Davranış Analizi ilə İstifadəçi Seçimlərinə Əsaslanan Ağıllı Tövsiyə Sistemləri

Rəhbər olaraq siz yaxşı bilirsiniz ki, müştərinin qarşısına səhv təklif çıxanda o, ya alışdan imtina edir, ya da rəqibə gedir.
Reallıq budur ki, bir çox şirkətdə müştərinin qarşısına çıxarılan təkliflər hələ də ümumi və kütləvi xarakter daşıyır. Məsələn, onlayn mağazada hər kəsə eyni endirimlər göstərilir, bankda bütün müştərilərə eyni məhsullar təklif olunur, turizm şirkətində isə fərqli maraqları olan müştərilərə eyni səyahət paketləri təqdim edilir.

Bu problemi həll etməyin yolu ənənəvi mexanizmləri geridə qoymaqdır. Süni zəka ilə işləyən tövsiyə sistemləri istifadəçinin davranışını analiz edərək ona real ehtiyacına uyğun seçimlər təqdim edir.
Gəlin indi bir neçə real-case üzərindən bu texnologiyanın necə işlədiyini araşdıraq.

1. Təhsil – Online Kurs Tövsiyələri

• Problem:
  Onlayn təhsil platformalarında minlərlə kurs mövcuddur və istifadəçilər bu qədər seçim içində özünə ən uyğun olanı tapmaqda çətinlik çəkirdi. Bu, həm öyrənmə motivasiyasını azaldır, həm də platformanın gəlirinə mənfi təsir edirdi.
• AI həll:
  Süni intellekt əsaslı tövsiyə sistemi istifadəçinin əvvəlki nəticələrini, maraqlarını və peşə hədəflərini analiz edərək fərdiləşdirilmiş kurs təklifləri təqdim etdi. Bu yanaşma hər bir istifadəçi üçün individual öyrənmə marşrutu formalaşdırdı.
• Nəticə:
  Kurslara qeydiyyat və tamamlama göstəriciləri əhəmiyyətli dərəcədə yüksəlir. Platforma həm istifadəçi məmnuniyyətini artırır, həm də gəlirliliyini optimallaşdırır.

2. Telekommunikasiya – Tədbir Ərazisində Şəbəkə Yüklənməsinin Qarşısının Alınması

• Problem:
  Böyük konsertlər, idman oyunları və festivallar zamanı müəyyən ərazilərdə minlərlə insan eyni anda mobil internetdən istifadə edir. Bu, şəbəkə yüklənməsinə və keyfiyyətin kəskin enməsinə səbəb olur.
• AI Həll:
  Tövsiyə sistemi tədbirdən əvvəl istifadəçi hərəkət və internet istifadə tarixçəsini analiz edir, həmin ərazidə pik saatlarda trafik sıxlığını proqnozlaşdırır. Sistem telekom operatoruna tövsiyə verir: əlavə baza stansiyaları quraşdırmaq, provayder gücünü artırmaq və ya müvəqqəti mobil şəbəkə gücləndiriciləri yerləşdirmək.
• Nəticə:
  Ərazidə istifadəçilərin internet keyfiyyəti qorunur, şikayətlər azalır və müştəri məmnuniyyəti yüksəlir.

3. Sığorta – Fırıldaqçılıq Hadisələrinin Erkən Aşkarlanması

• Problem:
  Ənənəvi sığorta şirkətlərində fırıldaqçılıq halları (saxta qəza hesabatları, şişirdilmiş xərclər və təkrar müraciətlər) yalnız uzun araşdırmalardan sonra üzə çıxırdı. Bu isə həm şirkət üçün maliyyə itkilərinə, həm də proseslərin yavaşlamasına səbəb olurdu.
• AI həll:
  Süni zəka sistemi müraciətləri analiz edərək anormallıqları aşkarlayır – məsələn, oxşar qəza ssenarilərinin təkrar edilməsi, şübhəli xərclər və ya müraciət edən şəxsin əvvəlki davranışları ilə uyğunsuzluqlar. Model həmçinin sosial şəbəkə və açıq mənbələrdən məlumatları toplayaraq müraciətin risk səviyyəsini proqnozlaşdırır.
• Nəticə:
  Şirkət fırıldaqçılıq hallarını erkən aşkar edir, maliyyə itkiləri azalır, düzgün müraciətlər daha tez təsdiqlənir və müştəri məmnuniyyəti yüksəlir.

AI Tövsiyə Sistemlərinin İşləmə Prinsipi Nədən İbarətdir?
AI əsaslı tövsiyə sistemləri sadəcə “oxşar məhsulu göstərən” mexanizmlərdən çox-çox irəlidədir. Bu tövsiyə sistemləri istifadəçiləri real vaxtda tanıyan, davranışını analiz edən və niyyətini anlamağa çalışan ağıllı və dinamik tövsiyə platformalarıdır. Bu prosesin mərhələlərinə daxildir:

• Məlumatın Toplanması və Konsolidasiyası
• Davranış Analizi və Modelləşdirmə
• Tövsiyənin Formalaşdırılması
• Davamlı Öyrənmə və Təkmilləşmə

• Məlumatın Toplanması və Konsolidasiyası
  İstifadəçi klikləri, sifarişlər, baxış tarixçəsi kimi məlumatlar Google Analytics, Hotjar və mövcud CRM/ERP sistemlərindən toplanır. Daha sonra isə məlumatlar Python ilə təmizlənir və standart formata salınır.
  
• Davranış Analizi və Modelləşdirmə
  Machine learning modellərimiz TensorFlow və Scikit-learn əsasında qurulur. Bu modellər toplanmış məlumatları analiz edərək istifadəçi üçün “dinamik profil” yaradır. Bu profil davranış nümunələrinə və istifadəçinin məntiqi niyyətinə əsaslanır.
  
• Tövsiyənin Formalaşdırılması
  Burada həm “content-based filtering”, həm də “collaborative filtering” yanaşmaları tətbiq olunur. O, istifadəçinin hal-hazırkı vəziyyətinə və ehtiyacına uyğun fərdiləşdirilmiş təkliflər verir. Məsələn:E-ticarət – alış ehtimalı yüksək məhsullar və ya tamamlayıcı məhsullar.
• Media – istifadəçinin zövqünə uyğun filmlər və seriallar. Turizm – maraq və büdcəyə uyğun tətil paketləri.
  
• Davamlı Öyrənmə və Təkmilləşmə
  Hər yeni istifadəçi reaksiyası model üçün təlim nümunəsidir. MLflow ilə model performansı izlənir, Airflow ilə təlim prosesləri avtomatlaşdırılır. Nəticədə tövsiyələrin dəqiqliyi zamanla artır.

BIRAINY bu sahədə sizin üçün nə edə bilər?
BIRAINY sizin sektorunuz üçün tövsiyə sistemi hazırlayarkən, məqsədi müştərinizin ehtiyacını öncədən anlamaqdır.
Bunun üçün də əvvəlvə müştərilərin davranış analizlərini və performansını izləyirik. Daha sonra isə süni zəka modellərimiz bu məlumatları emal edərək, hər bii istifadəçiyə ən uyğun məhsul xidmət və ya kontenti təklif edir.

Nəticədə, müştərinin qarşısına o anda ən çox ehtiyac duyduğu və maraqlanacağı təkliflər çıxır. Bu tövsiyə sistemləri ilə həm satışlarınız artır, həm də müştəriyə "sanki məni tanıyırlar" hissini yaşadır.
İndi fürsət vaxtıdır. Hər kəsə eyni tövsiyələr verən sistemlərdən uzaqlaşıb süni zəkanın imkanları ilə hər müştəriyə xüsusi, fərdiləşdirilmiş yanaşma təqdim edək və biznesinizin böyüməsini sürətləndirək.