Yapay zeka perakendeciler için tartışılamaz bir konudur. Hiper kişiselleştirme, verimlilik ve sürdürülebilir perakende deneyimlerinde yeni bir çağın arkasındaki itici güç olarak, bunun alışveriş şeklimiz üzerindeki etkisi küçümsenemez.
Giderek daha fazla perakendeci üretken yapay zekanın avantajlarını büyüme stratejilerine entegre ettikçe, bu dönüştürücü teknoloji için sıradaki ne olacak? Peki alışveriş şeklimizi nasıl şekillendirecek?
Günümüzün tüketicileri gerçekten benzersiz bir alışveriş deneyiminin özlemini çekiyor. Alışveriş ihtiyaçlarınızın yalnızca karşılanmakla kalmayıp öngörüldüğü, karar verme sürecinin daha önce hiç olmadığı kadar basitleştirildiği bir dünya hayal edin. Verinin yeni para birimi olması fikri yeni bir şey değil ancak perakendecileri asıl farklı kılan şey bu verilerin nasıl kullanıldığıdır. Henüz yolun başındayız ve markalar yapay zeka kullanımlarını ölçeklendirmeye başladıkça, hem tüketiciler hem de perakendeciler için tüm faydalar ortaya çıkarılacaktır.
Yapay zeka, büyük miktarda veriyi anlamlandırmak isteyen perakendeciler için bir iş gerekliliğidir. Temple & Webster’ın yapay zeka yeteneklerindeki ilerlemesine bir bakın; mobilya ve ev eşyaları perakendecisi, dönüşüm oranlarındaki güçlü etkinin yanı sıra iyileştirilmiş müşteri etkileşimi ve genel verimlilik sayesinde değer elde etti. Ama önce büyük resme bakalım.
Üretken yapay zeka dönüşümü daha yeni başladı
Geniş Dil Modelleri (LLM’ler), 2023-2029 arasında yıllık %21,4’lük bir bileşik büyüme oranı bekleyerek perakendeyi dönüştürecek (The Global LLM Research Report’a göre). Müşteri deneyimindeki benzersiz artış, görevleri otomatikleştirme ve daha iyi karar almayı teşvik etme yeteneği, bu yükselişteki temel faktörlerdir. Sonuç olarak perakende denkleminin her bir parçası için el ele faydalar elde edilir.
Perakendede en yaygın gömülü uygulamalardan biri olan ürün öneri algoritmalarını birçoğumuz deneyimlemişizdir. Geçtiğimiz yıla baktığımızda bile bu modellerin gelişmişliğinin artması, alışveriş yapma şeklimizi hızlandırdı. Bu, birçok perakendecinin mağaza içi deneyimin kişiselleştirilmesini çevrimiçi platformlarında başarılı bir şekilde genişlettiğini, bunun sonucunda ana sayfada önerilen ürünler için dönüşüm oranlarının arttığını ve mutlu, geri dönen bir müşterinin ortaya çıktığını gördü.
Bu arayış, her zaman etkili bir şekilde öğrenmek ve her zaman doğru sonuçları, doğru müşteri için, doğru zamanda tahmin etmeye çalışmaktır. “Eğer öyleyse, o zaman şu” tarzı tavsiyeden uzaklaşıyoruz ve aslında daha çok benzeri müşteri davranışlarını kullanmaya başlıyoruz, müşterilerin ürünlerle nasıl etkileşim kurduğuna bakıyoruz ve neyin işe yarayıp neyin işe yaramadığını baskı testine tabi tutmaya başlıyoruz.
Müşteri deneyimini arka uçtan geliştirme
Ürün önerilerini iyileştirmek, yapay zeka ve LLM’nin perakendeyi nasıl dönüştürdüğünün yalnızca bir katmanıdır. Müşteri deneyimi için, özellikle de operasyonlar ve işin arka tarafı açısından yapabileceği çok daha fazla şey var.
Süpermarketlerde yapay zeka, envanter optimizasyonunu ve yenilemeyi geliştirmek için merkezi bir modelle taze ürün yönetimi için kullanılabilir. Bu, yalnızca daha kaliteli ve daha uygun ürünler sunarak tüketicilere fayda sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda daha sürdürülebilir bir alışveriş ekosistemine de katkıda bulunuyor.
Üretken yapay zekanın ilk indiği yerlerden biri perakendede işlevsel destek rolleri oynayan birçok kişinin günlük çalışmalarıdır. Kategori yönetimi (örneğin, ürün yelpazesi ve çeşit planlaması, fiyatlandırma stratejileri) yapay zekanın insanın karar verme sürecini artırabileceği tipik bir kullanım durumudur. Microsoft’un ‘yardımcı pilot’ ve diğer büyük teknoloji sağlayıcılarının eşdeğer yeni ürünlerinin genel kullanıma sunulmasıyla birlikte, bu durumun 2024’te önemli ölçüde hızlanması bekleniyor.
Gizlilik ve kişiselleştirme arasındaki ince ipte yürümek
Üretken yapay zeka, perakende ortamını yeniden şekillendiriyor; bunun da zorlukları var. Ve en önemli endişelerden biri güvenlik. Siber saldırılar dünya genelinde artıyor ve kişiselleştirilmiş deneyimler sağlamak için büyük miktarda tüketici verisine dayanan yapay zeka sistemleriyle birlikte, bu verilerin nasıl toplandığı ve kullanıldığı konusunda sağlam veri koruma önlemlerine ve şeffaflığa artan bir ihtiyaç var. Perakendecilerin kişiselleştirme ile bireysel mahremiyete saygı arasında doğru dengeyi kurma konusunda hassas bir çizgide çalışmaları gerekiyor.
Bu aynı zamanda yapay zekanın sorumlu ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlamakla da ilgilidir. Bu sistemler dikkatli bir şekilde eğitilmezse ve izlenmezse, geçmiş verilerde mevcut olan önyargıları istemeden de olsa ürün tavsiyelerinde, fiyatlandırmada veya hizmetlere erişimde ayrımcı sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle, bu tür önyargıları azaltmak için çeşitli ve temsili eğitim verilerine yatırım yapmak bir zorunluluktur.
Engellere rağmen Üretken Yapay Zeka’nın perakende sektöründeki gücü yadsınamaz
Bu, sadece mükemmel kıyafeti bulmanıza yardımcı olmakla kalmayıp aynı zamanda stil ipuçları sunan, tamamlayıcı aksesuarlar öneren ve tüm takımın stokta ve satın alınmaya hazır olmasını sağlayan büyük bir mağazadan sanal alışveriş danışmanının olduğunu gösteren bir resimdir.
Bu zorlukların üstesinden gelmek bütünsel bir yaklaşım ve rekabetçi bir vizyon gerektirecektir. Kendini bireysel tercihlere göre şekillendiren, müşterilere uzman bilgisi sağlayan ve çevrimiçi ve mağaza içi alışveriş seçeneklerinin uyumlu bir karışımını sunan yeni bir perakende ortamı yaratıyoruz. Başarılı olanlar için perakendenin neye benzediğini ve müşterinin onu nasıl deneyimlediğini değiştirecekler.