Çağımızın en önemli
teknolojilerinden biri olarak yükselişine devam eden yapay zeka uygulamaları
günümüzde, otomotiv, tekstil, eğitim, insan kaynakları ve pazarlama gibi birçok
alanda katma değer sağlayarak otomasyon süreçlerini bir üst seviyeye çıkarıyor.
Müşteri deneyimlerini özelleştirerek en uygun hizmeti sunmayı amaçlayan
e-ticaret firmaları da yapay zekadan makine öğrenmesine, veri biliminden derin
öğrenmeye kadar birçok teknolojiden faydalanıyor. 2022’ye kadar 700 trilyon
doları bulması beklenen e-ticaret endüstrisi, platformlarını kullanan
tüketicilere, yapay zekanın da katkısıyla kullanım kolaylığı sağlarken ürün
performanslarını ve karlılığı artırıyor. Yapay zekanın e-ticaret sitelerine
entegresi, endüstrideki yapı taşlarını tamamen değiştirerek kullanıcılar için
gelişmiş bir alışveriş deneyimi sunuyor.
Türkiye’de yapay zekanın
gelişmesi ve kalkınmaya yüksek katma değer sağlamak için kurulan Türkiye
Yapay Zeka İnisiyatifi’nin her ayın üçüncü çarşambası İTÜ
Teknokent ARI 3’te düzenlediği TRAI meet-up’ında da “E-Ticaret ve Yapay Zeka” konusu
ele alındı. E-ticaret sitelerinde kullanılan yapay zeka tabanlı öneri
sistemleri, bilgi teorisi, akıllı veri, resim üzerinden ürün sorgulatma gibi
birçok konunun ele alındığı meet-up’ta katılımcılarla yapay zekanın e-ticarete
entegresine yönelik önemli bilgiler paylaşıldı.
Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi’nin Kurucusu Halil Aksu’nun konuya ilişkin değerlendirmesine göre
e-ticaretteki en büyük zorluk, müşterinin ilgisinin çekilmesi ve sadakatinin
sağlanması olarak göze çarpıyor ve e-ticaret siteleri bunun için her türlü
veriyi kullanarak, kişiye özel ürünlerin seçilmesi, kişiye ve duruma özel
tavsiyeler tahmin edilmesi gibi birçok alanda yapay zeka ve makine öğrenmesi
gibi konulardan faydalanıyor.
Kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimi
E-ticaret sitelerinde
kullanılan yapay zeka sistemlerinin başında arama konsollarının kişiye özel
hale getirilmesi yer alıyor. Yapay zeka sayesinde müşterilerin alışveriş
alışkanlıkları, ilgi alanları veya site içi hareketleri gibi bilgiler bir araya
getirilerek sistemin, tüketicilere kişiselleştirilmiş ürün önerilerinde
bulunabilmesi mümkün kılınıyor. Geliştirilen algoritmalar tamamen yapay zekanın
kontrolünde çalışarak müşterilerin geçmiş verilerini de ele alıp her seferinde
farklı ve daha iyi öneriler yapabiliyor. Bu sayede müşterilerin ilgisi siteye
çekilirken aynı zamanda yönlendirilmesi de sağlanıyor. Yapılan aramalar
sırasında, “bunu mu demek istediniz” önerisi, otomatik tamamlama, görsel
öneriler gibi sistemler sayesinde son kullanıcı istenilen ürünlere
yönlendirilebiliyor. Toplanan veriler işlenerek farklı müşterilere farklı
indirimlerin sunulması ya da aynı aramada farklı müşterilere farklı ürünlerin
gösterilmesi gibi çeşitli alanlarda e-ticaret sitelerine fayda sağlamak amaçlı
kullanılıyor.
