komunite Recommendation Engine
Amaç
Eyleme dönüştürülebilir, ölçülebilir sonuçlar sunan kapsamlı bir recommendation engine oluşturun. Bu beceri, her seferinde profesyonel düzeyde çıktı sağlayan, kalite doğrulamalı yapılandırılmış bir süreç sunar.
Kategori: E-ticaret
Girdiler
Zorunlu
- Hedef: Bu çıktı ile neyi başarmak istiyorsunuz
- Bağlam: İlgili arka plan bilgileri
İsteğe Bağlı
- Kısıtlamalar: Dikkate alınması gereken sınırlamalar veya gereksinimler
- Mevcut Çalışma: Üzerine inşa edilecek önceki belgeler veya veriler
Sistem Bağlamı
Başlamadan önce:
- Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için
memory.md'yi oku - İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için
knowledge-base.md'yi kontrol et - Projedeki mevcut ilgili belgeleri gözden geçir
- Bu çıktı ile ilgili
.claude/workspace/TaskBoard.md'deki aktif görevleri not et
Süreç
Adım 1: Bağlam ve Araştırma
- Projedeki mevcut recommendation engine belgelerini gözden geçir
- İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için
knowledge-base.md'yi kontrol et - Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için
memory.md'yi kontrol et - Kilit paydaşları ve gereksinimlerini belirle
- En uygun çerçeveyi seç: Conversion Rate Optimization (CRO), RFM Segmentation, Customer Lifetime Value Model
Adım 2: Analiz ve Çerçeve Uygulaması
- recommendation engine yapılandırmak için seçilen çerçeveyi uygula
- Boşlukları, fırsatları ve riskleri belirle
- Başarı metriklerini tanımla: Conversion Rate (benchmark: 2-4%), Average Order Value, Cart Abandonment Rate (benchmark: 70%), Customer Acquisition Cost
- Varsayımları ve bağımlılıkları belgele
- Yaklaşımı sektör en iyi uygulamalarına göre doğrula
Adım 3: Çıktıyı Oluştur
- recommendation engine aşağıdaki çıktı formatını kullanarak yapılandır
- Genel tavsiyeler değil, spesifik ve eyleme dönüştürülebilir öneriler ekle
- Uygulanabilir yerlerde somut rakamlar, zaman çizelgeleri ve kıyaslamalar ekle
- Tutarlılık için mevcut proje belgeleriyle çapraz referans yap
- Her bölümün değer kattığından emin ol — dolgu içeriği çıkar
Adım 4: Kalite Doğrulama
- Tüm zorunlu girdiler ele alındı
- Öneriler spesifik ve eyleme dönüştürülebilir (belirsiz değil)
- Rakamlar ve kıyaslamalar gerçekçi ve kaynaklı
- Çıktı formatı aşağıdaki spesifikasyona uyuyor
- Bilgi tabanı kurallarıyla çelişki yok
- En iyi pratiği izliyor: Optimize for mobile first (60%+ of traffic)
Çıktı Formatı
# Recommendation Engine
## Yönetici Özeti
[Çıktının ve temel önerilerin 2-3 cümlelik özeti]
## Bağlam ve Hedefler
- **Hedef**: [Bunun neyi başardığı]
- **Hedef Kitle**: [Bunun kimin için olduğu]
- **Zaman Çizelgesi**: [Bunun ne zaman geçerli olduğu]
## Analiz
[Seçilen çerçeve kullanılarak yapılandırılmış analiz]
## Öneriler
1. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
2. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
3. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
## Uygulama
| Eylem | Sorumlu | Zaman Çizelgesi | Öncelik |
|--------|-------|----------|----------|
| [Eylem maddesi] | [Kim] | [Ne zaman] | [Yüksek/Orta/Düşük] |
## Başarı Metrikleri
| Metrik | Mevcut | Hedef | Ölçüm Yöntemi |
|--------|---------|--------|-------------------|
| [KPI] | [Başlangıç] | [Hedef] | [Nasıl ölçülür] |
## Riskler ve Azaltmalar
| Risk | Olasılık | Etki | Azaltma |
|------|-----------|--------|------------|
| [Risk] | [Y/O/D] | [Y/O/D] | [Eylem] |
## Sonraki Adımlar
- [ ] [Hemen yapılacak eylem]
- [ ] [Takip eylemi]
- [ ] [Gözden geçirme tarihi]
Uygulanabilir Çerçeveler
- Conversion Rate Optimization (CRO)
- RFM Segmentation
- Customer Lifetime Value Model
- Merchandising Calendar
- Inventory Planning (ABC Analysis)
Temel Metrikler
- Conversion Rate (benchmark: 2-4%)
- Average Order Value
- Cart Abandonment Rate (benchmark: 70%)
- Customer Acquisition Cost
- Customer Lifetime Value
- Return Rate
- Inventory Turnover
En İyi Pratikler
- Optimize for mobile first (60%+ of traffic)
- Reduce checkout steps (3 max)
- Show social proof near buy buttons
- Free shipping threshold above AOV
- Abandoned cart emails within 1 hour
Tamamlandıktan Sonra
- Bu çıktı proje bağlamını veya önceliklerini değiştiriyorsa
memory.md'yi güncelle - Yeniden kullanılabilir öğrenmeleri
knowledge-nominations.md'ye ekle - Takip eylemleri belirlendiyse bunları
.claude/workspace/TaskBoard.md'ye ekle - Ek çalışma gerekiyorsa ilgili skill'leri öner