E-Perakende Matematiği

E-perakende markaları, analitik içgörülerini geliştirmek, daha kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi yaratmak ve sektör içi rekabet güçlerini artırmak için yapay zeka teknolojilerine giderek daha fazla yöneliyor.

Şüphesiz ki dünyada yapay zekanın (AI) etkisinde olmayan bir endüstri yok. Sanal gerçeklik (VR) oyun sistemlerinden endüstriyel üretimdeki yapay zeka robotlarına kadar, yapay zeka teknolojisinin gelişimi, dünya ile etkileşim biçiminde devrim yaratıyor. Moda endüstrisi için de durum farklı değil. Özellikle Covid-19 salgını moda sektöründe e-ticaretin büyümesini beklenmeyen bir ivmeyle hızlandırdı. Bununla birlikte birçok tüketici fiziki mağaza alışkanlığını artık online platformlara devretmiş durumda. Hâl böyle olunca online moda endüstrisinde rekabetin artması ve yeni teknoloji yöntemlerinin gelişmesi, moda ürünleri üretme, pazarlama ve satma yollarında daha dijital yaklaşımların benimsenmesine yol açtı. Tam da bu noktada yapay zeka, endüstrinin doğasını temelden dönüştürerek başrolü üstleniyor. Peki, AI nedir? Basitçe söylemek gerekirse, AI ve yakından ilişkili kavram olan makine öğrenimi, insan davranışını taklit etmeyi ve özerk kararlar vermeyi dinamik olarak öğrenen bilgisayar programlarıdır. Bugünün konjonktüründe yapay zeka teknolojileri, moda endüstrisini tasarım, üretim, lojistik, pazarlama ve satış gibi değer zincirinin her unsuruna dokunarak fark yaratıyor. Nasıl mı? Yapay zeka, satış dönüşümünü ve müşteri memnuniyetini iyileştirmek için satın alma geçmişinden arama geçmişine kadar müşteri verilerini kullanıyor. Müşteri verilerini kullanmak aslında markalar için bir yol haritası oluşturma anlamına geliyor. Amerika’nın çok katlı mağaza zinciri Macy’s kısa süre önce, e-ticaret müşterilerine daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için mevcut web sitesini elden geçireceğini duyurdu. Macy’s örneği sadece bir başlangıçtı. Öte yandan Net A-Porter, Mr Porter, The Outnet, Selfridges gibi birçok online alışveriş platformu artık çok farklı perakende matematikleri uygulayarak online alışveriş yapan tüketicileri için dönüşüm oranlarını artırmak için var gücüyle çalışıyor. İlk bakışta, sanat, yaratıcılık ve trendler tarafından yönlendirilen moda, yapay zeka gibi klinik, analitik ve mantığa dayalı bir teknolojiyle pek eşleşmeyecek gibi görünüyor. Ancak günümüz konjonktüründe yapay zeka teknolojileri modada sorulan birçok kritik sorunun cevabını veriyor. Dönüşüm oranlarını artırmak ve deneyimleri kişiselleştirmek için tüketici verilerini kullanıyorlar. Peki bu yeni teknolojiler online satışları nasıl dönüştürüyor? Moda markaları ve e-ticaret perakendecileri tüm temas noktalarına ulaşan benzersiz bir deneyimi nasıl sağlayabilir? Acaba bu matematik denklemleri kaç bilinmeyenli? Sorunun cevabı aslında yüksek teknolojili yapay zeka otomasyonlarında gizli. 

Kişiselleştirme Algoritması

Online alışveriş deneyimlerinizi bir düşünün. Bir markanın size farklı deneyimler sunuyor olması sizde mıknatıs etkisi yaratmaz mıydı?

Moda markaları sürekli olarak ürünlerini tüketicilere sunmanın yeni yollarını arıyor.

Öyle ki, kullanıcıların alışveriş deneyimini en üst düzeye çıkarmak ve otomasyon yoluyla satış sistemlerinin verimliliğini ve tahmine dayalı analiz yoluyla satış süreçlerini iyileştirmek için yapay zeka teknolojilerini kullanıyor. Kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi oluşturmak için büyük mağazaların ne tür veri kümelerini kaydetmesi gerekiyor? Bu senaryoda, ürün satış modülleri yalnızca markaların doğru ürün önerilerini yapmasına yardımcı olmakla kalmaz ayrıca buna ek olarak tüketici profillerini ve eğilimlerini tahmin eder. Bununla birlikte, ürün boyutları ve kullanılabilirlik temelinde kullanıcı için daha verimli olan önerileri ön sıralara taşır. 2017’de California Üniversitesi ve Adobe’deki araştırmacılar, yapay zekanın bir kişinin stilini öğrenmesi için bir yol belirledi. Bu bilgilerle, verileri analiz ederek ve kullanıcıların satın alma davranışlarına göre kişiselleştirilmiş mesajlar üreterek, sistem tarafından oluşturulmuş görüntülerini nasıl analiz edeceklerini keşfettiler. Bazı e-ticaret sitelerinde bulunan bir işlevsellik olan kıyafet tasarımcılarının temelini oluşturan sistem, perakendecilerin özel kıyafetler oluşturmasına ve hatta daha geniş eğilimleri tahmin etmesine olanak tanıyor. Yönlendirme sistemleri, online perakendecilerin, müşterilerin zaten var olan dataların ötesinde ne istediğini öngörmelerine yardımcı oluyor. Örneğin, kamera arama özelliğine sahip yapay zeka tabanlı alışveriş platformları, müşterilerin online olarak gördükleri ürünlerle birlikte fotoğraf çekmelerine olanak tanıyor. Bu görüntüler sayesinde site, benzer ürünleri belirleyip benzer stiller öneriyorlar. Diyelim ki bir tüketici sürekli olarak aynı numara ayakkabı seçiyor. Bu veriler saklanarak müşteri başka bir sefer alışveriş yaptığında bu bilgiler aramaya ekleniyor. Bir sonraki site ziyaretinde kendi numarası stokta olmayan ürünler daha alt sıralarda filtreleniyor; böylelikle sitede ortalama geçirilen zaman artmış oluyor. Zira, yapay zeka verileri doğrultusunda eğer tüketicinin 38 beden olduğu verisi kayıtlıysa, o zaman 38 beden ürünlerin hepsini müşterinin önüne sunarak dönüşüm ve gelir üzerinde büyük bir pozitif etki sağlamak mümkün. Bir sitede alışverişe çıktığınızda ve belirli bir beden ve cinsiyet için filtreleme yaptığınızda, zaten kişisel tercihler ulaşılabilir duruma geliyor. Bu veriler daha sonra tüm deneyimi kişiselleştirmek için de ayrıca kullanılabilir. Örneğin, yakın zamanda Marcy’de bir jean pantolon aradıysanız, AI algoritmaları sayfanızda ilgili diğer jean pantolon ürünlerini önerecektir. Kişiselleştirme, keyifli bir müşteri deneyiminin anahtarıdır, bu nedenle e-ticaret markaları yapay zeka algoritmalarıyla daha sıkı dirsek temasında olacak gibi görünüyor.

Pazarlama Optimizasyonu 5.0

Pazarlama 2.0, 4.0 derken yeni güncellenmiş bir versiyonla karşı karşıyayız. “İnsan için teknoloji” mottosuyla bu anlayış moda sektörünü yeniden yapılandırıyor. Nasıl mı? Yapay zeka (AI) metin yazarlığının tanıtılması, markaların satış metinlerini oluşturma biçiminde devrim yaratıyor. (AI) yazma araçları, saniyeler içinde pazarlama kopyası oluşturabilme özelliğine sahip. Öyle ki markalar başlıklar, blog girişleri veya ürün açıklamaları yazmak için metin yazarları veya reklam ajansları tutmak yerine artık yapay zeka yazılımını kullanabiliyor. Bu araçlar, gelişmiş (AI) dil modellerini kullanarak dijital reklam metni, sosyal medya içeriği ve diğer e-ticaret kopyalarını sunabiliyor. Fiziksel bir mağazada alışveriş yapmanın faydalarından biri, mağazada gezintinize ve aradığınızı bulmanıza yardımcı olabilecek bir çalışanın veya asistanın bulunmasıdır. E-ticaret her zaman telefon desteği sunabilecek müşteri hizmetleri temsilcilerine sahip olsa da, yakın zamana kadar AI, müşterilere anında yardım sağlamak için boşluğu doldurmaya yardımcı olmadı. Tüm çevrimiçi müşterilerine 7/24 destek sağlayan e-ticaret perakendecileri arasında sohbet robotlarının ve diğer sanal yardımların kullanımı artıyor. Bu sohbet robotları, online alışveriş yapan kişilerle duyu-dil programlama (NLP) aracılığıyla sese dayalı etkileşimleri yorumlayarak müşterilere kişiselleştirilmiş teklifler sunuyor. Ayrıca, kendilerini müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için daha iyi donatan kendi kendine öğrenme yetenekleriyle programlandıkları için sürekli olarak gelişiyorlar. Sepetinize eklediğiniz bir ürünü tam ödeme aşamasına stok problemi yaşadığını öğrendiniz ve alışveriş deneyiminiz yarıda kaldı. Muhtemelen o siteyi bir daha ziyaret etmek istemezsiniz. Tam da bu bağlamda depolardaki ürün envanter takip sistemlerini kontrol eden bir yapay zeka sistemi direkt ve dolaylı yoldan müşteri memnuniyetini sağlayacaktır. Depo ürün envanterleri müşteri talepleri tahminine göre güncel tutulmalıdır. Nasıl mı? Tüketicilerin ürüne tıklama oranı, o ürün sayfasında zaman geçirme süresi, sepete eklenme oranları ve satışa dönüşme oranları gibi verilerle ihtiyaçlar uygun şekillerde saptanmalı ve hemen ürün tedarik edilmelidir.  Bu yapay zeka sistemleri, talepteki hızlı değişiklikleri tahmin ettiği gibi hatta verimliliği artırmak için belirli paketleme prosedürlerini otomatik hale getiriyor. Yakın gelecekte birçok e-perakende markasının yapay zeka temelli depolama otomasyonları kullanmaların zorunlu olacağı bir dünyayı tahmin etmek hiç de güç değil. Evet pazarlama ve operasyon sistemlerinde yeni çağa hoşgeldiniz. 

Yapay Zeka Temelli Zanaat

Yapay zeka kullanımı söz konusu olduğunda modanın daha fazla teknolojik tabanlı bir hayal gücüne ihtiyaç duyduğunu söyleyebiliriz. Bu sav e-ticaret verilerini ve zanaatkarlığı birleştiren bir projeyle beklenmedik bir şekilde yanıtlandı. İtalyan e-perakende moda alışveriş sitesi Yoox Net-A-Porter’nin Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO’su Marchetti ve ekibi, tüketici alışveriş verilerini yapay zeka analizi tarafından bilgilendirilen ve yönlendirilen yeni nesil lüks moda zanaatkarlarını yetiştirmek için Prince Charles’ın eğitim odaklı hayır kurumu The Prince’s Foundation ile işbirliği yaptı. Proje, günümüzün hızlı dijital ortamında başarılı olmak ve en yüksek standartlarda lüks giyim koleksiyonları üretmek amacıyla yapay zeka teknolojilerini sürece adapte edebilmek. Modern Artisan projesi bu bağlamda Milano’nun Politecnico Di Milano Fashion in Process (FiP) araştırma laboratuvarından 6 tasarımcıyı ve The Prince's Foundation, İskoçya'da küçük seri üretim ve el sanatları alanında eğitim alan 4 zanaatkarı bir araya getirdi. Birlikte, Yoox Net-A-Porter satın alma ekibi tarafından kendilerine sunulan veriler doğrultusunda bir erkek ve kadın giyim koleksiyonu oluşturdular. Bu matematiksel veriler, Yoox, Net-A-Porter, Mr Porter ve The Outnet’te satılan lüks ürün grubunun beş yıllık analizlerinden oluşuyordu. Bu proje, akıllı tasarım kararları vermek ve verilere dayalı uygulanabilir işler yapmak için veri ve yapay zeka araçlarıyla donanmış tasarımcılar olarak yeni bir zanaatkar çağının habercisi olabilir. Geleneksel tekniklerin hüküm sürdüğü zanaat ile yüksek teknolojiden beslenen yapay zekanın işbirliği aslında bize çok şey anlatıyor. Günün sonunda bu disiplinlerarası etkileşimler yeni dünya perakende yaklaşımlarını oldukça besleyici bir rol üstleniyor. Ne demişler “birlikten kuvvet doğar.”