ile K2 nin akışındaki kesişim kümesi harici E ve F ürünleri olduğu için bu iki kullanıcıların E ve F ürünleri ile ilgilenme olasılığı yüksektir, bu yüzden bu şekilde benzer rotalar izleyenlere benzer ürünler gösterecek alanlar oluşturmalısınız web sitenizde.

Aşağıda bu konuyı daha iyi anlatabileceğimi düşündüğüm bir tablo hazırladım

ortak-musteri-tavsiye-grafigi

Recommendation Engine Örnekleri

ornekler

Sonuç olarak yeni ziyaretçi edinmek ve bir avuç dolusu memnun olmayan müşteri edinmektense, markanızla iletişime geçmiş insaları mutlu etmenin ve onlara daha iyi hizmet sunabilmenin yollarını aramalısınız. Bu konu Türkiye’de çok fazla konuşulmamakta ve markalar bu tarafa yatırımlar yapmamaktadır…

Basit olarak size şunu söyleyebilirim ki, eğer bir cep telefonu alacaksanız ve ben sizin cep telefonu arayışınızı gördüysem, “hey neden iphone 5s almıyorsun” diye bir yönlendirme ile tartışılmaz gerçeğe, ürünü incelemeye ve belki de satın alma yoluna girmiş olacaksınız .Tüm satın almalarımızın büyük bir çoğunluğunu tavsiye ile yapmıyor muyuz 🙂

Görsel Kaynak: TIME

Yorumlar (16)

  1. Konuyla alakalı Türkiye’de Emarsys uzun zamandan beri bir çok firmaya Predict adlı ürünle hizmet vermektedir. Bilginize ….

    Cevapla
    • Merhabalar Murat,

      Uzun yıllardır olan bir hizmet demişsiniz doğru, ama Türkiye’de hak ettiği yerde değil. Bunun hakkında da herhangi bir bilginin olmaması belkide ürünün gerekliliğini sorgulatıyor ya. Sizin müşterileriniz dışında da bir dünya var ve onlarında bunu bilmesi lazım…
      Yazıyı yazarken içeriğe bu ürünlerin isimlerini yazmak istemedim reklam kokan hareketler olmasın diye 🙂 ama hazır lafı gelmişken bu ürünlerin hepsini kullanın, ölçün biçin AB yapın sonra da en iyi hangisi ise onunla devam edin 🙂

      Cevapla
  2. Selamlar,

    Yılmaz eline sağlık yalın bir dille basitleştirerek anlatmışsın.. Başlangıçta geri dönüşüm olmasa bile bu sistem vazgeçilmez olacaktır ilerleyen süreçlerde.

    Cevapla
    • Teşekkürler Şaban,

      Uzaydan gelmiş bir dili hiç bir zaman tercih etmediğimi bilirsin, herkesin anlayacağı dilden konuşmak, iletişim kurmayı dahada mükemmelleştiriyor, herkesin terminoloji bilgisi olacak diye bir şey yok değil mi 🙂
      Sevgiler.

      Cevapla
  3. Güzel, faydalı bir yazı olmuş. Teşekkürler 🙂

    Cevapla
  4. tavsiye sisteminin uygulanabilmesi için eticaret sitesinin en az 1 yıl aynı ürünü tedarik edebiliyor olması lazım. bu türkiyedeki eticaret sitelerini düşünecek olursak bir hayli zor bir koşul.

    öte yandan algoritmalar eşliğinde düşünebilen ve tavsiye üreten bir sistemin oluşması için eticaret sitesinin çok büyük bir data üretiyor olması lazım. bu da hali hazırda büyük bir site olmadı gerektiriyor.

    Cevapla
    • Merhabalar Mustafa, yeni bir sitede hızlıca kullanabileceğin tavsiye sistemleri de var, bahsettiğim gibi çapraz stok sorgusuna göre tavsiye modülleride. Hemen kullanabileceğiniz, son incelenenler, bunu alan bunuda aldı… gibi tavsiyeleri kullanıcıya vermek için öyle çok büyük datalara veya çok büyük sürelere ihtiyaç yoktur. Bilgine

      Cevapla
  5. Ercan Toprak |

    Türkiye’de bu konuda uzun zamandır ar-ge yapan ve rüştünü ispat etmiş olan İletken ve Visilabs’in adını anmak gerekir.

    En az yabancı alternatifleri kadar iyi çalışan ve daha da önemlisi çok daha iyi hizmet alacağınız (ki hizmet kısmı da çok önemli) yerli çözümler varken boşuna paranızı harcamayın.

    Cevapla
    • Merhaba Ercan,

      Visilabs’ı duydum, fakat siz real time recommendation mı yapıyorsunuz? Ayrıca hizmet demişsiniz ama makineyi kuruyorsunuz o kendi algoritmasına göre öğreniyor ve çalışıyor, burada her hangi bir desteğe gerek kalmıyor ki. Ayrıca duyduğuma göre Almanya lideri Prudsys’de Türkiye de destek ekibi var…

      Cevapla
  6. Tuğçe Esenkar |

    Konuyu özetleyerek anlatmışsınız. Elinize sağlık. Tavsiye sistemleri üzerine uzun yıllardır çalışan ve ürünlerini Tübitak destekli geliştirmiş olan Visilabs, Target ürünü ile hem e-ticarette hem de kurumsal firmalarda bu alan üzerine hizmet vermektedir. Bu ürün ziyaretçilerin sitenin bütününde yapmış olduğu hareketlerini analiz edip ortaya çıkan verileri kullanılarak çeşitli algoritmalarla öneriler yapılmaktadır.

    Cevapla
    • Rica ederim Tuğçe,
      Bu anlattıklarım recommendation tarafının en simple özellikleri, ilerleyen süreçte daha exclusive modüllerinden bahsedeceğim.

      Diğer konuya gelirsek eğer, sizin ürününüz veya bir başkasının ürünü, burada karar verecek müşterileriniz, AB yapar görür, en iyi kimse karar verirler. Bırakın onlar versin bu kararı 🙂

      Cevapla
  7. Yazı çok başarılı olmuş, kendisi eski müdürümdür. İş hayatında da son zamanlarda çok yükseldi tebrik ediyorum.

    Cevapla
  8. Selamlar, güzel bir yazı olmuş.

    Biz iletken olarak Türkiye’de ve dünyada Convertale adlı ürünümüzü üretip satıyoruz. ( http://www.convertale.com )

    Yaklaşık 5 yıldır piyasadayız ve sadece tavsiye sistemi yapıyoruz. Bir çok akademik ödül ve algoritma yarışmasında başarımız var, ancak seneler içerisinde gördüğümüz en önemli konulardan biri tavsiye sisteminin algoritmik başarısından ziyade kolay entegre edilebilir olması ve yoğun veri içeren sitelerde hızlı çalışabilmesi.

    Tavsiye sisteminin kendi kendine öğreniyor olması ve olabildiğince az müdahele ediliyor olması en önemlisi. Pazarlamacılarınız ne kadar kurcalarsa, veriniz o kadar bozuluyor 🙂

    Cevapla

Bir Cevap Yazın