Bugünün hızlı dijital dünyasında; birçok işletme, müşteri ilgisini canlı tutan kişiselleştirilmiş deneyimler sunmakta zorlanıyor. Güçlü bir öneri sistemi olmadan şirketler genellikle; düşük müşteri memnuniyeti, kaçırılan satış fırsatları ve kullanıcıların istekleri ile sunulanlar arasında bir uyumsuzlukla karşı karşıya kalıyorlar.
Kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmanız, satışlarınızı artırmanız ve müşteri ilgisini canlı tutmanız için Two-Tower mimarisini kullandığımız kişiselleştirilmiş öneri sistemi hizmetimizi sunuyoruz.
Two Tower Mimarisi Nedir?
Two-Tower mimarisi, büyük teknoloji şirketlerinin kendi öneri sistemlerinde kullandığı en yaygın derin öğrenme mimarisidir. Two-Tower, klasik öneri sistemi yaklaşımları olan Collaborative Filtering ve Content-Based Filtering algoritmalarını derin öğrenme teknolojisi ile bir araya getirmektedir. Bu sayede her kullanıcı için kişisel öneriler sunarken, aynı zamanda pek çok avantaj sağlamaktadır.
Two Tower’ın Avantajları
Çok Boyutlu (High Dimensional) Veri Kullanımı: Farklı veri kaynaklarından gelen çok boyutlu ve yüksek hacimli veriler modele girdi olarak verilebilir. Müşterilerinizin satın alma, tıklama, sepete ekleme gibi geçmiş etkileşimleri; ürünlerinizin fiyat, isim, içerik, fotoğraf gibi verileri öneri yaparken model tarafından dikkate alınır.
Ölçeklenebilirlik: Derin öğrenme teknolojisi sayesinde, milyonlarca ürünün olduğu kataloglarda bile <300 ms gibi düşük gecikme süreleri yakalamak mümkündür.
Cold-Start Yönetimi: Daha önce etkileşimde bulunmamış müşteriler ve daha önce etkileşim almamış ürünler (Cold-Start problemi) için diğer ürünlerden öğrenilen benzerlikler kullanılarak öneri yapılabilir. Bu sayede özellikle yeni ürünlerde yüksek kalitede öneri sağlanmış olur.
Ekstra Özellikler: Two-Tower modelleri, müşteri ve ürün bilgilerini embedding adı verilen dijital parmak izleri olarak öğrenir. Bu embedding'ler, yüksek kaliteli öneriler sunmanın yanı sıra çeşitli uygulamalarda da kullanılabilir. Örneğin, müşteri segmentasyonu, müşteri yaşam boyu değer tahmini (CLTV), çapraz satış ve ek satış için öneri sisteminden gelen embedding'ler kullanılabilir. Embedding'lerin bu şekilde kullanılması, öneri sisteminde öğrenilen bilgilerin diğer uygulamaları zenginleştirmesini sağlar.
Two-Tower sistemi ile belirlenen içerik önerileri, davranışsal segmentasyon ile belirlenen duygusal tetikleyiciler ve büyük dil işleme (LLM) kullanılarak; her bir segmente özel mesajlar oluşturulmaktadır. Bu sayede örneğin; yeniliklere duyarlı müşterilere ya da indirim odaklı müşterilere farklı mesajlar oluşturulmaktadır. Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak, her müşteriye özel gönderim zamanı optimize edilmekte ve böylece mesajlar en çok ilgilenecekleri zamanda teslim edilebilmektedir. Bu ikili yaklaşım, müşteri memnuniyetini artırmakla kalmaz, aynı zamanda iletişimlerimizin etkinliğini maksimize ederek iş sonuçlarına da önemli pozitif etki yapar.
Two-Tower öneri sistemini kullanan işletmeler müşteri deneyimlerinde ve satışlarında iyileşme sağlamaktadırlar. Bir öncü moda markasının devrim niteliğindeki yapay zekâ destekli öneri sistemi, %15 ek satış ve %14 anlık Conversion Rate artışı sağladı, daha önce satılmayan ürünlerin satışını artırdı ve Cold Start problemini çözdü.
Prometa.ai’ın Two-Tower yaklaşımı ile işletmenizi bir sonraki seviyeye taşıyabilirsiniz. Daha fazla bilgi almak ve size özel çözümlerimizi keşfetmek için hemen bizimle iletişime geçebilirsiniz. Web sitemizi ziyaret edebilir veya satış ekibimizle görüşmek için [email protected] adresine mail atabilirsiniz. Müşteri deneyiminizi devrim niteliğinde dönüştürmek için bugün ilk adımı atabilirsiniz!
İlk Yorumu yazmak ister misiniz?
Yorum Yazmak için Giriş Yap