Yapay Zeka ile Müşteri Davranışlarını Saniyeler İçinde Nasıl Tahmin Ediyoruz?

Yapay Zeka ile Müşteri Davranışlarını Saniyeler İçinde Nasıl Tahmin Ediyoruz?

E-ticaretin hareketli dünyasında her şirketin aklında sihirli bir soru vardır: "Hangi müşterim, ne zaman yeniden alışveriş yapacak?" Bu sorunun cevabı, kişiselleştirilmiş indirimlerden doğru zamanda gönderilen bir bildirime, stok yönetiminden pazarlama stratejilerine kadar her şeyi kökten değiştirebilir. Peki, bu soruyu cevaplamak için bir kristal küreye ihtiyacımız var mı? Hayır. Bize gereken tek şey, verinin fısıldadıklarını dinleyebilen akıllı bir yapay zeka.

İşte tam da bu noktada, kullanıcılarımızın bir sonraki 1, 3, 5, 7 ve hatta 10 gün içindeki satın alma niyetlerini şaşırtıcı bir doğrulukla tahmin eden projemizin sır perdesini aralıyoruz.

Her Tıklamanın Bir Hikayesi Var

Her şey kullanıcılarımızın bıraktığı dijital izlerle başlıyor. Ana sayfada gezinmeleri, bir ürünü incelemeleri ve nihayetinde satın alma yapmaları... Bunların hepsi, bizim için birer veri noktasından çok daha fazlası; bunlar, birer davranış hikayesi.

Modelimizi eğitmeden önce, her bir kullanıcımız için geçmiş 8 haftalık bir "dijital günlük" oluşturduk. Bu günlük, kullanıcının sadece "ne" yaptığını değil, "ne zaman" ve "ne sıklıkla" yaptığını da içeriyor. Fakat biz daha derine indik ve o anki durumu daha iyi anlamak için bazı kritik sorular sorduk:

• Kullanıcı en son ne zaman sitemizi ziyaret etti?


• En son alışverişinin üzerinden kaç gün geçti?


• Son bir ayda kaç kez alışveriş yaptı?


• Şu an günlerden ne? Hafta sonu mu? Günün hangi saati?

Bu yaklaşım sayesinde, elimizde sadece geçmişin bir filmi değil, aynı zamanda geleceği tahmin edeceğimiz "o anın" net bir fotoğrafı da oldu.

Hafızası ve Odaklanma Yeteneği Olan Bir Yapay Zeka

Elimizdeki bu zengin "davranış hikayelerini" anlamlandıracak özel bir beyne ihtiyacımız vardı. Biz de en gelişmiş derin öğrenme mimarilerinden birini inşa ettik.

1. Güçlü Hafıza (LSTM Katmanları)

Modelimizin kalbinde LSTM (Long Short-Term Memory) adında, insan beyninin hafıza yeteneğini taklit eden bir teknoloji yatıyor. Bu teknoloji sayesinde modelimiz, bir kullanıcının 8 haftalık davranış serisini baştan sona hatırlayabiliyor. Geçen hafta yaptığı bir gezintinin, bugün yapacağı bir satın almayı nasıl tetikleyebileceğini anlıyor.

2. Dikkat Mekanizması (Attention)

Ancak sadece hatırlamak yetmez. Önemli olan, hangi anıların daha değerli olduğunu bilmektir. İşte burada modelimizin "süper gücü" devreye giriyor: Dikkat Mekanizması (Attention).

Şöyle düşünün: Bir sınava çalışırken kitabın her kelimesini ezberlemezsiniz; önemli gördüğünüz yerlerin altını çizersiniz. Dikkat Mekanizması da tam olarak bunu yapıyor! Kullanıcının 8 haftalık geçmişindeki yüzlerce olay arasından, satın alma sinyali veren en kritik anlara odaklanıyor ve dikkatini oraya yoğunlaştırıyor. Belki de bir kullanıcının art arda üç gün boyunca aynı kategoride gezinmesi, bir hafta önceki alışverişinden çok daha önemli bir sinyaldir. Modelimiz bunu kendi kendine keşfedebiliyor.

3. En İyi Tarifi Bulan Usta Şef (KerasTuner)

En iyi modeli nasıl bulacağımızdan emin olmak için işi şansa bırakmadık. KerasTuner adında, yüzlerce farklı model mimarisini ve ayarını otomatik olarak deneyen bir "usta şef" kullandık. Bu sistem, bizim için en lezzetli, yani en doğru tahminleri yapan "tarifi" bulana kadar yorulmadan çalıştı ve bize mümkün olan en performanslı modeli sundu.

Sonuçları Nasıl Anlamlandırıyoruz?

Modelimiz bize basit bir "alacak" ya da "almayacak" cevabı vermiyor. Çok daha değerli bir şey sunuyor: olasılık skorları. Örneğin, "A kullanıcısının önümüzdeki 3 gün içinde alışveriş yapma olasılığı %87" gibi.

Bu bize inanılmaz bir esneklik sağlıyor. Şöyle ki:

• Yüksek Değerli Kampanyalar: Sadece modelin %90 ve üzeri emin olduğu kullanıcılara özel bir indirim kuponu göndererek pazarlama bütçemizi en verimli şekilde kullanabiliriz.


• Genel Duyurular: Modelin %60 ve üzeri ihtimal verdiği daha geniş bir kitleye yeni bir ürün duyurusu yaparak kimseyi kaçırmadığımızdan emin olabiliriz.

Yani, modelin "güven seviyesini" iş hedefimize göre ayarlayarak, isabet oranı ile ulaşabileceğimiz kitle (kapsam) arasında mükemmel bir denge kurabiliyoruz.

Veriye Dayalı Bir Gelecek

Bu proje, büyük veriyi ve modern yapay zekayı birleştirdiğimizde nelerin mümkün olduğunu gösteren heyecan verici bir kanıt. Artık müşterilerimizin bir sonraki adımını tahmin etmek için falcılara değil, kendi verilerinin gücüne ve bu veriyi akıllıca yorumlayan algoritmalara sahibiz. Bu sadece bir başlangıç; gelecekteki hedefimiz, her bir kullanıcıya tam da ihtiyaç duyduğu anda, ona özel bir deneyim sunarak aramızdaki bağı daha da güçlendirmek.