K
Konuk Yazar
Misafir
Teknoloji bugünlerde baş döndüren bir hızla gelişiyor. Pek çok alanda yeni teknolojilerle geliştirilen ürün ve hizmetlerin kullanıma sunulması ise artık alıştığımız bir gerçek haline geldi. Yeni sunulan hizmetlerde en çok duymaya alıştığımız kavramlar ise: “Yapay Zekâ”, “Sanal Gerçeklik” ve “Makine Öğrenmesi”. Bu teknolojilerin bizim hayatımıza kattıkları veya daha doğrusu başardıkları işler ise insan üstü çaba gerektiren problemlerin çözülmesi olarak karşımıza çıkıyor.
Burada önemli olan sadece yaptıkları iş değil, bu teknolojilerin yaptıkları işi en iyi ve etkili şekilde çözdükleri gerçeği.
İşimizin konusu e-ticaret olduğu için Makine Öğrenimi ve bu teknolojinin sağladığı faydalar e-ticaret konusunda gerek müşteriyi anlamamızı gerekse de satışları artırmamızı sağlayacak pek çok alt yapısal özelliği bize sunmaktadır. Makina Öğrenimi, yapay zekanın bir çeşidi olarak görülebilir ki bu da eldeki verilerin analiz edilmesi, modellenmesi ve buradan elde edilen sonuçlar ile hem müşterinin doğru segmente edilmesini hem de site içi davranışlara bakarak performansın artırılması gibi alanlarda e-ticaret alt yapısına katkıda bulunacaktır.
Makine Öğrenimi, temel olarak daha önceki müşteri verilerinden yararlandığı için e-ticaret tarafında müşteri deneyimini daha önce hiç olmadığı seviyede artırabilir. Fiyat ve kampanyalardaki doğru tanımlamalar ile firmalar çok daha çevik hareket edip anlık ve gerektiğinde müşteriye göre kararlar vererek satışları hızla yükseltebilirler. Bunun gibi birçok konuda makine öğrenmesi e-ticaret sitelerinin daha verimli çalışmasını sağlayabilir.
E-ticaret halen çok yeni alan ve bu kadar kısa zamana rağmen oldukça fazla yeniliklere sahne oldu. Bu konuda sadece istatistiklere bakmak bile bize çok güzel fikirler veriyor:
Google, Apple ve Facebook tarafından sanal gerçekliğe yapılan yatırımlar sayesinde sanal gerçeklik çözümleri hızla teknolojiye kazandırılıp kullanılmaya başlanmıştır. Ve yapılan araştırmalar göstermiştir ki bu Sanal Gerçeklik uygulamaları sayesinde e-ticaret üstünde 2020 itibarı ile 120 Milyar USD ciro aşılmıştır. Ayrıca Alibaba, Sony, Microsoft, Samsung ve HTC de Sanal Gerçeklik uygulamaları üstünde çalıştıklarını açıklamışlardır.
Şimdi de 8 kalemde Makine Öğrenmesinin e-ticarete nasıl bir katkı yapıp süreçleri nasıl iyileştirdiğini inceleyelim.
Bir müşteri standart bir sokak mağazası veya AVM mağazasına girdiğinde satıcının işi nispi olarak kolaydı. Burada müşteriyi önceden gözlemler, ilgilendiği ürünlere bakar, üstünde olan ürünleri dikkate alır, vücut dili ile ilgili tahminlerini yapar ve alışverişinin amacını sorardı: ‘Kendisi için mi bakıyor hediye mi olacak’, Daha sonra da aklındakileri öğrenmek için soruları sorar ve en uygun ürün veya ürünleri tavsiye ederdi. Müşterinin kafasında soru işareti varsa veya bazı noktalarda ikna edilmesi gerekiyorsa da bu konuda gerekli özeni gösterir ve müşteriye yardımcı olarak satışı kapatırdı. Kısacası satıcı burada müşteriyi segmente eder, kişisel bir hizmet sunar ve tercihine göre de ürün önerir ve satışı gerçekleştirir.
Bu kadar lüks maalesef e-ticarette bulunmuyor. Müşteriler genelde e-ticareti kolaylık için seçerler. Akıllarında bir ürün vardır. Eğer bu ürünü internet üzerindeki e-ticaret sitesinden kolaylık ile bulurlarsa satın alırlar bulamazlar ise satın almazlar, yukarıdaki senaryoda olduğu gibi onlara hizmet edecek, destek verecek kimse yoktur. Burada ürünü bulmak da yetmeyebilir, eğer akıllarında ürün ile ilgili bir soru işareti varsa onlara destek olacak, sorularına cevap verip ikna edecek kimse de olmaz. Bu gibi sebeplerden dolayı fiziki mağazalarda olan müşteri memnuniyeti ve müşteriye sunulan kişiselleştirmenin fazla olması, ister istemez onları avantajlı duruma geçirir. Tam olarak makine öğrenmesi burada devreye girmektedir. E-ticaret sitesini gezen müşteri sayısının çokluğu ve bu verinin makine öğrenilmesinde kullanılması ile beraber artık daha etkin bir şekilde müşteriler için segmentleme, bu segmente göre ürün önerme, gezilen ürün için müşterinin aklındaki soruları daha öncekilere bakarak tahmin edip bunların cevaplarını doğru şekilde müşteriye gösterme ve seçtiği ürünlere özel kampanya veya ilgili ürün önererek satışı artırma gibi hizmetler sunulabilir. Yapay zekâ algoritmalarının bugün ulaştığı seviye, e ticarette hedeflenen ciro ve karlılıklarının gerçekleştirilmesinde gerçekten çok etkili çözümler üretiyor.
Online sitelerden alışveriş yapan müşterilerin en büyük hassasiyetleri fiyat konusundadır. Eğer bir ürün mağaza ile aynı fiyata sahipse bu ürünü gidip birinci el olarak mağazadan almayı tercih ederler. Ayrıca unutmamak gerekir ki e-ticaret müşterisinin en sevdiği iş satın almaya karar verdiği ürün veya ürünleri farklı sitelerde kıyaslayarak en uygun fiyata satan güvendiği yerden satın almaktır. Bu konuda işleri fiyat kıyaslama olan birçok firma da hizmet vermektedir.
Makine Öğrenimi tam olarak burada devreye girerek fiyatları dinamik olarak ayarlar Bu algortimanın ilk kullanım örneği uçak bileti satan firmalarda başlamıştır. Müşterinin aramalarına, günün saatine, talep ve arama sayısına, rakiplerin fiyatlarına ve müşterinin segmentine göre farklı fiyat opsiyonları oluşturmakta ve fiyatlar sunmaktadır. Bu sayede satışları ve ciroyu artırmayı sağlamaktadır. Ki bir sitede satılan ürün sayısının çokluğu ve sitede yapılan aramalar, ürün gezinme sayıları ve rakiplerin de pozisyonları göz önüne alındığında bu işin ne kadar ciddi bir iş yükü ve kompleksite içerdiği gözlemlenebilir. Makine öğrenmesi ise içeride biriken verilerin de artması ile gün geçtikçe daha optimize fiyat döngüleri sağlayarak burada sitelerin ciro ve karlılıklarına katkı sağlamaktadır.
E-ticaret sitesi yöneticiler için Chargeback (Müşterinin alışverişe itiraz etmesi ve bankanın gerek müşteri memnuniyeti gerekse de haklı sebepler ile bu ödemeyi müşteriye iade etmesi durumu) tam bir kabustur. Bir e-ticaret sitesinden ilk kez alışveriş yapan müşterilerin en çok çekindikleri nokta güven konusudur ve buradan satın alacakları ürün / hizmet için kafalarında güvenlik konusunda soru işaretleri vardır.
E-ticaret siteleri maalesef dolandırıcılar karşısında zayıflık göstermektedirler. Bu konuda sistemler 7/24 hizmet verdikleri ve farklı yerden farklı ortamlardan devamlı kullanıcıları online sitelere bağlandıkları için hedef olmaktadırlar. Burada gerçekleşebilecek bir olumsuz işlem öncelikli olarak itibar kaybı yaşatmaktadır. Makine Öğrenimi yine burada devreye girer ve şüpheli olan davranışları tespit eder. Burada kullanıcının tekrarlı hareketlerinden tutun da daha önceki saldırılarda tespit edilen beklenmeyen hareketine kadar her istek analiz edilir ve fraud işlemi gerçekleşmeden bu kullanıcı için engelleme gerçekleştirilir.
E-ticaret sitesinden alışveriş yapacak her müşterinin çok zeki olmasını, aradığı ürünün tam adını / model kodunu bilmesini veya almayı düşündüğü ürünün tam olarak kategorini bilmesini beklemek doğru bir davranış olmayacaktır. Makine Öğrenimi burada yine devreye girer. Amacımız satış yapmak olduğu için ve daha da doğrusu her müşteriye hitap etmek olduğu için, kullanıcıların aradığı her ürünü en kısa ve doğru şekilde müşterilere sunmalıyız. Sonuçta müşteri aradığı ürünü sitemizde bulursa satın alacaktır.
Bir e-ticaret sitesinde yapılan aramaların kaydedilmesi, buradan gelen sonuçlardan müşterilerin ürünleri seçmesi ve ardından satın almaya giden süreç makine öğrenmesi için harika bir kaynaktır. Burada bilgi ile oluşturulacak bir makine öğrenmesi algoritması hem müşteriye aradığını daha kolay bulmasını sağlayacak hem de daha etkili önerilerde bulunacaktır. Çünkü elimizdeki bilgide satın alma dataları da vardır ve bunlar da bize müşterilere daha çok ürün satın almak üzere öneriler sunmasını sağlamaktadır. Ayrıca günümüzde yapılan çalışmalara bakıldığında arama sonuçları da yapay zeka ile manipüle edilmekte ve müşteri sitede olmayan bir ürünü bile arasa ona muadil ürünler sunulmaktadır. Üstelik bu sadece e-ticaret tarafında değil örnek vermek gerekirse Netflix tarafından bile kullanılmaktadır. Platformda olmayan bir içerik aradığınızda size onun muadili olduğunu düşündüğü veya eldeki geçmiş verilere bakarak karar verdiği içerikleri önermektedir. Bu iş e-ticaret tarafına uygulandığında ise iki ayrı durum vardır. Olmayan ürünün muadilini sunabileceğimiz gibi müşteriye bir taraftan da daha çok karlılık sağlayacak aynı işlevi sağlayan farklı bir ürün sunulabilir. Bu şekilde evrimleşmiş algoritmaların birçok site tarafından kullanılmaya başlandığını da görmekteyiz.
Mağazadan alışveriş yapacak bir müşteri içeriye girdiğinde tecrübeli bir satış personeli müşterinin davranışlarından ve sorduğu sorulardan çok kolay bir şekilde ilgilendiği / ilgilenebileceği ürünü tahmin eder, ona önerir, aklındaki soru işaretlerini giderir ve alışveriş yapmasını sağlayabilir. Hatta satın alınacak ürün yanında benzer ürünleri de önererek satış tutarını da yükseltebilir.
Online satış tarafında gelindiğinde ise ürün önerme işlemleri ciroya ciddi oranda katkı yapmaktadır üstelik de reklam için bütçe harcamadan yapıldığından dolayı karlılığa katkısı göz ardı edilemeyecek kadar yüksektir. Buradaki küçük ama çok önemli ipucu ise bir satıcı gibi düşünmek ve doğru ürün ile müşterinin karşısına çıkmaktır. Günümüzde makine öğrenmesinin de yaygınlaşması ile birlikte birçok e-ticaret sitesi alt yapı ile birlikte ya da dışarıdan hizmet alarak ürün önerme teknolojilerini kullanmaktadır. Ölçümleme araçlarının da gelişimi ile birlikte bu sayede gerçekleşen ciro artışı ve karlılık da an be an hesaplanabilmektedir. Trend analizlerinin doğru ve hızlı yapılabilmesi aynı zamanda da alışveriş alışkanlıklarının sıkı sıkıya takip edilip analiz edilmesi, ürün tavsiyesindeki ürünlerin çok daha etkin ve satın alma tercihine uygun olmasını sağlamıştır. McKinsey tarafından yapılan araştırma göstermiştir ki Netflix üstündeki izlenmelerin %75’i öneriler ile sağlanmaktadır ve daha da ilginci Amazon üstünde yapılan araştırmada ise siparişlerin %35’inde tavsiye edilen ürünler yer almaktadır.
E-ticaret yoğun rekabetin yaşandığı ve müşterinin sadece bir tık ile rakibi tercih ettiği bir mecra. Dolayısı ile burada en önemli konulardan bir tanesi de müşteri hizmetleri ve müşteri desteği. Bir e-ticaret sitesinin sağladığı destek hem itibarını güçlendirir hem de müşterinin tekrarlı alışveriş yapmasını sağlar İşin geneline bakıldığında birçok müşteri destek hattını aramaktan, sonu gelmez menüler arasında tuşlamaktan ve destek için gerçek bir insanı beklemekten hoşlanmıyor. Aynı zamanda müşterilerin mailler atarak destek istemekten, gelen destek takip numaralarından ve daha önemlisi uzun saatler boyunca cevap beklemekten de pek hoşlandıkları söylenemez.
Diğer taraftan firmalar için bir destek departmanı oluşturmak, burası için insan kaynağı istihdam etmek ve süreçleri en etkin şekilde yönetmek oldukça yüksek bir maliyet oluşturmaktadır ve bu da karlılığı etkilemektedir. Ayrıca cevaplar ve çözümler insanlara bağlı olduğu için hem insanların yetişmesi zaman almakta hem de hizmet kalitesi değişebilmektedir. Makine öğrenmesi günümüzde Chat Bot teknolojilerini kullanmaya başlamıştır. Chat botlar, müşteri ile yazışarak sorunu anlayabilir ve hızlı bir şekilde müşterilere cevap verebilirler. Günümüzde özellikle bankalar olmak üzere birçok firma ilk müşteri desteğini chat botlar ile vermektedir.
E-ticarette doğru ürünü doğru zamanda sergilemek en önemli satış etkenlerinden bir tanesidir. Tam tersi ise oldukça yüklü zararlara sebep olmaktadır. Günümüz e-ticaret dünyasına baktığımızda ortada çok büyük sayıda ürün ve sipariş datası vardır ve bu da her gün artmaktadır. Bu yoğun trafik insan olarak analizi imkansız hale getirmektedir. Makine öğrenmesi burada devreye girer. Sipariş ve müşteri datasından trendleri tahmin etmekte, buna uygun olan ürünleri belirlemekte ve doğru zamanda tedariğini sağlayacak analizler üretmektedir. Bu sayede e-ticaret siteleri en doğru satın alma kararlarını vererek talep olan ürünler için doğru fiyat ve zamanlama sunmakta ve satışlarını artırmaktadırlar.
Omnichanel ürün satışı demek fiziki mağaza ile online mağazanın birbirine entegre olması ve aynı müşteri veri tabanı ile ürün veri tabanını kullanması demektir. Bu ciro artırdığı gibi müşteri memnuniyetini de yükseltmekte ve markaya olan güveni artırmaktadır. Çünkü müşteri fiziki olarak gelip gördüğü mağaza ile yaptığı alışveriş mağazanın olmadığı lokasyonlarda da online olarak devam edebilmektedir.
Makine Öğrenimi, burada eski müşteri ve alışveriş datalarını analiz etmeye başlayarak devreye girer. Müşteriler online veya mağazadaki alışverişleri ile segmentlendikten sonra eldeki verilere bakarak her iki satış ortamında da doğru önermeler, doğru fiyatlama ve kampanya seçeneklerini müşteriye özel uygulayarak hem ciro hem de karlılık artışı elde edilebilmektedir. Daha önce sadece fiziki mağazada tecrübeli bir satış temsilcisi ile artırılabileceği düşünülen satışlar artık ortak bir makine öğrenmesi veri tabanı ile her iki satış platformunun hizmetinde ve insandan bağımsız olarak çalışabilmekledir.
Sonuç: Yapay zekâ ve onun bir adımı olan makine öğrenmesine e-ticaret açısından bakıldığında;
gibi pek çok konuda makine öğrenmesi eldeki verilerin analizinin yapılarak doğru hamleler üretilmesini sağlayan çözümler sunmaktadır. Günümüzde nerede en düşük ihtimalle iki haneli büyüyen bir e-ticaret ekosisteminde her gün artan verilerin insan eli ile analizi zaten zor ve meşakkatli bir süreçtir. Dolayısı ile e-ticareti büyütmek için buradaki süreçlerin otomatize edilmesi sadece satış artışının sağlanmasına değil aynı zamanda insan gücünden de tasarruf edilmesine imkan verecek ve daha önemlisi verilere bakarak karar verilmesini sağlayacaktır.
Kaynak : Webrazzi
Burada önemli olan sadece yaptıkları iş değil, bu teknolojilerin yaptıkları işi en iyi ve etkili şekilde çözdükleri gerçeği.
İşimizin konusu e-ticaret olduğu için Makine Öğrenimi ve bu teknolojinin sağladığı faydalar e-ticaret konusunda gerek müşteriyi anlamamızı gerekse de satışları artırmamızı sağlayacak pek çok alt yapısal özelliği bize sunmaktadır. Makina Öğrenimi, yapay zekanın bir çeşidi olarak görülebilir ki bu da eldeki verilerin analiz edilmesi, modellenmesi ve buradan elde edilen sonuçlar ile hem müşterinin doğru segmente edilmesini hem de site içi davranışlara bakarak performansın artırılması gibi alanlarda e-ticaret alt yapısına katkıda bulunacaktır.
Makine Öğrenimi, temel olarak daha önceki müşteri verilerinden yararlandığı için e-ticaret tarafında müşteri deneyimini daha önce hiç olmadığı seviyede artırabilir. Fiyat ve kampanyalardaki doğru tanımlamalar ile firmalar çok daha çevik hareket edip anlık ve gerektiğinde müşteriye göre kararlar vererek satışları hızla yükseltebilirler. Bunun gibi birçok konuda makine öğrenmesi e-ticaret sitelerinin daha verimli çalışmasını sağlayabilir.
E-ticaret halen çok yeni alan ve bu kadar kısa zamana rağmen oldukça fazla yeniliklere sahne oldu. Bu konuda sadece istatistiklere bakmak bile bize çok güzel fikirler veriyor:
- Statista.com sitesine göre e-ticaret cirosu hızla 4.88 Trilyon USD’ye(2021) gelecek ve bunu aşacaktır. Bu da neredeyse her sene %20 civarı bir büyümedir ki bu büyümenin USD cinsinden olması sektöre olan ilgiyi anlatmaktadır. Öte yandan bu tahminler, 2025 yılına kadar %20 artış ön görmektedirler.
- Mobil e-ticaret ise çok daha hızlı büyüyor ve 2018 yılı itibarı ile cironun %70 mobilden gelmeye başlamış durumda.
- Gartner tarafından yapılan bir çalışma ise 2020 itibarı ile müşteri ilişkilerinin %80’inin yapay zeka destekli karar sistemleri tarafından sağlanacağını göstermiştir.
Google, Apple ve Facebook tarafından sanal gerçekliğe yapılan yatırımlar sayesinde sanal gerçeklik çözümleri hızla teknolojiye kazandırılıp kullanılmaya başlanmıştır. Ve yapılan araştırmalar göstermiştir ki bu Sanal Gerçeklik uygulamaları sayesinde e-ticaret üstünde 2020 itibarı ile 120 Milyar USD ciro aşılmıştır. Ayrıca Alibaba, Sony, Microsoft, Samsung ve HTC de Sanal Gerçeklik uygulamaları üstünde çalıştıklarını açıklamışlardır.
Şimdi de 8 kalemde Makine Öğrenmesinin e-ticarete nasıl bir katkı yapıp süreçleri nasıl iyileştirdiğini inceleyelim.
- Müşteri Segmentleme, Hizmetleri Kişiselleştirme ve Hedefli Kampanyalar
Bir müşteri standart bir sokak mağazası veya AVM mağazasına girdiğinde satıcının işi nispi olarak kolaydı. Burada müşteriyi önceden gözlemler, ilgilendiği ürünlere bakar, üstünde olan ürünleri dikkate alır, vücut dili ile ilgili tahminlerini yapar ve alışverişinin amacını sorardı: ‘Kendisi için mi bakıyor hediye mi olacak’, Daha sonra da aklındakileri öğrenmek için soruları sorar ve en uygun ürün veya ürünleri tavsiye ederdi. Müşterinin kafasında soru işareti varsa veya bazı noktalarda ikna edilmesi gerekiyorsa da bu konuda gerekli özeni gösterir ve müşteriye yardımcı olarak satışı kapatırdı. Kısacası satıcı burada müşteriyi segmente eder, kişisel bir hizmet sunar ve tercihine göre de ürün önerir ve satışı gerçekleştirir.
Bu kadar lüks maalesef e-ticarette bulunmuyor. Müşteriler genelde e-ticareti kolaylık için seçerler. Akıllarında bir ürün vardır. Eğer bu ürünü internet üzerindeki e-ticaret sitesinden kolaylık ile bulurlarsa satın alırlar bulamazlar ise satın almazlar, yukarıdaki senaryoda olduğu gibi onlara hizmet edecek, destek verecek kimse yoktur. Burada ürünü bulmak da yetmeyebilir, eğer akıllarında ürün ile ilgili bir soru işareti varsa onlara destek olacak, sorularına cevap verip ikna edecek kimse de olmaz. Bu gibi sebeplerden dolayı fiziki mağazalarda olan müşteri memnuniyeti ve müşteriye sunulan kişiselleştirmenin fazla olması, ister istemez onları avantajlı duruma geçirir. Tam olarak makine öğrenmesi burada devreye girmektedir. E-ticaret sitesini gezen müşteri sayısının çokluğu ve bu verinin makine öğrenilmesinde kullanılması ile beraber artık daha etkin bir şekilde müşteriler için segmentleme, bu segmente göre ürün önerme, gezilen ürün için müşterinin aklındaki soruları daha öncekilere bakarak tahmin edip bunların cevaplarını doğru şekilde müşteriye gösterme ve seçtiği ürünlere özel kampanya veya ilgili ürün önererek satışı artırma gibi hizmetler sunulabilir. Yapay zekâ algoritmalarının bugün ulaştığı seviye, e ticarette hedeflenen ciro ve karlılıklarının gerçekleştirilmesinde gerçekten çok etkili çözümler üretiyor.
- Fiyatları Optimize Etme
Online sitelerden alışveriş yapan müşterilerin en büyük hassasiyetleri fiyat konusundadır. Eğer bir ürün mağaza ile aynı fiyata sahipse bu ürünü gidip birinci el olarak mağazadan almayı tercih ederler. Ayrıca unutmamak gerekir ki e-ticaret müşterisinin en sevdiği iş satın almaya karar verdiği ürün veya ürünleri farklı sitelerde kıyaslayarak en uygun fiyata satan güvendiği yerden satın almaktır. Bu konuda işleri fiyat kıyaslama olan birçok firma da hizmet vermektedir.
Makine Öğrenimi tam olarak burada devreye girerek fiyatları dinamik olarak ayarlar Bu algortimanın ilk kullanım örneği uçak bileti satan firmalarda başlamıştır. Müşterinin aramalarına, günün saatine, talep ve arama sayısına, rakiplerin fiyatlarına ve müşterinin segmentine göre farklı fiyat opsiyonları oluşturmakta ve fiyatlar sunmaktadır. Bu sayede satışları ve ciroyu artırmayı sağlamaktadır. Ki bir sitede satılan ürün sayısının çokluğu ve sitede yapılan aramalar, ürün gezinme sayıları ve rakiplerin de pozisyonları göz önüne alındığında bu işin ne kadar ciddi bir iş yükü ve kompleksite içerdiği gözlemlenebilir. Makine öğrenmesi ise içeride biriken verilerin de artması ile gün geçtikçe daha optimize fiyat döngüleri sağlayarak burada sitelerin ciro ve karlılıklarına katkı sağlamaktadır.
- Fraud Koruması
E-ticaret sitesi yöneticiler için Chargeback (Müşterinin alışverişe itiraz etmesi ve bankanın gerek müşteri memnuniyeti gerekse de haklı sebepler ile bu ödemeyi müşteriye iade etmesi durumu) tam bir kabustur. Bir e-ticaret sitesinden ilk kez alışveriş yapan müşterilerin en çok çekindikleri nokta güven konusudur ve buradan satın alacakları ürün / hizmet için kafalarında güvenlik konusunda soru işaretleri vardır.
E-ticaret siteleri maalesef dolandırıcılar karşısında zayıflık göstermektedirler. Bu konuda sistemler 7/24 hizmet verdikleri ve farklı yerden farklı ortamlardan devamlı kullanıcıları online sitelere bağlandıkları için hedef olmaktadırlar. Burada gerçekleşebilecek bir olumsuz işlem öncelikli olarak itibar kaybı yaşatmaktadır. Makine Öğrenimi yine burada devreye girer ve şüpheli olan davranışları tespit eder. Burada kullanıcının tekrarlı hareketlerinden tutun da daha önceki saldırılarda tespit edilen beklenmeyen hareketine kadar her istek analiz edilir ve fraud işlemi gerçekleşmeden bu kullanıcı için engelleme gerçekleştirilir.
- Arama Sonuçlarının Optimize Edilmesi
E-ticaret sitesinden alışveriş yapacak her müşterinin çok zeki olmasını, aradığı ürünün tam adını / model kodunu bilmesini veya almayı düşündüğü ürünün tam olarak kategorini bilmesini beklemek doğru bir davranış olmayacaktır. Makine Öğrenimi burada yine devreye girer. Amacımız satış yapmak olduğu için ve daha da doğrusu her müşteriye hitap etmek olduğu için, kullanıcıların aradığı her ürünü en kısa ve doğru şekilde müşterilere sunmalıyız. Sonuçta müşteri aradığı ürünü sitemizde bulursa satın alacaktır.
Bir e-ticaret sitesinde yapılan aramaların kaydedilmesi, buradan gelen sonuçlardan müşterilerin ürünleri seçmesi ve ardından satın almaya giden süreç makine öğrenmesi için harika bir kaynaktır. Burada bilgi ile oluşturulacak bir makine öğrenmesi algoritması hem müşteriye aradığını daha kolay bulmasını sağlayacak hem de daha etkili önerilerde bulunacaktır. Çünkü elimizdeki bilgide satın alma dataları da vardır ve bunlar da bize müşterilere daha çok ürün satın almak üzere öneriler sunmasını sağlamaktadır. Ayrıca günümüzde yapılan çalışmalara bakıldığında arama sonuçları da yapay zeka ile manipüle edilmekte ve müşteri sitede olmayan bir ürünü bile arasa ona muadil ürünler sunulmaktadır. Üstelik bu sadece e-ticaret tarafında değil örnek vermek gerekirse Netflix tarafından bile kullanılmaktadır. Platformda olmayan bir içerik aradığınızda size onun muadili olduğunu düşündüğü veya eldeki geçmiş verilere bakarak karar verdiği içerikleri önermektedir. Bu iş e-ticaret tarafına uygulandığında ise iki ayrı durum vardır. Olmayan ürünün muadilini sunabileceğimiz gibi müşteriye bir taraftan da daha çok karlılık sağlayacak aynı işlevi sağlayan farklı bir ürün sunulabilir. Bu şekilde evrimleşmiş algoritmaların birçok site tarafından kullanılmaya başlandığını da görmekteyiz.
- Ürün Tavsiyeleri
Mağazadan alışveriş yapacak bir müşteri içeriye girdiğinde tecrübeli bir satış personeli müşterinin davranışlarından ve sorduğu sorulardan çok kolay bir şekilde ilgilendiği / ilgilenebileceği ürünü tahmin eder, ona önerir, aklındaki soru işaretlerini giderir ve alışveriş yapmasını sağlayabilir. Hatta satın alınacak ürün yanında benzer ürünleri de önererek satış tutarını da yükseltebilir.
Online satış tarafında gelindiğinde ise ürün önerme işlemleri ciroya ciddi oranda katkı yapmaktadır üstelik de reklam için bütçe harcamadan yapıldığından dolayı karlılığa katkısı göz ardı edilemeyecek kadar yüksektir. Buradaki küçük ama çok önemli ipucu ise bir satıcı gibi düşünmek ve doğru ürün ile müşterinin karşısına çıkmaktır. Günümüzde makine öğrenmesinin de yaygınlaşması ile birlikte birçok e-ticaret sitesi alt yapı ile birlikte ya da dışarıdan hizmet alarak ürün önerme teknolojilerini kullanmaktadır. Ölçümleme araçlarının da gelişimi ile birlikte bu sayede gerçekleşen ciro artışı ve karlılık da an be an hesaplanabilmektedir. Trend analizlerinin doğru ve hızlı yapılabilmesi aynı zamanda da alışveriş alışkanlıklarının sıkı sıkıya takip edilip analiz edilmesi, ürün tavsiyesindeki ürünlerin çok daha etkin ve satın alma tercihine uygun olmasını sağlamıştır. McKinsey tarafından yapılan araştırma göstermiştir ki Netflix üstündeki izlenmelerin %75’i öneriler ile sağlanmaktadır ve daha da ilginci Amazon üstünde yapılan araştırmada ise siparişlerin %35’inde tavsiye edilen ürünler yer almaktadır.
- Müşteri Desteği
E-ticaret yoğun rekabetin yaşandığı ve müşterinin sadece bir tık ile rakibi tercih ettiği bir mecra. Dolayısı ile burada en önemli konulardan bir tanesi de müşteri hizmetleri ve müşteri desteği. Bir e-ticaret sitesinin sağladığı destek hem itibarını güçlendirir hem de müşterinin tekrarlı alışveriş yapmasını sağlar İşin geneline bakıldığında birçok müşteri destek hattını aramaktan, sonu gelmez menüler arasında tuşlamaktan ve destek için gerçek bir insanı beklemekten hoşlanmıyor. Aynı zamanda müşterilerin mailler atarak destek istemekten, gelen destek takip numaralarından ve daha önemlisi uzun saatler boyunca cevap beklemekten de pek hoşlandıkları söylenemez.
Diğer taraftan firmalar için bir destek departmanı oluşturmak, burası için insan kaynağı istihdam etmek ve süreçleri en etkin şekilde yönetmek oldukça yüksek bir maliyet oluşturmaktadır ve bu da karlılığı etkilemektedir. Ayrıca cevaplar ve çözümler insanlara bağlı olduğu için hem insanların yetişmesi zaman almakta hem de hizmet kalitesi değişebilmektedir. Makine öğrenmesi günümüzde Chat Bot teknolojilerini kullanmaya başlamıştır. Chat botlar, müşteri ile yazışarak sorunu anlayabilir ve hızlı bir şekilde müşterilere cevap verebilirler. Günümüzde özellikle bankalar olmak üzere birçok firma ilk müşteri desteğini chat botlar ile vermektedir.
- İhtiyaçların tahmin edilip tedariklerin yapılması
E-ticarette doğru ürünü doğru zamanda sergilemek en önemli satış etkenlerinden bir tanesidir. Tam tersi ise oldukça yüklü zararlara sebep olmaktadır. Günümüz e-ticaret dünyasına baktığımızda ortada çok büyük sayıda ürün ve sipariş datası vardır ve bu da her gün artmaktadır. Bu yoğun trafik insan olarak analizi imkansız hale getirmektedir. Makine öğrenmesi burada devreye girer. Sipariş ve müşteri datasından trendleri tahmin etmekte, buna uygun olan ürünleri belirlemekte ve doğru zamanda tedariğini sağlayacak analizler üretmektedir. Bu sayede e-ticaret siteleri en doğru satın alma kararlarını vererek talep olan ürünler için doğru fiyat ve zamanlama sunmakta ve satışlarını artırmaktadırlar.
- Omnichanel Satışların Yapay Zekâ İle Arttırılması
Omnichanel ürün satışı demek fiziki mağaza ile online mağazanın birbirine entegre olması ve aynı müşteri veri tabanı ile ürün veri tabanını kullanması demektir. Bu ciro artırdığı gibi müşteri memnuniyetini de yükseltmekte ve markaya olan güveni artırmaktadır. Çünkü müşteri fiziki olarak gelip gördüğü mağaza ile yaptığı alışveriş mağazanın olmadığı lokasyonlarda da online olarak devam edebilmektedir.
Makine Öğrenimi, burada eski müşteri ve alışveriş datalarını analiz etmeye başlayarak devreye girer. Müşteriler online veya mağazadaki alışverişleri ile segmentlendikten sonra eldeki verilere bakarak her iki satış ortamında da doğru önermeler, doğru fiyatlama ve kampanya seçeneklerini müşteriye özel uygulayarak hem ciro hem de karlılık artışı elde edilebilmektedir. Daha önce sadece fiziki mağazada tecrübeli bir satış temsilcisi ile artırılabileceği düşünülen satışlar artık ortak bir makine öğrenmesi veri tabanı ile her iki satış platformunun hizmetinde ve insandan bağımsız olarak çalışabilmekledir.
Sonuç: Yapay zekâ ve onun bir adımı olan makine öğrenmesine e-ticaret açısından bakıldığında;
- Satışların artırılması
- Müşteri hizmetleri
- Satın alma yoğunluğu
- Site içi müşteri memnuniyeti
- Doğru ürünlerin doğru kişilere gösterilmesi
gibi pek çok konuda makine öğrenmesi eldeki verilerin analizinin yapılarak doğru hamleler üretilmesini sağlayan çözümler sunmaktadır. Günümüzde nerede en düşük ihtimalle iki haneli büyüyen bir e-ticaret ekosisteminde her gün artan verilerin insan eli ile analizi zaten zor ve meşakkatli bir süreçtir. Dolayısı ile e-ticareti büyütmek için buradaki süreçlerin otomatize edilmesi sadece satış artışının sağlanmasına değil aynı zamanda insan gücünden de tasarruf edilmesine imkan verecek ve daha önemlisi verilere bakarak karar verilmesini sağlayacaktır.
Kaynak : Webrazzi
