E-Ticaret İşletmeleri Yapay Zeka ‘dan (AI) Nasıl Yararlanabilir?

E-Ticaret İşletmeleri Yapay Zeka 'dan (AI) Nasıl Yararlanabilir?
E-Ticaret İşletmeleri Yapay Zeka 'dan (AI) Nasıl Yararlanabilir?

E-Ticaret İşletmeleri Yapay Zeka ‘dan (AI) Nasıl Yararlanabilir? çok tartışılmaya başlanılan bir konu olmaya başlandı. Geçen yıl (2018), e-ticaret endüstrisi yüzde 25′ in üzerinde büyüdü ve bu büyümenin artarak devam etmesi bekleniyor. Hal böyle olunca, e-ticaret sektöründeki işletmelerin bugüne kadar hiç bu kadar rekabetçi bir ortama maruz kalmadıklarını da söylemek yanlış olmaz. Yapay Zeka ‘nın ortaya çıkışı (AI-Artificial Intelligence) ise -küçük e-ticaret işletmeleri için bile- firmalara rekabetçi bir üstünlük sağlamaktadır.

Doğal Dil İşleme (NPL-Neuro Linguistic Programming), Makine Öğrenmesi (ML-Machine Learning) ve Veri Madenciliği (DM-Data Mining) gibi Yapay Zeka (AI) araçlarının akıllıca kullanılması, her boyuttaki şirketin minimum girdiyle müşterileri çekmesine ve elde tutmasına izin vermekte. Bu yazımızda Yapay Zeka ‘nın e-ticaret işletmelerine nasıl yardımcı olabileceğine dair 10 yöntemi paylaşmak istiyoruz:

#1 Sanal Kişisel Asistan

Sanal Kişisel Asistan, Yapay Zeka konusuna başlamak için doğru bir başlangıç noktası gibi görünmese de, araştırmalar sanal kişisel asistan (VPA-Virtual Personal Assistant) kullanımının şirket yöneticilerinin yüzde 31′ i tarafından en etkili Yapay Zeka aracı olarak değerlendirildiğini gösteriyor. Bir VPA, insan konuşmasını anlamak ve gerektiğinde karşılık vermek veya harekete geçmek için NPL’ yi kullanan, asla uyumayan ve insani özellikle taşımadığı için de yorucu olmayan bir asistandır. Bu hem yöneticiler için zaman kazandıran hem de müşteriler için bir araç olarak kullanışlıdır.

#2 Müşteri Hizmetleri

Gelecek yıl (2020) itibariyle, tüm müşteri etkileşimlerinin yüzde 80′ inin Yapay Zeka tarafından gerçekleştirileceği öngörülmekte. Sohbet botları hızlı bir şekilde müşteri hizmetlerinde vazgeçilmez bir araç haline geliyor; Çağrı merkezlerinin yerini aldıkları için, çok daha ucuz ve daha verimli. Tüketicilerin yüzde 67′ si geçtiğimiz yıl müşteri hizmetleri için bir chatbot kullandı. Bu, NPL ve ML tekniklerine dayanan denenmiş ve test edilmiş bir Yapay Zeka aracı olarak düşünülmekte. Sohbet botları alışveriş sepetlerine, çevrimiçi destek ve sipariş işlemlerine de entegre edilebilir. Bu sayede e-ticaret işletmelerinin Yapay Zeka’ dan maksimum derecede faydalanmalarının yolu açılabilecektir.

#3 Sosyal Dinleme

Potansiyel müşterilerinizin sosyal medyada ne dediklerini dinlemek artık firmalar için bir zorunluluk. Sosyal medyada paylaşılan inanılmaz büyüklükteki bilgiler sayesinde işletmeler yeni pazarlar hakkında fikir sahibi olabilir ve mevcut ürünlerinin ve stratejilerinin nasıl çalıştığını anlayabilir. Sosyal medyada anahtar kelime veya marka takibi, veri madenciliği yoluyla ve Yapay Zeka kullanılarak verimli bir şekilde yapılabilir. Bu veriler daha sonra müşteri deneyimini ve markanın erişimini iyileştirmek için eyleme dönüştürülebilir geri bildirimlerde toplanabilir.

#4 Tahmini Pazarlama

Makine Öğrenmesi (ML) araçları, tüketici verilerini analiz eder ve hedefli pazarlama sağlamak için e-ticaret sitelerini optimize edebilir. Günümüzde her tüketici görmek istediklerini, nasıl görmek istiyorsa ve hangi zaman dilimi için görmek istiyorsa o şekilde görmektedir. Müşteri verileri ne kadar fazla toplanırsa, optimizasyon o müşteri için o kadar iyi olur. Böyle bir bilgi hazinesinde şahsen dolaşmak yıllar alacaktır, ancak Makine Öğrenmesi (ML) ve Yapay Zeka (AI) içgörülerinde bu optimizasyonların hızlı bir şekilde yapılabildiği anlaşılmaktadır. Şirketler, müşterileriyle ilgili bilgileri daha yeni bilgilerle sürekli güncelleyebilir – böylece müşteriler sistemde kalmaya devam edecektir.

#5 Kişiselleştirme

Tüketiciler, çok fazla e-ticaret platformu seçeneği ve kendilerinin dikkatini çekmek isteyen çok sayıda ürün arasından, kendilerine özel görünen sitelere yönelmekteler. Kişiselleştirme satın alma şeklimizi adeta yeniden dizayn etmekte. İşletmeler, müşterilerle ilgili bilgileri kullanarak, kişiselleştirilmiş reklamlar sağlayabilir, alakalı önerilerde bulunabilir ve onlar için özel içerik oluşturabilir. Bu, Yapay Zeka’ nın veriyi işleme yetisi olmadan kesinlikle mümkün olmazdı.

#6 Potansiyel Müşterileri Hedefleme

Satış ekipleri potansiyel müşterileri takip etmediğinde pazarlama bütçeleri boşa harcanır. Bir ankette pazarlamacılar, yöneticilerinin yaklaşık yüzde 33′ ünün kendilerinin satışlarını asla takip etmediklerini belirtmişlerdir. Çeşitli kanallardan elde edilecek bilgiyi daha alakalı öneriler ve teklifler sunmak için kullanmak, doğru müşteri hedef kitlesine ulaşmak ve satın alma potansiyeli olmayan müşterilerin elenmesi için zamandan ciddi bir tasarruf sağlar. Satışlar ayrıca yeni müşteri adayı oluşturma yoluyla da Yapay Zeka uygulamalarından destek almaktadır. Yüksek satın alma potansiyeline sahip müşteriler ancak, milyonlarca potansiyel müşterinin verileri analiz ederek ve belirli kriterleri karşılayanları tanıyarak belirlenebilir.

#7 Yerel Olmak

Bir e-ticaret işinin neresinde olursa olsun, müşteri verilerinden lokasyon bazlı veri madenciliği yapmak ve bu doğrultuda sonuçlar çıkarmak, işletmelerin yerel görünmelerini sağlamaktadır. Lokasyon bazlı teklifler, lokasyona özel reklamlar ve lokal trendleri tahmin ederek yerel teklifler sunmak, müşterilerin, işletmelerin kendi bölgelerine özel çabalarını cevapsız bırakmamaları sonucunu doğuracaktır. Bu ekstra kişiselleştirme düzeyi, müşterilerin kendi lokal çevrelerine özgü görünen tekliflere öncelik vermeleri gerçeği göz önünde bulundurulduğunda, bir sitenin kullanıcılarına sağladığı faydaları önemli ölçüde arttıracaktır.

#8 Verimli Veri Analizi

Hiçbir insan veya insanlardan kurulmuş olan bir ekip, tüm dünyadaki potansiyel müşterilerden elde edilen verilerin hacmini doğru ve eksiksiz bir şekilde kaydetme, analiz etme ve sindirme kapasitesine veya zamanına sahip değildir. Hal böyle iken, halen kullanıcı odaklı geri bildirime dayanmakta ısrar eden e-ticaret şirketleri, bilgi toplamak ve kullanmak için Yapay Zeka kullananların gerisinde kalmaktadır. Veri madenciliği ve Makine Öğrenmesi, bir işletmenin her faaliyetine yardımcı olmak için milyonlarca veri kümesinin verimli ve zamanında işlenmesini sağlar.

#9 Platformlar Arası Bütünleşme

Tüketiciler evlerinde ve yaşamlarında gittikçe daha fazla teknolojiye alıştıkça, bu teknolojilerin birlikte çalışma beklentisi de kendiliğinden artmaktadır. Bir perakende platformunda -akıllı telefonlar başta olmak üzere- satın alınan veya bakılan bir ürünün mevcut başka teknolojik ürünlerle entegre edilmesi için Yapay Zeka kullanmak, müşterilerin alışveriş deneyimlerini kolaylaştıracak ve kitleleri bu seçenekleri sunan şirketlere yönlendirecektir.

#10 Aramaları Optimize Etme

E-Ticaret İşletmeleri Yapay Zeka ‘dan (AI) Nasıl Yararlanabilir? Bir e-ticaret sitesinin arama işlevindeki Makine Öğrenmesi fonksiyonu, mağazaların her ziyaretçinin alışkanlıklarını, nasıl arama yaptıklarını ve tercihlerini “hatırlamalarını” sağlar. Bu bilgiler, müşterinin bir dahaki sefer gerçekleştireceği ziyarette kullanılması, sunulan tüm hizmetleri hızlandırır. Ayrıca Yapay Zeka ile sonsuz varyasyonda akıllı arama yapmak da mümkündür; Kullanıcının bireysel özelliklerini tanıyan bir teknoloji, her kullanıcının ne istediğini neredeyse eş zamanlı olarak tahmin edebilir. Ürün ayrıntılarını ve arananları analiz ederek, tamamlayıcı ürünler site tarafından proaktif olarak önerilebilir. Tüketicilerin bu teknolojileri kullanan sitelerde daha fazla ürün bulma ve satın alma olasılıkları daha yüksektir.

Sonuç

Dünyanın dört bir yanındaki e-ticaret şirketleri, verimliliklerini artırmak ve daha geniş kitlelere ulaşmak için burada saydığımız Yapay Zeka araçlarının çoğunu uygulamaktadır. Amazon, eBay ve Alibaba gibi devasa perakendeciler bu teknolojisine büyük yatırım yapıyorlar. AI’ ın en cazip tarafı ise, bu teknolojilerin, endüstri devleriyle rekabet edebilmek için devasa bütçelere ihtiyaç duymamasıdır.

 

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*