E-ticarette yapay zeka: Hopi & Organon Analytics

Organan Analytics ve Hopi, beraber geliştirdikleri yapay zekâ tabanlı CRM kampanya yönetimi ve iletişim sistemi ile pandemi öncesinde ve bu süreçte operasyonlarını nasıl yürüttüklerini anlattılar.

Pandeminin hayatımıza girişi ile birlikte e-ticaretin önemini katlayarak artırdığı yeni bir dönem başladı. Fiziksel alışverişin aksine müşterilere online olarak ulaşmak, doğru ürünü sunmak, doğru fiyatlama ve başarılı bir kampanya yapısı sağlamak ve bunu yaparken de müşterilerin dikkatini ve zamanını doğru anda yakalamak ise çok daha kompleks bir problem olarak karşımıza çıkıyor.

Bir mobil sadakat platformu olan Hopi’de birçok farklı marka, ürün kategorisi ve teklif bulunuyor. Müşterileri istedikleri teklifle, doğru zamanda ve doğru kanalda buluşturmak operasyonun temelinde yer alıyor.

Organon Analytics ve Hopi olarak müşteri deneyimi, akıllı hedefleme ve kampanya yönetimi gibi birçok alanda ortak projeler hayata geçirdik ve geçirmeye devam ediyoruz. Hopi’de halihazırda var olan veri bilimi altyapısı ve yapay zekâ uygulamalarını desteklemek üzere geliştirdiğimiz yapay zekâ tabanlı CRM kampanya yönetimi ve iletişimi sistemi sayesinde pandemi öncesinde ve bu süreçte de değişen pazar koşullarına ve müşteri davranışlarına hızlı bir şekilde adapte olan başarılı bir operasyon yürütmeyi başardık. Bu projelerden bir tanesini açıklayarak Hopi Veri Bilimi ve CRM Kampanya ekibi ile birlikte bu kompleks probleme bakış açımızı ve çözüm yöntemini açıklamak istiyoruz.

İş Problemi: Hopi’de, her an 9.5 milyon müşteriye sunulan ortalama 450 farklı teklif bulunuyor. Bu teklifler mobil notifikasyon, e-mail ve SMS kanalları ile kullanıcılara duyuruluyor. Halihazırda segmente edilmiş

müşteri verisi ve veri bilimi modelleri ile yürütülmekte olan akıllı hedefleme sürecinde, elde edilen Mobil notifikasyon ve SMS geri dönüş oranlarının maksimize edilmesi hedefleniyor.

Amaç: Müşterilere sunulmakta olan tekliflerin kanal ve iletişim optimizasyonunu sağlayarak, mevcut hedefleme yeteneklerinin zenginleştirilmesi ve müşterilere sunulan dijital deneyimin daha da kişiselleştirilmiş bir hale getirilmesi isteniyor. Hopi’de günlük frekansta, her müşteri için

en uygun teklifi ve kanalı bulmak amacıyla, 9.5 milyon müşterinin yaklaşık 450 farklı teklife eğilimini hesaplamak ve kanal eğilimleri ile birleştirmek gerekiyor. Bu süreç halihazırda Hopi’de geliştirilmiş eğilim modelleri ile gerçekleştirilebildiği gibi, 2 bini aşkın mikro müşteri segmenti kullanılarak da gerçekleştiriliyor. Öte yandan, Hopi’nin artan müşteri bazı, çeşitlenen teklif yelpazesi ve sektörde artan rekabetin bir sonucu olarak, bu süreçten en yüksek verimliliği almak, günlük olarak müşteri skorlamalarını minimum insan eforu ile yaparak, maksimum verimliliğe ve maksimum satışa dönüşmesini sağlamak, Hopi’nin sürekli daha iyisini aradığı bir alan haline geliyor.

“Bir mobil sadakat platformu olan Hopi’de birçok farklı marka, ürün kategorisi ve teklif bulunuyor. Müşterileri istedikleri teklifle, doğru zamanda ve doğru kanalda buluşturmak operasyonun temelinde yer alıyor.”

Bu iş problemindeki verimlilik ve satış performans artışını, her zaman yenilikçi teknolojileri deneyen ve teknoloji iş birlikteliklerine önem veren Hopi Veri Bilimi ve CRM Kampanya ekipleri ile birlikte hayata geçirdiğimiz bir yapay zekâ sistemi ile adresledik. Sistem her bir teklif için tüm Hopi müşterilerinin kampanyaya olan ilgilerini tahmin ediyor ve iletişim planını buna göre düzenliyor; hangi müşteriye hangi kanaldan ve ne zaman ulaşılması gerektiğini de belirliyor. Sistemin başarılı sonuçları ise yapay zekânın e-ticarette kullanımının ne kadar önemli olduğunu bir kez daha göstermiş oldu.

Organon ve Hopi olarak hayata geçirdiğimiz bu sistem hem geçmiş dönemdeki kampanyaları hem de yeni kampanyaları dikkate alarak, sistemdeki değişiklikleri takip eden ve kendi kendine öğrenen bir yapıya sahip.

Hopi Veri Bilimi ve CRM Kampanya direktörü Tamer Çağatay ise projeyi ve başarısını şu şekilde özetliyor:

“Kişiselleşmiş dijital deneyim ve müşterileri en uygun tekliflerle buluşturma hedefimiz doğrultusunda, büyük bir müşteri havuzu ile yüksek çeşitlilikteki teklif yelpazemizi, müşterinin değişen beklentilerine uyum sağlayacak şekilde eşleştirmeyi Hopi’nin ilk kurulduğu dönem olan 2015’ten bu yana veri bilimi teknikleri kullanarak gerçekleştiriyoruz. Ancak günlük frekansta bakıldığında, bu süreç sektörün de dinamizmi gereği oldukça değişken. Bu süreci yapay zeka desteği ile işletmek hem operasyonel verimlilik hem de iş sonuçları açısından Hopi’nin performansını daha da iyi bir noktaya taşıyor. Hopi olarak mevcutta kullandığımız eğilim modelleri ve veri bilimi tekniklerini, daha iyi sonuçlar elde etmek adına sürekli geliştiriyoruz ve alternatif teknolojileri/işbirliklerini deneyerek stratejik hedeflerimize maksimum fayda sağlayacak çözümleri uyguluyoruz. Organon Analytics’le de yollarımız bu kapsamda 2019 yılından bu yana kesişiyor.

Geliştirdiğimiz projede öncelikle tüm teklifler benzerliklerine göre gruplanıyor. Her teklif için müşterilerin teklifi kullanma ihtimali Organon yapay zeka modelleri ile belirleniyor. Teklif eğilimleri belirlendikten sonra bir optimizasyon algoritması çalışıyor ve hangi müşteri-teklif eşleştirmesiyle kampanya kullanımının maksimum olacağı belirleniyor. Sonrasında müşterilere ulaşılacak kanal tahminlenerek mobil notifikasyon ya da kısa mesaj gönderim kararı veriliyor.

Buna ek olarak sağlıklı ölçümleme için, rassal olarak seçilmiş müşterilere ise iletişim yapılmadan bir kontrol grubu oluşturuluyor.

Yapay Zeka ile oluşturduğumuz iletişim takvimine göre, müşterilere teklifler belirlenen kanallardan iletiliyor ve haftalık olarak tıklama, satın alma ve ürün inceleme vb. istatistikler karşılaştırılıyor.

Sonuçlar incelendiğinde, bu projenin Hopi’nin kampanya sonuçlarında ortalamada %30 civarında iyileşme yarattığını gözlemiyoruz.”

Hopi ve Organon Analytics olarak önümüzdeki dönemlerde, ülkemizde üretilen bu teknolojilerin ve yapay zekânın farklı alanlardaki kullanımlarını artırmayı hedefliyoruz.

Emrah Anayurt, COO, Organon Analytics
Tamer Çağatay, Hopi, Veri Bilimi ve CRM Kampanya Direktörü

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bu yazı ilk kez Campaign Türkiye’nin 106. sayısında yayımlandı.

 

Bunları da beğenebilirsin

Cevap bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.