Skip to content
yapay-zeka 5 dk

E-Ticarette YZ Destekli Kişiselleştirme Use-Case

Global e-ticaret platformu ModaX, makine öğrenmesi destekli dinamik öneri motoru ile sepet ortalamasını nasıl %34 artırdı? Tüm metrikler ve mimari detaylar.

Makale Kartı
Yazar
Şükrü Yusuf KAYA
SYK
Okuma
5 dk
Görüntülenme
32
Yayın Tarihi
1 Nisan 2026
Paylaş
TL;DR

Global e-ticaret platformu ModaX, makine öğrenmesi destekli dinamik öneri motoru ile sepet ortalamasını nasıl %34 artırdı? Tüm metrikler ve mimari detaylar.

Yazar
SYK
Şükrü Yusuf KAYA
AI Expert
Okuma
5 dk
Görüntülenme
32
Paylaş

Rekabetin giderek zorlaştığı e - ticaret sektöründe, kitleye özel genel kampanyaların dönüşüm oranları her geçen gün düşmektedir.Müşteriler artık "herkese uyan" indirimler yerine, tam o an ihtiyaç duydukları ürünlerin karşılarına çıkmasını talep etmektedir.ModaX, bu zorluğu RAG destekli, gerçek zamanlı bir kişiselleştirme motoru ile aştı.

Hızlı Soru-Cevap

SBu yaklaşım temelde hangi problemi çözüyor?

ModaX, milyonlarca üründen oluşan kataloğunda kullanıcıların kaybolduğunu ve aradıklarını bulamayıp ('bounce') siteyi terk ettiklerini fark etti. Mevcut 'Bunu alanlar bunu da aldı' kural tabanlı sistemi, gerçek bağlamı ve anlık kullanıcı niyetini yakalayamıyordu.

CMimari bu problemi nasıl adresliyor?

1. Vector Database Entegrasyonu: Kullanıcıların gezinme geçmişi, sepete ekleme patternleri ve ürün açıklamaları vektörel embeddings olarak Pinecone veritabanına aktarıldı. 2. Gerçek Zamanlı LLM: Kullanıcı siteye girdiği andan itibaren tıklamaları, anlık olarak bir LLM tarafından analiz edildi. 3. Dinamik Arayüz: Ana sayfadaki vitrin, son 3 tıkın anlamsal bağlamına göre (örn: kullanıcı outdoor botlara baktıysa, anında kamp çadırları önermesi) milisaniyeler içinde yeniden çizildi.

Danismanlik Baglantilari

Bu yazıya en yakın consulting sayfaları

Bu içerikten sonraki mantıklı adım için en ilgili solution, role ve industry landing'lerini burada görebilirsin.

Yorumlar

Yorumlar