Yaklaşık 7 – 8 sene kadar önceydi. Amazon’un “şunu okuyan bunu beğendi” önerileri çok beğenilmeye başlanmıştı. İstanbul’da da birkaç genç girişimci öneri yazılımları (recommendation engine) için çalışıyorlardı.

Bu girişimcilerden biri, çok beğendiği bir sitenin linkini incelemem için gönderdi.

“Uğur abi, Ne kadar isabetli önerilerde bulunduğunu görünce şaşıracaksın” dedi. Hevesle siteye baktım.

Önce yüksek konçlu bir basketbol ayakkabısı seçtim.

40 küsür sene boyunca basketbol oynadım. Ayak bileklerimde deformasyon olduğu için, artık basket oynamasam da hemen her sporu yüksek bileklikli ayakkabılarla yapmak zorundayım.

Sonra kendime üzerinde ilginç bir resim olan kravat seçtim.

İş hayatında gömlek, ceket ve pantolon kuralları çok sıkıdır. Bir erkeğin kendince fark yaratabileceği alanlar kol düğmeleri ve kravatla sınırlıdır.

Yıllardan beri resim veya çizim olan kravatları ^[1] tercih ederim.

Öneri sistemi şaşırdı. 

ABD’de soğuk şehirlerde yaşayan, üst üste birkaç kat ceket giyen, parlak renkli anorak, bol pantolon ve bağlanmamış basketbol ayakkabısıyla gezen biri zannetti beni.

Daha ikinci seçimimden sonra önerilerinden hiçbiri beni ilgilendirmemeye başladı.

Sitenin önerilerini bırakıp kendim birkaç ürün seçtim. Amacım öneri yazılımının doğru tanımaya ne zaman başlayacağını öğrenmekti.

Yazılım galiba ilk yaptığı – yanlış – tanımlamadan vazgeçemedi. Çerçevesi uçuk ve fiyakalı gözlükler, insanı sosis gibi gösteren anoraklar, bol pantolonlar… önerip durdu.

.

Genç girişimci arkadaşa olan biteni bildirdim. “Öneri sistemi oluştururken nelere dikkat etmeli” gibilerden ukalalık da ettim.

Konuyu farklı açıdan incelersek, iki önemli noktayı iyi bilmemiz gerekir:

1 – Hiçbir öneri yazılımı, müşteri tercihini yüzde yüz doğru tahmin edemez. Sadece 2 – 3 satın almadan sonra doğru tahmin etmesi için, çok basmakalıp ^[2] ve genelin aynısı olmanız gerekir. Çok değişkenlik gösterenleri sınıflamak kolay değildir.

2 – İlk tanımlamayı doğru yapmışsanız, her istisna müşteriyi daha iyi tanımanızı sağlar ^[3] . İlk tanımlamada yanılmışsanız, istisnalarda ilk modelinizi sorgulamanız gerekir. Bu nedenle, müşteriyi profillerken yeterli sayıda kanaat oluşmasına dikkat etmek gerekir.

Aslında, bahsedilen öneri sisteminin fazla yanlışı yok. Farklı olan benim.

Kapak resmi şuradan, ortadaki resim buradan…

29 Temmuz 2015