Recommended
Recommended
More Related Content
Featured
Featured (20)
Tavsiye sistemleri enginbodur
- 1. Tavsiye Sistemleri Recommendation Engine Engin Bodur Solution Consultant Smart Insight & Predict Specialist @enginbodur VIENNA • LONDON • MUNICH • ZURICH • BERLIN • PARIS • HONG KONG • MOSCOW • ISTANBUL • BEIJING • SINGAPORE • DUBAI
- 3. Gündem 1 2 Çeşitleri Nelerdir? 3 4 5 Tavsiye sistemleri nedir? Neden Tavsiye Sistemleri? Dikkat edilmesi gerekenler Örnekler
- 7. Algoritmalar Collaborative Filtering Content-based Filtering Davranışsal Filtreleme İçerik Bazlı Filtreleme
- 9. Forrester Araştırmasına Göre %15 $$$ %62 ! %2 - %20
- 10. Neden Tavsiye Sistemleri? Son Kullanıcı Kişiselleştirilmiş ürün görür Kolay satın alır Sağlayıcı Satışları artar Kaliteli zaman geçirtir Geri plandaki ürünleri satar Ürünü kolay bulur Yeni ürün keşfeder Müşteri bağlılığı yaratır Müşteri kaybetme oranı düşer
- 11. Dünyadan Veriler Internet Retail 500 Listesi ilk 25 şirketin tamamı tavsiye sistemleri kullanıyor Amazon anasayfasının %70’i tavsiye ürünleri Pazarlama ekipleri zamanlarının %25’ini ürün seçmek için harcıyor
- 12. Sınırları zorlamak! Toplam Satış %300 Geri Dönüş Oranı %150 Sepet Ortalaması %50
- 14. Personal Algoritma müşterilerin ilgilendiği ürünleri göstermemize yarar +8% tıklama oranı (CTR) +2.4% satış artışı PERSONAL
- 15. Related Algoritma üst ve çapraz satış imkanı sunar +%10 tıklama oranı (CTR) %4 - %10 satış getirisi RELATED
- 16. Also Bought Algoritma üst satış imkanı sunar +%3 tıklama oranı (CTR) %1 satışların getirisi ALSO BOUGHT
- 17. Cart Algoritma üst ve çapraz satış imkanı sunar %2 - %3 ek ciro getirisi %4 ek satış getirisi CART
- 18. Bana uyar mı? 500 000+ Sayfa Görüntüleme 1000+ Ürün Ürün karşılaştırma Private Shopping Kupon siteleri
- 20. Neler Yapmalı? 1Az ama öz ürün gösterin 2Üst & Çapraz satışa yönlendirin 3İşe yaramayacak ürünleri göstermeyin
- 21. Neler Yapmalı? 4Ürünleri birleştirip indirimler yapın 5Süreli kampanyalar yapın 6Testler yaparak en çok kazandıran değişkenleri kullanın
- 22. Teknik İşleyiş Predict Data Toplama Script’leri E-Ticaret sitesi Tavsiye widget’ları Web Extend eMarketing Suite E-Posta Ürün Tavsiye widget’ları emarsys Predict Algoritması
- 23. Kullanıcıların Eşleştirilmesi Üye Kayıt anonymous unique id Üye Kayıt Login anonymous unique id Login Eposta tıklama Link (E-Posta’dan Gelen linke tıklama)
- 24. Apple - AppStore
- 25. Apple - iTunes
- 26. Grooveshark
- 27. Facebook
- 28. Twitter
- 29. LinkedIn
- 30. Just Eat – E-posta
- 31. Netflix
- 32. Lidyana
- 33. FreshDirect
- 34. Amazon – E-posta
- 35. Amazon
- 36. Amazon
- 37. Amazon
- 39. Trafiğinin Önemi
- 40. Trafiğin Önemi
- 41. Teşekkürler
- 42. Teşekkürler VIENNA • LONDON • MUNICH • ZURICH • BERLIN • PARIS • HONG KONG • MOSCOW • ISTANBUL • BEIJING • SINGAPORE • DUBAI