E-ticarette Yapay Zeka Kullanımı

Sibel Hoş
e-ticarette yapay zeka

Büyüme ve rekabet avantajı için yapay zekadan yararlanmayı hedefleyen bir e-ticaret işletmesiyseniz, bu yazımızda e-ticaret için yapay zekanın faydalarını, temel teknolojileri, kritik kullanım durumlarını, satışları artırma stratejilerini ve yapay zekanın sektördeki geleceğini detaylıca anlatacağız.

İlgili İçerik: En İyi 21 Yapay Zeka Pazarlama Aracı

E-Ticaret İşletmeleri için Yapay Zekanın Avantajları

Aşağıdaki listede yapay zekanın e-ticaret işletmelerine sağladığı bazı avantajları bulabilirsiniz:

1. Artan satışlar ve dönüşümler

Yapay zeka, satış hunisini kişiselleştirmek ve ürün önerilerini uyarlamak için müşteri yolculuklarını, davranışlarını ve tercihlerini toplamanıza ve analiz etmenize yardımcı olur. Ayrıca sipariş işleme, müşteri sorguları ve pazarlama kampanyaları gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirir.

Doğru verilerle tutarlı ve verimli bir alışveriş deneyimi sağlayarak daha yüksek dönüşüm oranları elde edebilirsiniz.

2. Geliştirilmiş müşteri deneyimi

Sınırlı veri analizi yetenekleri nedeniyle geleneksel öneri sistemleri genellikle doğru öneriler sunamamaktadır. Ancak yapay zeka, bireysel müşteri tercihlerine uygun ürünleri tahmin etmek ve önermek için büyük miktarda veriyi analiz edebilir, genel alışveriş yolculuğunu geliştirebilir ve tekrar satın alma olasılığını artırabilir.

3. Müşteri destek otomasyonu

Müşteri desteği geçmişte operasyonel saatler ve insan kaynakları ile sınırlıydı, fakat apay zeka sohbet robotları artık günün her saati destek sağlayabiliyor, sorguları ve sorunları anında çözebiliyor ve böylece müşteri güvenini, memnuniyetini ve elde tutma oranını artırıyor.

4. Optimize edilmiş envanter yönetimi

Yapay zeka, talebi tahmin ederek envanteri optimize edebilir ve doğru miktarda stokun doğru zamanda mevcut olmasını sağlayabilir. Bu da daha hızlı teslimat süreleri ve daha düşük operasyonel maliyetlerle sonuçlanır.

5. Dinamik arama işlevi

Yapay zeka, amacı ve bağlamı anlayarak arama doğruluğunu artırır, daha alakalı ve kesin arama sonuçları sağlar.

Bu, ”en iyi koşu ayakkabısı” aramasının, müşterinin arama amacına daha yakın olan özel öneriler, kullanıcı yorumları ve satın alma seçenekleri sağlayacağı anlamına gelir.

E-Ticarette Yapay Zeka ile Güçlendiren Teknolojiler

Yapay zeka tekil bir teknoloji değildir; çeşitli modelleri kapsar. Bu sektörde kullanılan dört önde gelen yapay zeka teknolojisi vardır:

1. Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme

Makine öğrenimi, algoritmaların açıkça programlanmadan tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için verilerden öğrendiği bir yapay zeka alt kümesidir.

Örneğin, bir makine öğrenimi algoritması gelecekteki satış eğilimlerini tahmin etmek için geçmiş satış verileri üzerinde eğitilirse, zaman içinde, daha fazla veri işledikçe, algoritmanın tahminleri gelişir.

Makine öğreniminin bir alt alanı olan derin öğrenme ise, büyük veri kümelerindeki karmaşık örüntüleri modelleyebilen çok katmanlı sinir ağlarını içerir. 

Örneğin, bir derin öğrenme modeli binlerce etiketli görüntüden öğrenerek ürün görüntülerini tanıyabilir. Başlangıçta, model bazı ürünleri yanlış sınıflandırabilir, ancak daha fazla etiketli görüntü işe beslendikçe doğruluğunu artırır.

İlgili İçerik: Makine Öğrenimi Nedir? Yapay Zeka ve Derin Öğrenme ile Arasındaki Fark

2. Doğal dil işleme (NLP)

NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve yanıt vermesini sağlar. E-ticarette bu teknoloji, müşteri sorularını ele almak, siparişleri işlemek ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için yapay zeka sohbet robotlarına güç verir.

Örneğin, bir müşteri bir chatbot’a siparişinin durumunu sorduğunda, NLP chatbot’un sorguyu anlamasını ve ilgili bilgileri almasını sağlar.

Sohbet robotlarının ötesinde, NLP duygu analizi için de kullanılır. Genel duyarlılığı (olumlu, olumsuz veya nötr) belirlemek için müşteri yorumlarını analiz eder. Bu, e-ticaret işletmelerinin müşteri memnuniyetini ölçmesine ve iyileştirme alanlarını belirlemesine yardımcı olur.

NLP ayrıca dil çevirisini mümkün kılarak küresel olarak dilsel çeşitliliğe sahip müşterilere hitap etmelerini kolaylaştırır.

3. Büyük veri analitiği

Büyük veri, müşteri etkileşimleri, işlem kayıtları ve sosyal medya etkinlikleri gibi çeşitli kaynaklardan üretilen büyük hacimli verileri ifade eder. Bu veriler yapay zeka modellerinin eğitimi için önemlidir.

Bu modeller ne kadar çok veriye sahip olursa, o kadar iyi öğrenebilir ve e-ticaret işletmeleri için doğru tahminlerde bulunabilirler.

Örneğin, müşteri satın alma geçmişlerinden oluşan büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilen bir yapay zeka modeli, bir müşterinin hangi ürünleri satın alma olasılığının yüksek olduğunu daha doğru bir şekilde tahmin edebilir. Öte yandan, analitik araçlar bu verileri işleyip analiz ederek iş stratejilerini bilgilendiren kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarır.

E-Ticarette Yapay Zekanın Temel Kullanım Alanları

1. Yapay zeka odaklı kişiselleştirme ve ürün önerileri

Yapay zeka ile tahmine dayalı analitiğe dayalı hiper-kişiselleştirilmiş öneriler sunabilirsiniz. Bunlar, müşterinin zevkleri ve dolayısıyla hangi tamamlayıcı ürünleri satın alabilecekleri hakkında güçlü içgörüler sunar.

Örneğin, bir müşterinin bebek maması ve yenidoğan yoga derslerine göz attığını öğrenirseniz, bebek battaniyeleri ve hamile kıyafetleriyle ilgileneceğini varsayabilirsiniz:

Örneğin Amazon, benzer ilgi alanlarına sahip diğer kullanıcıların satın aldığı veya görüntülediği ürünleri önermek için filtreleme seçenekleri sunar.

Ayrıca, yapay zeka destekli öneri motorları, satın alma sıklığıyla ilgili kalıpları tespit edebilir (iki haftada bir bebek maması gibi) ve ardından kullanıcılara zamanında stok yapmalarını hatırlatmak için proaktif anlık bildirimler gönderebilir veya e-posta yoluyla toplu satın alımlarda bir fırsat sunabilir.

2. Otomatik müşteri hizmetleri ve chatbot’lar

Yapay zeka, insan konuşmasını lehçeler ve dilsel nüanslar arasında anlayabilen ve benzer şekilde yanıt verebilen NLP tarafından desteklenen güçlü sohbet robotları oluşturabilir.

Bu, müşterilerin kendilerini ”anlayan” biriyle konuştuklarını hissetmelerine yardımcı olur ve etkileşimlerinden memnun olma olasılıklarını artırır.

Ayrıca bu sohbet robotları, bir insan temsilciye devretme zamanının geldiğini tespit etmek için duygu analizini kullanarak sürekli bir çözüm deneyimi sağlar.

Müşterilerin %40’ı bir yanıt aldıkları sürece kendilerine insanlar tarafından mı yoksa bir yapay zeka tarafından mı yardım edildiğini önemsemiyor. Bu nedenle, sohbet robotlarına yatırım yapmaktan çekinmemelisiniz.

3. Yapay zeka ile optimize edilmiş dinamik fiyatlandırma ve promosyonlar

Gerçek zamanlı fiyat ayarlamaları, müşterilerinizi rakiplerinizden uzaklaştırmak için en güçlü stratejilerden biridir. Bunu yapmanın en iyi yolu, müşteriyi satın almaya teşvik etmek için sınırlı bir süre (bir saat veya daha az) için geçerli olan anlık bir indirim sunmaktır.

Ancak daha etkili bir strateji, müşteri bir satın alma işlemi gerçekleştirmeden önce rakip web sitelerindeki seçenekleri karşılaştırırken fiyatları gerçek zamanlı olarak proaktif bir şekilde ayarlamak için satış verilerinden, rakip fiyatlandırmasından ve talep modellerinden yararlanmaktır. Buna dinamik fiyatlandırma denir.

Doğru yapıldığında, bu gerçek zamanlı fiyat ayarlamaları müşteriyi doğru anda yakalayabilir ve onu anında bir dönüşüme yönlendirebilir.

Ayrıca, dinamik fiyatlandırma müşterinin ihtiyaçlarını önemsediğinizi ve proaktif olarak karşıladığınızı hissetmesine yardımcı olarak sizinle ilgili izlenimlerini artırır. Alışveriş sepetini terk etme oranlarını iyileştirir ve uzun vadeli müşteri sadakati oluşturur.

4.  Akıllı envanter yönetimi ve talep tahmini

Tatillerde sezonluk ürünlerin satışını artırmak veya özel günlerde indirimler sunmak gibi bazı genel kalıpları bilmeniz ve takip etmeniz gerekir. Ancak tahmine dayalı analitik sayesinde çeşitli veri havuzlarından yararlanmanız mümkündür.

Bunlar arasında geçmiş satış verileri, envanter verileri, müşteri etkileşimi ısı haritaları, kullanıcı yorumları, sosyal medya kalıpları, coğrafi talep kalıpları ve farklı bağlamlar için envanter gereksinimlerini tam olarak tahmin etmek için benzerleri yer alır.

Bu, stokların tükenmesini önlemek, teslimat süresini iyileştirmek ve satılmayacak envanter kalemlerini muhafaza etme maliyetini azaltmak için çok değerlidir.

Örneğin, beklenen bir futbol maçından önce her takım için formalar ve maç zamanı popüler atıştırmalık seçenekleri stoklayabilirsiniz. Eğer bir sıcak hava dalgası bekleniyorsa, hafif giysiler, şapkalar ve güneş kremi satışlarını teşvik edebilirsiniz. 

5. Yapay zeka destekli dolandırıcılık tespiti ve önleme

Makine öğrenimi modelleri, farklı türde kullanıcı profilleri ve bu profiller için normal finansal davranışlar listesi oluşturmak için müşteri verilerini kullanarak şüpheli davranış kalıplarını tespit edebilir.

Daha sonra modeller bunu, ortalamadan yüksek işlem değerleri, kısa bir süre içinde birden fazla işlem ve bilinmeyen konumlardan yapılan işlemler gibi olağandışı davranışları işaretlemek için bir ölçüt olarak kullanır.

Bu davranışlar daha sonra incelenmek üzere işaretlenebilir. Dolandırıcılık teyit edilirse, işlemi iptal etmek ve gerekirse yeni finansal bilgiler talep etmek için önlemler alınabilir.

6. Sesli arama ve gelişmiş ürün keşfi

NLP sesli asistanın sorguyu anlamasına, farklı aksanları, bölgesel terimleri ve herhangi bir duraklamayı veya yanlış telaffuzu yorumlamasına ve ardından müşteriyi istediklerine doğru yönlendirmesine yardımcı olur. 

7. Ürün önerileri için görüntü tanıma

İstediğiniz ürünün resmini yüklediğinizde, yapay zeka, tasarım, şekil ve boyut gibi özelliklere dayalı olarak e-ticaret sitesinin envanterindeki en benzer ürünleri bulabilir.

Örneğin, IKEA, kullanıcıların mobilyalarının fotoğraflarını çekerek platformlarındaki benzer ürünleri tanımlamalarına olanak tanır.

Görüntü tanıma teknolojisi, eşleşen ayakkabılar veya tamamlayıcı renkte bir çanta gibi talep edilen ürünle aynı estetiğe uyan ürünleri önermek için de kullanılmaktadır. Bu, müşteri için seçenek yelpazesini genişletmeye ve onları daha büyük bir ödeme listesine yönlendirmeye hizmet eder.

8. Yapay zeka ile müşteri kaybı tahmini ve önleme

HBR’ye göre, yeni bir müşteri edinmek bir müşteriyi elde tutmaktan çok daha pahalı olduğundan, müşteri kaybıyla mücadele etmek bir e-ticaret işletmesi için en önemli zorluklardan biridir.

Tahmine dayalı analitik, ayrılma riski taşıyan müşterilerin hedeflenmesine yönelik veri destekli içgörüler sunarak bu konuda yardımcı olur. Örneğin, web sitesi hemen çıkma oranı veya alışveriş sepetini terk etme oranı gibi önemli müşteri kaybı göstergeleri hakkında veri toplarsanız, bu müşterileri aşağıdakilerle hedefleyebilirsiniz:

Yapay zeka, verileri iyi bir şekilde kullanabilir ve daha fazla satış yaparak kârlılığınızı artırmanıza yardımcı olabilir. Müşteriyi elde tutmanın gücüne inanmıyorsanız, elde tutma oranlarını %5 artırmak, kârı %25 ila %95 oranında artırır.

9. Yapay zeka destekli yeniden pazarlama ve yeniden hedefleme stratejileri

Yapay zeka, e-ticaret işletmelerinin müşterilere birden fazla platformda ulaşmasını ve onlara daha önce göz attıkları ürünleri kişiselleştirilmiş bir dil kullanarak hatırlatmasını mümkün kılar.

Bunu, makine öğrenimi modelleri aracılığıyla müşteri profilleri oluşturarak, her profilin davranışlarını ve motivasyonlarını anlayarak ve ardından her profili bir dönüşüme yönlendirmesi en muhtemel kişiselleştirilmiş içeriği hazırlayarak gerçekleştirir.

Bu içerik, daha önce göz atılmış bir ürünü satın almaya teşvik eden reklamlar, müşterinin kutladığı bir festival için sezon ürünleri hakkında bir e-posta güncellemesi veya hatta müşteriye adıyla hitap eden ve onlara hitap etme olasılığı en yüksek içerik stilini kullanan kişiselleştirilmiş altyazılara sahip dinamik video reklamları şeklinde olabilir.

E-Ticaret İşletmeleri Daha İyi Satışlar İçin Yapay Zekadan Nasıl Yararlanabilir?

1. İş ihtiyaçlarınızı değerlendirin

Yapay zekayı kullanmanın ilk adımı, e-ticaret işinizi en çok nerede etkileyebileceğini anlamaktır.

Uygun yanıtlar için mevcut operasyonlarınızı değerlendirin. Derinlemesine araştırın ve hiçbir departmanı gözden kaçırmayın. Ne kadar küçük veya büyük olduklarına bakmaksızın müşterilerin sorunlu noktalarını ve teslimat darboğazlarını belirleyin. Ancak bu konuda netlik kazandıktan sonra e-ticaret işletmeniz için bir yapay zeka çerçevesi oluşturabilirsiniz.

Örneğin, yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, sık sorulan sorulara anında yanıt vererek müşterilerinizi daha iyi desteklemenize yardımcı olabilir ve destek ekibinizin üzerindeki yükü azaltabilir.

Yapay zeka odaklı analizler, talep eğilimlerini tahmin ederek envanter yönetimini optimize etmenize yardımcı olabilir.

2. Bir yapay zeka uygulama stratejisi geliştirin

İkinci adım, yapay zeka girişiminiz için net hedefler belirlemektir.

Bu alıştırma ile ne elde etmeyi umuyorsunuz?

İster müşteri bekleme sürelerini azaltmak, ister tekrar satın alımları artırmak veya satış tahminlerini otomatikleştirmek olsun, belirli hedeflere sahip olmak yapay zeka yolculuğunuza rehberlik edecektir.

Ardından veri, teknoloji ve vasıflı personel dahil olmak üzere ihtiyaç duyduğunuz kaynakları belirleyin.

Örneğin, teslimat sürelerini kısaltarak müşteri memnuniyetini artırmak için altı ay içinde ortalama teslimat sürelerini beş günden iki güne indirmeyi hedeflemelisiniz. Bunun için mevcut lojistik, teknoloji altyapınız ve iş gücünüzün ölçülmesi gerekir.

Araştırmanız aşağıdakileri uygulamanızı önerebilir:

Önemli olan, hedeflerinizi başarılı bir uygulama için gereken pratik adım ve kaynaklarla uyumlu hale getirmektir.

3. Küçük ve ölçeklenebilir çözümlerle başlayın

Stratejinizi araştırdıktan ve tanımladıktan sonra bir sonraki adım onu uygulamaktır. Ancak, yapay zekayı başarılı bir şekilde benimsemenin anahtarı küçük adımlarla ilerlemektir. Bu yüzden hızlı kazanımlar ve ölçülebilir sonuçlar sağlayan belirli ve yönetilebilir uygulamalara odaklanın. Bu yaklaşım, yapay zeka çözümlerini tüm e-ticaret operasyonunuzda ölçeklendirmeden önce etkinliğini test etmenizi sağlayacaktır.

Müşteri bekleme sürelerinin azaltılması örneğinden hareketle, ilk olarak web sitenizde soruları ele almak için bir yapay zeka sohbet robotu yerleştirebilirsiniz. Ardından, üç ay gibi bir süre boyunca performansını izleyin, geri bildirim toplayın ve gerekli ayarlamaları yapın.

Güven ve deneyim kazandıkça, yapay zeka uygulamalarını kişiselleştirilmiş pazarlama (tekrar satın alımları artırmak için) ve tahmine dayalı analitik (satış tahminini otomatikleştirmek için) gibi diğer alanlara genişletmeyi düşünebilirsiniz.

4. Veri altyapısına yatırım yapın

Yapay zeka modelleri verilerden öğrenir, bu nedenle sistemleri beslediğiniz verilerin kalitesi yapay zeka çözümlerinizin performansını doğrudan etkiler. Bu yüzden istediğiniz sonuçları elde etmek için yüksek kaliteli veri toplama, temizleme ve yönetim uygulamalarına yatırım yapın.

Örneğin, kestirimci bakım yoluyla ekipman arıza süresini azaltmak istiyorsanız, makinelerden gelen sensör verilerinin kalitesi çok önemlidir. Bu, makine titreşimleri, sıcaklık ve çalışma döngüleri ile ilgili verilerin toplanmasını ve analiz edilmesini içerir.

Doğru verilerle, olası arızaları proaktif olarak tahmin edebilir ve bakım planlayabilir, planlanmamış arıza sürelerini en aza indirebilir ve operasyonel verimliliği artırabilirsiniz.

Kaliteye ek olarak, veri güvenliği ve gizliliği de çok önemlidir. Müşteri bilgilerini korumak ve güveni sürdürmek için veri altyapınızın ilgili düzenlemelere ve en iyi uygulamalara uygun olmasını sağlayın.

5. Veri odaklı bir kültürü benimseyin

E-ticaret işletmenizde veri odaklı bir kültürü teşvik etmek, yapay zekanın faydalarını tam olarak gerçekleştirmek için çok önemlidir. 

Exit mobile version