ICT Media
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.
Türkiye’de yapay zekanın gelişmesi ve bu alanda yatırım yapacaklara doğru bir kaynak sunabilmek amacıyla yola çıkan Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI), yapay zeka altyapılarında son gelişmelere dair bakış açılarının paylaşıldığı ve düzenli olarak gerçekleştirilen TRAI Meet-Up etkinliklerinde her ay yapay zekanın farklı bir kullanım alanı ele alınıyor. Etkinlikleri https://turkiye.ai/etkinlikler/trai-meet-up/adresinden takip edebilirsiniz.
