İçeriğe geç
Case Study Kütüphanesi
Kullanım Senaryosu / Case StudyYapay Zeka

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.

%34
Sepet Ortalaması Artışı (AOV)
%22
Dönüşüm Oranında İyileşme (CVR)
3M+
Ekstra Yıllık Gelir ($)

Mevcut Problem

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.

Uygulanan Çözüm

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.

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.

Danismanlik Baglantilari

Bu vaka ile ilgili consulting path'leri

Bu use-case icinde gordugun problem ve cozum desenlerine en yakin role, industry ve solution landing'leri burada kesfet.