Yapay zeka destekli analizler, e-ticarette kişiselleştirmenin sınırlarını yeniden tanımlıyor. ideasoft, bu dönüşümü her ölçekten işletmenin erişebileceği kadar sade ve ulaşılabilir hale getiriyor. ideasoft Yönetim Ofisi Direktörü Emre Çetinaslan, yapay zeka tabanlı davranışsal analizden hiper-kişiselleştirmeye, dinamik fiyatlamadan üretken yapay zekanın geleceğine kadar, e-ticaretin yeni rotasını anlatıyor.
*Yapay zeka destekli davranışsal analiz, e-ticaret şirketlerine müşteri deneyimi konusunda nasıl bir avantaj sağlıyor?
E-ticarette müşteri deneyimi artık veriye dayalı olarak şekilleniyor. Yapay zeka tabanlı davranışsal analiz, kullanıcıların geçmiş alışveriş alışkanlıklarıyla birlikte tıklama davranışlarını, etkileşim hızlarını, zamanlama tercihlerini ve ilgilendikleri ürün gruplarını da anlamamıza olanak tanıyor. Bu sayede her müşteriye özel akış, içerik ve teklifler sunulabiliyor. Kullanıcı, kendisini gerçekten 'tanıyan' bir markayla karşılaştığında, dönüşüm oranları ciddi şekilde artıyor. Üretken yapay zekanın e-ticareti daha 'insan odaklı' hale getireceğini düşünüyorum. Ancak en büyük değişimin, işletmelerin iç yapılarında olacağını öngörüyoruz. Pazarlama ekipleri, artık yaratıcılığı veriyle birleştiren strateji takımlarına dönüşecek. Önümüzdeki beş yıl, üretken yapay zekanın e-ticaretin temel yapı taşı haline geldiği bir dönem olacak.
*Öneri motorları satış dönüşümlerini artırmada nasıl bir rol üstleniyor, gelecekte hangi yönde evrilecek?
Öneri motorları, bugün e-ticaretin görünmeyen ancak en etkili satış araçlarından biri konumunda. Günümüzde yalnızca müşterinin 'ne aldığı' değil, 'ne almayı düşündüğü' de analiz edilmek zorunda. Gelecekte bu sistemler daha da kişiselleşecek, yapay zeka, kullanıcının duygularını ve motivasyonlarını da analiz edebilecek. Böylece öneriler yalnızca mantıksal yerine, duygusal bağ kurabilen bir yapıya dönüşecek.
*Dinamik fiyatlama stratejilerinde yapay zeka kullanımı markalar için hangi fırsat ve riskleri barındırıyor?
Yapay zeka, fiyat yönetimini tamamen veriye dayalı hale getiriyor. Talep yoğunluğu, stok durumu, rakip fiyatları ve dönemsel davranışlar anlık olarak analiz edilerek fiyatlar optimize ediliyor. Bu durum, hem gelir artışı hem de rekabet avantajı sağlıyor. Ancak risk tarafında dikkat edilmesi gereken önemli bir nokta var: Algoritmanın yalnızca kısa vadeli kazanca odaklanmaması gerekiyor. Bizim yaklaşımımızda sistemler, fiyatlama kararlarında marka itibarını ve müşteri güvenini koruyacak denge parametrelerine sahip.
*Hiper kişiselleştirme kavramını nasıl tanımlıyorsunuz?
Klasik segmentasyon dönemi sona erdi. Artık her müşteri kendi mikro segmentini oluşturuyor. Hiper kişiselleştirme, her ziyaretçinin davranışları, zamanlaması, ilgi alanları ve hatta cihaz kullanım biçimlerine göre farklı bir deneyim yaşamasını sağlıyor. Bu yaklaşım, kullanıcıda 'Bu marka beni anlıyor' algısı oluşturduğu için müşteri sadakatini derinleştiriyor.