Sorun Alanı: Ziyaretçilere genel, kişiselleştirilmemiş bir deneyim sunulması, site içi gezinmenin verimsizliği, kullanıcıların aradığını bulamaması veya ilgisini çekebilecek diğer seçenekleri fark etmemesi, düşük etkileşim ve dönüşüm oranları, zayıf müşteri sadakati.

Çözümümüz: Kullanıcıların demografik bilgileri, geçmiş satın alma/görüntüleme/okuma verileri, sitedeki anlık gezinme davranışları ve benzer kullanıcı kümelerinin (user clusters) tercihleri gibi çok sayıda veriyi analiz eden Makine Öğrenimi algoritmaları (işbirlikçi filtreleme - collaborative filtering, içerik tabanlı filtreleme - content-based filtering, hibrit yaklaşımlar) kullanıyoruz. Hazır öneri motoru platformlarını (eğer varsa e-ticaret platformunuzun kendi modülleri veya üçüncü parti SaaS çözümleri) yapılandırıyor veya özel ihtiyaçlar için temel modeller geliştiriyoruz. Bu motorlar aracılığıyla web sitesinde ("Bunları da Beğenebilirsiniz"), e-posta kampanyalarında veya mobil uygulamada dinamik ve kişiselleştirilmiş öneriler sunulmasını sağlıyoruz.

Faydalar: Sayfa görüntüleme sayısı ve sitede kalma süresinde artış, Ortalama Sepet Değeri (AOV) ve dönüşüm oranlarında %10-30'a varan artış potansiyeli, iyileştirilmiş müşteri deneyimi ve artan sadakat, ürün/içerik keşfinin kolaylaşması.

Kimler İçin Uygun: E-ticaret Siteleri (tüm sektörler), Online Perakendeciler, Medya Kuruluşları ve Haber Siteleri, İçerik Platformları (Blog, Video), Online Eğitim Platformları, Müzik/Film Streaming Servisleri.