Sayılarla ne demek?
"Bunu alanlar şunu da aldı", "senin için seçtiklerimiz", "benzer ürünler" bloklarının arkasındaki mekanizmadır. Elle hazırlanan listelerin aksine, öneriler veriden otomatik üretilir.
Değeri ölçekten gelir. Beş yüz ürünlü bir katalogda elle öneri hazırlanabilir; elli bin üründe mümkün değil. Motor, insanın yetişemediği yerde devreye girer.
Ama otomatik olması doğru olduğu anlamına gelmez. Kötü kurulmuş bir motor, zaten satın alınmış ürünü tekrar önerir ya da stokta olmayanı öne çıkarır.
Hangi mantıkla çalışır?
| Yöntem | Neye bakar | Zayıf yanı |
|---|---|---|
| Birlikte satın alma | Sipariş geçmişi | Yeni ürünlerde veri yok |
| İçerik benzerliği | Ürün özellikleri | Sadece benzerini önerir |
| Davranışsal | Gezinme geçmişi | Tek seferlik ilgiyi abartır |
| Popülerlik | Satış adedi | Kişiselleştirme yok |
| Karma | Hepsi | Kurulumu karmaşık |
Dördüncü satır küçümsenmemeli. Popülerliğe dayalı basit bir liste, kötü kurulmuş kişiselleştirmeden daha iyi sonuç veriyor; veri yetersizken en güvenli başlangıç.
Nasıl kurulur?
- Basit başlayın. Popülerlik ve birlikte satın alma yeterli.
- Filtreleri koyun. Stok yok, zaten alınmış, aynı ürün — hepsi elenmeli.
- Konum bazlı kurgulayın. Ürün sayfası ve sepet farklı mantık ister.
- Performansı ölçün. Tıklama değil, önerinin ürettiği ciro.
- Yedek liste tutun. Motor sonuç üretemezse boş blok kalmasın.
Uygulamada ne oluyor?
En sık gördüğüm hata, satın alınmış ürünün tekrar önerilmesi. Kullanıcı buzdolabı aldı, üç ay boyunca buzdolabı görüyor. Sipariş geçmişi filtresi en temel ve en çok atlanan kural.
İkinci gözlem, stok kontrolünün eksikliği. Tükenen ürün öneri listesinde kalıyor; kullanıcı tıklıyor ve boş sayfayla karşılaşıyor. Bu, öneri bloğuna olan güveni tamamen yok ediyor.
Üçüncüsü, tek seferlik ilginin kalıcı sanılması. Bir kez hediye için bakılan kategori haftalarca önerilerde kalıyor. Davranış verisinin zamanla ağırlığını kaybetmesi gerekiyor.
Dördüncüsü, aşırı benzer öneriler. İçerik benzerliğine dayalı motorlar kullanıcıya baktığının neredeyse aynısını gösteriyor; keşif üretmiyor, sadece tekrar ediyor.
Beşincisi, konum ayrımının yapılmaması. Ürün sayfasında alternatif, sepette tamamlayıcı, ana sayfada keşif gerekiyor; aynı liste her yerde gösterildiğinde hiçbiri doğru çalışmıyor.
Altıncısı, başarının tıklamayla ölçülmesi. Öneri bloğu çok tıklanıyor olabilir ama satın almaya dönüşmüyorsa değer üretmiyor. Doğru ölçü önerinin ürettiği ciro.
Yedincisi, yeni ürünlerin görünmezliği. Birlikte satın alma verisi olmadığı için yeni ürünler hiçbir öneride çıkmıyor ve veri de hiç birikmiyor; kısır döngü kuruluyor.
Sekizincisi, performans maliyeti. Öneri motoru sayfa yüklenirken senkron çalıştığında açılışı geciktiriyor; asenkron yüklenmesi hem hızı hem deneyimi koruyor.
Dokuzuncusu, boş blok sorunu. Motor sonuç üretemediğinde başlık duruyor ama altı boş kalıyor; yedek bir popülerlik listesi bu durumu tamamen ortadan kaldırıyor.
Onuncusu, marjın hesaba katılmaması. Motor en çok satanı öneriyor ama o ürünün karı düşük olabiliyor; öneri sıralamasına marj ağırlığı eklendiğinde aynı tıklama daha fazla kar üretiyor.
Neyi çözmez?
Tavsiye motoru, kötü ürün sayfasını kurtarmaz. Kullanıcı önerilen ürüne tıkladığında karşılaştığı sayfa zayıfsa öneri sadece kaybı taşımış olur.
Sıkça sorulan sorular
Karmaşık bir sistem mi kurmalıyım?
Hayır. Popülerlik ve birlikte satın alma çoğu mağaza için yeterli sonuç verir.
Hangi filtreler şart?
Stokta yok, zaten satın alınmış ve görüntülenen ürünün kendisi — üçü de elenmeli.
Başarıyı neyle ölçerim?
Tıklamayla değil, önerinin ürettiği ciroyla. Çok tıklanıp hiç sattırmayan blok değer üretmez.
Bu kavramın bütün resim içindeki yerini E-Ticaret Büyüme Rehberi içinde ayrıntılı anlattım.
E-ticaret için ürün görseli, açıklama, güven alanı, beden/kargo/iade, yorumlar ve sepete ekleme oranı optimizasyonu.
