Yapay Zeka E-Ticaret’te İle Etkili Adımlar

E-Ticaret’te Yapay Zeka İle Etkili Adımlar

Her gün herkes değişirken sistemlerin değişmemesi kabul edilemez. Zaman en değerli varlığımız ve bunu müşterileriniz de bunun oldukça farkında. Peki 13M aktif ve kredi kartını online alışverişlerde kullanan müşteri kitlesini hedeflerken yapay zeka e-ticaret sistemlerine nasıl yardımcı olacak ?

İnteraktif pazarlama dünyası AI sayesinde sürekli gelişmelere açık ve öğrenen mekanizmalar sürekli tetikte. Peki, önümüzdeki yıllarda kişilerin alışveriş alışkanlıklarını ve sıklıklarını anlık olarak kontrol ederek maniple edecek yazılımlar hakkında bilgimiz var mı?

Kısaca değinmek gerekirse sosyal medya kanalları, dijital/interaktif referanslar ve özellikle ‘chatbot’ adını verdiğimiz çevrimiçi sohbet botları ( sanal robotları ) sayesinde ürünlere ulaşmak daha kolay.

Chatbot

Şimdiye kadar bu kullanışlı “Sohbet” kutusunu çevrimiçi alışveriş yaparken kullandınız mı? Çevrimiçi biriyle sohbet ederken şüphesiz, aslında olabilecek her türlü sorunuza yardımcı olacak şekilde programlanmış bir botla konuşuyorsunuzdur ve dürüst olmak gerekirse, farkı bile söylemek zorlaşıyor! Piyasadaki yeni chatbot’larla sohbet deneyimi daha kişiselleştirilmiş, markalı ve akıllı hale geliyor.

Artık, e-ticaret mağazaları, AI’nın makine öğrenmesi ve geliştirilmesi sayesinde, ziyaretçiler için 24 saat müşteri desteği sunabilir, hızlı bir şekilde değerli verileri toplayabilir, davranışları izleyebilir ve kesintisiz marka sürekliliğine erişebilir. E-ticaret siteleri ve perakendecileri, etkin, otomatikleştirilmiş bir Chat bot ile ekstra bir iş yapmaya gerek kalmadan tüketici için çevrimiçi deneyimini uyarlayarak daha fazla dönüşüm oranları elde edebilirler.

Elbette ki bu durum müşteri kanalında beklentiyi artırırken öğrenilmiş değer arka planda analiz edilerek reklam, tasarım ve kişiselleştirilmiş ürün önerme için daha etkin bir şekilde kullanılmaya hazırlanıyor.

Ürün Önerme

Ürün önerme botları şüphesiz ki belirli bir kullanıcıyı ya da kullanıcı grubunun davranışlar analizleri sonrasında edinilen verileri bir algoritma eşliğinde müşterilere veya ziyaretçilere sunarlar. Bu durum bakılan ürünlerle alakalı olabilir ya da tamamlayıcı ürün grubuna mensup da olabilir.

İnteraktif pazarlama dünyası açısından önemli için ‘cookie’ adı verilen ve kullanıcıyı farklı mecralarda takip ederek re-marketing ve re-targeting ile önerilen ürünlerin normal tavsiye motorlarından daha etkin çalışmasıdır. Böylelikle AI arka planda site için tüm görevi üstlenir. Üstelik reklam araçları ile farklı sitelerde alakalı ve alakalı olabilecek ürünü önerir. Bunlara ayrılan bütçeler de daha etkin bir şekilde yönetilir.

Buradaki en büyük etki bütçenin ve verilen daha efektif hedef bazlı kullanılabilmesidir. Elbette ki gelecekte daha akıllı ve daha geniş düzlemde öğrenen sistemlerin geleceğini de unutmamak gerekir.

Kişiselleştirme

Yapay zeka (AI), markaların içeriğini kişiselleştirmelerini ve doğru mesajları doğru kişilere otomatik bir şekilde iletmelerini sağlar. AI, kullanıcının ne tür içerikten yararlanacağını belirlemek için davranışsal ve demografik verileri analiz etmek için kullanılabilir. Marka ve içerik etkileşiminde, içerikle tüketici etkileşimlerinden çıkarılan zengin davranış verileri ortaya çıkar bu da tüketici çıkarlarını ve satın alma aşamasını ortaya çıkarır.

AI platformları, bu zengin verileri içerir, kullanıcı tercihlerini ve deneyimlerini sürekli olarak öğrenebilir ve kullanıcıların istediği içeriği iletebilir.

Bir bilgisayar, gelecekte tüketicilerin ne isteyeceğini tahmin etmek için bir veri kümesindeki kalıpları tanımlamayı öğrenebilen öğrenme bileşeni, markalı içerik otomasyonunu bir sonraki seviyeye taşır. Markalar için kazanç anlamına gelen bu durum manuel içerik pazarlamasının asla yapamayacağı bir ölçekte veri analizi ve tahminleme ölçümleri içerir. Markaya olan müşteri sadakatinin artması müşterinin markaya olan katılımının artması doğrusal fonksiyonda ilerler. Sonuç olarak senaryolaştırılan öğrenilen, senaryolaştırılan olası pazarlama aktiviteleri kişisel ya da grupsal veriler vererek sonuçları daha gözlemlenebilir hale getirir.

Özet olarak yapay zeka’nın veri, bilgi ve analiz üzerinde kullanılan konvansiyonel sistemlere nazaran daha fazla öngörüsü olacak ve bu durum web sitelerinde daha fazla kişiselleştirme sağlayarak optimal bütçe kullanımı sağladığı gibi hedef segmente de işe yarar bilgiler gösterecek.

DAHA MOBİL DAHA AKILLI

Yapay zeka geliştikçe insanlar ile etkileşim şeklini de değiştiriyor. Potansiyel müşterilerin ve/veya ziyaretçilerin her geçen gün daha mobil olduğunu düşünürsek yapay zeka mobil reklamlar ve mobil içerikler anlamında daha doğal ve UX olarak kullanıma daha uygun oldu. Sadece konuşma, tasarım ve seçim yaparak değil istenilen ticaretin daha etkin ve verimli yapılmasını sağlayacak platformları geliştirdi. Örn. Frosmo, Insider

Bunula birlikte her firma yapay zekayı çekirdekte tutarak ‘uygulama’ dünyasına adım atacaktır. Artık iş masaüstü uygumalar da cebimizdeki akıllı telefonlar ile etkileşim kuran akıllı sistemlerde olacaktır.

Yapay zeka destekli gelişen uygulama devrimi de reklam stratejilerini topyekün değiştirdi. İnsanlar daha mobil oldukça arama motorlarındaki sonuçlar da mobil verilere göre şekilleniyor. Bu esnada demografik bilgiler ve özellikle lokasyon bilgileri daha deneyimsel bir kişisel ara yüz yaratmaktadır.

Mobil teknolojinin dünyadaki başka bir devrimin zirvesinde olduğumuz tartışılmaz. Yapay zeka bu değişimin bir öncüsü. Yapay zeka ve makinelerin öğrenmesi kavramı işin içine girdikçe bu bir takım yenilikleri de getirmektedir.

Uygulama Kullanıcı Arabirimleri

Sosyal medya mecraları e-ticaret siteleri için potansiyel müşterileri bulmanın en kolay yoludur. Burada iz daha çabuk bırakılır ve doğru olma olasılığı çoktur. Platformların geliştirdikleri ara yüzler sayesinde sınırlı bir alandan sınırsız bir alana doğru yapay zeka sayesinde kaydığını görüyoruz. Müşteri destek servislerden satış ve satış sonrası hizmetlere kadar geniş bir alanda kullanıma açık bir yapay zeka çalışması gözlenmektedir. E-ticaret sitelerinin mikro bir versiyonunu barındıran bu mikro yapılar arka planda platform yapay zekası ve buradan çıkan verileri kullanarak ürün ve hizmetler bütününe dönüştüren firma yapay zeka sistemleri ile birleştiği zaman kullanıcılara yeni bir arayüzle ulaşma imkanı da sağlanmış olur.

Chatbots kullanıcı deneyimini manifoldu geliştirmek için AI potansiyelini açığa çıkarıyor. Son trendlerde, chatbots daha yaygın hale geliyor. Chatbots’un nasıl bütünleştiğini şimdiden görüyoruz.

Kullanıcı Deneyimini Geliştirme

Yapay zekanın en büyük uygulamalarından biri otomatik mantık. Uygulamalar çeşitli parametreleri göz önünde bulundurduktan sonra gerçekten hızlı kararlar verebilmeleri için programlanabilir. Yapılan yapay zeka ve makine öğrenme uygulamalarını, adından da anlaşılacağı gibi, ‘akıllı’ oldukları için asgari insan müdahalesi ile kendi başlarına çalışan mekanizmalar olarak düşünebiliriz. Bu yeteneği mümkün kılan uygulama üzerindeki algoritmalar kullanıcıların eylemleri analiz ederek sağladığı milyonlarca veriyi anlamlı bilgiye dönüştürür ve tekrar deneyimlemeye sunar.

Otomatik mantık, uygulamaların çok daha kişiselleştirilmiş yapmalarına yardımcı olur, deneyimin bir bölümü yerine konuyu bir bütün olarak ele alır ( senaryo ). Kullanıcılara daha iyi bir ürün için geliştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sağlayan, veri ve sayılar tarafından desteklenmektedir. Örneğin, Uber bu teknolojiyi, sürücülerinin aldığı yol boyunca önceki seyahatlerden öğrenerek sürücüye en iyi yolu sağlamak için kullanır.

Kullanıcıyı Anlamak İçin Uygulamada Veri Duyarlılık Analizi

Yapay zeka alışkanlıklarımızı incelemek ve bize daha iyi hizmet etmek için günden güne güçleniyor. Uygulama pazarlamacıları artık eylemlerini, beğenilerini ve tercihlerini kullanarak uygulama üzerindeki bir kullanıcının davranışını daha iyi anlamaya başlayabilir. Öğrenen sistemlerin analizleri ve rol model uygulamaları kullanıcıların eylemlerini, beğenilerini ve tercihlerini izler ve veriye duyarlı davranış analizleri yapar. Yapay zeka ve makine öğrenme ile, uygulama üzerinden reklam verenler duygu ve duyarlılık analizi yapabilir hale geldi. Müşteri tarafından ifade edilen tutum, fikir (pozitif, negatif ya da nötr) ve duyguların anlaşılması için kullanılmaya başlandı. Bu durum ise kullanıcıların verilerin duyarlılıklarına göre analiz edilerek doğru ürün/hizmet kapsamında reklam verelerin reklamları ile karşılaşmalarını sağlar. Veri duyarlılık analiz son zamanlarda özellikle içerik üretici ve içerik ile ürün satan e-ticaret firmalarının çoğunlukla başvurdukları bir analiz halini aldı.

Bir örnekle açıklamak gerekirse, halihazırda bu sistem YouTube tarafından benzer müzik önermek için kullanılır. Amazon ise ürün önerileri için kullanır. Yakın gelecekte, uygulama üzerinden reklam verenler de bir kullanıcının duygularına dayalı doğru ürün önermeyi başarabilecektir. Örneğin, Niki uygulamasında kullanıcılar, kullanıcıların her hizmet için doğru satın alma işlemini yapmalarına yardımcı olan chatbot’tan ilgili öneriler alırlar. Farklı bir örnekte , bir kullanıcı bir yüzme havuzu olan Manali (Hindistan’da bir kasaba) oteller için sorarsa, bize ilgili seçenekleri tavsiye edebilecek hale gelebilir.

Devamı bir sonraki yazımda..

Takipte kalın..