AI’dan tam olarak yararlanmak isteyen perakendeciler, e-ticarette basit AI kullanım durumlarının ötesinde düşünmelidir.
Çoğu çevrimiçi perakendeci, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin öneminin farkında. Aslında, e-ticaret işletmelerinin 5’te 4’ünden fazlası iş başarısını artırmak için yapay zeka çözümlerini araştırdıklarını veya halihazırda kullandıklarını bildiriyor.
Bununla birlikte, bu şirketlerin AI’yı maksimum etki için kullanıp kullanmadıkları, AI’yı operasyonlarına tam olarak nasıl entegre ettiklerine bağlıdır. Basit tıklama akışı analitiği gibi tekniklerle temel ihtiyaçları karşılamak için yapay zekadan yararlanmak, dönüşüm oranlarını ve geliri en üst düzeye çıkarmak için tek başına yeterli değildir.
Bu nedenle, AI’dan tam olarak yararlanmak isteyen perakendeciler, e-ticarette basit AI kullanım durumlarının ötesinde düşünmelidir. Bu kullanım örnekleri başarıya doğru bir adımdır, ancak hikayenin tamamı değildir.
Yapay zekanın e-ticarette yaygın kullanım durumlarını tartışarak ve temel düzeyi daha gelişmiş olanlardan ayırarak açıklayalım.
Perakendede AI: Basit örnekler
Çevrimiçi perakendecilerin işlerini geliştirmek için yapay zekayı nasıl kullanabileceklerine ilişkin görece basit örneklerle başlayalım.
Bu bağlamda dikkate alınması gereken en basit kullanım durumlarından biri, tıklama akışı analitiğidir. Tıklama akışı analitiği, perakendecilerin web sitelerindeki kullanıcı etkinliğini (ör. kullanıcıların en sık tıkladığı öğeler ve satın alma işlemi sırasında hangi sayfalarda gezindikleri gibi) izlemesine olanak tanır. Perakendeciler, bu verileri toplu olarak analiz etmek için algoritmalar kullanarak bir müşteri davranışı temeli oluşturabilir. Ayrıca, örneğin müşterilerin daha sık tıkladığı öğeleri arama sonuçlarının üst kısmına yerleştirerek müşteri memnuniyetini ve dönüşümü artırma fırsatlarını da belirleyebilirler.
Bunun gibi öngörüler iyidir. Ancak, birçok e-ticaret markası için gerçek satış optimizasyonu elde etmek için yeterli değiller. Site ziyaretçilerinin en çok hangi ürünleri tıkladığı gibi veri noktaları, hangi ürünlerin en yüksek geliri sağlayacağı gibi soruları çözmek için tek başlarına yeterli değildir, çünkü bu sınırlı veri noktaları, öğelerin gerçekte envanterde olup olmadığı veya kalemlerdeki marjın ne kadar olduğu gibi faktörleri hesaba katmaz. Bunlar, hangi ürünlerin tıklama alma olasılığının en yüksek olduğuna ilişkin kaba ve nispeten kesin olmayan bir ölçümdür.
E-ticaret işletmelerinin yapay zekayı nasıl kullanabileceğine dair biraz daha karmaşık ama yine de temel bir örnek, web sitesinde gezinme içindeki özellikleri özelleştirmektir. Özellikler, site ziyaretçilerinin arama sonuçlarında görünen ürünleri ürün rengi veya boyutu gibi faktörlere göre filtrelemesine yardımcı olur. İşletmeler, yapay zekayı kullanarak müşteriler arasında hangi özelliklerin en popüler olduğunu belirleyebilir ve gezinme menülerinde bunlara öncelik verebilir.
AI güdümlü görünüm özelleştirme, müşteri deneyimini optimize etmeye ve dolayısıyla dönüşüm oranlarını artırmaya yardımcı olmanın yararlı bir yoludur. Ancak burada yine, AI için sınırlı değere yol açan temel bir kullanım durumudur. Görünüm özelleştirmesini yönlendiren sinyaller, ziyaretçilerin farklı yönleri ne sıklıkta kullandıkları gibi, müşteri yolculuğunun yalnızca belirli bir bölümünü optimize eden ve bunu genel tek boyutlu verilere dayalı olarak yapan veri noktalarıyla sınırlıdır.
Perakendede AI için gelişmiş kullanımlar
E-ticaret işletmeleri yapay zekayı bir sonraki seviyeye taşımak için ne yapabilir? Cevap iki temel sütun içeriyor.
Birincisi, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarını anlamalarına ve bunları bütünsel bir şekilde iş öncelikleriyle uyumlu hale getirmelerine yardımcı olan çok sayıda veri noktası toplamaktır. Bu veriler, tıklama analitiğini yönlendiren türden temel bilgileri içerebilir, ancak ürün puanları ve incelemeleri, ürün envanter durumu, ürün nakliye süresi ve hatta belki de perakendecinin farklı ürünlerle ilişkisinin ne kadar yakın olduğunu yansıtan veri noktaları gibi verileri de içermelidir.
Perakende için gelişmiş yapay zekanın ikinci temel bileşeni, yukarıda açıklanan çok yönlü verileri kullanarak arama sonuçlarını dinamik olarak sıralayabilen algoritmalardır. Dinamik sıralama, yalnızca sıralamaların sürekli değişen verilerle birlikte sürekli gelişmesini sağladığı için değil, aynı zamanda arama sonuçlarının her müşteri için gerçekten özelleştirilebilmesi ve kişiselleştirilebilmesi için de önemlidir. Buna karşılık, işletmeler ürün arama sonuçlarının, ekranların ve gezinmenin bireyler için kişiselleştirilmeden genel olarak müşteriler için optimize edildiği daha kaba bir yaklaşımla ulaşabileceklerinden daha yüksek dönüşüm oranları elde edebilirler.
Elbette, satıcılara yapay zeka destekli optimizasyonları kullanırken gelişmiş yapay zeka tarafından sunulan ürün arama sonuçları üzerinde kontrol sağlamayı sunmak önemlidir. Örneğin, işletmeniz bir satıcının ürünlerine öncelik vermek istiyorsa, bu politika, diğer veriler ürünlerin daha az öncelik alması gerektiğini söylese bile, ürünlerin üst sıralarda yer almasını sağlamak için arama sonuçlarını bilgilendirmelidir.
Bu, AI devriminin ön saflarında yer alan e-ticaret işletmelerinin, çevrimiçi alışverişi optimize etmek ve geliri en üst düzeye çıkarmak adına çözümler olarak AI ve ML‘den en iyi şekilde yararlanmak için kullandıkları yaklaşımdır. Ayrıca, tıklama akışı analitiği gibi daha temel yapay zeka tabanlı tekniklerden de yararlanıyorlar, ancak perakendede yapay zeka söz konusu olduğunda bu stratejilerin buzdağının yalnızca görünen kısmı olduğunun farkındalar.
Çözüm
İleriye dönük olarak, temel yapay zekayı benimsemek artık e-ticaret iş başarısını sağlamak için yeterli olmayacak. Çoğu perakendecinin zaten bir tür yapay zeka kullandığı bir dünyada, liderlik etmek isteyen şirketlerin, mümkün olan en ilgi çekici, dinamik ve kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimini oluşturmak için ellerindeki tüm verilerden yararlanmalarına olanak tanıyan gelişmiş yapay zeka tabanlı teknikleri benimsemesi ayrıca bu deneyimi iş öncelikleriyle uyumlu hale getirmeleri gerekir.