Yükleniyor...
Trendyol'un 'Sana Özel' önerileri sadece bir algoritma değil, sizinle birlikte öğrenen bir sistem. Peki, bu sistem, milyonlarca ürün ve milyarlarca tıklama arasında sizin için en uygun içeriği nasıl 'keşfediyor'?
Günümüzün dijital perakendecilik dünyasında, kullanıcıların dikkatini çekmek ve elde tutmak, standart ürün listelemelerinin ötesine geçen stratejiler gerektirir. E-ticaret devleri için bu stratejinin merkezinde kişiselleştirme yer alır. Kişiselleştirme, her bir kullanıcının benzersiz tercihlerine ve davranışlarına göre uyarlanmış bir alışveriş deneyimi sunma sanatıdır. Türkiye'nin önde gelen e-ticaret platformlarından Trendyol, bu alanda kaydettiği ilerlemelerle dikkat çekiyor. Platformun "Sana Özel" bölümü veya ürün detay sayfalarındaki dinamik öneriler, kullanıcıların sadece aradıklarını bulmalarını değil, aynı zamanda potansiyel olarak ilgilenebilecekleri yeni ürünleri de keşfetmelerini sağlıyor.
Peki, Trendyol gibi devasa bir platform, her bir milyonlarca kullanıcısına özel bir deneyimi nasıl sunabiliyor? Cevap, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarıyla desteklenen kişiselleştirme motorunda yatıyor. Bu motor, kullanıcıların geçmiş etkileşim verilerinden (görüntüleme, tıklama, satın alma) beslenerek dinamik içerik önerileri sunar. Bu sistem, sadece statik kurallara bağlı kalmayıp, sürekli öğrenerek kullanıcı deneyimini kişiselleştirir ve dönüşüm oranlarını artırır.
Trendyol'un kişiselleştirme motorunun kalbinde, zengin ve çeşitli kullanıcı verilerinin toplanması yatar. Bu veriler, sistemin kullanıcıların neyi sevdiğini, neye ihtiyaç duyduğunu ve gelecekte neyi arayabileceğini anlaması için hayati öneme sahiptir. Trendyol'un kişiselleştirme motoru, kullanıcıların görüntüleme geçmişi, tıklamalar, satın alma davranışları ve sepet içerikleri gibi zengin etkileşim verilerini toplar. Bu, sadece hangi ürünlerin görüntülendiği değil, aynı zamanda bir ürünün ne kadar süreyle incelendiği, hangi varyantların (beden, renk) seçildiği, sepete eklenip eklenmediği ve en nihayetinde satın alınıp alınmadığı gibi detayları da içerir.
Veri toplama süreci, kullanıcıların platformdaki her hareketini izleyen ve kaydeden gelişmiş izleme mekanizmalarıyla başlar. Bu veriler, anonimleştirilmiş ve birleştirilmiş bir şekilde depolanır, böylece her kullanıcının bir davranış profili oluşturulur. Bu profiller, kullanıcının ilgi alanlarını, alışveriş alışkanlıklarını ve tercihlerini yansıtan bir dizi özellik içerir. Örneğin, bir kullanıcı belirli bir markanın ürünlerini sık sık inceliyorsa veya belirli bir kategoriye (örn: spor giyim) yoğun ilgi gösteriyorsa, bu bilgiler profilinde önemli bir yer tutar.
Toplanan bu büyük veri yığını, makine öğrenimi modelleri tarafından anlamlı hale getirilir. Trendyol'un kişiselleştirme motoru, genellikle iki ana öneri algoritması türünü kullanır: İşbirlikçi Filtreleme (Collaborative Filtering) ve İçerik Tabanlı Öneri (Content-Based Recommendation).
İşbirlikçi Filtreleme: Bu yaklaşım, "benzer kullanıcılar benzer şeyleri sever" ilkesine dayanır. Eğer siz ve başka bir kullanıcı geçmişte benzer ürünleri beğendiyseniz veya satın aldıysanız, sistem o kullanıcının beğendiği ama sizin henüz keşfetmediğiniz ürünleri size önerebilir. Trendyol bu yöntemi, milyonlarca kullanıcı arasındaki gizli ilişkileri ve ürün eğilimlerini ortaya çıkarmak için kullanır. Örneğin, belirli bir ayakkabı modelini satın alan kullanıcıların aynı zamanda belirli bir çanta modelini de alma eğiliminde olduğu gözlemlenirse, bu iki ürün arasında bir işbirlikçi bağlantı kurulur.
İçerik Tabanlı Öneri: Bu yöntem ise bir kullanıcının geçmişte beğendiği ürünlerin özelliklerine odaklanır. Eğer bir kullanıcı belirli bir markanın minimalist tasarımlı elbiselerini seviyorsa, sistem ona benzer markaların minimalist tasarımlı diğer elbiselerini önerecektir. Trendyol, ürün özelliklerini (kategori, marka, etiketler, fiyat aralığı, materyal vb.) detaylı bir şekilde analiz ederek, kullanıcının geçmiş etkileşimlerine en uygun yeni ürünleri bulur. Bu, özellikle yeni ürünler için 'cold start' sorununu çözmek amacıyla ürün özelliklerini (kategori, marka, etiketler) ve benzer ürünlerin etkileşim verilerini kullanır; yeni kullanıcılar için ise demografik bilgiler ve ilk etkileşimler üzerinden genelleştirilmiş modellerden faydalanır.
Bu iki temel yaklaşım genellikle hibrit sistemlerde birleştirilerek daha güçlü ve kapsamlı öneriler sunulur. Makine öğrenimi algoritmaları, bu verileri kullanarak kullanıcıların gelecekteki davranışlarını tahmin etmeye çalışır.
Kullanıcı davranışları dinamiktir; ilgi alanları mevsimsel trendlerle, kişisel ihtiyaçlarla veya dış etkenlerle değişebilir. Trendyol'un kişiselleştirme motoru, bu dinamizmi yakalayabilmek için gerçek zamanlı öğrenme ve adaptasyon yeteneğine sahiptir. Makine öğrenimi modelleri, mevsimsel trendler ve ani talep değişikliklerine adapte olmak için gerçek zamanlı veri akışlarını işler, trend analizi algoritmaları kullanır ve model güncellemelerini sık sık gerçekleştirir.
Bir kullanıcı yeni bir ürünü görüntüler, sepete ekler veya satın alır almaz, bu bilgi anında kişiselleştirme motoruna geri beslenir. Sistem, bu yeni verileri mevcut kullanıcı profiliyle birleştirerek öneri algoritmalarını günceller. Bu, kullanıcının anlık ilgi alanlarına daha uygun öneriler sunulmasını sağlar. Örneğin, bir kullanıcı kışlık mont bakmaya başladığında, sistem otomatik olarak yazlık elbise önerilerini azaltıp mont, bot ve atkı gibi kışlık ürünleri öne çıkarabilir. Bu sürekli öğrenme döngüsü, kişiselleştirme sisteminin zamanla daha isabetli hale gelmesini sağlar. Trendyol mühendislik blogları, bu tür sistemlerin sürekli iyileştirilmesi üzerine yapılan çalışmalara sıkça değinir.
Trendyol, kişiselleştirme algoritmalarının etkinliğini sürekli olarak ölçmek ve optimize etmek için A/B testleri ve diğer deneysel yöntemleri yoğun bir şekilde kullanır. A/B testi, farklı öneri algoritmalarının veya kişiselleştirme stratejilerinin belirli kullanıcı segmentleri üzerindeki etkilerini karşılaştırmak için kullanılan bir yöntemdir. Örneğin, kullanıcıların bir kısmı (Grup A) mevcut öneri algoritmasını deneyimlerken, diğer bir kısmı (Grup B) yeni geliştirilmiş bir algoritmayı deneyimler. Ardından, her iki grubun dönüşüm oranları, tıklama oranları (CTR), oturum süreleri ve ortalama sepet değerleri gibi metrikler karşılaştırılır.
Bu testler sayesinde Trendyol, hangi kişiselleştirme stratejisinin veya algoritmasının daha iyi performans gösterdiğini somut verilerle tespit eder. Başarılı bulunan stratejiler daha geniş kitlelere yaygınlaştırılırken, başarısız olanlar elenir veya iyileştirilir. Bu sürekli optimizasyon süreci, Trendyol'un kişiselleştirme motorunun rekabetçi kalmasını ve kullanıcı deneyimini sürekli olarak iyileştirmesini sağlar.
Trendyol'un kişiselleştirme motorunun en görünür uygulamalarından biri "Sana Özel" sayfasıdır. Bu sayfa, kullanıcının geçmiş etkileşimlerine (görüntülenen ürünler, favorilere eklenenler, satın alınanlar) ve benzer kullanıcıların davranışlarına göre tamamen dinamik olarak oluşturulur. Örneğin, "Sana Özel" sayfasında "Senin için seçtiklerimiz", "İlgilenebileceğin diğer ürünler" veya "Sıkça baktıklarından" gibi bölümler görebilirsiniz. Bu bölümlerin her biri, farklı algoritmaların çıktılarını bir araya getirerek kullanıcının ilgisini çekebilecek geniş bir ürün yelpazesi sunar.
Benzer şekilde, bir ürün detay sayfasını ziyaret ettiğinizde, "Bu ürünü alanlar bunları da aldı", "Benzer ürünler" veya "İlgili kategoriler" gibi öneri bloklarıyla karşılaşırsınız. Bu öneriler, sadece görüntülediğiniz ürünle doğrudan ilgili olmakla kalmaz, aynı zamanda sizin ve diğer kullanıcıların geçmiş alışveriş davranışlarını da göz önünde bulundurur. Örneğin, bir akıllı telefonun detay sayfasında, ilgili kılıflar, ekran koruyucuları ve kulaklıklar gibi tamamlayıcı ürünler ile birlikte, benzer özelliklere sahip farklı markaların telefonları da önerilebilir.
Trendyol, kişiselleştirilmiş içerikleri ana sayfa, ürün sayfaları, e-posta bültenleri ve mobil bildirimler gibi farklı kanallarda tutarlı bir deneyim sunmak için merkezi bir kişiselleştirme platformu üzerinden senkronize eder. Bu, kullanıcının platformun hangi noktasında olursa olsun, tutarlı ve alakalı önerilerle karşılaşmasını sağlar.
Kişiselleştirme, Trendyol'un dönüşüm oranlarını artırmada ve kullanıcıların platformda daha fazla zaman geçirmesini sağlayarak bağlılığı güçlendirmede kritik bir rol oynar. Kişiselleştirilmiş önerilerin başarısı, çeşitli metriklerle ölçülür:
Bu metrikler, kişiselleştirme motorunun iş hedeflerine ne kadar katkı sağladığını somut bir şekilde gösterir. Trendyol'un kişiselleştirme motoru, ürün önerilerinin yanı sıra, kişiselleştirilmiş arama sonuçları ve dinamik kampanya teklifleri de sunar, bu da genel kullanıcı deneyimini zenginleştirir.
Trendyol'un kişiselleştirme yolculuğu, her ölçekten şirket için değerli dersler sunar:
Trendyol örneği, kişiselleştirmenin sadece bir özellik değil, aynı zamanda rekabet avantajı sağlayan ve müşteri sadakatini artıran stratejik bir araç olduğunu açıkça ortaya koymaktadır. Kullanıcıların beğenileri ve tercihleri zamanla değiştiği için, kişiselleştirme algoritmaları sürekli öğrenme ve adaptasyon yeteneğine sahip olmalıdır. Kendi içerik stratejilerinizi geliştirirken, bu ilkeleri rehber alarak daha etkili ve kullanıcı odaklı yaklaşımlar benimseyebilirsiniz. E-ticarette kişiselleştirme üzerine akademik çalışmalar da bu alandaki gelişmeleri detaylandırmaktadır.
Hafta 33 · Madde İmlerinde Paralel Yapı: Okuma Ritimini Bozan Asimetrik Listeleri Düzeltmek
Asimetrik Listelerin Faturası: Stripe'ın Madde İmlerindeki Paralel Yapı Zanaatı
Yıllarca karmaşık paragrafları okunur kılmak için onları madde imlerine böldüm; meğer okurun zihnine her satırda vites değiştirten hız tümsekleri koyuyormuşum.