Son yıllarda yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) ön planda olduğu ileri teknolojilere doğru yoğun bir geçiş yaşandı. Operasyonlarda ve karar alma süreçlerinde devrim yaratma potansiyeline sahip oldukları için her sektör bu teknolojilere büyük ölçüde güveniyor.
Yapay Zeka (temsili fotoğraf)
Bu eğilimin arkasındaki itici güç, şirketlerin şu anda sahip olduğu devasa miktardaki verilere benzeri görülmemiş erişimdir. Ve söylendiği gibi, “veri yeni petroldür” ve veri bolluğuyla birlikte yapay zeka paha biçilmez bir müttefik haline gelir.
Hindustan Times – Son dakika haberleri için en hızlı kaynağınız! Şimdi Oku.
Yapay zeka ve makine öğrenimi gelişmelerinin dalgasını taşıyan sektörler arasında e-ticaret, rekabet avantajı elde etmek için yenilikçi teknolojilerden yararlanan önemli bir oyuncu olarak ortaya çıktı. Yapay zekanın e-ticaret sektöründe geniş çapta benimsenmesi sadece kaçınılmaz değil aynı zamanda zorunludur.
Ellerindeki veri zenginliğine rağmen, e-ticaret şirketleri zorluklarla karşı karşıyadır. Çevrimiçi mağazalar, pazar yerleri, pazarlama kanalları ve reklam platformları gibi birden fazla platformu yönetmek, veri silolarının oluşmasına yol açmıştır. Bu izole bilgi blokları, işletmelerinin nasıl yürüdüğüne dair tam bir resim sunmuyor.
Verilerini anlamlandırmak için e-ticaret markalarının bilgilerini birleştirmesi, temizlemesi ve organize etmesi gerekir. Veri hacmi önemli olsa da entegrasyon eksikliği veriyi daha az etkili hale getiriyor. Birçok kuruluş manuel veri birleştirme çalışmaları yürütmektedir ancak bu geleneksel yaklaşımın verimsiz olduğu kanıtlanmıştır. E-ticarette çok önemli bir unsur olan gerçek zaman faktörü, yalnızca manuel süreçlere güvenildiğinde tehlikeye atılır.
Bu kadar büyük miktarda veri varken, verilerdeki eğilimleri, kalıpları ve anormallikleri belirlemek için hızlı analiz yapmak devasa bir iştir. İnsan kapasitesinin ötesindedir ve manuel olarak yapıldığında hataya çok açıktır. Yapay zeka ve makine öğrenimi, e-Ticaret markalarının bu analiz sürecini otomatikleştirmesine ve “neler olduğu” ve “işin nasıl gittiği” hakkında yanıtlar almasına olanak tanır. Ek olarak, metriklerdeki dalgalanmaların ardındaki “neden”i daha derinlemesine araştırmalarına da yardımcı olabilir.
Diyelim ki giyim sektöründe bir e-ticaret şirketiniz var. Örneğin, envanter analizi yapmak için geleneksel olarak satış yaptığınız farklı cinsiyetleri, stilleri, renkleri, bedenleri, sezon trendlerini ve daha fazlasını dikkate alarak geçmiş satış verilerini manuel olarak incelemeniz gerekiyordu. Ancak gelişmiş ML modelleriyle bu süreç kolaylaşıyor. Yapay zeka modelleri verileri toplu olarak toplayabilir, zaman içindeki eğilimleri analiz edebilir, envanter hareketinin veya performansın neden değiştiğini tespit edebilir ve sonraki adımları önererek markanızın envanteri optimize etmesine olanak tanır. Bu bilgiler, aşırı stoklama (kayıplara yol açan) ve stoksuz kalma (karınızı sınırlayan) riskini azaltır.
Reklamlar, bir işletmenin önemli miktarda maliyet yatırımı yaptığı başka bir alandır ve maksimum yatırım getirisi (YG) elde etmek için alabileceğiniz tüm bilgilere ihtiyaç duyarsınız. Her reklam kampanyasının birçok bilinmeyeni ve değişkeni vardır. Satışların en yoğun olduğu günlerde bu gelişmiş algoritmalar, hedef kitle hedefleme, bütçe ayırma ve teklif optimizasyonunun karmaşıklıklarıyla başa çıkmanıza yardımcı olur.
Örneğin tatil sezonuna hazırlanan e-ticaret şirketiniz, reklam stratejinizi optimize etmek için ML modellerini kullanabilir. Algoritmalar, geçmiş verilerdeki, mevcut pazar eğilimlerindeki ve rakip eylemlerindeki kalıpları hızlı bir şekilde analiz edip tanımlıyor ve gerçek zamanlı öneriler sağlıyor. Bu, optimize edilmiş reklam performansı, daha düşük edinme maliyetleri ve maksimum yatırım getirisi sağlar.
E-ticaretteki diğer önemli alan dönüşümlerdir. Bu bağlamda, müşteri yolculuğu çok önemli bir odak noktasıdır ve çevrimiçi mağaza, müşteri etkileşimlerinin çoğunun gerçekleştiği yerdir. Müşteri davranışını, tercihlerini ve geçmiş etkileşimlerini analiz etmek, daha iyi dönüşümlere yol açan daha etkili kullanıcı deneyimleri oluşturmaya yardımcı olabilir. Markalar, kişiselleştirilmiş ürün önerilerinden hedefe yönelik pazarlama mesajlarına kadar müşteri yolculuğunda gerçek zamanlı ayarlamalar yaparak kullanıcının attığı her adımın anında memnuniyet için optimize edilmesini ve uzun vadeli müşteriyi elde tutma hedefleriyle stratejik olarak uyumlu hale getirilmesini sağlayabilir.
Ürün listelemelerinizi kullanıcı etkileşimini, anahtar kelimeleri ve eğilimleri dikkate alan algoritmalara göre de optimize edebilirsiniz. Bu, ürün görünürlüğünü artırır ve dönüşümleri en üst düzeye çıkarır. Sürekli gelişen içerik stratejileri sayesinde e-ticaret markaları trendlerin ilerisinde kalabilir, hedef kitlelerinde yankı uyandırabilir ve kalabalık dijital pazarda öne çıkan ilgi çekici, yüksek dönüşüm sağlayan içerikler oluşturabilir.
Otomasyon, dikkate alınması gereken bir diğer önemli unsurdur. Bu, e-ticaret operasyonlarında tekrarlanan görevlerin yükünü ortadan kaldırır. Yapay zeka destekli otomasyon, veri girişinden ürün sınıflandırmasına ve siparişlerin yerine getirilmesine kadar iş akışlarını kolaylaştırır, verimliliği optimize eder ve insan kaynaklarına daha karmaşık ve stratejik görevler için yer açar. Bu operasyonel süreçleri hızlandırır.
Diyelim ki makine öğrenimi algoritmanız size envanter veya reklamlarla ilgili önemli bir öneri veriyor. Eğer zamanında uygulanmaz ise öneri o kadar etkili olmayabilir. Otomasyon sayesinde öneriler, belirlediğiniz kurallara göre otomatik olarak yürütülebilir. Öneriler yürütüldükten sonra algoritma performansı ölçebilir ve ayrıca geri bildirimleri not edebilir. Bu süreç ne kadar sık tekrarlanırsa gelecekte o kadar doğru öneriler alırsınız.
Yapay zeka, operasyonları kolaylaştırmanın ve karar verme süreçlerinizi optimize etmenin ötesinde, e-ticaret ekosisteminin diğer yönlerine de nüfuz etti; yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar veya sahtekarlık tespiti olsun, şirketlerin müşterilerle etkileşim kurma biçimini şekillendiriyor. İleriye baktığımızda, kuralcı analitik ve üretken yapay zekadan oluşan iki alan, e-ticaret ortamını yeniden tanımlayacak. Günümüzde bu ileri teknolojiler üzerinde çalışan pek çok teknoloji şirketi bulunsa da henüz hazır çözümler sunmaktan uzaklar.
Yapay zeka ve makine öğrenimi sonunda e-ticaret ortamında daha belirgin hale geldikçe, markaların etkili uygulama için dört temel faktörü göz önünde bulundurması önemlidir: Verilerin kalitesi ve güncelliği, veri bilimi modellerinin geliştirilmesi ve kusursuz otomasyon için otomasyonun entegrasyonu. yürütme ve iş hedefleriyle stratejik uyum.
Bu makale Graas AI'nın CEO'su ve kurucu ortağı Prem Bhatia tarafından yazılmıştır.
Yapay Zeka (temsili fotoğraf)
Bu eğilimin arkasındaki itici güç, şirketlerin şu anda sahip olduğu devasa miktardaki verilere benzeri görülmemiş erişimdir. Ve söylendiği gibi, “veri yeni petroldür” ve veri bolluğuyla birlikte yapay zeka paha biçilmez bir müttefik haline gelir.
Hindustan Times – Son dakika haberleri için en hızlı kaynağınız! Şimdi Oku.
Yapay zeka ve makine öğrenimi gelişmelerinin dalgasını taşıyan sektörler arasında e-ticaret, rekabet avantajı elde etmek için yenilikçi teknolojilerden yararlanan önemli bir oyuncu olarak ortaya çıktı. Yapay zekanın e-ticaret sektöründe geniş çapta benimsenmesi sadece kaçınılmaz değil aynı zamanda zorunludur.
Ellerindeki veri zenginliğine rağmen, e-ticaret şirketleri zorluklarla karşı karşıyadır. Çevrimiçi mağazalar, pazar yerleri, pazarlama kanalları ve reklam platformları gibi birden fazla platformu yönetmek, veri silolarının oluşmasına yol açmıştır. Bu izole bilgi blokları, işletmelerinin nasıl yürüdüğüne dair tam bir resim sunmuyor.
Verilerini anlamlandırmak için e-ticaret markalarının bilgilerini birleştirmesi, temizlemesi ve organize etmesi gerekir. Veri hacmi önemli olsa da entegrasyon eksikliği veriyi daha az etkili hale getiriyor. Birçok kuruluş manuel veri birleştirme çalışmaları yürütmektedir ancak bu geleneksel yaklaşımın verimsiz olduğu kanıtlanmıştır. E-ticarette çok önemli bir unsur olan gerçek zaman faktörü, yalnızca manuel süreçlere güvenildiğinde tehlikeye atılır.
Bu kadar büyük miktarda veri varken, verilerdeki eğilimleri, kalıpları ve anormallikleri belirlemek için hızlı analiz yapmak devasa bir iştir. İnsan kapasitesinin ötesindedir ve manuel olarak yapıldığında hataya çok açıktır. Yapay zeka ve makine öğrenimi, e-Ticaret markalarının bu analiz sürecini otomatikleştirmesine ve “neler olduğu” ve “işin nasıl gittiği” hakkında yanıtlar almasına olanak tanır. Ek olarak, metriklerdeki dalgalanmaların ardındaki “neden”i daha derinlemesine araştırmalarına da yardımcı olabilir.
Diyelim ki giyim sektöründe bir e-ticaret şirketiniz var. Örneğin, envanter analizi yapmak için geleneksel olarak satış yaptığınız farklı cinsiyetleri, stilleri, renkleri, bedenleri, sezon trendlerini ve daha fazlasını dikkate alarak geçmiş satış verilerini manuel olarak incelemeniz gerekiyordu. Ancak gelişmiş ML modelleriyle bu süreç kolaylaşıyor. Yapay zeka modelleri verileri toplu olarak toplayabilir, zaman içindeki eğilimleri analiz edebilir, envanter hareketinin veya performansın neden değiştiğini tespit edebilir ve sonraki adımları önererek markanızın envanteri optimize etmesine olanak tanır. Bu bilgiler, aşırı stoklama (kayıplara yol açan) ve stoksuz kalma (karınızı sınırlayan) riskini azaltır.
Reklamlar, bir işletmenin önemli miktarda maliyet yatırımı yaptığı başka bir alandır ve maksimum yatırım getirisi (YG) elde etmek için alabileceğiniz tüm bilgilere ihtiyaç duyarsınız. Her reklam kampanyasının birçok bilinmeyeni ve değişkeni vardır. Satışların en yoğun olduğu günlerde bu gelişmiş algoritmalar, hedef kitle hedefleme, bütçe ayırma ve teklif optimizasyonunun karmaşıklıklarıyla başa çıkmanıza yardımcı olur.
Örneğin tatil sezonuna hazırlanan e-ticaret şirketiniz, reklam stratejinizi optimize etmek için ML modellerini kullanabilir. Algoritmalar, geçmiş verilerdeki, mevcut pazar eğilimlerindeki ve rakip eylemlerindeki kalıpları hızlı bir şekilde analiz edip tanımlıyor ve gerçek zamanlı öneriler sağlıyor. Bu, optimize edilmiş reklam performansı, daha düşük edinme maliyetleri ve maksimum yatırım getirisi sağlar.
E-ticaretteki diğer önemli alan dönüşümlerdir. Bu bağlamda, müşteri yolculuğu çok önemli bir odak noktasıdır ve çevrimiçi mağaza, müşteri etkileşimlerinin çoğunun gerçekleştiği yerdir. Müşteri davranışını, tercihlerini ve geçmiş etkileşimlerini analiz etmek, daha iyi dönüşümlere yol açan daha etkili kullanıcı deneyimleri oluşturmaya yardımcı olabilir. Markalar, kişiselleştirilmiş ürün önerilerinden hedefe yönelik pazarlama mesajlarına kadar müşteri yolculuğunda gerçek zamanlı ayarlamalar yaparak kullanıcının attığı her adımın anında memnuniyet için optimize edilmesini ve uzun vadeli müşteriyi elde tutma hedefleriyle stratejik olarak uyumlu hale getirilmesini sağlayabilir.
Ürün listelemelerinizi kullanıcı etkileşimini, anahtar kelimeleri ve eğilimleri dikkate alan algoritmalara göre de optimize edebilirsiniz. Bu, ürün görünürlüğünü artırır ve dönüşümleri en üst düzeye çıkarır. Sürekli gelişen içerik stratejileri sayesinde e-ticaret markaları trendlerin ilerisinde kalabilir, hedef kitlelerinde yankı uyandırabilir ve kalabalık dijital pazarda öne çıkan ilgi çekici, yüksek dönüşüm sağlayan içerikler oluşturabilir.
Otomasyon, dikkate alınması gereken bir diğer önemli unsurdur. Bu, e-ticaret operasyonlarında tekrarlanan görevlerin yükünü ortadan kaldırır. Yapay zeka destekli otomasyon, veri girişinden ürün sınıflandırmasına ve siparişlerin yerine getirilmesine kadar iş akışlarını kolaylaştırır, verimliliği optimize eder ve insan kaynaklarına daha karmaşık ve stratejik görevler için yer açar. Bu operasyonel süreçleri hızlandırır.
Diyelim ki makine öğrenimi algoritmanız size envanter veya reklamlarla ilgili önemli bir öneri veriyor. Eğer zamanında uygulanmaz ise öneri o kadar etkili olmayabilir. Otomasyon sayesinde öneriler, belirlediğiniz kurallara göre otomatik olarak yürütülebilir. Öneriler yürütüldükten sonra algoritma performansı ölçebilir ve ayrıca geri bildirimleri not edebilir. Bu süreç ne kadar sık tekrarlanırsa gelecekte o kadar doğru öneriler alırsınız.
Yapay zeka, operasyonları kolaylaştırmanın ve karar verme süreçlerinizi optimize etmenin ötesinde, e-ticaret ekosisteminin diğer yönlerine de nüfuz etti; yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar veya sahtekarlık tespiti olsun, şirketlerin müşterilerle etkileşim kurma biçimini şekillendiriyor. İleriye baktığımızda, kuralcı analitik ve üretken yapay zekadan oluşan iki alan, e-ticaret ortamını yeniden tanımlayacak. Günümüzde bu ileri teknolojiler üzerinde çalışan pek çok teknoloji şirketi bulunsa da henüz hazır çözümler sunmaktan uzaklar.
Yapay zeka ve makine öğrenimi sonunda e-ticaret ortamında daha belirgin hale geldikçe, markaların etkili uygulama için dört temel faktörü göz önünde bulundurması önemlidir: Verilerin kalitesi ve güncelliği, veri bilimi modellerinin geliştirilmesi ve kusursuz otomasyon için otomasyonun entegrasyonu. yürütme ve iş hedefleriyle stratejik uyum.
Bu makale Graas AI'nın CEO'su ve kurucu ortağı Prem Bhatia tarafından yazılmıştır.