E-ticaret için yapay zeka modelleri, kişiye özel ürün görsel aramaları ve yapay zeka robotlarını içerir. Bu modeller, farklı iş ihtiyaçlarını çözmek için tek çözümler olarak veya kombinasyon halinde uygulanır. E-ticaret şirketleri bunları pazarlama ve iş amaçları için başarıyla kullanıyor.
E-ticarette veri bilimi, şirketlerin satış ve pazarlama süreçlerini iyileştirmek için değerli bilgileri toplamasına, analiz etmesine ve uygulamasına olanak tanır. Akıllı teknolojiler, e-ticarete gizlice girer ve kişiye özel önerilen listeler, dinamik fiyatlandırma ve müşterilerin satın alma davranışlarının tahmini ile karı artırır.
E-ticarette Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kullanım Örnekleri
E-ticaret şirketleri, makine öğrenimi veri bilimi çözümleri elde etmek için alan uzmanlığını geliştirici şirketlerle paylaşır. Geliştirici şirketler bunu yapay zeka, matematik ve istatistik alanlarından algoritmalar ve modellerle donatır. Bu kitlerin yardımıyla, e-ticaret şirketleri daha bilinçli iş stratejilerinden yararlanarak kanıta ve içgörüye dayalı kararlar alması mümkündür.
Bu makalede, e-ticarette yapay zeka ve veri bilimi kullanım örneklerini inceleyeceğiz, örneğin:
- Tavsiye motorları, diğer adıyla öneri sistemleri
- Fiyatlandırma algoritmaları
- Tahmine dayalı segmentasyon algoritmalar
- Kişiye özel ürün görseli arama algoritmaları
- Chatbot’lar ve Akıllı Sanal Asistanlar
Tavsiye Motorları (Recommendation Engine): Türler ve Kullanım Örnekleri
E-ticaret için makine öğrenimindeki tavsiye motorları, müşterilere öneri sunar ve onlara özel bir ürün listesi sunar. Öneri, müşterilerin önceki satın alma tercihlerine göre satın alma olasılıklarının en yüksek olduğu ürünleri içerir.
Üç adımda çalışır:
- Kullanıcıların önceki satın alma davranışlarını analiz eder.
- Yeni olası satın alımlarını tahmin eder.
- Kullanıcıların tekrar satın alma olasılığı en yüksek olan ürünleri veya hizmetleri seçer veya gösterir.
Bu sistemler İnternette gezinir ve kullanıcıları ve öğeleri veya kullanıcı-öğe etkileşimlerini analiz eder. Üç tür tavsiye motoru vardır:
- İşbirlikçi: İşbirlikçi tavsiye motorlarının en canlı uygulaması Facebook’tur. Bu geniş e-ticaret arenası, milyonlarca kullanıcısına önceki tercihlerine göre yeni arkadaşlar ve gruplar önermektedir. CNET, yapay zeka kullanım durumlarını; insanların Youtube’da izledikleri tüm videoların %70’inin öneri zincirinde kukla ustası olarak görüyor.
- İçerik filtreleme; Web sitenizdeki içerik filtreleme tavsiye motorları, ürünlerinizin özelliklerini ve kayıtsız bir kullanıcının geçici profilini kullanır. Sistem, web sitenizdeki ürünleri tavsiye etmek için kullanıcının önceki tercihlerini analiz etmek için geçici bir kullanıcı profili oluşturur.
- Hibrit: Hibrit tavsiye motorları en popüler olanlardır. Ortak çalışma, içerik ve diğer türleri bir araya getirir. Bu motor, kullanıcılar için daha ikna edici bir öneri listesi oluşturmayı, daha iyi katılım ve dönüşüm oranları elde etmeyi amaçlamaktadır. Gücü, kullanıcılar hakkında önemli ölçüde farklı veriler elde etmede yatmaktadır. Bir hibrit tavsiye motoru, kendisini oluşturan motor türlerini ayrı ayrı geliştirebilir ve daha sonra bunları bir araya getirerek birleştirebilir. Veya kurucu türlerden birini geliştirebilir ve diğer türlerden öğelerle daha da geliştirebilir.
Benzer: https://www.nesilteknoloji.com/turkiyede-e-ticaret/
Bakmak isterseniz: https://dergipark.org.tr/tr/pub/alphanumeric/issue/1675/20747
YAZAN: BEYZANUR GÖKTAŞ
