Yapay zeka ile perakende verimliliği elde etme

Yapay Zeka (AI), yenilikçi teknolojilerle müşteri deneyimlerini ve operasyonel verimlilikleri yeniden şekillendirerek perakende sektöründe dönüştürücü bir rol oynuyor.

2024 yılında perakendeciler, veri ve analitik platformları ile bulut modernizasyonuna yönelik yatırımlara öncelik veriyor. Bu yatırımlar, yapay zekanın perakende sektöründeki dönüştürücü potansiyelinden yararlanmak için gereken temel teknolojileri güçlendirmeye odaklanıyor.

Bu odaklanma, perakende sektöründeki katılımcıların yaklaşık %50'sinin yapay zeka teknolojilerini kullandığını bildirdiği Gartner 2023 Yıllık CIO ve Teknoloji Liderleri Anketi ile daha da vurgulanmaktadır. Danışmanlık BT firması Avanade'ye göre, katılımcıların %88 gibi ezici bir çoğunluğu müşterilerinin yapay zeka odaklı etkileşim ve süreçlere hazır olduğuna inanıyor ve bu oran sektörler arası ortalama olan %85'i aşıyor.

Bu blog, yapay zekanın perakende üzerindeki etkisini araştırıyor. Kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimlerinden optimize edilmiş stok yönetimi ve tedarik zinciri operasyonlarına kadar yapay zeka, perakendecilerin müşterilerle etkileşim kurma ve operasyonel verimliliği artırma yöntemlerini de yeniden şekillendiriyor.

Perakende sektörünü, veriye dayalı içgörülerin ve kusursuz müşteri deneyimlerinin başarıyı yeniden tanımladığı, yapay zeka tarafından desteklenen bir geleceğe taşıyan yenilikleri ve stratejileri incelerken bize katılın. 

‍

Perakende sektöründe yapay zeka: Kişiselleştirilmiş alışveriş

Perakendedeki yapay zeka trendleri şu anda kişiselleştirilmiş ve kolaylaştırılmış alışveriş deneyimleri sağlamaya odaklanıyor. Bu, müşteri verilerini analiz etmek, ürün önerilerinde bulunmak ve özel pazarlama kampanyaları oluşturmak için yapay zekadan yararlanmayı içerir. Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarla görme modelleri, müşteri davranışları hakkında ayrıntılı bilgiler sağlamak, mağaza düzenlerini optimize etmek ve ürün yerleştirme stratejilerini geliştirmek için ısı haritalarının yanı sıra nesne algılama, segmentasyon ve diğer görevleri kullanarak perakende sektörünü değiştiriyor.

‍

Örneğin bir mağaza ısı haritaları kullanıyorsa, bunlardan elde edilen veriler daha iyi karar vermek için kullanılabilir. Müşterinin davranışını analiz etmek için bir ısı haritası kullanılabilir ve bu daha sonra kişiselleştirilmiş öneriler ve ürün önerileri için kullanılabilir.

Bu da genel alışveriş deneyimini geliştiren ve satışları artıran daha iyi satış taktikleriyle sonuçlanır. Örneğin, Walmart ve Superdry gibi perakende mağazaları müşteri davranışlarını analiz etmek, öneriler oluşturmak ve satışları doğrudan artırmak için ısı haritalarını kullanabilir.

Sorunsuz alışverişe yönelik artan talebe yanıt olarak perakendeciler, müşteri hizmetlerini geliştirmek için Chatbot'ları ve sanal asistanları giderek daha fazla benimsiyor. Yapay zeka destekli bu araçlar anında yanıtlar ve kişiselleştirilmiş öneriler sunarak genel alışveriş deneyimini iyileştiriyor. 

Perakendeciler, satın alma veya ürün değişimi gibi birçok işlemsel etkileşimi otomatikleştirerek, mağaza asistanlarının müşterilere yardımcı olmaya ve diğer yüksek değerli görevlere odaklanmalarını sağlıyor.

Rekabetçi kalabilmek için işletme sahiplerinin pazar taleplerine uyum sağlama konusunda çevik olmaları gerekir. Modern perakendeciler için bu, tüm kanallarda aynı anda sorunsuz bir alışveriş deneyimi sunmak anlamına geliyor. Teknolojiyi müşteri yolculuğunun her yönüne sorunsuz bir şekilde entegre eden kapsamlı bir yaklaşıma ihtiyaçları var.

Stok yönetimi ve tedarik zincirinde yapay zeka gelişmeleri 

Yapay zeka, hem stok yönetimi hem de tedarik zinciri operasyonlarında dönüştürücü bir gücü temsil ediyor ve geleneksel yöntemlere kıyasla verimliliği ve hassasiyeti önemli ölçüde artırıyor. Geçmişte bu süreçler, insan hatasına ve verimsizliğe eğilimli manuel takip ve tahmine dayanıyordu.

‍

Yapay zekanın gerçek zamanlı veri analizi yapabilen gelişmiş algoritmalar sunmasıyla, işletmeler artık benzeri görülmemiş yeteneklerden yararlanıyor. 

- Hassas Talep Tahmini. Yapay zeka, son derece doğru talep tahminleri oluşturmak için geçmiş satışları, pazar eğilimlerini, mevsimsel değişimleri ve hava durumu ve ekonomik göstergeler gibi dış faktörleri kapsayan kapsamlı veri kümelerini analiz edebilir. Bu, işletmelerin envanter seviyelerini optimize etmelerini, aşırı stoklamayı en aza indirmelerini ve stoksuzluk durumlarını azaltmalarını, böylece genel envanter devir hızını ve müşteri memnuniyetini artırmalarını sağlar.

- Optimize Edilmiş Envanter Yönetimi. Yapay zeka, envanter seviyelerini gerçek zamanlı olarak sürekli izlemek ve ayarlamak, zamanında ikmal sağlamak ve taşıma maliyetlerini azaltmak için kullanılabilir. Bu dinamik yaklaşım, operasyonel verimliliği ve değişen pazar taleplerine yanıt verebilirliği artırabilir. Yapay zeka, envanter seviyelerini gerçek zamanlı olarak sürekli izleyip ayarlayarak zamanında ikmal yapılmasını sağlayabilir ve taşıma maliyetlerini azaltabilir. Nesne sayımı ve takibi için YOLOv8 gibi modellerin kullanılması, bu süreçlere hassasiyet katarak operasyonel verimliliği optimize edebilir ve dinamik pazar taleplerine hızlı bir şekilde uyum sağlayabilir.

- Verimli Lojistik ve Rota Optimizasyonu. Yapay zeka, trafik koşulları, yakıt maliyetleri ve teslimat programları gibi faktörlere dayalı olarak nakliye rotalarını optimize ederek lojistik operasyonlarını geliştirebilir. Transit sürelerini ve operasyonel giderleri en aza indirerek, işletmeler tedarik zinciri lojistiğinde daha fazla verimlilik elde eder.

- Tedarik Zinciri Risk Yönetimi. Yapay zeka ayrıca tedarik zincirindeki potansiyel riskleri belirleyebilir ve azaltabilir. Nesne algılama, stokları takip ederek ve olası işyeri kazalarını tespit ederek depolardaki çalışanların güvenliğini sağlamaya yardımcı olabilir. Bu riskler tedarik sıkıntısına, maliyet artışına veya mevzuat değişikliklerine yol açabilir. Yapay zeka, erken uyarılar ve proaktif stratejiler sunarak işletmelere operasyonel sürekliliği ve esnekliği koruma gücü verir.

- Uyarlanabilir Öğrenme ve Optimizasyon. Yapay zeka sistemleri veri girdilerinden sürekli olarak öğrenir ve gelişen piyasa koşullarına uyum sağlar. Bu uyarlanabilir yetenek, işletmeleri stratejik karar verme ve sürekli operasyonel iyileştirmeler için değerli içgörülerle güçlendirir.

‍

Perakendede yapay zekanın artıları ve eksileri

Kuzey Amerika'nın önde gelen perakendecilerindeki iş ve BT liderlerinin yaklaşık %70 'i yapay zekanın müşteri deneyimini geliştirmek, geliri artırmak, üretkenliği iyileştirmek ve çeşitli operasyonel verimlilikler elde etmek için çok önemli olduğunu düşünüyor. Bu, yapay zekanın perakendenin geleceğini şekillendirmedeki önemli rolünü yansıtıyor.

Perakendede yapay zeka pazar büyüklüğünün, alışveriş deneyimini kişiselleştirmek ve operasyonları optimize etmek için yapay zekanın giderek daha fazla benimsenmesinden kaynaklanarak, 2024'te 9,9 milyar dolardan 2029'a kadar 40,5 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

‍

Yapay zekanın bu sektördeki bazı faydalarının yanı sıra dezavantajlarına da bir göz atalım.

Avantajlar  

- Kolaylaştırılmış süreçler ve maliyet azaltma stratejileri sayesinde operasyonel verimlilik. Satış ve pazarlama ekiplerini, hassas tüketici içgörülerini kullanarak dönüşüm oranlarını artıran hedefli kampanyalarla güçlendirir.

- Müşteri tercihlerinin ve ortaya çıkan trendlerin daha iyi anlaşılması, karlılığı en üst düzeye çıkarmak için gerçek zamanlı olarak ayarlanan dinamik fiyatlandırma stratejilerine olanak tanır.

- Operasyonların optimizasyonu, talebi karşılamak ve büyümeyi sağlamak için kaynakların etkin tahsisinin sağlanması.

Dezavantajlar 

- Küçük perakendeciler için engelleyici olabilen donanım, yazılım ve eğitim için yüksek ilk yatırım ve uygulama maliyetleri.

- Kapsamlı tüketici verilerine dayanması nedeniyle veri gizliliği ve güvenliğine ilişkin endişeler, sıkı düzenlemelere uyulmasını gerektirir.

- Veri toplamayı yönetme, hızlı yapay zeka ilerlemelerini yönlendirme ve kurum içi direncin üstesinden gelme konusundaki zorluklar.

- Otomasyon, müşteri hizmetleri ve envanter yönetimi gibi görevlerin yerini aldıkça potansiyel iş değiştirme endişeleri.

Perakendede bazı yapay zeka kullanım örnekleri

Çeşitli vaka çalışmaları, yapay zekanın perakende sektöründeki dönüştürücü etkisini vurgulamaktadır:

- EBay. Çevrimiçi pazar yeri, müşteri rehberliği ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak, nakliye ve teslimat hızını, fiyatlandırma doğruluğunu artırmak ve alıcılar ile satıcılar arasındaki güveni güçlendirmek için yapay zekadan yararlanıyor. Ayrıca yapay zeka, eBay'in görsel arama ve otomatik web sayfası çevirileri gibi özelliklerine de güç veriyor. Çevrimiçi perakendeci 2019 yılında, yapay zekanın çevrimiçi kredi kartı dolandırıcılığı vakalarının %40 'ını olağanüstü bir doğrulukla tespit etmeye yardımcı olduğunu bildirdi.

- IBM'in Watson'ı. IBM'in yapay zeka platformu, müşterilerin mevcut satın alma davranışlarıyla daha iyi uyum sağlayan gerçek zamanlı veriler aracılığıyla perakende kuruluşlarının kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimlerini geliştirmelerine yardımcı oluyor. Sigortacı Standard Life, Birleşik Krallık'taki uzun vadeli tasarruf müşterilerine yönelik kişiselleştirmeyi artırmak için IBM analitiğine güveniyor. Bunu, çeşitli ekran ve cihazlardaki müşteri etkileşimlerini doğru bir şekilde izlemek için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz ederek yapıyor.

- Fellow AI. Bu robotik çözümleri şirketi, anında envanter kontrolü için görüntü tanıma özelliğini kullanıyor. Veri yakalayan kameralarla donatılmış NAVii robot modeli, ürün mevcudiyetini değerlendirmek için mağaza koridorlarında geziniyor. Bir ev geliştirme perakendecisi olan Lowe's, müşterilere yardımcı olmak ve canlı envanter takibini sürdürmek için belirli mağazalarda "LoweBots" olarak bilinen Fellow robotlarını konuşlandırıyor.

- Alibaba. E-ticaret devi, 2018 yılında derin öğrenme modelleri ve doğal dil işleme kullanarak bir yapay zeka metin yazarlığı ürünü geliştirdi. Bu ürün saniyede 20.000 satıra kadar içerik üretme kapasitesine sahip. Alibaba, yüz tanıma ve nesne algılamadan görsel arama ve içerik moderasyonuna kadar birçok uygulamasında yapay zekayı kullanıyor.

‍

Perakendede yapay zekanın geleceğini kucaklamak

Perakende sektörü, yapay zeka teknolojileriyle desteklenen kayda değer bir dönüşüm geçiriyor. Giderek artan sayıda perakendecinin yapay zeka odaklı çözümleri benimsemesiyle birlikte, operasyonel verimliliği artırmaya ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sunmaya yönelik net bir değişim yaşanıyor.

Envanter yönetimi ve tedarik zinciri operasyonları için yapay zeka kullanımından dinamik fiyatlandırma stratejileri sağlamaya kadar, yapay zeka perakendecilerin tüketicilerle etkileşim kurma ve işlerini yönetme biçimlerini yeniden şekillendiriyor.

Faydaları açıktır: kolaylaştırılmış süreçler, iyileştirilmiş müşteri katılımı ve pazardaki değişikliklere hızla uyum sağlama yeteneği. Maliyetler ve veri güvenliği endişeleri gibi ilk uygulama zorluklarına rağmen, yapay zekanın benimsenmesi önemli ödüller vaat ediyor. Perakendeciler, yalnızca mevcut tüketici beklentilerini karşılamak için değil, aynı zamanda gelecekteki eğilimleri ve tercihleri tahmin etmek için de yapay zekadan giderek daha fazla yararlanmaktadır.

Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, perakende üzerindeki etkisi daha da derinleşecek ve büyüme ve yenilik için yeni fırsatlar sunacaktır. İleriye giden yol, dijital bir dünyada rekabetçi kalmak ve sürdürülebilir başarı sağlamak için yapay zekayı perakende mağazalarına ve perakende operasyonlarına sorunsuz bir şekilde entegre etmekten geçiyor.

Yapay zekayı keşfetmeye devam etmek ister misiniz? Ultralytics topluluğunun bir parçası olun! GitHub depomuzdaki en son yapay zeka yeniliklerimizi keşfedin. Tarım ve üretim gibi sektörlerdeki çözümlerimizi keşfedin! Birlikte öğrenmek ve yenilik yapmak için bize katılın!