Veri bilimi nedir?
Veri bilimi, verileri toplama, analiz etme, yorumlama, modelleme ve veri kaynaklarından anlamlı sonuçlar çıkarma sürecidir. Bu süreçte matematik, istatistik, bilgisayar bilimi, mühendislik ve veri analizi teknikleri kullanılır. Veri bilimciler, verileri kullanarak işletmelerin ve organizasyonların karar vermelerini ve performanslarını iyileştirmelerini sağlamak için farklı veri kaynaklarından ve büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için çeşitli araçları kullanırlar. Veri bilimi, işletmelerin ve kuruluşların etkili bir şekilde veri yönetimini kullanarak daha akıllıca kararlar almasına ve daha etkili sonuçlar elde etmesine olanak tanır.
E-ticaret web siteleri, müşterilerinin ihtiyaçlarına ve taleplerine cevap vermek için ürünlerini mümkün olan en iyi şekilde sunmalıdır. Ancak, milyonlarca ürün arasında kaybolup gitmek istemeyen bir satıcı, doğru arama sıralamasına sahip olmak zorundadır. Bu nedenle, doğru arama sıralamasına sahip olmak, e-ticaret işletmelerinin başarısı için kritik öneme sahiptir. Bir e-ticaret sitesindeki arama sıralaması, birçok faktöre bağlıdır. Relevans, popülerlik ve karlılık, web siteleri ürünleri sıralarken göz önünde bulundurdukları en önemli faktörlerdir. Bu faktörler, ürünlerin müşterilere sunulmasında belirleyici bir rol oynar.
İyi bir arama sıralaması, e-ticaret işletmelerine birçok fayda sağlar. Öncelikle, doğru arama sıralamasına sahip olan ürünler, müşterilerin dikkatini daha hızlı çekecektir. Bu, müşterilerin daha fazla zaman kaybetmeden ihtiyaçlarına uygun ürünlere ulaşmasını sağlar ve böylece müşteri memnuniyetini arttırır. İkincisi, iyi bir arama sıralaması, müşterilerin daha fazla ürün satın almalarını sağlar. Üçüncüsü, doğru arama sıralamasına sahip olan ürünlerin web sitesinde daha yüksek bir görünürlüğü vardır. Bu da daha fazla müşteri trafiği ve sonuçta daha fazla satış demektir.
E-ticaret işletmeleri için veri biliminin önemi ve arama sıralaması optimizasyonu
E-ticaret işletmeleri, doğru arama sıralamasına sahip olmak için veri bilimini kullanabilirler. Kavitha Krishnan, Tredence’in bu konuda nasıl yardımcı olduğunu açıklıyor: “Veri bilimcileri, işletmelerin ürünleri daha iyi sıralamalarına yardımcı olmak için AI algoritmaları kullanabilirler. Bu algoritmalar, ürün özelliklerine ve müşteri davranışlarına dayalı olarak çalışır ve sonuçta daha doğru ve kesin sıralamalar elde etmeye yardımcı olur.” Veri bilimi, bir e-ticaret sitesinin başarısı için kritik bir öneme sahiptir. Doğru şekilde kullanıldığında, veri bilimi, bir işletmenin müşterilerinin ihtiyaçlarını anlamasına, ürünleri doğru şekilde sunmasına ve daha iyi sonuçlar elde etmesine yardımcı olabilir.
E-ticaret işletmeleri için, müşterilerin arama sorgularını anlamak ve doğru sonuçları sunmak son derece önemlidir. Bu noktada, veri bilimi işletmelerin müşterilerin arama sorgularını analiz ederek, doğru ürünlerin ön plana çıkmasını sağlayabilir. Örneğin, bir müşteri “spor ayakkabı” araması yaparsa, işletmenin bu kelimeleri içeren ürünleri öne çıkarması gerekmektedir.
Veri bilimi, arama sıralamalarını geliştirmenin yanı sıra, işletmelerin müşteri davranışlarını ve satış trendlerini de analiz etmesine yardımcı olabilir. Böylece, işletmeler müşterilerinin tercihlerini daha iyi anlayabilir ve onlara daha doğru şekilde hizmet verebilirler. E-ticaret siteleri için arama sıralaması belirlemek birçok farklı faktöre bağlıdır ve doğru bir sıralama, müşteri memnuniyeti ve satış artışı için oldukça önemlidir. Ancak, bu alanda birçok zorlukla karşılaşılır. Analytics India Magazine’nin röportajında, Tredence’de veri bilimi yöneticisi olarak görev yapan Kavitha Krishnan, e-ticaret sitelerinin karşılaştığı zorlukları ve bunların nasıl üstesinden gelebileceklerini anlatıyor.
E-ticaret sitelerinde arama sıralama zorlukları ve veri bilimi yöntemleri
Krishnan, arama döngüsünde iki ana zorluk olduğunu belirtiyor: En uygun arama sonuçlarını oluşturmak ve bu sonuçların sıralamasını belirlemek. Genellikle ilk zorluğa daha fazla odaklanılsa da, ikinci zorluk da önemlidir. Etkili arama sıralama algoritmaları, ürünlerin potansiyel müşterilere görünürlüğünü ve erişilebilirliğini arttırarak satış olasılığını ve kullanıcı memnuniyetini arttırır.
Krishnan, örneğin bir müşteri atıştırmalıklar için arama yaptığında, e-ticaret sitesinin yüzlerce ürün listesi sunabileceğini belirtiyor. Ancak, doğru ürünler öne çıkarılmazsa, site potansiyel satışları kaçırabilir. Birden fazla amaç arasında uygun bir denge sağlamak, optimal bir müşteri deneyimi ve işletmenin daha yüksek satış/kar marjı elde etmesi için kritik önem taşır. Örneğin, web sitesi sürekli olarak yüksek fiyatlı ürünleri sergilerse, bu müşterileri caydırabilir ve satışları olumsuz yönde etkileyebilir. Doğru dengeyi bulmak kritiktir.
E-ticaret siteleri, bu zorluklarla başa çıkmak için veri bilimi yöntemlerini kullanabilirler. Veri bilimciler, işletmelere AI algoritmalarını kullanarak ürünleri daha iyi sıralama konusunda yardımcı olabilirler. Bu algoritmalar, ürün özelliklerine ve müşteri davranışlarına dayalı olarak çalışır ve daha doğru ve kesin sıralamalar elde etmeye yardımcı olur.
E-Ticaret Sitelerinde arama sıralama algoritmaları
E-ticaret sitelerinde, arama sonuçlarının en uygun şekilde sıralanması, müşteri deneyimini artırmak ve satışları artırmak için önemlidir. Ancak, sıralama işlemi birçok farklı faktöre göre gerçekleştirilmelidir ve bu da karmaşık bir işlemdir. Bu nedenle, e-ticaret siteleri, arama sıralama algoritmaları kullanarak, müşteriler için en iyi sonuçları sunmayı hedeflemektedir.
Öğrenmeye Dayalı Sıralama algoritmaları, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, ürün açıklamaları, yorumlar, derecelendirmeler ve envanter gibi birçok özellikten oluşan bir kombinasyonu kullanarak davranışsal kalıpları anlamlandırır ve bunlara dayanarak sıralama yapar. Bu algoritma, işletme hedefleri ve öncelikleri baz alınarak bu özelliklerin ağırlıklarının ayarlanmasına izin verir. Bu sistem, çok boyutlu doğası nedeniyle uygun bir çözümdür ve kullanımda olduğunda, örneğin bir ürün arandığında, sıralama modeli bu ürüne ait diğer özellikleri de göz önünde bulundurarak benzer ürünleri sıralar.
Çoklu Hedefli Sıralama Optimizasyonu, eğitim örneklerinden öğrenirken, aynı anda birden fazla hedefi optimize etmek için bir sıralama modeli öğrenme işlemidir. Bu sistem, tüm işletme gereksinimlerine uygun bir sıralama listesi oluşturabilir. Hem Öğrenmeye Dayalı Sıralama hem de Çoklu Hedefli Sıralama Optimizasyonu sistemleri, herhangi bir perakendeci için arama motorlarına kolayca entegre edilebilir ve müşteri deneyimini artırırken maksimum kar elde etmelerine yardımcı olabilir.
E-ihracat yapmak isteyen Türk girişimciler, müşteri deneyimini artırmak ve satışlarını artırmak için bu algoritmaları kullanarak, müşterilerine en iyi sonuçları sunarak, pazardaki rekabeti aşabilirler.
E-ticaret sitelerinin arama sıralama algoritmaları nasıl çalışıyor?
E-ticaret siteleri ürünlerini sıralarken, ilgili faktörleri dikkate almak zorundadırlar. Bu faktörler arasında ürünün ilgili olma derecesi, popülerliği ve karlılığı yer alır.
Öncelikle, ilgili olma derecesi, arama sorgusuna uygun ürünlerin gösterilmesini sağlar. Örneğin, bir kullanıcı “organik havuç” araması yaptığında, web sitesi organik havuç gibi ilgili sonuçları normal havuç ve bebek havuçlarından önce göstermelidir. Algoritma, anahtar kelime yoğunluğu, başlık etiketleri, meta açıklamaları ve içerik kalitesi gibi çeşitli faktörlere bakarak bu ilgi derecesini oluşturur. Arama teriminin ve ürün terimlerinin kelime gömme yöntemi kullanılarak doğru ilgi derecesi oluşturulabilir.
Popülerlik, daha önce yapılan görüntülemelerin veya satın alımların yanı sıra müşteri yorumları ve derecelendirmeleriyle belirlenir. Örneğin, bir rezervasyon sitesinde bir kullanıcı otel araması yaptığında, web sitesi müşteri yorumları ve derecelendirmelerine dayanarak popüler otellerin listesini gösterir. Benzer şekilde, daha yüksek etkileşim ve müşteri yorumları olan ürünlerin sıralaması yükseltilmelidir.
Karlılık faktörü de sıralama algoritmasında dikkate alınmalıdır. Yalnızca ürünlerin ilgili ve popüler olmasına odaklanmak daha iyi bir müşteri deneyimi sağlayabilir, ancak yetersiz karlılık ve iş hedeflerine ulaşamama riski taşır. Ürünlerin sıralamasını belirlerken fiyatlandırma ve kar marjları da hesaba katılmalıdır.
Web siteleri, arama sonuçları listesini oluşturan sıralama algoritmasına tüm bu faktörleri dahil etmeli, özellikle üst sıralarda yer alan ürünlere öncelik vermelidir. Böylece, optimize edilmiş bir arama sonuçları sayfası elde edilebilir.
