Juniper Research bulgularına göre 2022 yılı itibariyle perakendecilerin yapay zekaya yapacağı harcamanın 7,3 milyar doları geçmesi bekleniyor. IBM’in verilerine göre ise perakendecilerin yüzde 79’u yapay zekayı müşteri odaklı, yüzde 75’i ise pazarlamada kullanacak.
Geleneksel perakendeciler ise yapay zeka ile yukarıdaki alanlardaki açıklarını kapatmayı umuyor. Ancak doğrudan satış yapan kanalların büyümesi perakendecilerin elini zorlaştırıyor. Araştırmalara göre ABD’deki internet kullanıcılarının yüzde 40’ı önümüzdeki beş yıl içinde alışverişlerinin yarısını D2C üzerinden yapacak. Geleneksel yöntemden vazgeçmeyenlerin açığı kapayacak etkili yöntemlere ihtiyacı var. Yapay zekanın perakendecilerin iç işlerinde ve müşteri tarafında oynadığı rolün etkinliği artarak devam ederken daha köklü çözümlerin de yine yapay zekadan gelmesi kaçınılmaz.
Gelenekselcilerin yapay zekada zorlandığı alanlar
Yapay zekaya herhangi bir alanda kullanmaya karar verdiğinizde satın almadan sorumlu üst düzey yöneticilerin engeline takılabilirsiniz. Her ne kadar yirmi yılı aşkın süredir yapay zeka iş dünyasının bir parçası haline gelmiş olsa da daha klasik düşünce sistemine sahip eski kuşaklar durumu geçici bir heves olarak yorumlayabiliyor.
Sıfırdan yapay zekaya yapılan yatırımların getirisini hesaplamadan önce yeterince zaman tanımak gerektiği ilkesinden ödün vermemek çok önemlidir. Ancak belirli bir zaman sonra yapay zekanın katkısı ortaya rakamlarla konabilir. Bu aşamada veri altyapısını anlamak da bir başka sorundur. Stratejilerin ortasında veri analizi asla ihmal edilmemelidir.
Kurulu bir düzene sahip şirketlerin yapay zeka gibi her şeyi kökten değiştirecek bir alana yeni baştan yatırım yapmaya çok istekli olmamalarını doğal karşılamak lazım. Birçok kurum ne yazık ki sonuçları doğru okuyamadığı için yapay zekaya yatırım yapmayı gerekli bir risk olarak algılamıyor.
Yeni yükselen doğrudan satış kanalları artlarında zaferlerle dolu yılların birikimine sahip olmadıkları için kendilerini direkt olarak yapay zekaya teslim ediyor. Ancak bu noktada inovasyon eksikliğinden bahsetmek gerekiyor. Sabır ve inovasyon bir araya gelmediği sürece yapay zekadan başarı beklemek boşa kürek çekmekten farksızdır.
Yapay zeka gelişip öğrendiği için perakendeciler yeni süreçlerin kısıtlamalarını çok iyi okumalılar. Oturup mucize beklemek yerine, yapay zekaya öğretip beklenen çözümü zamana yaymak en mantıklısı.
Yapay zeka ile perakendecilere sunulan fırsatlar
Yapay zeka, müşterilerin beklentilerini karşılamada büyük bir rol oynuyor. Başarılı olmak için teknolojinin sunduğu öngörüleri ve tahminlerden yararlanmak, satış rakamlarını doğru okumak ve web sayfası üzerinde ürün tavsiyelerini kusuruz bir zamanlamada sergilemek gerekiyor.
Müşterinin alışkanlıklarını ne kadar iyi anlarsanız yukarıdaki reçeteyi de o denli doğru uygularsınız. İşte yapay zeka müşterinin tüm alışkanlıklarını ve eğilimlerini doğrulukla ortaya çıkarabilir. Bu sayede müşterinin hangi ürünü ne zaman satın alacağını bilen perakendeciler de stoklarını ve stratejilerini daha etkili düzenleyebilir.
Doğrudan satış yapan kanallar bu dediğimiz yollara çoktan başvuruyor. Onlar yapay zeka sayesinde müşterinin her türlü davranışına hakimler. Dolayısıyla stratejilerini de bu veriler doğrultusunda otonom modelleme ile yönetebiliyor. Başarılı D2C kanalları micro-persona dediğimiz müşterileri diğerlerinden ayıran çok küçük farklara kadar inebiliyor. Direkt satış odaklı stratejiler benimseyen bu kanallar yine mikro düzeyde kişiye özel pazarlama kampanyalarıyla daha yüksek gelir elde edebiliyorlar.
Tedarik zincirine yapay zekayı dahil etmek
Yapay zekayı kullanarak satın alma şablonlarını anlamak perakendecileri satın alma zincirinin tepesinde tutacaktır. Bu teknoloji sayesinde satıcılar müşterinin istediği ürünleri ellerinde bulundurarak avantaj yakalayacaklar. Yapay zeka veriye birkaç sınırlı kritere göre çok geniş bir perspektiften bakar. Böylece farklı birçok unsuru hesaba katarak mevsimsel değişimleri, öne çıkan ürünleri ya da günlük ürünleri gruplayan yapay zeka, satıcının hareket alanını genişletir.
Bu özelliğin en çok karşılaştığımız bir örneği ise “İncelediğiniz ürünlere göre…” ile başlayan önermeleri gösterebiliriz. Perakendeciler yapay zekanın bu özelliğinden doğru yararlanırsa müşterinin neyi almaya hazır olduğunu ve gelecekte ne alabileceğini büyük bir doğruluk payı ile kestirebilirler. Mevcut stoklar da bu bilgi doğrultusunda yenileriyle değiştirilebilir ve satış süreci hızlanabilir.
Müşteri hizmetleriyle ünlenmiş Zappos isimli şirket yapay zeka destekli lojistik ve akıllı yönlendirmeyle pazarda büyük dilimi elde etti. CRM ve dağıtım alanında 200’ün üzerinde algoritma ile Zappos daha iyi bir müşteri deneyimini yakaladı.
Zappos yapay zekayı posta kodları ile satış rakamları arasında bağlantı kurarak kullanarak siparişleri etkili şekilde dağıtılmasını sağladı ve müşteriye çok daha hızlı ulaştı.
Etkili veri yönetimini oluşturmak
Veri analizini etkili kullanan kurumlar rakiplerine göre müşteriyi elde tutmakta 23, müşteri sadakatinde ise 9 kat öne çıkıyorlar. İş insanlarının sadece yüzde 3’ü kurumlarının müşteri bazında gerekli tüm verilere sahip olduğunu, yüzde 21’i de bu verinin hakkını verebildiğini ifade ediyor.
Bu rakamlar bize yapay zekayı iş ortamında kullanırken aynı zamanda başarılı veri yönetimininde ne kadar önemli olduğunun altını çizen bir örnek olarak karşımıza çıkıyor. Bu örneğin yanısıra perakendecilerin makine öğrenimi ile sürekli olarak yenilenecek şekilde en başarılı ve güncel algoritmalarla çalışmaları gerekiyor.
Listeleme ve arşivleme sayesinde veriyi gelecekte daha kullanılır hale getirmek mümkün. Perakendeciler de yeni modellerini oluştururken bu veriyi öne çıkarmalı. Ancak bu sayede hangi sistemin çalıştığı hangisinin işe yaramadığı anlaşılıp doğru stratejiler belirlenebilir.
