Yapay Zeka Destekli e-Ticaret: Yatırım Getirisini Artıracak En İyi 10 Uygulama

Yapay zeka destekli e-ticaret pazar büyüklüğünün 2030 yılına kadar 16,8 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor. Ayrıca müşteri hizmetleri analitiği, yapay zekanın pazarlama ve satışta en yaygın kullanım alanıdır. Gelişmekte olan ekonomilerdeki tüm katılımcıların %57'si yapay zekayı benimsediklerini iddia ediyor.

Son zamanlarda Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğreniminin (ML) e-ticaretteki dönüştürücü etkisi yadsınamaz hale geldi. AI/ML sistemleri, pazarlamacıların büyük miktarda veriyi analiz etmesine, doğru tahminler yapmasına ve süreçleri otomatikleştirmesine olanak tanır. Sonuç olarak AI/ML, e-Ticaret pazarlamasında müşteri deneyimlerinin kişiselleştirilmesinden tedarik zincirlerinin optimize edilmesine kadar birçok uygulama buldu.
.
Bugün, teknolojiler gelişmeye devam ettikçe ve müşteriler daha aşina hale geldikçe, AI/ML'nin hızlı bir entegrasyonuna tanık oluyoruz. Araçlara erişim ve kullanım kolaylığı sayesinde yapay zeka ve makine öğrenimi odaklı uygulamaların benimsenmesi artık kaçınılmaz.

Yaygın Olarak Kullanılan Teknoloji Türleri

Yapay zekayı tek ve kusursuz bir teknoloji parçası olarak duymaya ve düşünmeye alışkınız. Çeşitli modellere atıfta bulunmak için kullanılan ortak bir addır. Ancak durum pek de böyle değil. Özellikle e-ticarete gelince, en sık kullanılan dört önde gelen AI/ML teknolojisi şunlardır:

• Doğal dil işleme (NLP): Bu tür yapay zeka, bilgisayarların konuşulan veya yazılı kelimeleri bir insan gibi anlamasını, desteklemesini ve değiştirmesini sağlar.
• Makine öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, insanların kendi algoritmalarını "keşfetmeyi" öğrenme şeklini taklit eden bilgisayarlar tarafından problem çözme için kullanılan bir şemsiye terimdir.
• Bilgisayar görüşü (CV): Bilgisayar görüşü, bilgisayarların dijital görüntüleri veya videoları almasına, işlemesine, analiz etmesine ve anlamasına yardımcı olan bir yapay zeka alanıdır.
• Veri madenciliği: Veri madenciliği, yapay zeka algoritmalarını ve sistemlerini bilgilendirmek için büyük veri kümelerindeki kalıpları çıkarır ve tespit eder.
• Derin Takviyeli Öğrenme: Takviyeli öğrenmeyi (RL) ve derin öğrenmeyi birleştiren ML'nin bir alt alanıdır. RL, deneme yanılma yoluyla karar vermeyi öğrenen bir hesaplamalı etmen sorununu ele alır.

Yapay Zekanın e-Ticaret'i Dönüştürmesinin En İyi 10 Yolu

E-ticaret pazarlamasında AI/ML'yi kullanmak, çevrimiçi perakende işletmelerinin başarısını ve üretkenliğini hızla artırabilecek çok çeşitli rekabet avantajları sunar.

Teknoloji ilerledikçe bu avantajlar daha da belirgin hale gelecek ve AI/ML, rekabetçi bir pazarda başarılı olmak isteyen e-ticaret işletmeleri için önemli bir araç haline gelecektir.

E-Ticaret işinizi geliştirmek için AI/ML'den yararlanmanın en iyi on yolunu burada bulabilirsiniz.

#1. Kişiselleştirilmiş Ürün Önerileri

Çoğumuzun doğrudan deneyimlediği e-ticarette AI/ML kullanımı kişiselleştirilmiş ürün önerileridir. Forbes Insights raporuna göre kişiselleştirme, satış maksimizasyonunu, sepet boyutunu (tüketicinin bir işlemde satın aldığı toplam ürün sayısı) ve D2C dağıtım kanallarındaki karı doğrudan etkiliyor.

AI/ML algoritmaları, kullanıcının göz atma ve satın alma geçmişini, demografik verilerini ve gerçek zamanlı davranışlarını analiz ederek kendisiyle en alakalı ürünleri önermek için kullanılabilir. Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım, alışveriş deneyimini iyileştirir ve dönüşüm oranlarını ve satışları önemli ölçüde artırır.
Örneğin Flipkart, işinin birçok yönünü geliştirmek için AI/ML'yi kullanıyor; bunlardan biri, kullanıcılara kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunan algoritmaların kullanılmasıdır. Bu, kullanıcı katılımını artırır ve satışları artırır.

Benzer şekilde BigBasket, kullanıcılar için kişiselleştirilmiş alışveriş listeleri oluşturmak için AI/ML'yi kullanıyor; diğer bir deyişle, önceki satın alma işlemlerine ve fiyat noktaları ve kaliteye ilişkin tercihlere dayalı öneriler sunan Akıllı Sepet.

Powerlook, web sitesinde kullanıcıya özel öneriler eksikliğini çözmek için WebEngage'in Öneri ve Katalog Motorunu kullandı. Kullanıcının satın alma geçmişi, kıyafetleri ve diğer giyim tercihleri ​​temel alınarak, son satın alımlarından 15 gün sonra ilgili seçenekler kullanıcılara önerildi. Ürünler ve seçenekler aynı zamanda kullanıcıların alışveriş sepeti geçmişine göre de önerildi. Benzersiz dönüşümlerde %302'lik bir artışa işaret eden sonuçlar ortada.

WebEngage Öneri ve Katalog Motoru, Powerlook'a yardımcı olduğu gibi, müşterileriniz için kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmanıza olanak tanıyarak işletmenizde bir fark yaratabilir.

#2. Envanter Yönetimi için Tahmine Dayalı Analitik

Yapay zeka/makine öğrenimi destekli tahmine dayalı analizler, e-ticaret işletmelerine envanter yönetimlerini optimize etme konusunda rehberlik eder. Geçmiş satış verilerini, mevsimselliği, pazar eğilimlerini ve hava durumu gibi dış faktörleri analiz edebilir. Bu analizler, algoritmaların talebi dikkate değer bir doğrulukla tahmin etmesine olanak tanır. Bu, perakendecilerin aşırı stoklama ve eksik stoklama sorunlarını azaltmasına yardımcı olarak maliyet tasarrufu sağlar ve müşteri memnuniyetini artırır.

Gelişmek için trendlere ayak uydurması gereken moda e-ticaret sektörü, tahmine dayalı analitiklerden büyük ölçüde yararlanabilir. AI/ML sistemleri, kalıpları belirleyerek ve moda trendleri, satın alma davranışları ve envanter odaklı rehberlik hakkında daha derin bilgiler sağlayarak moda markaları için değerli bilgiler sağlamaya yardımcı olabilir.

Bunun harika bir örneği Myntra'dır. Moda portallarından, sosyal medyadan ve Myntra'nın müşteri veri tabanından gelen verileri analiz etmek için AI/ML'yi kullanarak hangi ürünlerin en hızlı hareket ettiğini belirleyebildiler ve bunların uygulamalarında mevcut olmasını sağlayabildiler. Sonuç olarak Myntra, rakiplerinden çok daha hızlı koleksiyon ortaya çıkardı.

#3. Chatbotlar ve Sanal Asistanlar

Yapay zeka/makine öğrenimi odaklı sohbet robotları ve sanal asistanlar, e-ticarette müşteri desteğinin giderek daha önemli bir parçası haline geliyor. Sık sorulan soruları yanıtlıyor, ürün önerileri sunuyor ve hatta siparişleri işliyorlar. Bu yapay zeka destekli sistemler 7/24 çalışarak müşteri hizmetlerini geliştiriyor, yanıt sürelerini kısaltıyor ve müşteri katılımını artırıyor.

Örneğin, Flipkart'ın Karar Asistanı sohbet robotu, bir müşterinin sorgusunun ardındaki "insan düşüncesini" anlamak için çeşitli teknikler kullanıyor ve buna göre yanıt veriyor. Sohbet robotu, bir insan temsilciye aktarılan konuşmaların sayısını azaltarak ve alışveriş sepetini terk etme oranını düşürerek Flipkart'ın iş ölçümlerine katkıda bulundu.

Benzer şekilde, Hindistan'ın en iyi yapay zeka sohbet robotlarından biri olarak gösterilen Nykaa'nın sanal asistanı, müşteri tarafından ifade edilen tercihlere göre kişiselleştirilmiş öneriler sunarak müşterilere satın alma işlemlerinde yardımcı oluyor. Onlara bir uzmanla görüntülü konuşma seçeneği sunuyor ve aynı zamanda müşterinin ilgili ürünü kendi başına bulmasına da yardımcı olabiliyor.

Yakın zamanda, Myntra'nın yeni üretken yapay zeka sohbet robotu MyFashionGPT, kullanıcıların "Tatil için Goa'ya gidiyorum" gibi soruların yanıtlarını doğal dilde aramasına olanak tanıyor. Bana ne giyebileceğimi göster.

#4. Dinamik ücretlendirme

Dalgalanma fiyatlandırması, talep fiyatlandırması veya zamana dayalı fiyatlandırma olarak da bilinen dinamik fiyatlandırma, markaların ürün/hizmetlerinin fiyatlarını mevcut pazar koşullarına göre esnek bir şekilde ayarladığı bir stratejidir. Katalogdan yararlanmak, talep, rekabet ve müşteri davranışı gibi faktörleri dikkate alarak etkili fiyat güncellemelerine olanak tanır. Örneğin, belirli ürünlerin çok rağbet görmesi veya pazar koşullarının değişmesi durumunda katalog, fiyatları anında uyarlar. Bu, işletmelerin rekabetçi kalmasını, geliri en üst düzeye çıkarmasını ve fiyatları mevcut pazar dinamikleri ve müşteri tercihleriyle uyumlu hale getirerek sorunsuz bir alışveriş deneyimi sunmasını sağlar.

Seyahat e-ticaret markası MakeMyTrip, fiyatları gerçek zamanlı olarak ayarlamak için AI/ML'yi kullanıyor. Bu, müşterilerin bağlamsal ve ilgili fiyatlandırma bilgilerini almasına olanak tanır ve müşteri katılımına katkıda bulunur. Bu da daha fazla elde tutma, daha az kayıp ve daha fazla dönüşüme yol açar.

#5. Müşteri Segmentasyonu ve Hedefleme

AI/ML sistemleri, e-Ticaret pazarlamacılarının müşteri tabanlarını daha etkili bir şekilde segmentlere ayırmasına olanak tanır. Segmentasyona yönelik AI/ML destekli çözümler, insan önyargısını ortadan kaldırır, gizli kalıpları belirler ve kişiselleştirmeyi artırır ve büyük ölçüde ölçeklenebilirdir. Müşteri verilerini analiz ederek davranış, ilgi alanları ve demografik özelliklere göre farklı müşteri segmentlerini belirleyebilir.

Kalabalığın içinden ideal bir müşteri kitlesini belirlemek için tahmine dayalı segmentasyondan yararlanabilirsiniz. Bu AI/ML özelliği, kullanıcının istenen eyleme olan eğilimine göre segmentler oluşturmanıza olanak tanır.
Tahmine dayalı segmentler, hangi kullanıcıların satın alma veya ayrılma gibi belirli eylemleri gerçekleştirme olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmek için makine öğrenimini kullanır. Bu yöntem, kullanıcıları kategorilere ayırmanın olağan yolundan daha güçlüdür çünkü mevcut verilerin ve özelliklerin ötesine geçerek, dünya çerezsiz hale geldikçe pazarlamacıların kullanıcı davranışı hakkında daha doğru tahminler yapmasına olanak tanır.

Bu, işletmelerin hedefli pazarlama kampanyaları tasarlamasına olanak tanır. Bu tür potansiyel müşteri yetiştirmenin, yaşa veya coğrafi konuma dayalı genel segmentasyona göre dönüşümlere yol açma olasılığı daha yüksektir.

MyGlamm için, WebEnage'in segmentasyon araçlarını kullanarak kullanıcı kişiliklerine dayalı müşteri segmentasyonu (örneğin, hesaplarında 150 GlammPOINTS bulunan ve herhangi bir satın alma işlemi gerçekleştirmemiş tüm kayıtlı kullanıcılardan oluşan bir segment), bu segmentler için birden fazla yolculuk tasarlamalarına olanak tanıdı. Pazarlama çabalarını ve iletişimlerini, yolculuklarının hangi aşamasında olduklarına bağlı olarak kullanıcılara hedeflemek, müşterileri etkili bir şekilde yakalamalarına olanak sağladı.

Bu, sepetlerindeki bir ürünle ilgili kişiselleştirilmiş bir e-posta alan kullanıcıların dönüşümlerinde %13,5'lik bir artış ve daha önce sepetini terk eden kullanıcıların satın alma işlemlerinde %166'lık bir artışla kullanıcı deneyimlerinde, web ve uygulama etkileşiminde iyileşme sağladı.

WebEngage'in müşteri segmentasyonu konusundaki uzmanlığı MyGlamm'ın bu olağanüstü sonuçları elde etmesine yardımcı oldu. WebEngage, müşteri segmentasyonunu kullanarak işletmeniz hakkında daha derin içgörüler elde etmenize de yardımcı olabilir.

#6. Görsel Arama ve Görüntü Tanıma

Yapay zeka destekli görsel arama ve resim tanıma uygulamaları, insanların ürünleri metin yerine resimlere bakarak bulmasına olanak tanıyor. Bu teknoloji, ürünleri resimlere göre tanımlayıp eşleştirebiliyor. Bu, kullanıcıların tam adını bilmedikleri ürünleri aramalarına olanak tanıdığından alışveriş sürecini basitleştirir.

Örneğin Lenskart, kullanıcıların çerçeveleri sanal olarak deneyerek hangisinin kendilerine en uygun olduğunu görmesine olanak tanıyarak gözlük alışverişindeki boşluğu dolduruyor. Bu, müşterinin fiziksel olarak bir mağazaya gitme ihtiyacını ortadan kaldırır. Sanal, artırılmış gerçeklik, müşterinin yüz özelliklerini tespit etmek için yapay zekayı kullanıyor ve 10 saniyeden kısa bir sürede müşteri için kişiselleştirilmiş bir gözlük listesi oluşturuyor. Stilleri sanal olarak denemelerine ve hatta ikinci bir görüş için arkadaşlarıyla paylaşmalarına olanak tanıyor.

Benzer şekilde Pepperfry, kullanıcıların mobilya ve ev dekorasyonu ürünlerini aramasına ve sanal ürün tanıtımları sunmasına olanak tanıyor. Kullanıcıların evlerindeki mobilyaların sanal olarak önizlemesini görmesine olanak tanır, böylece satın alma konusunda bilinçli kararlar verebilirler.

#7. Dolandırıcılığın Tespiti ve Önlenmesi

E-ticaret işletmeleri, ödeme dolandırıcılığı ve hesap ele geçirme gibi çeşitli dolandırıcılık biçimlerine karşı savunmasızdır. Yapay zeka algoritmaları, işlem modellerini analiz edebilir ve dolandırıcılık faaliyetleri için tehlike işareti olan anormallikleri tespit edebilir. Yapay zeka, bu tür şüpheli işlemleri otomatik olarak etiketleyerek kayıpların azaltılmasına ve hem işletmelerin hem de müşterilerin korunmasına yardımcı olur. Yapay zekanın bu şekilde kullanılması aynı zamanda markalar ve müşteriler arasında güven oluşturarak daha iyi deneyimlere ve daha fazla müşteri katılımına yol açar.

Dolandırıcılık tespiti ve önlenmesi için yapay zekayı kullanan şirketlere örnek olarak Flipkart verilebilir. Örneğin, bir satıcı platformu dolandırmaya veya listelerde manipüle edilmiş resimler kullanmaya karar verirse, yapay zeka algoritmaları bunu tespit edip işaretleyebilir. Bu, müşterilerin aradıkları şeyin doğru bir resmini elde etmelerini sağlar.

#8. E-posta Pazarlama Optimizasyonu

Yapay zeka/makine öğrenimi odaklı e-posta pazarlama otomasyon araçları, e-posta kampanyaları için oyunun kurallarını değiştirecek niteliktedir. Bu araçlar müşteri davranışını ve tercihlerini analiz eder ve e-posta içeriğini ve teslimat sürelerini kişiselleştirir. Yapay zeka/makine öğrenimi odaklı tahmine dayalı analizler, müşterilerin ilgi duyabileceği ürünleri de önererek e-posta pazarlama çabalarının etkinliğini artırabilir.

WebEngage'in Üretken Yapay Zeka özelliği, kısa sürede özel e-posta mesajları oluşturmanıza olanak tanır! Üretken yapay zeka, hedef kitlenizin tercihlerini, demografik özelliklerini ve davranış verilerini dikkate alarak kişiselleştirilmiş mesaj şablonları oluşturmanıza yardımcı olur. Bu, e-postalarınızın her alıcıda yankı bulmasını sağlayarak daha yüksek etkileşim ve dönüşüm sağlar.

WebEngage, Suudi Arabistan'ın önde gelen e-Ticaret markası HNAK'ın sepetten vazgeçme e-postalarında %67 açılma oranına ulaşmasına yardımcı oldu. Sürükle ve bırak e-posta oluşturucu gibi özelliklerin kullanılması, HNAK'ın mobil cihazlar için optimize edilmiş estetik e-postalar oluşturmasına yardımcı oldu. Ayrıca e-postaların kişiselleştirilmesi için harcanan manuel çabayı da azaltmayı başardılar.

E-posta pazarlamasını optimize etmek için AI/ML'den nasıl yararlanılabileceğine dair bir başka harika örnek, bir D2C organik cilt bakımı markası olan Juicy Chemistry'nin etki öyküsünden geliyor. WebEngage ile ortaklık yapmak, Juicy Chemistry'nin kanallar, segmentler, zamanlamalar ve mesajlaşma konusunda denemeler yapmasına olanak tanıdı. Bu, tanıtım amaçlı olmayan klasörlerde daha iyi etkileşime ve daha yüksek gelen kutusu sayısına yol açtı. Genel olarak Juicy Chemistry, e-posta dönüşümlerinde 4,5 kat büyüme ve e-posta açma oranlarında 2 kat artış elde etmeyi başardı.

#9. Sesli Arama ve Sesli Ticaret

Amazon Echo ve Google Dot Echo gibi sesle etkinleştirilen cihazların popülerliğinin ardından yapay zeka da sesli ticarete olanak sağlıyor. Alıcılar sesli komutlarla ürünleri bulabilir, sipariş verebilir veya sipariş durumlarını kontrol edebilir.

Flipkart'ın sesli ticaretten faydalanmasının benzersiz bir yolu, Büyük Milyar Günlük İndirim promosyonu sırasında müşterilerin daha iyi bir anlaşma için pazarlık yapmasına olanak tanıyan bir sohbet robotu olan "Hagglebot"u tanıtmaktır. Kampanya büyük bir başarı yakaladı ve Flipkart'ın Hagglebot'ta sunulan ürünlerden elde ettiği toplam satış geliri 1,23 milyon dolara ulaştı. Deneyimin ortalama etkileşim süresi 6 dakika 5 saniyeydi ve bu da onu o dönemde Google Asistan'ın en ilgi çekici deneyimi haline getiriyordu.

MakeMyTrip de Hint dillerinde ses destekli rezervasyon olanağı sağlayarak seyahat planlamasını daha kapsayıcı ve erişilebilir hale getirmeyi amaçlıyor.

#10. Tedarik Zinciri Yönetimi ve Lojistik

AI/ML, e-Ticaret şirketleri için tedarik zinciri yönetimi ve lojistiğinin verimliliğini radikal bir şekilde artırıyor. Yapay zeka rota planlama, envanter yönetimi ve talep tahmininde yardımcı olabilir. Bunun sonucunda daha hızlı teslimatlar, daha düşük işletme maliyetleri, daha iyi envanter yönetimi ve daha iyi müşteri memnuniyeti sağlanır.

Örneğin Flipkart'ın AGV (Otomatik Kılavuzlu Araçlar) olarak adlandırılan yapay zeka destekli botları, insan operatörlerin saatte 4.500 gönderiyi iki kat hızda ve %99,9 doğrulukla işlemesine olanak tanıyor. Botlar aynı zamanda depo kapasitesinde ve üretimde artışlara da olanak sağladı.

Çözüm

Yukarıdaki tüm örneklerde gördüğümüz gibi yapay zeka, yenilikçi, müşteri odaklı çözümler sunarak e-Ticaret alanında devrim yarattı. İşletmelerin operasyonlarını kolaylaştırmasına ve sonuçta yatırım getirisini artırmasına olanak tanır. Kişiselleştirilmiş ürün önerilerinden tedarik zinciri optimizasyonuna kadar bu makalede tartışılan ilk on AI/ML uygulaması, rekabette öne geçmek isteyen e-Ticaret işletmeleri için gerekli araçlar haline geldi.

WebEngage, bu devrim niteliğindeki teknolojinin ön saflarında yer almaktadır ve sizinki gibi e-Ticaret işletmelerinin olağanüstü sonuçlar elde etmesine yardımcı olmak için pazarlama otomasyon paketinin gücünden yararlanmıştır. WebEngage'in, e-Ticaret pazarlamasında yapay zekanın oyunun kurallarını değiştiren gücünden yararlanmanıza nasıl yardımcı olabileceğini öğrenmek için bugün bir Demo talep edin.