Amazon ve eBay gibi perakende pazaryerleri, insanlar için tasarlanmış devasa dijital pazarlarında dolaşan yapay zekâ alışveriş robotları söz konusu olduğunda bir ikilemle karşı karşıya kalıyor.

Satıcılar, bu sitelerin geniş müşteri havuzlarına erişim ve kargo, lojistik, ödeme desteği, ürün iadeleri, pazarlama yardımı ve satış araçları gibi çeşitli diğer hizmetler için ücret öderler. Zamanla, tüketici alışveriş aracıları, ödemeyi hala insanların tamamladığı ürün araştırmasından, tamamen otonom, uçtan uca işlemlere doğru geçiş yapması bekleniyor.

New Generation’ın CEO’su Adam Behrens’e göre, Amazon ve eBay gibi pazar yerleri için, Perplexity AI, OpenAI ve Google dahil olmak üzere hızla ajan tabanlı ticarete geçen büyük dil modelleri, modellerini potansiyel olarak alt üst edebilir. San Francisco merkezli yazılım girişimi, satıcılar için ajan tabanlı ticaret araçları geliştiriyor. (Şirketin ana şirketi Internet Forest’tir.)

Eski Stripe yöneticisi Behrens, geçen ay verdiği bir röportajda, “ChatGPT ve Google’ın yapmaya çalıştığı şeyi, bir nevi dil öğrenme modelinin (LLM) pazar yeri olarak işlev görmesinin önünü açmak olarak düşünebilirsiniz; eğer arzı bu dil modeline bağlarsanız ve tüketici onunla etkileşime girerse, neden Amazon’a gitmeniz gereksin ki?” demişti. 

Bu modelde, geleneksel e-ticaret pazaryeri “sadece arka uçtaki sipariş karşılama merkezi haline geliyor” diye ekledi.

Piyasalar durağan değil.

eBay, 20 Şubat’tan itibaren geçerli olmak üzere, kullanıcı sözleşmesini güncelleyerek, şirketin izni olmadan “benim için satın al aracıları, LLM tabanlı botlar veya insan incelemesi olmadan sipariş vermeye çalışan uçtan uca akışlar” dahil olmak üzere her türlü aracılı ticaret aracını engelledi.

Diğer pazaryerleri de aracılı ticarete şüpheyle yaklaşabilirler.

New York merkezli ve satıcılara dolandırıcılık ve ters ibrazları yönetmek için yazılım satan Riskified’ın pazarlama müdürü Jeff Otto’ya göre, bu teknoloji potansiyel olarak iki ucu keskin bir tehdit oluşturuyor: Müşteri ilişkisinin aşınması ve ödeme güveni kararlarını kontrolleri dışındaki sistemlere “etkili bir şekilde devretmeleri” durumunda işlem tarafında dolandırıcılığın artma potansiyeli.

“İki taraftan da kaybediyorsunuz; marka bilinirliğiniz, sadakatiniz, müşteri ömrü değerini yaratan tüm bu unsurlar – ChatGPT arayüzü içinde olduğunuzda bunların hepsini kaybediyorsunuz ve ikinci olarak da bu riskialıyorsunuz.”

Kasım ayında Amazon, yapay zeka firması Perplexity AI’ye karşı San Francisco’daki federal mahkemede dava açarak, firmanın yapay zeka destekli alışveriş aracı Comet’in perakende mağaza ve müşteri verilerine erişimini durdurmak için ihtiyati tedbir kararı talep etti. Amazon ayrıca tüketicileri yapay zeka alışveriş asistanı Rufus’a yönlendiriyor.

Perakendeciye göre, mağazaları “sadece bir web sayfası kataloğundan daha fazlası: Amazon müşterilerine güvenli, özenle seçilmiş ve kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi sunan entegre, dinamik bir ortam.”

Amazon, Perplexity’nin dava açmasından günler önce şirkete gönderdiği ihtar mektubunda , “yapay zeka yeniliklerine ilişkin sektörün heyecanını paylaştığını ve ajan tabanlı yapay zekanın çeşitli alanlarda müşteri deneyimlerini iyileştirme konusunda önemli bir potansiyel gördüğünü” belirtmişti.

Ancak açıklamada, yapay zeka ajanlarının “şeffaf” bir şekilde çalışması gerektiği, çünkü bunun “hizmet sağlayıcının yapay zeka ajanlarını izleme ve müşteri alışveriş deneyimini bozan, müşteri güvenini zedeleyen ve güvenlik riskleri yaratan davranışları kısıtlama hakkını koruduğu” belirtildi.

İster Amazon büyüklüğünde bir mağaza olsun ister daha küçük bireysel bir girişimci, satıcılar aracılı ticarete en iyi nasıl yaklaşacaklarını araştırıyorlar.

Daha fazla okumak için Aracılı Ticaretin Yükselişi: Yapay Zekâ Ajanları Ne Anlama Geliyor? ziyaret edebilirsiniz.

Müşteri hizmetleri fonksiyonunuzun müşteri ihtiyaçlarını öngördüğü ve minimum veya hiç manuel müdahale olmadan kusursuz bir şekilde erişim kampanyaları yürüttüğü bir dünyayı hayal edin. Bu uzak bir olasılık değil, günümüzdeki üretken yapay zeka ve LLM’lerdeki gelişmelerle elde edilebilir bir gerçekliktir.

Bu araçlar, günümüzün dinamik perakende ortamında, değişen tüketici tercihleri ve ürün ve fiyat karşılaştırmalarına kolay erişim nedeniyle marka sadakati oluşturmanın giderek daha zor hale geldiği bir ortamda hiç bu kadar kritik olmamıştı. Bu rekabetçi ortamda, perakendeciler hizmet kalitesinde yetersiz kalırlarsa müşterilerini rakiplerine kaptırma riskiyle karşı karşıya kaldıklarından, riskler daha da yüksektir. Müşterileri elde tutmak ve tüketici harcamalarını kazanmak için perakende sektörü AI öncelikli müşteri hizmetleri otomasyon çözümlerini benimsemelidir.

Müşteri deneyimini iyileştirmek

Tüketicilerin %73’ünün müşteri deneyiminin marka sadakati için çok önemli olduğunu belirtmesiyle, işletmelerin rehavete kapılma lüksünün olmadığı açıktır. Dijital çağ yeni kanallar, daha fazla talep ve özelleştirme için artan bir gereklilik getirdi. İnsan acenteler artan müşteri sorgularına yetişmekte zorlanırken, AI çözümleri perakendecilerin gelen taleplerin yüksek hacmini self servis yoluyla ele almalarına olanak tanır. AI acenteleri rutin görevleri insan acentelerden daha hızlı ve daha doğru bir şekilde halledebilir, birden fazla dilde iletişim kurabilir ve 7/24 çalışabilir.

Günümüz tüketicilerinin talep üzerine doğası ile, bu LLM destekli dinamik AI sohbet ve ses temsilcileri, çevrimiçi perakende gibi bir sektör için özellikle hayati önem taşıyan bir araç olan anında yanıtlar sağlama yetenekleriyle öne çıkıyor. Yalnızca yanıt sürelerini azaltmakla ve müşteri memnuniyetini artırmakla kalmıyor, aynı zamanda anında, kişiselleştirilmiş tavsiyeler de sunarak alışverişi yalnızca daha kolay değil, daha keyifli hale getiriyor. Sipariş durumuyla ilgili güncellemeler sağlayabilir, gecikmeleri telafi etmek için kişiselleştirilmiş indirimler sunabilir, ürünleri daha fazla satabilir ve aramalarda uzun bekleme sürelerini önlemek için geri arama özelliklerini optimize edebilirler.

Ayrıca, çok modlu LLM’lerin ortaya çıkmasıyla, müşterilere çok sayıda görsel bileşen sağlanarak perakende sohbetleri büyük ölçüde iyileştirilebilir. Döngüler ve GIF’ler gibi formatların kullanılması, AI temsilcilerini daha tasarım ve deneyim merkezli hale getirerek daha ilgi çekici ve keyifli bir kullanıcı deneyimi yaratabilir. Örneğin, bir müşteri yeni bir koşu ayakkabısı modeli hakkında bilgi istediğinde, AI temsilcisi kullanılabilirliği onaylamak için ürünü canlı envanter veritabanıyla çapraz referanslayabilir. Onaylandıktan sonra, koşu pistinde koşma, parkta koşma veya farklı kıyafetlerle eşleştirme gibi çeşitli ortamlarda ve birden fazla açıdan ayakkabıların yüksek kaliteli görüntülerini üretebilir. Bu yaklaşım, müşterilere doğru ve görsel olarak çekici bilgiler sağlayarak alışveriş deneyimlerini önemli ölçüde iyileştirir.

Operasyonel verimliliğin güçlendirilmesi

Yapay zeka destekli müşteri hizmetleri araçları, iletişim merkezi ekiplerinin verimliliğini ve üretkenliğini artırmak isteyen perakende işletmeleri için oyunun kurallarını değiştiriyor. İnsan temsilcilerinin müşterinin tüm görüşme geçmişinin özetlenmiş bir genel görünümüne hızla erişmesini ve yapay zeka destekli, kişiselleştirilmiş yanıt önerileri sunmasını sağlıyor. Bu özellikler, temsilcilerin müşteri şikayetlerini daha verimli ve etkili bir şekilde ele almasına yardımcı olarak temsilci üretkenliğini %50 oranında artırıyor. Rutin görevlerin kolaylaştırılması, insan sermayesinin stratejik ve yüksek değerli görevlere odaklanmasını da sağlıyor, bu da etkinliği artırıyor ve manuel süreçlerde yaygın olan hataları azaltarak daha iyi bir müşteri deneyimi sağlıyor.

Yapay zeka araçları ayrıca büyüyen işletmeler için ölçeklenebilir bir müttefik görevi görerek, personel sayısını önemli ölçüde artırmaya gerek kalmadan artan siparişleri ve soruları yönetmelerine olanak tanır. Bu ölçeklenebilirlik, işletmelerin operasyonel mükemmelliği korurken erişimlerini ve yeteneklerini genişletmelerini sağlar. Ancak dengeli otomasyon anahtardır. Verimlilik, müşterilerin değer verdiği kişisel dokunuşu gölgelememelidir. Stratejik ve insan merkezli otomasyon, içgörü ve yaratıcılıkla birleştiğinde, rekabetçi perakende ortamında başarı için hayati önem taşır ve işletmelerin gelecekte gelişmesinin önünü açar.

Müşteri hizmetlerinde gerçek zamanlı ve veri odaklı yapay zeka analitiği

Gelişmiş müşteri hizmetleri çözümleri sayesinde, işletmeler müşteri davranışları, tercihleri ve sorunlu noktalar hakkında değerli içgörüler elde edebilir. Bu içgörüler, kullanıcıların nerede ve neden vazgeçtiği gibi kullanıcı yolculukları hakkında temel bilgileri deşifre edebilir. Bu araçları uygulayan perakendeciler, tanımlanmış adımlarda kullanıcı ilerlemesini izlemek, performansı iyileştirmek ve etkileşimi artırmak için hunileri kullanabilir.

Bu ayrıca liderliği, kullanıcı geri bildirimi, en önemli müşteri akışları, kullanıcı edinme ayrıntıları, bot performansı ve bot etkinliği gibi müşteri görüşmeleri ve bot analizlerinden etkili kararlar almaya hazırlar. Ayrıca, perakendeciler, değerli içgörüleri daha da belirlemek için sipariş takibi gibi belirli iş amaçlarına göre uyarlanmış tasarım çıktı odaklı hedefler uygulayabilirler. Gerçek zamanlı eyleme dönüştürülebilir verileri kullanarak somut sonuçlar elde etmek için bu içgörülerden yararlanabilirler ve nihayetinde tüm operasyon süreçlerinde performansı artırabilirler.

Verileri işe koymak

Müşteriler için günümüzün rekabetçi yarışında, veri destekli içgörülere sahip olmak müşterileri kazanmanın anahtarıdır. Perakendeciler, demografi, satın alma alışkanlıkları ve çevrimiçi etkileşimler hakkında temel bilgileri toplayarak müşteri tabanları hakkında eksiksiz bir anlayış elde edebilirler. Bu veriler stratejik pazarlama girişimlerini bilgilendirebilir, ürün seçimini iyileştirebilir ve hedef kitleleriyle daha iyi bağlantı kurmak ve marka sadakatini artırmak için mağaza düzenlerini optimize edebilir. Örneğin, premium içeceklerde küresel bir lider olan müşterilerimizden biriyle, dinamik AI aracımız müşteri tercihlerini ayırt etmede yardımcı oldu: ülkelerden birinin güney bölgesi daha baharatlı içecekleri tercih ederken, kuzey bölgesi daha tatlı tatları tercih etti. Bu içgörü, stratejilerini buna göre uyarlamalarını sağladı.

Ayrıca, perakendeciler hedef kitlelerini müşteri etkileşimleri ve tercihlerine göre segmentlere ayırabilir, ardından kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları aracılığıyla özelleştirilmiş içerik ve teklifler sunmak için yapay zeka çözümlerinden yararlanabilir. Örneğin, bir müşteri sepetini terk ettiğinde, satın alma işlemini tamamlamaları için onları teşvik etmek amacıyla kişiselleştirilmiş bir indirim kodu içeren otomatik bir e-posta gönderilebilir.

Bu stratejik karar alma, daha yüksek müşteri memnuniyetine yol açabilir ve buna bağlı olarak mağazadan tekrar alışveriş yapma olasılığını artırabilir. Aslında, müşterilerin %94’ü iyi bir hizmet deneyiminin başka bir satın alma yapma olasılıklarını artırdığını söylüyor.

İleriye bakarsak,

Yapay zeka geliştikçe, müşteri hizmetlerinde yapay zeka odaklı bir yaklaşım alışveriş deneyiminin ayrılmaz bir parçası haline gelecek ve perakende deneyiminin geleceğini şekillendirmedeki rolünü daha da sağlamlaştıracaktır. Müşteri hizmetleri analitiğinden yararlanarak, işletmeler müşterilerinin gerçekten ne istediklerine dair değerli içgörüler elde eder. Bu veri odaklı bulgular, daha derin bağlantılar oluşturmak için pazarlama stratejilerini yeniden şekillendiriyor ve sıradan tarayıcıları sadık destekçilere dönüştürüyor.

Geleneksel ürün kalite ölçümleri ve fiyat noktaları önemli olmaya devam ederken, günümüzün perakende ortamında, bütünsel müşteri deneyimi nihayetinde marka sadakatini belirler. Yapay zeka destekli müşteri hizmetleri çözümleri artık sadece eklemelerden daha fazlasıdır; müşterilerin beklediği kişiselleştirilmiş, verimli ve anlamlı etkileşimleri sağlamak için olmazsa olmazdır.

Daha fazla okumak için Olağanüstü Müşteri Deneyimleri için AI Öncelikli Destek ve Analizlerle Perakendeyi Dönüştürmek ziyaret edebilirsiniz.