Tanım
Öneri Sistemi, İngilizce Recommendation System kavramının Türkçe karşılığıdır. Kullanıcıların davranışları, tercihleri, geçmiş etkileşimleri, benzer kullanıcılar veya içerik özellikleri üzerinden kişiye uygun ürün, içerik, hizmet veya aksiyon önerileri üreten sistemdir.
Öneri sistemleri, kullanıcının ilgilenebileceği öğeleri tahmin ederek keşif ve dönüşüm deneyimini iyileştirmeyi hedefler. E-ticarette ürün önerileri, medya platformlarında içerik önerileri, SaaS ürünlerinde özellik önerileri bu sisteme örnektir.
Bu sistemler collaborative filtering, content-based filtering, hybrid models, embedding, machine learning ve deep learning yöntemlerinden yararlanabilir.
Kökeni
Öneri sistemi kavramı, dijital platformlarda içerik ve ürün çeşitliliğinin artmasıyla önem kazanmıştır. Kullanıcılar çok fazla seçenekle karşılaştığında doğru ürünü veya içeriği bulmakta zorlanabilir.
İlk öneri yaklaşımları basit popülerlik listeleri veya kategori eşleşmelerine dayanırken, modern sistemler kullanıcı davranışlarını, benzerlik ağlarını ve bağlam sinyallerini daha gelişmiş biçimde analiz eder.
Makine öğrenimi ve büyük veri altyapılarının gelişmesi, öneri sistemlerini e-ticaret, medya, reklam ve ürün deneyiminin merkezine taşımıştır.
Nerelerde Kullanılır?
Öneri sistemleri; e-ticaret ürün önerilerinde, video ve müzik platformlarında, haber akışlarında, sosyal medya feedlerinde, reklam hedeflemede, içerik pazarlamasında ve SaaS ürün deneyimlerinde kullanılır.
Bir e-ticaret sitesi, kullanıcının geçmişte incelediği ürünlere ve benzer kullanıcıların satın alma davranışına göre yeni ürünler önerebilir. Bir medya platformu, izleme geçmişine göre yeni video veya podcast önerebilir.
Growth ekipleri öneri sistemlerini conversion rate, average order value, engagement rate, retention ve LTV gibi metrikleri artırmak için kullanabilir.
Örnek Kullanım
Bir kullanıcı spor ayakkabı kategorisinde ürünler incelediyse, sistem ona koşu çorabı, spor çantası veya benzer ayakkabılar önerebilir. Bu öneri sistemi kullanımına örnektir.
Bir product manager, “Ana sayfa öneri sistemini kişiselleştirerek kullanıcı başına etkileşimi artırabiliriz” diyebilir.
Karıştırılan Kavramlar
- Öneri Sistemi ve Kişiselleştirme: Kişiselleştirme tüm deneyimi kullanıcıya göre uyarlayabilir. Öneri sistemi belirli öğeleri önermeye odaklanır.
- Öneri Sistemi ve Arama Motoru: Arama motoru kullanıcının sorgusuna yanıt verir. Öneri sistemi kullanıcı sormadan da ilgili öğeleri sunabilir.
- Öneri Sistemi ve Segmentasyon: Segmentasyon kullanıcıları gruplara ayırır. Öneri sistemi bireysel veya grup bazlı öneri üretebilir.
- Öneri Sistemi ve Lookalike Audience: Lookalike reklam hedef kitlesi bulur. Öneri sistemi ürün veya içerik önerir.
İlgili Terimler
- Recommendation System
- Personalization
- Machine Learning
- Collaborative Filtering
- Content-Based Filtering
- Embedding
- Customer Segmentation
- LTV
- Conversion Rate
Büyüme Mimarisi Notu
Öneri Sistemi, büyüme mimarisinde kullanıcıya daha alakalı seçenekler sunarak keşif, dönüşüm ve elde tutma etkisi yaratır. Doğru öneri, kullanıcı yolculuğunu kısaltabilir.
Ancak öneri kalitesi veri kalitesine bağlıdır. Yetersiz, eski veya tek taraflı veriyle çalışan öneri sistemleri kullanıcıyı dar bir filtre balonuna sıkıştırabilir.