01 / BAĞLAM
Zorluk
Vergisiz alışveriş iade yolculuğu birden fazla adımdan ve yerel bilgi ihtiyacından oluşur. Genel iletişim, yolcunun dilini, bağlamını veya doğru zamanlamayı kaçırabilir.
02 / KATKIM
Katkım
Hedef kitle sınıflandırmasında lojistik regresyon ve random forest kullanan; kişiselleştirilmiş e-posta/WhatsApp içeriği ve zamanlamasını, yerel bilgi için RAG tabanlı chat botu fikrini kapsayan müşteri etkileşimi yaklaşımını veri analizi ve modelleme aşamasından başlayarak yönettim.
03 / ETKİ
Sonuç ve bağlam
Bildirilen e-posta açılma oranı %40’tan %50’ye yükseldi. Proje özetine göre ilk altı ayda iade tamamlama oranı ortalama 10 baz puandan fazla iyileşti.