Amazon'un Yapay Zeka Tarafından Desteklenen Gelişmiş Öneri Sistemlerini Keşfetmek: Kamera Arkasından Bir Bakış

Kişiselleştirilmiş önerilerin üstün olduğu Amazon dünyasına hoş geldiniz! Bu e-ticaret devinin ihtiyaçlarınızı nasıl sihirli bir şekilde tahmin ettiğini hiç merak ettiniz mi? Cevap, Amazon'un yapay zeka (AI) ile desteklenen son teknoloji öneri sistemlerinde yatıyor. Bu tanıtımda, Amazon'un yapay zeka algoritmalarının iç işleyişini inceleyerek, her bir müşteriye özel ürünler önerme konusunda benzersiz yeteneklerinin ardındaki sırları ortaya çıkaracağız. Amazon'un tüyler ürpertici derecede doğru önerilerini destekleyen veri analitiği ve makine öğreniminin karmaşık dünyasında aydınlatıcı bir yolculuğa çıkmak için kemerlerinizi bağlayın.

Amazon'un Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Girişimlerine Giriş

Amazon, müşteri deneyimini geliştirmek için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanma konusunda sürekli olarak liderlik yapıyor. Bu yazımızda Amazon'un bu teknolojilerle desteklenen gelişmiş öneri sistemlerinden bazılarını yakından inceleyeceğiz.

Amazon'un yapay zeka ve makine öğrenimi programlarına kısa bir genel bakışla başlayalım. Amazon'un AWS platformu, geliştiricilere yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları oluşturmaya yönelik zengin bir hizmet yelpazesi sunar. Ayrıca Amazon, model oluşturmayı, eğitimi ve dağıtımı kolaylaştıran, tam olarak yönetilen makine öğrenimi platformu SageMaker'ı sunuyor.

Amazon, müşteri deneyimini geliştirmek için geliştirici araçlarının ötesinde yapay zeka ve makine öğrenimini perde arkasında kullanıyor. Bunlar arasında, satın almalar ve aramalar gibi kullanıcı davranışı verilerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş öneriler üreten Amazon Personalize; Bir görüntü tanıma ve analiz hizmeti olan Amazon Rekognition; ve metni gerçek zamanlı sese dönüştüren Amazon Polly.

Bu arka planı dikkate alarak bu teknolojilerin Amazon'daki önerileri nasıl yönlendirdiğini inceleyelim.

Amazon Personalize, özelleştirilmiş ürün önerileri oluşturmak için algoritmalar kullanan, makine öğrenimi destekli bir hizmettir. İlgili ürünleri önermek için geçmiş satın alma işlemleri ve arama geçmişi gibi kullanıcı davranışı verilerinden yararlanarak müşterilerin tercihlerine uygun yeni ürünler keşfetmelerine yardımcı olur.

Amazon Rekognition ise kullanıcı tarafından yüklenen görsellerdeki nesneleri veya metni tanımlayabilen bir görsel tanıma ve analiz hizmetidir. Örneğin, bir müşterinin fotoğrafındaki ürünleri tanıyabiliyor ve sistemin benzer ürünleri veya ilgili ürünleri önermesini sağlıyor.

Son olarak Amazon Polly, yazılı içeriği gerçek zamanlı ses dosyalarına dönüştüren bir metinden konuşmaya sentezleme hizmetidir. Bu teknoloji, videolar için seslendirmeler oluşturarak veya sözlü ürün ve hizmet bilgileri sunarak müşteri deneyimlerini geliştirir.

Özetle, Amazon'un yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri çok çeşitli öneri sistemlerini güçlendirerek müşteri yolculuğunu geliştiriyor ve kullanıcı verileri ve gelişmiş algoritmalar aracılığıyla ürün keşfini kolaylaştırıyor.

Amazon, Öneriler İçin Yapay Zeka ve Makine Öğreniminden Nasıl Yararlanıyor?

Amazon, işbirliğine dayalı filtrelemeye dayalı ilk çevrimiçi öneri sistemine öncülük ettiği 1995 yılından bu yana öneriler için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanma konusunda öncü olmuştur. Bu sistem, müşterilerin satın alma davranışlarını analiz ediyor ve yeni müşterilere benzer müşteri tercihlerine göre önerilerde bulunuyordu.

Yıllar geçtikçe Amazon öneri sistemlerini geliştirmek için önemli yatırımlar yapmaya devam etti. 2006 yılında, milyarlarca öğe arasındaki ilişkileri içeren ve çeşitli ürün kategorilerinde önerilere olanak tanıyan geniş bir veritabanı olan Amazon ProductGraph'ı tanıttılar.

Amazon, 2012 yılında kitap meraklılarına yönelik bir sosyal ağ sitesi olan ve veri kaynaklarını zenginleştiren Goodreads'i satın aldı. Goodreads, kullanıcıların kitapları derecelendirmesine ve incelemesine olanak tanıyarak önerileri geliştirmek için değerli bilgiler sağlar.

Amazon ayrıca geleneksel işbirlikçi filtrelemenin ötesine geçen, zaman kaybı, tazelik ve güncellik gibi faktörleri öneri sistemlerine dahil eden özel algoritmalar da geliştirdi. Bu öğeler, daha kesin ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için Amazon'un algoritmalarında bir araya gelerek şirketin büyümesine ve başarısına katkıda bulunur.

Amazon'un AI/ML Önerilerinin Müşteri Davranışı Üzerindeki Etkisini Analiz Etme

Amazon'un AI/ML destekli öneri sistemi, e-ticaret hakimiyetinde çok önemli bir rol oynadı. Amazon, 2018'de 232 milyar doların üzerinde gelir elde etti; bu, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki tüm çevrimiçi satışların neredeyse yarısını temsil ediyordu. Bu başarının önemli bir kısmı, her müşteriye kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan son teknoloji öneri sistemine atfedilebilir.

Bu makalede Amazon'un AI/ML önerilerinin nasıl işlediği ve bunların müşteri davranışları üzerindeki etkisi ele alınmaktadır. Ayrıca bu sistemlere ilişkin ortaya çıkan etik kaygılara da değinilmektedir.

Amazon'un önerileri, satın alma geçmişi, göz atma davranışı, arama sorguları ve terk edilen alışveriş sepetleri gibi çeşitli faktörleri dikkate alan gelişmiş bir algoritma tarafından oluşturulur. Bu veriler daha sonra her müşteri için özelleştirilmiş öneriler oluşturmak için kullanılır.

Amazon'un öneri sisteminin oldukça etkili olduğu kanıtlandı ve platformda satılan tüm ürünlerin %35'ini sağladı. Kitap ve müzik gibi dijital ürünlerde bu oran %50'ye çıkıyor. Bu öneriler yalnızca Amazon'un satışlarını artırmakla kalmıyor, aynı zamanda müşteri sadakatini de artırıyor. Yakın zamanda yapılan bir ankette yanıt verenlerin %60'ı, kişiselleştirilmiş öneriler sunmaması halinde Amazon'a geri dönmeyeceklerini ifade ederek, bunların şirketin başarısı için ne kadar önemli olduğunu vurguladı.

Ancak, bu algoritmaların aşırı tüketimi teşvik edebileceği ve önerilerde potansiyel önyargılar oluşturabileceği endişeleri de dahil olmak üzere endişeler ortaya çıktı. Amazon'un AI/ML önerilerinin müşteri davranışı üzerindeki uzun vadeli etkisi belirsizliğini koruyor ancak bu sistemlerin e-ticaret alanında çok önemli olduğu ve muhtemelen önümüzdeki yıllarda da onu şekillendirmeye devam edeceği inkar edilemez.

Amazon'un AI/ML Platformlarının Avantajlarını Anlamak

Amazon, dünyanın en büyük çevrimiçi perakendecilerinden biri olarak muazzam bir veri deposuna sahiptir. Bu veriler, şirkete çeşitli faydalar sunan çok çeşitli AI/ML algoritmalarını besliyor.

Bunlar arasında öne çıkan, Amazon'un öneri sistemlerinde AI/ML'yi kullanmasıdır. Bu sistemler, her müşteriye kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için geçmiş satın alma verilerinden ve gezinme davranışlarından yararlanır. Bu öneriler, daha alakalı öneriler sunarak müşteri deneyimini iyileştirir, bu da satışların ve müşteriyi elde tutmanın artmasına yol açar. Dahası, insan iyileştirme ve el emeğini azaltarak Amazon için maliyet tasarrufu sağlıyor.

Amazon ayrıca otomatik sipariş depoları, dolandırıcılık tespiti ve ürün arama sıralaması da dahil olmak üzere diğer çeşitli alanlarda da yapay zeka/makine öğreniminden yararlandı. Her durumda AI/ML, maliyetleri düşürürken verimliliği artırdı.

Amazon'un Kullandığı Farklı Tavsiye Sistemi Türlerini Keşfetmek

Amazon iki farklı öneri sistemi kullanır: biri ürünler için, diğeri satıcılar için.

Ürün öneri sistemi, kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için müşterinin satın alma geçmişine ve göz atma davranışına dayanır. Satıcı öneri sistemi ise bir müşterinin satın alma geçmişini inceler ve diğer müşterilerin geçmişleriyle karşılaştırarak kalıpları belirler. Bu kalıplara dayanarak sistem, müşterinin satın almak isteyebileceği satıcıları önerir.

Her iki sistem de yapay zekadan (AI) yararlanıyor. Ürün öneri sistemi, benzerlikleri belirlemek için tüm Amazon müşterilerinin geçmiş davranışlarını analiz eden, işbirliğine dayalı filtreleme olarak bilinen bir makine öğrenimi algoritması kullanır. Satıcı tavsiye sistemi de makine öğreniminden yararlanıyor ancak içerik tabanlı filtreleme adı verilen, müşterinin geçmiş satın alma işlemlerini inceleyerek benzer ürünlere sahip satıcıları tavsiye eden farklı bir algoritma kullanıyor.

Amazon'da ML ve Yapay Zeka ile Birlikte İnsan Zekasının Rolünün İncelenmesi

İnsan zekası, Amazon'un yapay zeka tarafından desteklenen gelişmiş öneri sistemlerinde çok önemli bir rol oynadı. Amazon'un mühendisleri ve veri bilimcileri, önerilerin son derece doğru olmasını sağlamak için işbirliği içinde çalışır.

Amazon'daki Tavsiye Ekibi, makine öğrenimi (ML) ve yapay zekayı (AI) kullanarak sürekli olarak müşteri deneyimini geliştirmenin yollarını aradı. Stratejilerinin önemli bir yönü, insan zekasını sürece dahil etmeyi içerir. İnsan değerlendirmesi ve veri etiketleme, makine öğreniminin veya yapay zekanın bağımsız olarak başarabileceklerini aşarak doğruluğu artırır.

Ekip, ölçeklenebilirliği geliştirmek için AWS Lambda'yı kullanarak öneri algoritmalarını sunucusuz bir ortamda çalıştırabilmelerini sağlıyor. Bu esneklik, sunucuların sağlanmasına veya yönetilmesine gerek kalmadan kolay ölçeklendirmeye olanak tanır.

İnsan zekasının makine öğrenimi ve yapay zeka ile birleşimi, Amazon'un tavsiye ekibinin daha hassas ve ölçeklenebilir bir sistem oluşturmasına ve müşterilere üstün sonuçlar sunmasına olanak tanıdı.

Çözüm

Amazon'un yapay zekayla desteklenen gelişmiş öneri sistemi, hem alışveriş yapanlara hem de satıcılara fayda sağlayan müthiş bir araçtır. Yapay zekanın yeteneklerinden yararlanan Amazon, bireysel kullanıcılara yönelik deneyimi özelleştirerek ürün keşfini kolaylaştıran kişiselleştirilmiş öneriler sunuyor. Bu teknoloji, çevrimiçi alışverişi kolaylaştırarak alışverişi herkes için daha keyifli hale getirirken, satıcıların ürünlerini potansiyel alıcılara sergileme fırsatlarını da artırıyor.