Tahminler

Tahminler her müşteriyi satın alma geçmişine ve davranışına göre değerlendirir: RFM grubu, kayıp riski, satın alma olasılığı, beklenen gelir, etkileşim, terk edilen sepet riski. Sonuçlar profile olağan nitelikler olarak yazılır; böylece bunları hemen segmentlerde, yolculuklarda ve mesaj şablonlarında kullanabilirsiniz.

Bölüm Veriler → Tahminler menüsündedir. Sayfayı analitiğe erişimi olan tüm roller görebilir; ayarları değiştirme ve yeniden hesaplamayı başlatma işlemlerini ise “Yönetici” ve “Sahip” yapabilir.

Tahminler nasıl etkinleştirilir

Tahminler, bir satın alma olayı seçildiğinde hesaplanmaya başlar.

Tahminler sayfasını açın. OneTrace.pro benzer olaylar bulduysa (örneğin amount özelliğine sahip order_completed) üstte bir ipucu görünür; Bunu kullan düğmesine tıklayın.
Satın alma olarak sayılacak olan bloğunda seçin:
- Satın alma olayı: tamamlanan siparişin olayı;
- Satın alma tutarı: sipariş tutarını içeren sayısal özellik. Bu olmadan satın alma toplamı, RFM'deki tutar puanı ve gelir tahmini hesaplanmaz;
- Satın alma olasılığı ufku: 7, 14, 30, 60 veya 90 gün; satın almanın hangi süre için tahmin edileceği.
Etkinlik modeli için davranış bloğunda, varsa Ürün görüntüleme olayı ve Sepete ekleme olayı belirtin. Bunlarla tahmin daha isabetli olur; terk edilen sepet riski ise yalnızca sepet olayı seçildiğinde hesaplanır.
Olasılık modeli alanını Otomatik bırakın; OneTrace.pro projeniz için daha isabetli modeli kendisi seçer.
Kaydet düğmesine tıklayın. İlk hesaplama hemen başlar ve genellikle birkaç dakika sürer.

Tahmin ayarları ve model özeti

Ne zaman yeniden hesaplanır

Tahminler her gece yeniden hesaplanır: satın almalar projenin tüm geçmişi için, etkinlik ise son 90 gün için dikkate alınır. Ayarlar değiştirildikten sonra hesaplama hemen başlar; Yeniden hesapla düğmesi ise hesaplamayı elle başlatır, örneğin sipariş geçmişinin içe aktarılmasından veya taşınmasından sonra.

Nitelikleri son 90 günde etkin olan müşteriler ve ziyaretçiler alır. Profile yalnızca değişen değerler yazılır ve her değişiklik “Nitelik değişti” tetikleyicili bir yolculuğu başlatabilir.

Hangi nitelikler eklenir

Nitelik	Anlamı
`rfm_recency`, `rfm_frequency`, `rfm_monetary`	son satın almanın yakınlığı, satın alma sayısı ve tutar için 1–5 puan; 5 en iyisidir
`rfm_segment`	RFM grubu: `champions`, `loyal`, `at_risk`, `lost` ve diğerleri
`purchase_count`, `total_revenue`, `last_purchase_at`	satın alma sayısı, toplam tutarı ve son satın alma zamanı
`churn_risk`	0 ile 1 arasında kayıp riski
`purchase_probability`	seçilen ufuk içinde 0 ile 1 arasında satın alma olasılığı
`predicted_revenue`	ufuk içinde müşteriden beklenen gelir (müşterinin gelecekteki değerinin tahmini, CLV)
`next_purchase_days`	müşterinin büyük olasılıkla kaç gün sonra tekrar satın alacağı
`engagement_score`	30 günlük etkinliğe göre 0–100 arası etkileşim; 0, 30 gündür ziyaret etmediği anlamına gelir
`last_activity_at`, `sessions_30d`, `product_views_30d`	son etkinlik, 30 gündeki oturum ve ürün görüntüleme sayısı
`cart_abandon_risk`	son 7 gün içinde sepete eklenen bir ürünün satın alınmama olasılığı; satın almadan sonra kaldırılır

Açıklamalarıyla birlikte tam liste sayfanın altındaki Profil nitelikleri bloğundadır.

RFM grupları

Arayüzdeki grup	`rfm_segment` değeri	Kimdir
Şampiyonlar	`champions`	sık ve yakın zamanda satın alıyorlar
Sadık müşteriler	`loyal`	düzenli müşteriler
Potansiyel sadıklar	`potential_loyalists`	yeni, ikinci kez satın aldılar
Yeni müşteriler	`new_customers`	yakın zamanda tek satın alma
Umut vadedenler	`promising`	oldukça yakın zamanda tek satın alma
İlgi gerektirenler	`need_attention`	orta düzeyde yakınlık ve sıklık
Uykuya dalmak üzere	`about_to_sleep`	tek satın alma, uzun süredir geri dönmüyorlar
Kaybedilmemesi gerekenler	`cant_lose`	eskiden çok sık satın alıyorlardı ama uzun süredir yoklar
Risk altında	`at_risk`	çok satın alıyorlardı ama uzun zaman önce
Uykudakiler	`hibernating`	seyrek ve eski satın almalar
Kaybedilenler	`lost`	tek ve eski satın alma

Sayfa neleri gösterir

Model: hesaplama durumu, seçilen model, müşteri sayısı ve satın alma yapmamış ziyaretçi sayısı, ufuk için gelir tahmini, açık sepet sayısı, kaç profilin değiştiği ve hesaplama zamanı.
RFM segmentleri: her grupta kaç müşteri olduğu.
Olasılık dağılımı: kayıp riski ve satın alma olasılığının her aralığına kaç müşterinin düştüğü.
Etkileşim: engagement_score dağılımı.

Model karşılaştırması ve olasılık kalibrasyonu

Model kalitesi

OneTrace.pro tahmini geçmiş üzerinde test eder: tahmini “bir ufuk öncesi” tarihi için oluşturur ve sonrasında olanlarla karşılaştırır.

Model karşılaştırması: aynı müşteriler üzerinde iki modelin ölçütleri. AUC, modelin satın alanları almayanlardan ne kadar iyi ayırdığını gösterir (0,5 tahmin etmek demektir, 1'e ne kadar yakınsa o kadar iyi). Log-loss ve Brier olasılıkların kendi doğruluğunu gösterir; ne kadar küçükse o kadar iyi. “Otomatik” modda log-loss değeri daha düşük olan model seçilir ve kalın yazıyla vurgulanır.
Olasılık kalibrasyonu: müşteri gruplarında tahmin edilen ve gerçekleşen satın alma oranı. “Tahmin” ve “Gerçekleşen” sütunları birbirine ne kadar yakınsa segment kurallarındaki olasılıklara o kadar güvenebilirsiniz.
Satın almayı etkileyenler: hangi özelliklerin satın alma olasılığını artırdığı veya azalttığı: etkin günler, açık sepet, son satın almanın yakınlığı ve diğerleri.

Tahminler nasıl kullanılır

Segment oluşturucuda bir Nitelik koşulu ekleyin ve bir tahmin niteliği seçin:

“Kaybedilen değerli müşteriler”: rfm_segment değeri at_risk, cant_lose değerlerinden biri; kişisel indirimli bir geri kazanma yolculuğu için;
“Yakında satın alacaklar”: purchase_probability 0,6'dan büyük; bunlara indirim vermeyin, bir hatırlatma yeterlidir;
“Kayıp tehdidi altındakiler”: churn_risk 0,7'den büyük ve engagement_score 20'den küçük;
“Terk edilen sepet”: cart_abandon_risk 0,5'ten büyük.

Tahmin nitelikleri yolculuklarda (koşullar ve “Nitelik değişti” tetikleyicisi) ve mesaj şablonlarında da kullanılabilir, örneğin {{ traits.purchase_probability }}.

Bilmeniz gerekenler

Olasılıklar için geçmiş gerekir: satın alma modeli için en az 10'u tekrar satın alan 50 müşteri, etkinlik modeli için en az 200 profil. Veri az olduğu sürece durum “Yeterli veri yok” olur ve yalnızca RFM puanları, sayaçlar ve etkileşim hesaplanır.
Aynı gün yapılan birden fazla satın alma tek satın alma sayılır.
Model mevsimselliği ve kampanyaları hesaba katmaz: bir indirim döneminden sonra olasılıklar bir süre gerçeğin gerisinde kalır. Olasılığı kesin bir tahmin olarak kullanmak yerine müşterileri birbiriyle karşılaştırın.
İadeler satın alma sayısından düşülmez.
Tahmin niteliklerini API veya içe aktarma yoluyla değiştirmeyin: bir sonraki hesaplamada üzerlerine yazılır.