Çevrimiçi alışverişin geleceği yapay zeka ve makine öğrenimi ile gerçek oluyor

Jetsons, henüz tam olarak ustalaşmadığımız bir otomasyon ve kolaylık yaşamı önerdi, ancak yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımı, çevrimiçi alışverişin - özellikle perakendenin - geleceğini ideale yakınlaştırma potansiyeline sahip.

Çevrimiçi alışverişin geleceğine ve perakendecilerin yapay zeka ve makine öğrenimi ile dijital podyuma nasıl çıktıklarına geçmeden önce, ikisini birbirinden ayıralım.

AI (Yapay Zeka), alışveriş yapanların tam olarak ihtiyaç duydukları şeyi bulmalarına yardımcı olabilecek tamamen otomatik, akıllı bir sistemdir.

ML (Makine Öğrenimi) en çok perakendede tartışılır, çünkü sayısız geçmiş veriyi alır ve kalıpları ve eğilimleri bulmaya ve doğru tahminler yapmaya çalışır.

Pandemi, her iki teknolojiye olan ihtiyacı aydınlattı ve her ikisinin de kalıcı güce sahip olduğunu kanıtladı.

Online alışverişin geleceği: Sanal denemeler, daha az iade

AI ve ML, çevrimiçi alışverişin geleceğinde nasıl devrim yaratıyor:

1. Alışveriş yapanların e-ticaret getirilerini azaltmak için doğru bedeni ve ürünü bulmasına yardımcı olma
2. Perakende tedarik zincirlerinin güçlendirilmesi
3. Marka farklılaşması için kişiselleştirmeyi artırma

COVID kısıtlamaları, 2020'nin başlarında dünya genelinde mağazaları hızla kapattı ve perakendeciler, müşterilerinin bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için hızla yeni bir yol bulmak zorunda kaldı. Birkaç mağaza içi deneyimle, müşterilerin ekranlarındaki ürünlerin beğenecekleri ürünler olup olmadığını tahmin etmeleri gerekiyordu. Aynı gömleğin iki bedenini satın almak, kararsız bir müşteri için kolay olabilir, ancak perakende envanterinde hasara yol açar.

Publicis Group'ta Ticaret Stratejisi Başkanı Jason Goldberg, sanal denemelere geçişin getirileri azaltmaya yardımcı olduğunu ve sürdürülebilirliği artırdığını açıklıyor.

Mağaza içi satın alımların yüzde sekizi iade edilirken, “e-ticarette %20 ila %30 arasında iade ediliyor. Dolayısıyla bu astronomik olarak pahalı ve ekolojik olarak feci bir sonuç” diyor.

Çeşitli perakende segmentleri çevrimiçi olarak hızlı büyümesini sürdürürken, kâr ve gelirde büyük darbeler oluşmasını önlemek için bu uyumsuzluk ele alınmalıdır.

Bir poz verin: Makine öğrenimi ve yapay zeka, müşteri deneyimini ve sadakati nasıl güçlendiriyor?

Müşterilerin mükemmel boyut ve ürün türünü sipariş etmelerine yardımcı olmak için makine öğrenimi modellerini eğitmek, ilk seferde mutlu olmalarını sağlar. Pandemi sırasında soyunma odaları kapalıyken sanal denemeler çok faydalı oldu. Yüksek düzeydeki etkinlikleri, pandemi sonrasında da devam edeceklerini kanıtlıyor.

Bu özellikle kozmetik gibi kategoriler için geçerlidir. Başkalarının kullandığı bir test cihazını denemek hiçbir zaman çok hijyenik bir uygulama değildi ve COVID bunun gibi mikrop dolu deneyimleri tamamen sona erdirmiş olabilir. Artırılmış gerçeklik, müşterilerin önceki rengi silmeden ve hatta evlerinden çıkmadan birkaç kozmetik ürünü denemelerini sağlar.

Benzer şekilde, AI ve ML, tüketicilerin daha güvenli kararlar almasına yardımcı olmaya başladı; bu, perakendecilerin stok seviyelerini korumalarına ve genel olarak tedarik zincirleri üzerindeki stresi hafifletmelerine yardımcı oluyor.

Perakende tedarik zincirleri daha iyi çevrimiçi alışveriş için daha akıllı hale geliyor

Salgın, tedarik zincirinin perakende için ne kadar önemli olduğunu ortaya çıkardı. Tüm tuvalet kağıdı istifiyle birlikte, birçok müşteri ilk kez tamamen boş bir rafla karşılaştı.

Goldberg'in makine öğrenimi için mükemmel bir uygulama gördüğü yer burasıdır. “Bütün bu tarihsel davranışlara bakmak, tedarik zincirimizi tahmin etmek, fabrikalarımızın [ürünleri] üretmede ne kadar verimli olacağını daha iyi tahmin etmek ve mağazada arzı taleple daha iyi eşleştirmek için makine öğrenimini kullanabiliriz” diyor. “Müşterinin farklı bir şey yapması gerekmiyor; makine öğreniminin o mağazayı daha iyi hale getirdiğini asla bilmezler veya umursamazlar, sadece Walmart'ın tam olarak istedikleri şeye sahip olduğunu bilirler."

Bu kusursuzluk, gerçek nihai hedeftir: müşterinin istediği ve ihtiyaç duyduğu şeyi zamanında elde etmek.

Online alışverişin geleceğinde yapay zeka: Denge kurmak

COVID, tüketicilerin yeni alışveriş yollarını kabul etmesini hızlandırdı. Bu, perakendede AI ve ML kullanmanın yalnızca başlangıcıdır. Tüketiciler zaten piyasada bulunan özellikleri kullanmaya ve keyfini çıkarmaya başladıkça, bu özelliklerin birlikte çalışmasını beklemeye başlayacaklardır.

Örneğin, bir ev tadilatçısı, duvarlarının ve halılarının rengini değiştirmek isteyebilir. Değişikliği tamamen artırılmış gerçeklik görünümünde görselleştirebilmek, ürünlerin birbirini nasıl tamamlayıp tamamlamadığına dayalı olarak daha iyi kararlar vermelerine yardımcı olur. Bir perakendeci, hazır giyime geçerken, müşterilerin daha iyi çapraz satış yapmak ve getirileri azaltmak için tüm kıyafeti sanal olarak denemelerini isteyebilir.

Toplanan çok fazla müşteri verisi ile perakendeciler, kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak için acele etmelidir. Aynı zamanda, perakendeciler AI ile bir denge kurmalıdır; zaten sorunsuz çalışan süreçler için kullanılmamalıdır. Hiç kimse teknoloji uğruna teknolojiye ihtiyaç duymaz. Bunun yerine, müşteri deneyimini maddi olarak geliştirmek için AI ve ML'den yararlanılmalıdır.

ML, kişiselleştirmeyi ve farklılaşmayı destekler

Makine öğrenimi, aynı zamanda, oldukça rekabetçi kategorilerde perakendeciler için bir farklılaştırıcı işlevi görebilir. Örneğin, Amazon'un müşterilerine sunabileceği sayısız çekici olabilir, ancak daha küçük bir perakendeci, kendi projeleri için doğru çekici seçmelerine yardımcı olarak tüketicilere paha biçilmez bir deneyim sağlayabilir.

Bu veri toplama ve birleştirmenin belirgin avantajları vardır, çünkü Goldberg şöyle açıklıyor: “Müşterilerinizin ürünü nasıl kullandığı hakkında daha fazla şey biliyorsunuz, ürünü değerlendirmek için izledikleri yol hakkında daha fazla şey biliyorsunuz, bu nedenle orada toplayabileceğiniz veriler var. ”

Veri, ondan uygun şekilde yararlanabilen perakendeciler için bir altın madenidir.

Online alışverişin geleceğine hazır olun

AI ve ML'yi en etkili şekilde kullanmak için perakendecilerin benzersiz verileri algoritmalara beslemesi ve bunları eğitmesi gerekir. Bunun mükemmelleşmesi zaman alır, bu nedenle Goldberg bu arada perakendecilerin hazırlık yapmasını önerir.

“Veri politikalarınızı yerine getirin, arşiv politikalarınızı hazırlayın, müşterilere ne toplayacağınızı ve nasıl kullanacağınızı söyleyebilmeniz için gizlilik bildirimlerinizi yerine getirin, bu da size onu daha sonra kullanma izni verir. benzersiz deneyimler yaratmak için bu makine öğrenimi modellerini eğitin” diyor.

Perakendenin geleceği, son derece kişiselleştirilecek ve müşteri deneyimini geliştirirken arka uç sürtünmesini ve maliyetlerini en aza indiren yönlere odaklanacaktır. Her gün yeni perakendeciler ortaya çıktıkça, verilerin etkin kullanımı, kategori liderlerinin tüketici favorileri olarak statülerini elde etmelerine ve sürdürmelerine yardımcı olacaktır.