Problem → Çözüm
Problem
Klasik “davet et, ikiniz de 100 TL kazanın” modeli ilk 1-2 davetten sonra ölüyor; kullanıcı ne kadar kazanabileceğini bilmiyor. Ayrıca sahte hesaplarla kupon avcılığı ciddi maliyet yaratıyor.
Çözüm
Kademeli davet programı: her davet bir önceki kademeden daha değerli. Kullanıcı hesaplayıcıyla potansiyel kazancını görür, kişisel davet linkini paylaşır. Fraud modeli aynı cihaz/adres/ödeme kartı örüntülerini yakalar.
Temel özellikler
Yapay zeka nerede devreye giriyor?
Graph tabanlı fraud modeli davet ağlarındaki şüpheli kümeleri bulur; LLM davet mesajını davet edenin tonuyla kişiselleştirir.
- Neo4j davet grafı + GraphSAGE (PyTorch Geometric) ile fraud halkası tespiti
- XGBoost davet dönüşüm modeli: kime davet gönderilirse ilk siparişe dönme olasılığı yüksek
- LLM ile WhatsApp davet mesajı varyantları, kullanıcı tek dokunuşla seçer
Nasıl çalışır?
Stack
Arayüz
Backend
AI / ML
Veri
Altyapı & DevOps
Pazarlama & lansman
Başarı metrikleri (hedef)
MVP yol haritası
Bir fikri production’a taşırken ilk sorum şu: ölçülebilir mi ve mevcut sistemi bozmadan nasıl açılır? Yaklaşık 4 yıl, ayda yüz milyonlarca CDN isteği alan bir embed script üzerinde çalıştım. Kademeli geçiş ve gerçek test kapsamı benim için vazgeçilmez. Remote çalışmaya hazırım.