E-ticaret ve perakendede yapay zekayla ilgili en önemli 5 zorluk

Yapay zeka, müşteri yolculuğunu kişiselleştirmeye, etkileyici deneyimler yaratmaya ve envanter yönetimi gibi temel işlevleri kolaylaştırmaya yardımcı olarak perakende ve e-ticareti dönüştürmeyi vaat ediyor.

Ancak yapay zekanın etkili bir şekilde uygulanmasının markalar için bazı zorlukları da var. İşte en önemli engellerden bazıları:

1. Kötü veya yetersiz veri
2. Güvenlik riskleri ve etik kaygılar
3. Müşteri güveninin olmaması
4. Mevcut sistemlerle entegrasyon
5. Yapay zeka becerilerinin eksikliği

Bu zorlukları ve perakendecilerin bunların üstesinden gelebilme yollarını inceleyelim.

O kadar akıllı değil: Yetersiz veri yapay zekanın sinirlerini bozuyor

Yapay zeka, yüksek kaliteli ve erişilebilir verilere bağlıdır. İyi veriler, müşteri analitiği, depo hizmetleri, sipariş karşılama ve teslimata kadar perakende sistemlerinde yapay zekanın etkinliğini sağlar; kesin içgörüler ve tahminler için temel taşıdır.

Kişiselleştirilmiş çok kanallı müşteri yolculuklarını şekillendirmek, perakendede en önemli yapay zeka kullanım örneklerinden biridir. Yapay zeka, hem çevrimiçi hem de çevrimdışı olmak üzere farklı kanallardaki müşteri davranışını ve tercihlerini analiz ederek her müşteri için kusursuz, özel bir deneyim sağlayabilir.

Yapay zeka aynı zamanda rakip araştırmaları için de güçlü bir araçtır. Rakip fiyatlandırma stratejilerini, ürün tekliflerini ve pazarlama taktiklerini analiz etmek için yapay zekanın kullanılması, pazarın daha kapsamlı anlaşılmasını sağlar ve farklılaşma ve avantaj alanlarını belirler.

Ancak bu yapay zeka sistemlerinin etkinliği özünde besledikleri verilerin kalitesine ve kullanılabilirliğine bağlıdır. Veriler zayıf, hatalı veya seyrekse yapay zekanın içgörüleri kusurlu veya eksik olacaktır.

Çevrimiçi dev Amazon, öneri motorlarını yönlendirmek için yüksek kaliteli verilerin gücünden başarıyla yararlanıyor ve müşteri memnuniyetini artırmak ve satışları artırmak için kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunuyor.

Yapay zeka uygulamalarına yönelik tutarlı ve güvenilir veri akışını sürdürmek için işletmelerin sağlam veri altyapısına yatırım yapması, katı veri yönetimi politikalarının uygulanmasına öncelik vermesi ve veri temizleme araçlarını devreye alması gerekiyor.

Bu adımlar, toplanan verilerin yalnızca yüksek kalitede olmasını sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda yapay zeka odaklı süreçler için de hazır olmasını sağlamaya yardımcı olur.

Güvenlik riskleri ve etik hususlar

Yapay zekanın uygulanması çeşitli güvenlik kaygılarını ve etik hususları beraberinde getirir. İşte en yaygın riskler:

1. Uyumluluk riski: Veri gizliliği düzenlemelerine uyulmaması, yasal cezalara yol açabilir ve şirketin itibarına zarar verebilir.
2. Veri ihlali riski: Mali kayıplara yol açabilecek ve müşteri güvenine ciddi şekilde zarar verebilecek hassas müşteri bilgilerinin sızma potansiyeli vardır.
3. Önyargılı karar verme: Yapay zeka, önyargılı veriler üzerine eğitilirse ayrımcılığı sürdürebilir, bu da adil olmayan sonuçlara ve olası yasal sorunlara yol açabilir.
4. Şeffaflık eksikliği: Opak yapay zeka sistemleri, karar verme süreçlerini anlamayı zorlaştırarak müşteri ve paydaş güvenini zedeleyebilir.
5. Etik kaygılar: Gizlilik, rıza ve yapay zeka odaklı eylemlerle ilgili sorunlar, bir şirket ile müşterileri veya çalışanları arasında bir kopukluk yaratabilir.

Bu sorunları ele almak, işletmelerin her birinin kendine özgü faydaları olan aktif adımlar atmasını gerektirir:

• Veri uygulamalarının düzenli olarak gözden geçirilmesi ve gizlilik uyumluluğu yazılımına yatırım yapılması, işletmelerin yasal sorunlardan kaçınmasına ve müşteriler nezdinde güven oluşturmasına yardımcı olabilir.
• Güçlü veri güvenliği önlemleri yalnızca müşterileri korumakla kalmaz, aynı zamanda işletmeleri mali ve itibarsal zararlardan da korur.
• Veri kümelerinde çeşitliliğin sağlanması ve önyargı tespit tekniklerinin uygulanması, daha adil sonuçlara yol açabilir ve müşteri deneyimini iyileştirebilir.
• Yapay zekanın nasıl karar aldığına dair içgörü sağlamak, güven oluşturmak için şeffaflık sağlayabilir ve hataları düzeltmeyi kolaylaştırabilir.
• Düzenli etik denetimler ve etik kuralların oluşturulması, yapay zeka operasyonlarını şirketin değerleriyle uyumlu hale getirerek marka itibarını artırabilir.

Müşteri kabulü ve güven sorunlarının üstesinden gelmek

Perakendeciler yapay zekayı kullanmaya istekli olabilir ancak bu, her müşterinin yapay zekayı memnuniyetle karşılayacağı anlamına gelmez. Bazıları haklı nedenlerden dolayı şüphelidir (yukarıya bakın). Diğerleri her zaman robotlarla uğraşma ihtimalinden heyecan duymayabilir.

Çevrimiçi bir kişisel stil hizmeti olan Stitch Fix, yapay zekanın nasıl doğru şekilde kullanılacağına ve müşteri güveninin nasıl kazanılacağına dair bir örnek sunuyor. Şirket, kişiselleştirilmiş hizmeti desteklemek için yapay zekayı ve müşteri verilerini nasıl kullandığını açıkça anlatıyor.

Stitch Fix ayrıca, ürün önermek için verileri kullanmak ile müşteri bilgilerini korumak arasındaki hassas çizgide yürüme konusunda da harikadır ve bu da güveni daha da artırır.

Müşteri güvenini ve kabulünü artırmak için işletmelerin şu adımları dikkate alması gerekir:

• Müşterileri yapay zeka uygulamalarının nasıl çalıştığını ve verilerinin nasıl kullanıldığını bilgilendirerek yapay zeka operasyonlarında şeffaflığı artırın .
• Güvenli veri depolama sistemleri ve güçlü veri şifreleme uygulayarak müşteri verilerinin gizliliğini sağlamak ,
• Güvenilir yapay zeka sistemleri ve çözümleri oluşturun ; düzenli sistem testleri ve güncellemeleri, yapay zeka uygulamalarının tutarlı ve doğru çalışmasını sağlayabilir.
• Müşterileri yapay zekadaki gelişmeler ve bunların faydaları hakkında düzenli olarak bilgilendirin .
• Yapay zeka sistemleriyle ilgili müşteri geri bildirimlerini alın ve onların yanıtlarına göre gerekli ayarlamaları yapın.

Yapay zekanın mevcut sistem ve süreçlerle çalışmasını sağlama

Yapay zeka sistemlerini mevcut altyapıyla entegre etmek karmaşık ve zorlu olabilir. Amazon'un depo operasyonlarına başarılı yapay zeka entegrasyonu, kapsamlı bir örnek olay incelemesi işlevi görüyor.

Amazon'un devasa depo operasyonları yüksek düzeyde verimlilik ve doğruluk gerektirir. Perakende devi, paketleri sıralamak ve işlemek için yapay zeka destekli robotlar kullanırken, yapay zeka algoritmaları stok talebini tahmin ederek envanter yönetim sistemini optimize ediyor. Yapay zeka aynı zamanda bilgisayar görüşü ve derin öğrenme teknolojilerinin müşterilerin raflardan ne aldığını ve ne satın aldığını takip ettiği Amazon Go mağazalarına da güç veriyor.

Amazon'un karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, yapay zeka destekli robotlar ve sistemlerle etkileşim için kapsamlı personel eğitimine duyulan ihtiyaçtı. Şirketin ayrıca insanların ve robotların karıştığı kazaları önlemek için güvenlik protokollerini güncellemesi gerekiyordu. Amazon bu sorunları eğitim yoluyla ve robotlarına engellerden kaçınma sistemleri gibi güvenlik özellikleri ekleyerek çözdü.

Yapay zeka entegrasyonu sonrası Amazon, depo operasyonlarında verimliliğin arttığını, bunun da daha hızlı teslimat süreleri sayesinde maliyet tasarrufu sağladığını ve müşteri memnuniyetini artırdığını gördü.

Yapay zeka yetenek açığını kapatmak

Yapay zeka becerilerine yönelik artan talep, arzı geride bırakarak sektörde bir yetenek açığı yaratıyor. Ancak işletmelerin bu sorunu çözebilmelerinin yolları var.

• Beceri geliştirme . Yapay zeka becerileriyle donatıldığında, şirket operasyonlarına ve kültürüne zaten aşina olan mevcut ekip üyeleri çok değerli olabilirler.
• Akademik kurumlarla ortaklık kurmak yeni bir yapay zeka yeteneği akışı sağlayabilir. İşletmeler laboratuvarlara sponsor olarak, staj imkanı sunarak veya burslar oluşturarak yapay zeka ve veri bilimi programlarından gelecek vaat eden mezunları çekebilirler.
• Kapsayıcı, esnek ve yenilikçi bir çalışma kültürü geliştirmek, yapay zeka profesyonellerini çekmenin ve elde tutmanın anahtarıdır.
• Uzaktan çalışmayı benimsemek aynı zamanda yetenek havuzunu da önemli ölçüde genişletebilir, işletmelerin küresel yapay zeka uzmanlığından yararlanmasına olanak tanıyarak çeşitliliği ve yeniliği teşvik edebilir.

Yapay zeka ve perakendenin geleceği

Yapay zekanın e-ticaret ve perakende sektöründe uygulanmasındaki zorluklara rağmen, elde edilen ödüller oldukça büyüktür.

Bu zorlukları başarıyla aşabilen işletmeler eşi benzeri görülmemiş bir verimliliğe bakıyor; aynı zamanda müşterilere son derece kişiselleştirilmiş deneyimler sunabilecekler. Yapay zekanın sürekli araştırılması ve benimsenmesi, hızla gelişen bu sektörde rekabet üstünlüğünü korumanın anahtarı olacaktır.