Perakendede Üretken Yapay Zeka: Dikkate Alınması Gereken İlk 5 Kullanım Örneği

Üretken yapay zeka (AI) çözümlerini benimsemenin en çok hangi sektörlere fayda sağlayacağını düşünüyorsanız perakende aklınıza gelen ilk sektör olmayabilir.

Ancak Salesforce'un yeni bir raporu, alıcıların %17'sinin alışveriş ilhamı için halihazırda üretken yapay zekayı kullandığını belirtiyor. Kullanıcılar özellikle gadget fikirlerini araştırmak, moda ilhamları almak ve kişisel beslenme planları geliştirmek için ChatGPT gibi son derece gelişmiş dil modellerine (LLM'ler) yöneliyor - ve üretken yapay zekanın ana akım haline gelmesinden bu yana yalnızca dokuz ay geçti!

Bu makalede, fiziksel perakendecilerin görevleri otomatikleştirmek, müşteri deneyimini güçlendirmek ve tedarik zincirlerini optimize ederek ve sahtekarlığı ortadan kaldırarak kar marjlarını artırmak için bu gelişen teknolojiden yararlanabilmelerinin yollarını keşfedeceğiz.

Perakendede Üretken Yapay Zekanın Dönüştürücü Potansiyelini Keşfetmek

Üretken yapay zeka, kullanmak üzere eğitildiği bilgileri kullanarak metin, görseller, ses ve video gibi yeni ve benzersiz içerikler oluşturma yeteneğine sahip bir yapay zeka alt kümesidir.

Belirli görevler (örneğin, resimlerdeki ve PDF dosyalarındaki karakterleri tanımak veya anormal ödeme işlemlerini tespit etmek) için tasarlanmış çoğu yapay zeka tabanlı çözümün aksine, üretken yapay zeka modelleri, eğitime benzer oldukları sürece birden fazla görevi gerçekleştirebilir ve çeşitli çıktılar üretebilir. veri kümeleri.

Ancak iki yapay zeka türü arasındaki gözle görülür farklar, bunların bir arada var olamayacakları anlamına gelmiyor. Aksine, teknolojiler diğerinin eksikliklerini gidermeye yardımcı olarak perakende markalarının daha bilinçli iş kararları almasına ve dijital stratejilerini yenilemesine yardımcı oluyor.

Geniş ölçekte, üretken yapay zekanın kullanımı aşağıdaki şekilde kategorize edilebilir.

Sentetik Veri Üretimi

Geleneksel yapay zeka sistemleri, eğitim için büyük ölçüde büyük veri kümelerine dayanır. Ancak bu verilerin toplanması zaman alıcı ve maliyetli bir süreç olabilir ve aynı zamanda gizlilik endişelerini de beraberinde getirir. Üretken yapay zekanın işe yaradığı yer burasıdır. Farklı türde veri üretmedeki çok yönlülüğü sayesinde bu yeni teknoloji, geleneksel yapay zeka modeli eğitimi için bilgilerin sentezlenmesine yardımcı olabilir. Ayrıca veri gizliliği ve güvenliğiyle ilgili engelleri ortadan kaldırarak perakendecilerin yapay zeka modeli performansını risksiz bir şekilde optimize etmesine olanak tanıyor.

Gelişmiş Analitik

Geleneksel iş zekası (BI) sistemleri, yapılandırılmış verileri işleme ve analiz etmede ustadır ve içgörüleri okunabilir formatlarda sunar. Yapay zeka destekli BI sistemleri, çeşitli iç ve dış BT sistemlerinden gelen yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz etme becerisine sahiptir. Perakendeye yönelik üretken yapay zeka çözümleri, yapay zeka destekli veri analizi araçlarının işlevselliğini taklit ediyor. Bu çözümler, teknik uzmanlığı olmayan çalışanlar için kullanıcı dostu bir arayüzün yanı sıra, müşteri yorumları ve sosyal medyadan bahsedilenler gibi çeşitli kaynaklardan farklı türdeki verilere erişim sağlar. Ek olarak, analitik çalışmalarınızı güçlendirmek ve mevcut pazar eğilimlerini ve müşteri davranışlarındaki değişiklikleri yansıtan gerçekçi senaryoları simüle etmek için halihazırda sahip olduğunuz bilgilere benzer veriler üretebilirler.

Daha Akıllı İçerik Oluşturma

Üretken yapay zekanın içerik oluşturma yeteneği benzersizdir. Bu nedenle dünyanın önde gelen e-ticaret şirketleri SEO dostu blog gönderileri, açılış sayfaları ve ürün açıklamaları yazmak için üretken yapay zekaya yöneliyor. Fiziksel perakendede, üretken yapay zekanın içerikle ilgili uygulamaları bu kadar dönüştürücü bir etkiye sahip olmayabilir. Ancak fiziksel mağazalar, alışveriş uygulamalarındaki el ilanları ve kişiselleştirilmiş pazarlama mesajlarından etkileşimli ekranlarda yayınlanan ürün videolarına kadar bağlamsal olarak alakalı içerik oluşturmak için teknolojiden hâlâ yararlanabilir.

Bu yeteneklerin belirli kullanım durumlarıyla nasıl uyumlu olduğunu görelim.

Perakende Sektöründe İlk 5 Üretken Yapay Zeka Kullanım Örneği

Müşterilere Kişiselleştirilmiş Alışveriş Rehberi Sağlama

İşletmeler, fiziksel mağazalarda müşteri deneyimini kişiselleştirmek için temel yapay zeka modellerini kullanarak kurumsal verileri konusunda eğitim almış dijital alışveriş asistanları oluşturabilir. Marka uygulamanızın içinde yer alan bu tür asistanlar, alışveriş yapanların bir mağazadaki ürünleri bulmasına, ilgili ürünleri paketler halinde düzenlemesine, alışveriş listeleri oluşturmasına ve geçmiş satın alma işlemlerine ve göz atma verilerine göre indirimler sunmasına yardımcı olabilir. Dijital tabelalar ve kiosklar için dinamik, uyarlanabilir içerik geliştirmek amacıyla perakende üretken yapay zeka teknolojisinden de yararlanabilirsiniz.

Üretken yapay zeka odaklı kişiselleştirmeden yararlanan perakende markalarının ilk örneklerinden bazıları arasında 30 ülkede yaklaşık 14.000 mağaza işleten çok uluslu bir perakende ve toptan satış zinciri olan Carrefour yer alıyor. Bu yılın başlarında şirket, Carrefour müşterilerine bütçelerini, geçmiş alışverişlerini ve diyet kısıtlamalarını dikkate alarak kişiselleştirilmiş alışveriş ipuçları ve hatta tarifler sağlayan ChatGPT destekli bir sohbet robotu olan Hopla'yı piyasaya sürdü. Bu tür sohbet robotları, ödeme gerektirmeyen alışveriş çözümlerine hoş bir katkı olabilir ve teknoloji meraklısı müşterilere kusursuz yardım sunabilir.

Fiziksel Mağazalarda Teşhir Tasarımını Geliştirme

Üretken yapay zeka modelleri sayesinde perakendeciler daha çekici, verimli ve etkili mağaza düzenleri ve ürün teşhirleri tasarlayarak müşteri deneyimini ve satışlarını artırabilir. Önceki bölümde bahsettiğimiz gibi yapay zeka, çeşitli müşteri verilerinin anlamlı içgörülere indirgenmesine yardımcı olarak mağaza düzenleri ile alıcı davranışları arasında korelasyonlar kurulmasına yardımcı olur. Bunun bir örneği, mağazanızdaki trafiğin yoğun olduğu alanları vurgulayan ve optimum ürün yerleştirme için kullanılabilecek ısı haritaları olabilir.

İleriyi düşünen perakendeciler ayrıca, belirli müşteri segmentlerine veya bireysel tercihlere hitap eden görüntüler oluşturmak ve etkileşimli ekranlar, artırılmış gerçeklik (AR) uygulamaları ve Bluetooth teknolojisine dayalı yakın pazarlama çözümleri kullanarak müşterilerin tasarımlarla etkileşimini teşvik etmek için yapay zekayı kullanabilir. Bu fikirlerin bazıları ilk bakışta bir bilim kurgu konsepti gibi görünse de bazen üretken yapay zekanın perakendedeki tavsiyesi, tek başına satışları yüzde 32'ye kadar artırabilecek bir satın alma noktası (POP) ekranı koymak kadar basit olabilir. %.

Envanter ve Tedarik Zinciri Yönetimine Yardımcı Olmak

Perakende sektörü, COVID-19 salgınının ortaya çıkmasından bu yana tedarik zincirinde göz korkutucu zorluklarla mücadele ediyor. Bunlar arasında sınırların kapatılması ve ardından gelen nakliye gecikmeleri, Çin gibi ülkelerdeki katı karantina kurallarının neden olduğu üretim kesintileri ve alıcı davranışındaki büyük değişikliklerden kaynaklanan kalıcı aşırı stoklar ve stok tükenmeleri yer alıyor.

H&M ve Zara gibi teknoloji meraklısı işletmeler, bu sorunları yapay zeka yetenekleriyle donatılmış entegre veri ekosistemlerinin yardımıyla çözmek için uzun süredir perakende yazılım geliştirme hizmetlerinden yararlanıyor. Örneğin Zara, stok tutma birimi (SKU) numaralarını kullanarak tüm satın alımları takip ediyor, fiziksel mağazalarının her biri için satış eğilimlerini analiz ediyor ve üretim hacimlerini gerçek talebe göre ayarlıyor. Benzer şekilde H&M, 4.700 lokasyonunun tamamındaki satışları izlemek, satış hacimlerini tahmin etmek ve ürünleri zamanında yeniden stoklamak için yapay zekayı kullanıyor.

Perakende tedarik zincirlerinde üretken yapay zeka kullanılarak talebi tahmin etmek, optimum stok seviyelerini korumak ve lojistik operasyonlarını optimize etmek de mümkündür. Soru şu: Üretken yapay zeka, geleneksel yapay zekayla karşılaştırıldığında nasıldır ve masaya ne gibi faydalar getirir? Yeni bilgilerdeki kalıpları tespit etmek ve akıllı öneriler sunmak için geçmiş verilere dayanan geleneksel perakende yapay zeka çözümlerinin aksine, üretken yapay zeka perakende sistemleri sentetik eğitim verileri üretebilir. Akıllı algoritmalar, bu verileri kullanarak piyasa koşullarını ve senaryolarını ve stres testi tedarik zinciri modellerini simüle eder. Bu tür yetenekler, üretken yapay zekayı önemli miktarda satış ve lojistik verisine sahip olmayan perakendeciler için uygun bir seçenek haline getirerek şirketlerin envanter planlamasına daha ayrıntılı bir yaklaşım benimsemesine ve karmaşık değişkenlerle tedarik zinciri operasyonlarını optimize etmesine olanak tanıyor.

Rekabetçi Fiyatlandırma Stratejilerinin Geliştirilmesi

Fiziksel perakendeciler dinamik fiyatlandırma stratejileri geliştirmek için üretken yapay zekayı kullanabilir. İlk adım olarak müşteri demografisi, davranışı ve satın alma geçmişi hakkında veri toplamaları gerekiyor. Daha sonra, belirli ürün kategorileri için rakiplerin fiyatlarına ilişkin güncel bilgilerin toplanması çok önemlidir. Veri kümelerinizi piyasa raporları gibi dış kaynaklardan alınan bilgilerle geliştirebilirsiniz. Ayrıca mevsimler, tatiller ve Kara Cuma gibi tekrarlanan etkinlikler gibi müşterilerin satın alma modellerini etkileyebilecek diğer faktörleri de dikkate almak önemlidir. Perakende üretken yapay zeka sistemleri bu verileri emecek ve gerçek zamanlı bilgileri yorumlamak ve gerçek talebe göre anında fiyatlandırma kararları vermek için gerekli becerileri kazanacak. Akıllı algoritmalar aynı zamanda müşterinin satın alma geçmişine dayalı kişiselleştirilmiş fiyatlandırma stratejilerinin geliştirilmesine de yardımcı olabilir.

Dolandırıcılığın Ortadan Kaldırılması

Üretken yapay zeka, fiziksel perakende mağazalarındaki dolandırıcılık davranışlarını çeşitli yollarla tespit etmede ve önlemede etkili olabilir. Örneğin, gerçek veriler kıt veya hassas olduğunda, makine öğrenimi modellerini eğitmek için üretken yapay zekaya gerçekçi sentetik veriler oluşturma görevi verebilirsiniz. Bu veriler, bilgisayarlı görüntü destekli güvenlik sistemlerine hırsızlık ve sevgili yapma olaylarını tespit etmeyi öğretmek için kullanılabilir; perakendedeki bu yapay zeka uygulamaları hakkında daha fazla bilgi için geleceğin süpermarketleri hakkındaki son blog gönderimize göz atın.

Üretken yapay zeka aynı zamanda sahte iadeler ve satın almalar gibi dolandırıcılık faaliyetlerinin tespit edilmesine yardımcı olan orijinal işlem verileri de oluşturabilir. Bu yalnızca müşteri güvenini artırmakla kalmaz, aynı zamanda genel finansal performansınızı da artırır. Geleneksel perakende tedarik zincirlerindeki yetkisiz satıcıları ve sahte ürünleri tespit etmek için blockchain tabanlı akıllı sözleşmeleri üretken yapay zeka perakende çözümleriyle birleştirme seçeneği bile mevcut.

Şirketiniz, belirli koşullar karşılandığında otomatik olarak yürütülen blockchain akıllı sözleşmelerini kullanabilir; üretken yapay zeka ise blockchain verilerini gerçek zamanlı olarak analiz ederek insan operatörlerinin gözden kaçırabileceği kalıpları ve eğilimleri belirleyebilir. Bu kombinasyonun bazı pratik kullanım örnekleri arasında, ürünlerin benzersiz QR kodları veya seri numaraları kullanılarak doğrulanması ve ardından bu kodların oluşturulmasıyla ilişkili sahtekarlık modellerini tahmin etmek için üretken yapay zekadan faydalanılması yer alıyor. Ayrıca, yetkisiz veya sahte satıcıları tespit etmek amacıyla blockchain teknolojisindeki satıcı bilgilerini ve işlemlerini analiz etmek için yapay zeka algoritmalarının uygulanması teknik olarak mümkündür.

Perakendede üretken yapay zeka hâlâ başlangıç ​​aşamasında olsa da, vizyoner bir lider olarak teknolojiyi en kısa sürede dijital araç kutunuza eklemeyi düşünmelisiniz. Müşterilerin fiziksel mağazalarda alışveriş yaparken akıllı telefonlarına ve uygulamalarına daha bağımlı hale gelmesiyle, mesajınızı kişiselleştirmek, üst satış ve çapraz satış stratejilerinizde ince ayar yapmak ve tüketici davranışlarına ilişkin daha derin içgörüler elde etmek için üretken yapay zekadan yararlanabilirsiniz.

Ancak kuruluşunuzun iş hayatında herhangi bir yapay zeka türünü uygularken aşması gerekebilecek bazı engeller vardır. ITRex ekibi, AI pilot projenizde ilerlemenize yardımcı olmak için çeşitli pratik kılavuzlar yazdı.

• Yapay zeka kavram kanıtının (POC) ne olduğuna ve projenizin başarısı için neden gerekli olduğuna ilişkin bir açıklama
• Yapay zeka uygulama zorluklarının özeti
• Kuruluşunuzda yapay zekayı uygulamaya yönelik adım adım talimatlar sağlayan İş Dünyasında Yapay Zeka el kitabı
• Yapay zeka geliştirme maliyetlerini etkileyen faktörlerin bir özeti (portföyümüzdeki yapay zeka projelerinin tahminleri ile birlikte)

Perakendede geleneksel veya üretken yapay zekanın uygulanması konusunda yardıma ihtiyacınız olursa ITRex ile iletişime geçin! Mevcut modellerde ince ayar yapmak ve sıfırdan özel yapay zeka çözümleri oluşturmak için veri bilimi, bulut bilişim, DevOps ve özel yazılım mühendisliği alanındaki kapsamlı deneyimimizden yararlanıyoruz.

Bu makale ilk olarak itrex web sitesinde yayınlanmıştır.