25 Haziran 2024
Yapay zekanın perakendeyi nasıl dönüştürdüğünü, veri odaklı içgörüler ve kusursuz yeniliklerle müşteri deneyimlerini ve operasyonel verimlilikleri nasıl artırdığını keşfedin.
Yapay Zeka (AI), perakende sektöründe dönüştürücü bir rol oynuyor ve yenilikçi teknolojilerle müşteri deneyimlerini ve operasyonel verimliliği yeniden şekillendiriyor.
2024'te perakendeciler, veri ve analiz platformlarına ve bulut modernizasyonuna yapılan yatırımlara öncelik veriyor. Bu yatırımlar, perakende sektöründe yapay zekanın dönüştürücü potansiyelinden yararlanmak için gereken temel teknolojileri güçlendirmeye odaklanıyor.
Bu odak noktası, perakende sektöründeki katılımcıların yaklaşık %50'sinin yapay zeka teknolojilerini kullandığını tespit eden Gartner 2023 Yıllık CIO ve Teknoloji Liderleri Anketi ile daha da vurgulanmaktadır. Danışmanlık bilişim şirketi Avanade'e göre, katılımcıların ezici bir çoğunluğu olan %88'i, müşterilerinin yapay zeka odaklı etkileşimlere ve süreçlere hazır olduğuna inanıyor ve bu oran, sektörler arası ortalama olan %85'i aşıyor.
Bu blog, yapay zekanın perakende üzerindeki etkisini incelemektedir. Kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimlerinden optimize edilmiş stok yönetimi ve tedarik zinciri operasyonlarına kadar yapay zeka, perakendecilerin müşterilerle nasıl etkileşim kurduğunu ve operasyonel verimliliği nasıl artırdığını da yeniden şekillendiriyor.
Veriye dayalı içgörülerin ve kusursuz müşteri deneyimlerinin başarıyı yeniden tanımladığı, perakende sektörünü yapay zeka ile güçlendirilmiş bir geleceğe taşıyan yenilikleri ve stratejileri incelerken bize katılın.
.webp)
Perakendedeki yapay zeka trendleri şu anda kişiselleştirilmiş ve kolaylaştırılmış alışveriş deneyimleri sunmaya odaklanmıştır. Bu, müşteri verilerini analiz etmek, ürün önerilerinde bulunmak ve özel pazarlama kampanyaları oluşturmak için yapay zekadan yararlanmayı içerir. Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, müşteri davranışı hakkında ayrıntılı bilgiler sağlamak, mağaza düzenlerini optimize etmek ve ürün yerleştirme stratejilerini geliştirmek için ısı haritaları ile nesne tespiti, segmentasyon ve diğer görevleri kullanarak perakende sektörünü değiştiriyor.
Örneğin, bir mağaza ısı haritaları kullanıyorsa, bunlardan toplanan veriler daha iyi karar verme için kullanılabilir. Isı haritası, müşterinin davranışını analiz etmek için kullanılabilir ve bu da daha sonra kişiselleştirilmiş öneriler ve ürün önerileri için kullanılabilir.
Bu, genel alışveriş deneyimini geliştiren ve satışları artıran daha iyi satış taktikleri ile sonuçlanır. Örneğin, Walmart ve Superdry gibi perakende mağazaları, müşteri davranışını analiz etmek, öneriler oluşturmak ve doğrudan satışları artırmak için ısı haritalarını kullanabilir.
Perakendeciler, kusursuz alışverişe yönelik artan talebe yanıt olarak, müşteri hizmetlerini geliştirmek için giderek daha fazla Sohbet Robotu ve sanal asistan kullanıyor. Bu yapay zeka destekli araçlar, anında yanıtlar ve kişiselleştirilmiş öneriler sunarak genel alışveriş deneyimini iyileştiriyor.
Perakendeciler, bir satın alma işlemi yapmak veya ürün değiştirmek gibi birçok işlemsel etkileşimi otomatikleştirerek, mağaza asistanlarının müşterilere yardımcı olmaya ve diğer yüksek değerli görevlere odaklanmalarını sağlıyor.
Rekabetçi kalmak için işletme sahipleri, pazar taleplerine uyum sağlama konusunda çevik olmalıdır. Modern perakendeciler için bu, tüm kanallarda aynı anda sorunsuz bir alışveriş deneyimi sunmak anlamına gelir. Teknolojiyi müşteri yolculuğunun her yönüne sorunsuz bir şekilde entegre eden kapsamlı bir yaklaşıma ihtiyaçları vardır.
Yapay zeka, hem stok yönetimi hem de tedarik zinciri operasyonlarında dönüştürücü bir gücü temsil eder ve geleneksel yöntemlere kıyasla verimliliği ve hassasiyeti önemli ölçüde artırır. Tarihsel olarak, bu süreçler insan hatasına ve verimsizliklere açık olan manuel takibe ve tahmine dayanıyordu.
Yapay zekanın gerçek zamanlı veri analizine yetenekli gelişmiş algoritmalar sunmasıyla, işletmeler artık benzeri görülmemiş yeteneklerden yararlanıyor.
• Hassas Talep Tahmini. Yapay zeka, geçmiş satışlar, pazar eğilimleri, mevsimsel değişiklikler ve hava durumu ve ekonomik göstergeler gibi dış faktörleri kapsayan kapsamlı veri kümelerini analiz ederek yüksek doğrulukta talep tahminleri oluşturabilir. Bu, işletmelerin envanter seviyelerini optimize etmelerini, aşırı stoklamayı en aza indirmelerini ve stoksuz kalma durumlarını azaltmalarını sağlayarak genel envanter devrini ve müşteri memnuniyetini artırır.
• Optimize Edilmiş Envanter Yönetimi. Yapay zeka, zamanında ikmal sağlayarak ve taşıma maliyetlerini düşürerek envanter seviyelerini sürekli olarak gerçek zamanlı izlemek ve ayarlamak için kullanılabilir. Bu dinamik yaklaşım, operasyonel verimliliği ve değişen pazar taleplerine duyarlılığı artırabilir. Yapay zeka, zamanında ikmal sağlayarak ve taşıma maliyetlerini düşürerek envanter seviyelerini sürekli olarak gerçek zamanlı izleyebilir ve ayarlayabilir. Nesne sayımı ve izleme için YOLOv8 gibi modellerin dahil edilmesi, bu süreçlere hassasiyet katabilir, operasyonel verimliliği optimize edebilir ve dinamik pazar taleplerine hızla uyum sağlayabilir.
• Verimli Lojistik ve Rota Optimizasyonu. Yapay zeka, trafik koşulları, yakıt maliyetleri ve teslimat planları gibi faktörlere dayanarak ulaşım rotalarını optimize ederek lojistik operasyonlarını iyileştirebilir. İşletmeler, transit sürelerini ve operasyonel giderleri en aza indirerek tedarik zinciri lojistiğinde daha fazla verimlilik elde eder.
• Tedarik Zinciri Risk Yönetimi. Yapay zeka ayrıca tedarik zinciri içindeki potansiyel riskleri de belirleyebilir ve azaltabilir. Nesne algılama, stok takibi ve potansiyel iş yeri kazalarını tespit ederek depolarda çalışan güvenliğini sağlamaya yardımcı olabilir. Bu riskler, tedarik kıtlığına, artan maliyetlere veya mevzuat değişikliklerine yol açabilir. Yapay zeka, erken uyarılar ve proaktif stratejiler sunarak işletmelerin operasyonel sürekliliği ve dayanıklılığı korumasını sağlar.
• Uyarlanabilir Öğrenme ve Optimizasyon. Yapay zeka sistemleri sürekli olarak veri girişlerinden öğrenir ve gelişen piyasa koşullarına uyum sağlar. Bu uyarlanabilir yetenek, işletmelere stratejik karar alma ve devam eden operasyonel iyileştirmeler için değerli bilgiler sağlar.
Önde gelen Kuzey Amerikalı perakendecilerdeki iş ve BT liderlerinin yaklaşık %70'i, YZ'yi müşteri deneyimini iyileştirmek, geliri artırmak, üretkenliği artırmak ve çeşitli operasyonel verimlilikler elde etmek için çok önemli görüyor. Bu, YZ'nin perakendenin geleceğini şekillendirmedeki önemli rolünü yansıtmaktadır.
Perakendede yapay zeka pazar büyüklüğünün, alışveriş deneyimini kişiselleştirmek ve operasyonları optimize etmek için yapay zekanın giderek daha fazla benimsenmesinden kaynaklanan bir şekilde, 2024'teki 9,9 milyar dolardan 2029'da 40,5 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Bu sektörde yapay zekanın bazı faydalarının yanı sıra dezavantajlarına da bir göz atalım.
· Kolaylaştırılmış süreçler ve maliyet azaltma stratejileri yoluyla operasyonel verimlilik. Satış ve pazarlama ekiplerini, hassas tüketici içgörülerini kullanarak dönüşüm oranlarını artıran hedefli kampanyalarla güçlendirir.
· Müşteri tercihleri ve ortaya çıkan trendler hakkında daha derinlemesine bilgi edinme, karlılığı en üst düzeye çıkarmak için gerçek zamanlı olarak ayarlanan dinamik fiyatlandırma stratejilerini mümkün kılar.
· Operasyonların optimizasyonu, talebi karşılamak ve büyümeyi desteklemek için kaynakların etkin bir şekilde tahsis edilmesini sağlar.
· Donanım, yazılım ve eğitim için yüksek başlangıç yatırımı ve uygulama maliyetleri, bu da küçük perakendeciler için engelleyici olabilir.
· Kapsamlı tüketici verilerine bağımlılık nedeniyle veri gizliliği ve güvenliği konusundaki endişeler, katı düzenlemelere uyumu gerektiriyor.
· Veri toplama yönetimi, yapay zekadaki hızlı ilerlemelerde gezinme ve kuruluşlar içindeki iç direncin üstesinden gelme zorlukları.
· Otomasyon, müşteri hizmetleri ve envanter yönetimi gibi görevlerin yerini aldıkça potansiyel işten çıkarma endişeleri.
Birçok vaka çalışması, perakende sektöründe yapay zekânın dönüştürücü etkisini vurgulamaktadır:
· EBay. Çevrimiçi pazar yeri, müşteri rehberliği ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak, nakliye ve teslimat hızını artırmak, fiyatlandırma doğruluğunu sağlamak ve alıcılar ve satıcılar arasındaki güveni artırmak için yapay zeka kullanıyor. Ek olarak, yapay zeka eBay'in görüntü arama ve otomatik web sayfası çevirileri gibi özelliklerine güç veriyor. 2019'da çevrimiçi perakendeci, 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 işletmelerinin kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimlerini geliştirmesine yardımcı oluyor. Sigortacı Standard Life, Birleşik Krallık'taki uzun vadeli tasarruf müşterileri için kişiselleştirmeyi yükseltmek için IBM analizlerine güveniyor. Bunu, çeşitli ekranlar 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, derin öğrenme modellerini ve doğal dil işlemeyi kullanarak 2018 gibi erken bir tarihte bir yapay zeka metin yazarlığı ürünü geliştirdi. Saniyede 20.000 satıra kadar içerik oluşturabiliyor. Alibaba, yüz tanıma ve nesne algılamadan görüntü arama ve içerik denetimine kadar birçok uygulamasında yapay zeka kullanıyor.
Perakende sektörü, AI teknolojileriyle desteklenen dikkate değer bir dönüşüm geçiriyor. Giderek artan sayıda perakendecinin AI odaklı çözümleri benimsemesiyle, operasyonel verimliliği artırmaya ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sunmaya yönelik açık bir değişim var.
Yapay zekayı envanter yönetimi ve tedarik zinciri operasyonları için kullanmaktan, dinamik fiyatlandırma stratejilerini etkinleştirmeye kadar, yapay zeka perakendecilerin tüketicilerle nasıl etkileşim kurduğunu ve işlerini nasıl yönettiğini yeniden şekillendiriyor.
Faydaları açıktır: kolaylaştırılmış süreçler, iyileştirilmiş müşteri etkileşimi ve pazar değişikliklerine hızla uyum sağlama yeteneği. Maliyetler ve veri güvenliği endişeleri gibi ilk uygulama zorluklarına rağmen, yapay zeka benimsenmesi önemli ödüller vaat ediyor. Perakendeciler, yapay zekayı yalnızca mevcut tüketici beklentilerini karşılamak için değil, aynı zamanda gelecekteki trendleri ve tercihleri öngörmek için de giderek daha fazla kullanıyor.
Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, perakende üzerindeki etkisi daha da derinleşecek ve büyüme ve inovasyon için yeni fırsatlar sunacaktır. İleriye dönük yol, rekabetçi kalmak ve dijital bir dünyada sürdürülebilir başarıyı sağlamak için yapay zekayı perakende mağazalarına ve perakende operasyonlarına sorunsuz bir şekilde entegre etmekten geçmektedir.
Yapay zekayı keşfetmeye devam etmek ister misiniz? Ultralytics topluluğunun bir parçası olun! En son yapay zeka yeniliklerimizi GitHub depomuzda keşfedin. Tarım ve üretim gibi sektörlerdeki çözümlerimizi inceleyin! Öğrenmek ve birlikte yenilik yapmak için bize katılın!
