Özellikle perakende sektöründe dijitale geçişin hızla devam etmesiyle birlikte, çevrimiçi müşteriler için son derece kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi sağlamak, müşteri sadakati oluşturmak için çok önemlidir. Özellikle ürün önerileri, müşterilerin kendi zevklerine ve tercihlerine uygun ürünleri keşfetmelerine yardımcı olarak müşteri deneyimini kişiselleştirmenin etkili bir yoludur.

Google, YouTube ve Google Arama gibi başlıca ürünlerinde yüksek kaliteli öneriler sunmak için yıllarını harcadı. Recommendations AI, bu zengin deneyimden yararlanarak kuruluşlara müşterilerine geniş ölçekte son derece kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmanın bir yolunu sunuyor.

Tavsiye çözümlerinizi yükseltin

Kuralları manuel olarak düzenlemek veya zahmetli öneri modellerini şirket içinde yönetmek yerine, mevcut çözümünüzü Recommendations AI ile değiştirerek veya tamamlayarak kişiselleştirme stratejinizi yükseltebilirsiniz.

Bir ürün yerine her bir müşteriye daha fazla önem veren Recommendations AI, bir müşterinin alışveriş yolculuğunun geçmişini bir araya getirebilir ve onlara kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabilir. Derin öğrenme modelleri, büyük ölçekte milyonlarca öğe arasında içgörü oluşturmak için öğe ve kullanıcı meta verilerini kullanır ve bu içgörüleri gerçek zamanlı olarak manuel olarak oluşturulan kuralların yetişmesi mümkün olmayan bir şekilde sürekli olarak yineler.

Recommendations AI ayrıca sezgisel bir kullanıcı arayüzüne sahip ölçeklenebilir bir yönetilen hizmette basitleştirilmiş bir model yönetim deneyimi sunar. Bu, ekibinizin artık özel öneri modellerini eğitmek için binlerce satır kod yazarak aylar harcamasına ve en son teknolojiye ayak uydurmak için mücadele etmesine gerek olmadığı anlamına gelir.  

‍

Recommendations AI için önemli güncellemeler

Artık konsolda sadece birkaç tıklama ile Recommendations AI'yı kullanmaya başlayabilirsiniz. Bir Google Cloud projesi oluşturduktan sonra, katalog ve kullanıcı etkinlikleri verilerinizi Merchant Center, Google Tag Manager, Google Analytics 360, Cloud Storage ve BigQuery gibi hali hazırda kullandığınız araçlarla entegre edebilir ve yeniden yükleyebilirsiniz.

Veri içe aktarma işlemi tamamlandıktan sonra model türünü seçebilir, optimizasyon hedefinizi belirleyebilir ve modelinizi eğitmeye başlayabilirsiniz. İlk model eğitimi ve ayarlaması yalnızca iki ila beş gün sürer, ardından müşterilerinize öneriler sunmaya başlayabilirsiniz. Kurulumunuzun istediğiniz gibi çalıştığından emin olmak için, müşterilere sunmadan önce modelin önerilerini ön izleyebilirsiniz.

‍

‍

Modellerimiz on milyonlarca öğeden oluşan devasa katalogları destekleyecek şekilde ölçeklenebilir ve müşterilerinizin kataloğunuzun tüm genişliğini keşfetme fırsatına sahip olmasını sağlayabilir. Recommendations AI ayrıca son derece popüler veya satışta olan ürünlerle ilgili önyargıları düzeltebilir ve mevsimselliği veya seyrek veriye sahip öğeleri daha iyi idare edebilir. Model eğitim altyapımız, değişen kataloglardan, kullanıcı davranışlarından veya alışveriş trendlerinden içgörüler elde etmek ve bunları sunulan önerilere dahil etmek için modellerinizi günlük olarak yeniden eğitmemize olanak tanır.

Müşteriler Recommendations AI'yı nasıl kullanıyor?

Dünyanın dört bir yanından birçok perakendeci Recommendations AI'dan muazzam bir değer elde etti.

Dünya çapında binlerce mağazası bulunan, güzellik ve kişisel bakım ürünleri alanında çok uluslu perakende şirketi olan Sephora, müşterilerinin e-ticaret deneyimini kişiselleştirmek için ürün önerilerini kullanıyor.

Sephora Site Kişiselleştirme ve Test Müdürü Jaclyn Luft, "Müşterilerimize dijital platformlarımızda, fiziksel mağazalarımızda yaşadıkları son derece kişiselleştirilmiş alışveriş deneyiminin aynısını sunmak istedik," diyor. "Ürün önerileri aracılığıyla çevrimiçi müşterilerimize gelişmiş kişiselleştirme sağlamak için yenilikçi makine öğrenimi teknolojisinden nasıl yararlanabileceğimizi araştırmak üzere Google Cloud ile çalışmaya başladık."

Luft sözlerine şöyle devam ediyor: "Recommendations AI'yı uygulamaya başladığımızdan bu yana, ürün sayfalarımızdaki TO'da %50'lik bir artış ve ana sayfamızdaki genel dönüşüm oranında önceki makine öğrenimi odaklı önerilerimize göre yaklaşık %2'lik bir artışla etkileyici sonuçlar elde ettik." "Şimdi, ödeme akışı ve e-postalarımız gibi ekosistemimizin diğer alanlarındaki önerileri güçlendirmek için Recommendations AI uygulamasını test etmeye, yinelemeye ve genişletmeye nasıl devam edebileceğimizi değerlendiriyoruz."

Avustralya'nın birçok ikonik giyim ve yaşam tarzı markasına ev sahipliği yapan Hanes Australasia, Recommendations AI ile kişiselleştirmeyi güçlendiren bir diğer müşteridir.

Hanes Australasia Online Analitik Müdürü Peter Luu, "Recommendations AI son derece iyi bir veri uygulaması sunuyor ve Google Cloud'un verileri nasıl gerçek ticari değere dönüştürebileceğini gösteriyor" diyor. "Recommendations AI'dan gelen önerileri önceki manuel sistemimize karşı A/B test ettiğimizde, oturum başına gelirde çift haneli bir artış tespit ettik."

Luu ayrıca şunları ekledi: "Ürünün kullanımı son derece kolay-Google Cloud uzmanlığı, işlevselliği ve performansı sağladı, bu nedenle bundan en iyi şekilde yararlanmak için makine öğrenimi uzmanı olmamıza gerek yok."

Elektronikten giyime kadar müşterilerine geniş bir ürün yelpazesi sunan İsviçre'nin en büyük online perakendecisi Digitec Galaxus, müşterilerinin aradıkları ürünleri bulmalarına yardımcı olmak için Recommendations AI kullanıyor.

Digitec Galaxus Kişiselleştirme Ürün Sahibi Christian Sager, "Digitec Galaxus'ta müşterilerimize harika bir online alışveriş deneyimi sunmak en önemli önceliğimiz" diyor. "Recommendations AI ile müşterilerimize web sitemizde geniş ölçekte kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabiliyoruz.”  

Sager, "Geçtiğimiz birkaç ay içinde, genel olarak önerilerin kullanımında güçlü bir artış olduğunu fark ettik ve Recommendations AI, önceki döneme kıyasla TO'da %40'a varan ek bir artış sağladı. Recommendations AI değişikliklere iyi uyum sağlayarak müşterilerimize ve tercihlerine ayak uydurmamızı sağladı."

Recommendation AI’nin tüm avantajlarını keşfetmek, adım adım kullanmaya nasıl başlayabilirsiniz öğrenmek için bizimle iletişime geçebilirsiniz.