Müşteri Segmentasyonu ve Ürün Öneri Sistemi

E-ticaret sektöründe rekabetin giderek artmasıyla birlikte, müşteri beklentilerinin doğru anlaşılması ve kişiye özel alışveriş deneyimleri sunulması firmaların sürdürülebilir büyümesi açısından kritik bir öneme sahiptir. Müşteri davranışlarının analiz edilmesi, doğru zamanda doğru ürünün önerilmesini sağlayarak hem satışları artırmakta hem de müşteri sadakatini güçlendirmektedir.

Bu bağlamda, Yapay Zeka (YZ) Destekli Müşteri Segmentasyonu ve Ürün Öneri Sistemleri; kullanıcı davranışlarından elde edilen verileri analiz ederek, müşterileri benzer gruplara ayıran ve bu gruplara özel ürün tavsiyeleri sunan yenilikçi çözümler sunmaktadır.

Bu proje kapsamında geliştirilen sistem; müşteri hareketlerinin analizinden elde edilen segment bilgilerini, öneri motorları ile entegre ederek her kullanıcıya kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi sunmayı hedeflemektedir.

Yapay Zeka Destekli Müşteri Segmentasyonu ve Ürün Öneri Sistemi Nedir?

Yapay Zeka Destekli Müşteri Segmentasyonu ve Ürün Öneri Sistemi; kullanıcıların demografik bilgileri, geçmiş alışveriş verileri, ürün ilgi alanları ve site içi etkileşimleri gibi çok boyutlu verileri analiz ederek segment oluşturma ve bu segmentlere uygun ürün önerileri yapma amacı taşıyan akıllı bir sistemdir.

Sistem; içerik bazlı filtreleme, işbirlikçi filtreleme, demografik yaklaşımlar ve makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak kullanıcıya özel ürünleri otomatik olarak önerir. Bu sayede alışveriş deneyimi daha akıcı hale gelirken, dönüşüm oranları ve ortalama sepet tutarı gibi ticari metriklerde anlamlı artış sağlanır.

Sistemin İşleyişi

1. Veri Toplama
Müşteri segmentasyonu ve öneri sisteminin temelini oluşturan veriler; kullanıcı kayıt bilgileri, site içi tıklama geçmişi, sepete eklenen ürünler, satın alma geçmişi ve demografik bilgiler gibi çok kaynaklı yapıdan elde edilir.

Site üzerindeki gezinme davranışları, lokasyon verisi ve cihaz bilgileri de bu havuzu destekler.

2. Veri Hazırlama ve İşleme
Toplanan veriler; veri temizleme, eksik değer tamamlama, normalizasyon ve kategorik verilerin dönüştürülmesi gibi işlemlerden geçirilir.
Segmentasyon ve öneri algoritmalarının performansını artırmak amacıyla veri mühendisliği teknikleri uygulanır.

3. Model Eğitimi
Segmentasyon için:
– K-Means, K-Medoids, DBSCAN gibi kümeleme algoritmaları,
– Elbow yöntemi ile optimum küme sayısı belirlenerek uygulanır.

Ürün önerisi için:
– İçerik Bazlı Filtreleme,
– İşbirlikçi Filtreleme (Collaborative Filtering),
– Demografik Tabanlı Modelleme ve
– Makine Öğrenmesine Dayalı Tahminleme teknikleri kullanılır.

4. Tahmin ve Öneri Sunma
Sistem, site üzerinde aktif olan kullanıcıların anlık etkileşimlerini analiz ederek, geçmişe dayalı benzer müşteri davranışlarıyla eşleştirir ve önerilerde bulunur.

5 farklı öneri alternatifi sunularak kullanıcıya en uygun ürünler önceliklendirilir.
Sistem, sepete ekleme oranı, etkileşim süresi gibi parametreleri izleyerek öneri başarısını ölçer.

5. Geribildirim ve Model Güncelleme
Sistem, yapılan satın alımlar, tıklama dönüşüm oranları ve müşteri tepkileri doğrultusunda düzenli olarak yeniden eğitilir.
Yeni kullanıcı davranışları veri havuzuna dahil edilerek öneri motoru sürekli güncel tutulur.
Anomali ve gürültü kontrolleri ile modelin doğruluk oranı korunur.