Perakende Şirketleri Veri ve Yapay Zekâ Devrimini Kaçırdı mı? Veri Odaklı Bir Şirket Olmaya Bütüncül Bir Yaklaşım

Google'ın 2024 sonuna kadar Chrome'da üçüncü taraf çerezleri kullanmayı bırakacağını duyurmasıyla yeni bir dönem başladı. Bu duyuru önemli değişimleri tetikledi; son kullanıcı şirketleri odaklarını üçüncü taraf verilerden birinci taraf müşteri verilerine çevirdi. Bu paradigma değişimi son kullanıcıların ötesine geçerek müşteri başarısı ekiplerini, veri platformu geliştiricilerini ve dijital araçların gelir modellerini de kapsıyor.

Finans, oyun, pazaryerleri ve video yayıncılığı gibi sektörlerde hızlı evrim işin doğasında var. Bu arada perakende sektöründeki işletmeler oyunu değiştiren bir dönüm noktasıyla karşılaştı: ChatGPT devrimiyle hızlanan yapay zekâ devrimi. Bazı ülkeler geleneksel ticaret yöntemlerini sürdürürken, özellikle Covid-19 sonrasında dijital uygulamalar üzerinden artan e-ticaret payı göz ardı edilemezdi. Bir Siyah Kuğu olayına benzeyen bu beklenmedik katalizör yalnızca mevcut iş modellerini değiştirmekle kalmadı, yeni iş türlerinin de doğmasına yol açtı.

Perakende sektörü yeni veri gizliliği düzenlemeleriyle ve çevrimdışı ile çevrimiçi işlemlerin entegrasyonuyla boğuşurken yapay zekâ devrimi bir adım daha ileri gidiyor. Perakendedeki birçok firma için çevrimiçi ve çevrimdışı işlemlerini tam tekillikle içeren, mükerrer kayıtlardan arındırılmış bir müşteri veri platformu kurmak bir başarı olarak görüldü. Ancak hızla dijitalleşen sektörlere kıyasla çok temel ve sınırlı verilere göre aksiyon almaya başladılar ve müşteri segmentasyonları son derece ayrıntılı olmaktan çok uzaktı. Dijitalleşmiş şirketler süper bağlantılı satış/pazarlama/hizmet bulut ekosistemlerini, analitik araçlarını ya da yeni nesil sohbet robotlarını çoktan seçmişken perakende hâlâ kasa sistemlerini, ödeme seçeneklerini ve müşteri verilerini entegre etmeye çalışıyordu.

• Üst yönetim, Satış, Ödeme sistemleri, Finans düzenlemeleri gibi alanlardaki BT projelerini Müşteri Verisi ve Deneyimi'nin önüne koyuyor.
• Müşteri Deneyiminin bir maliyet merkezi olduğuna ve şirketin kısa/orta vadeli planlarının parçası olmadığına dair kökleşmiş inanç.
• Şirket içinde özel CRM ekiplerinin olmaması.
• Şirket içinde farklı işler için çeşitli araçların kullanılması, zaman alan entegrasyonlar.
• CRM/Pazarlama ekiplerinin artımlı sayısal sonuçları üst yönetime yeterince gösterememesi.
• CX aksiyonlarını gelire dönüştürmenin yaratıcı yollarını bulmak ve fikir üretmek için üst yönetim ile CRM ekipleri arasında iletişim eksikliği.

1. 1SADELİK Projelere bütüncül bir yaklaşım benimseyin: “Bitmiş olan mükemmel olandan iyidir!”
2. 2BÜTÜNLÜK “Kolay entegre edilebilen”, “eklenti olarak çalışan” ve “birbiriyle konuşabilen araçlar” seçin ve kullanın: “Bir görev ekibiniz yoksa dış kaynak kullanın!”
3. 3SENKRONİZASYON Çok miktarda yapılandırılmamış soğuk veriyi yorumlamak yerine anlık, işe yarar müşteri verisi toplamaya odaklanın.
4. 4UZMANLIK Müşteri deneyimi ve veri temas noktaları için özel ve uzmanlaşmış ekipler kurun.
5. 5KÜLTÜR Veriye öncelik verin ve yatırım yapın; onu uzun bir yolculuk olarak görüp şirket kültürünün bir parçası haline getirin.
6. 6İZLEME Şirket faaliyetlerinizi yalnızca verilerinizden değil, müşterinin sesinden de sürekli ölçün ve dinleyin; tutarsızlıkları tespit edin.
7. 7YAPAY ZEKÂLAŞMA Hem çalışanlar hem müşteriler için yapay zekâ destekli işleri daha fazla benimseyin.

Hayal edin, bunlar bir rüya mı?

• Önceki sosyal medya paylaşımlarıyla iyi eğitilmiş özel bir GPT, sosyal medya uzmanlarının ve içerik yazarlarının sosyal medya içeriğini en iyi izlenime göre analiz edip ince ayar yapabilmesi için şirket intranetine yerleştiriliyor.
• Bir moda perakende şirketinin e-ticaret uygulamasına yerleştirilmiş özel bir GPT, müşterilerin kıyafetlerinin fotoğrafını ekleyip anında web'de uyumlu bir kombin araması ya da kombin görselleri oluşturmasını sağlıyor.
• Bir spor ayakkabı perakendecisinin yapay zekâ algoritması çağrı merkezi görüşmelerini dinliyor, sosyal medya yorumlarını okuyor, müşteri bazında duyguları puanlıyor ve şirket yöneticileri için günlük genel bir skor oluşturuyor. Skorları analitik kayıp tahmin modellerine ve memnuniyet ölçüm skorlarına yerleştirin. Başarıyı ölçmek için günlük skorları pazarlama faaliyeti günleriyle birlikte izleyin.
• Bir gıda şirketi web sitesine, müşterilerinin toplam kaloriyi aşmadan sipariş sepeti oluşturmasını sağlayan ve sepetteki ürünlerle tarifler öneren bir yapay zekâ eklentisi koyuyor.
• Bir kozmetik şirketinin yapay zekâ modeli, müşterilerin cilt tonlarının fotoğrafını (yüzün tamamını değil, küçük bir bölümünü) yüklemesine ve uygun rujlar için en iyi renk önerilerini seçmesine olanak tanıyor. Gerçek kişisel satın alma sonuçlarına göre kendini geliştiriyor!

Bu yazı ilk olarak Cloud4Feed CX Kaleydoskop Yıllığı 2024'te yayımlandı ve burada yazarın kaleme aldığı haliyle yer alıyor. Bölüm 7/8