alfi Engage Recommend
Doğru müşteriye doğru öneri
Kısa cevap
Recommend; site, uygulama ve kampanya kanallarında kişiye uygun ürün/içerik önerisi üreten kişiselleştirme motorudur. Öneriler açıklanabilir kurallarla harmanlanır, soğuk başlangıç senaryoları desteklenir ve etki A/B ölçümüyle kanıtlanır.
Problem
Bunlardan birini yaşıyorsanız…
- Herkese aynı vitrin gösteriliyor; dönüşüm düşük.
- Kampanyalar segmentsiz, 'herkese e-posta' mantığıyla gidiyor.
- Öneri etkisi ölçülmüyor; sezgiyle yönetiliyor.
Yetenekler
Ne yapar?
Davranış temelli öneri
Gezinme, satın alma ve benzerlik sinyallerinden kişiye özel sıralama.
Kural harmanı
Stok, marj ve kampanya kuralları öneriyle birlikte uygulanır.
Soğuk başlangıç
Yeni ürün/müşteri için içerik-temelli stratejiler.
A/B ölçümü
Öneri etkisi kontrollü deneyle raporlanır.
Senaryolar
Nerelerde kullanılır?
- E-ticaret ürün önerisi
- Kampanya hedefleme
- İçerik/eğitim platformu kişiselleştirme
Kurulum yolculuğu
Nasıl hayata geçer?
Recommend; Tahminleme ve Karar Destek Modelleri hizmetinin onaylı fazlı metodolojisiyle kurulur — her faz sonunda onay kapısı, pilot gerçek verinizle.
Veri ve karar analizi
1-2 hafta
Çıktı: Model tasarımı ve başarı eşiği
Model geliştirme
3-5 hafta
Çıktı: Model ve backtest raporu
Karar akışına entegrasyon
2-4 hafta
Çıktı: Canlı tahmin akışı
İzleme ve yeniden eğitim
sürekli
Çıktı: İzleme panosu · Yeniden eğitim prosedürü
Fazların ayrıntısı, riskleri ve başarı kriterleri için Tahminleme ve Karar Destek Modelleri hizmet sayfasına bakın.
Merak edilenler
Sıkça sorulanlar
KVKK açısından profil oluşturma sorun değil mi?
İşleme, aydınlatma ve rıza kurgusuyla (Guard Consent) yapılır; kişiselleştirme kapatma tercihi desteklenir.
Kaç veriyle anlamlı sonuç alınır?
Fizibilite fazında mevcut veriyle beklenen etki aralığı ölçülür; yeterlilik dürüstçe raporlanır.
alfi Engage
Ailenin diğer ürünleri
Recommend sizin senaryonuzda nasıl çalışır?
30 dakikalık ön görüşmede ihtiyacı netleştirelim; doğru yolsa kendi verinizle pilot planlayalım.