Yapay Zekayı Perakende Sektöründe Kullanmak İçin 5 Yol

Online alışverişin, perakende sektöründe büyük bir etki yarattığından ve değişime neden olduğundan daha önce sizlere birçok kez bahsettik. Ancak perakende sektöründeki bu durum, yakın gelecekte değişecek. Perakende sektöründe, online ve offline alışveriş deneyiminin bir bütün haline geldiği bir gelecek bizleri bekliyor.

Perakende sektöründeki bu değişimde, birçok yeni teknoloji rol alacakken bu teknolojilerin başını yapay zeka çekiyor. PSFK, Microsoft iş birliğiyle ortaya çıkarttığı "Yapay Zeka Perakende Oyun Kitabı" (AI Retail Playbook) isimli raporunda, yapay zekanın perakende sektöründeki çeşitli uygulamalarından bahsediyor. Şimdi bu uygulamalara hep birlikte göz atalım.

⦁ Her Müşteri İçin Vitrini Kişiselleştirin

Yapay zeka ile güçlendirilmiş perakende dükkanları; müşterilerin profillerini, sadakat hesaplarını ya da ödülleri ve promosyonları yansıtmak için biyometrik tanımlama aracılığıyla alışveriş yapanları tanıyabilir ve mağaza içi ürün gösterimleri, fiyatlandırma ve hizmeti buna göre uyarlayabilirler.

⦁ Alışveriş Yapan Kişinin İhtiyaçlarına ve Tercihlerine Göre Keşfe Öncülük Edin

Otomatikleştirilmiş yardımcılar; alışveriş yapan kişilerin ihtiyaçlarına, tercihlerine ve uygunluklarına göre ürünler önererek seçimi daraltmaya yardımcı olabilirler.

⦁ Duygusal Tepkileri Yakalayın ve Buna Göre Davranın

Yapay zeka arayüzleri; yüzsel, işitsel ve biyometrik ipuçlarını tanımlayarak ve yorumlayarak alışveriş yapan kişilerin anlık duygularını, tepkilerini ve zihniyetlerini tanımlayabilir ve de bunlara göre uygun ürünler, tavsiyeler ve destek temin edebilirler.

⦁ Gerçek Zamanlı Bilgiye Dayalı Dinamik Tüketici Desteğini Genişletin

Gelişmiş CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi) ve pazarlama sistemleri, detaylı bir müşteri profili meydana getirmek ve proaktif ve kişiselleştirilmiş bir outbound pazarlama sağlamak amacıyla bu bilgiden istifade etmek için tekrar eden etkileşimler aracılığıyla tüketicilerin davranışlarını ve tercihlerini öğrenebilirler.

⦁ Ar-Ge ile Müşteri Geri Bildirimlerine Yanıt Verin

Derin öğrenme algoritmaları, piyasada karşılanmamış ihtiyaçları karşılayan ya da müşteri tercihlerine daha iyi cevap veren jenerasyon ürünleri ve servis tasarımlarını desteklemek için veri satın almanın yanı sıra, müşteri geri bildirimlerini ve düşüncelerini toplayabilir ve yorumlayabilir.

Sosyal Medyayı Kadınlar mı, Erkekler mi Daha Etkin Kullanıyor?

Geçtiğimiz günlerde onuncu yılını tamamlayan Facebook’un  bugün 1,23 milyar aylık aktif kullanıcısı mevcut. Dünya çapında 37 ofis ve 6 binden fazla da [...]

Bunlar İlginizi Çekebilir