Üretken yapay zeka kullanan walmart, pandora'nın perakende kutusunu açacak mı?

Perakende devi Walmart, satışları artırmak ve müşteri deneyimini (CX) artırmak için kendi üretken yapay zeka GPT-4 platformunu geliştirmeye çalışıyor.

Perakende devi Walmart, satışları artırmak ve müşteri deneyimini (CX) artırmak için kendi üretken yapay zeka GPT-4 platformunu geliştirmeye çalışıyor.

Bu duyuru, perakende sektörünün bu yenilikçi teknolojinin daha geniş perakende ortamı için ne anlama geldiğini görmesi için Walmart'ı sahneye çıkarıyor. Diğer büyük kutu perakendecileri şimdi dahil olacak mı? GPT-4 ve ilgili teknoloji, müşteri deneyiminin geleceğini nasıl etkileyecek?

Pazarlama makyajının bir parçası olarak Walmart, bu ayın başlarında perakende web sitesinde ve mobil alışveriş uygulamasında en son dijital yeniden tasarımını açıkladı. Yeni görünüm, Walmart'ın daha fazla satın almayla sonuçlanacağını umduğu videolar ve sosyal medyadan ilham alan içeriğin yanı sıra daha büyük ve daha parlak fotoğraflar sunuyor.

Walmart, Text to Shop gibi mevcut tekliflerini artırmak için perakendeye özel ölçekte büyük dil modelleri (LLM) içindeki doğal dil anlayışının (NLU) oyunun kurallarını değiştiren potansiyeline odaklanıyor. Bu özellik, müşterilerin ihtiyaç duydukları ürünlerin adlarını mesaj atarak veya söyleyerek Walmart ürünlerini sepetlerine eklemelerine olanak tanır. Walmart, bu LLM'leri, ürünler ve müşterilerin nasıl etkileşim kurmak istedikleri hakkında kendi oluşturduğu modeller için platform temeli olarak kullanıyor.

Walmart'ın müşterilerini kazanmayı başarması, diğer perakendecilerin de aynı yolu izlemesini doğrudan etkileyebilir. Küresel araştırma firması Sago'nun (eski adıyla Schlesinger Group) CEO'su Reed Cundiff'e göre, her iki durumda da önemli bir faktör içgörülerini toplamaktır.

“Otomasyon, biz farkında bile olmadan görevleri basitleştirerek günlük hayatımızın önemli bir parçası haline geldi. Cundiff, The E-Commerce Times'a verdiği demeçte, tüketicilerle yapay zeka uygulaması konusunda etkileşim kurmanın bir parçası da onları teknoloji konusunda eğitmektir.

Yapay Zekanın Benimsenmesine Yönelik Tüketici Duyarlılığı

Bununla birlikte, tüketicilerin yapay zeka hakkında ne hissettiğini anlamak, yalnızca onlardan yapay zeka olmayan alternatifler yerine onu benimsemelerini açıkça isteyen markalar için önemlidir. Cundiff, AI yalnızca yüzeyin altındaki bir bileşense, tüketici duyarlılığının daha az kritik olduğunu öne sürdü.

Örneğin, kelime işlem araçları, tüketicilerin hayatını kolaylaştıran gramer önerileri ve “sonraki kelime” yetenekleri sağlamak için gelişmiş yazma analizine sahiptir. Kimse yapay zeka ve makine öğreniminin temellerini sorgulamıyor.

"Tüketicilerden AI ile bir sohbet robotu gibi doğrudan ve net etkileşim kurmalarını istediğimizde, geri bildirim toplamak daha kritik hale geliyor. Benimseme önündeki engelleri ve köprüleri anlamamıza yardımcı oluyor ve keşfedilmemiş bölgeleri ve tüketicilerin AI geçişinden kaçınmak istediği "kırmızı çizgileri" belirliyor" diye açıkladı.
Walmart'ın sohbet ticaretindeki son ilerlemesi, perakendeye daha sosyal medya odaklı bir yaklaşıma doğru ilerlemesinin ortasında yapay zeka uygulamasında rol oynuyor. Bu süreçte perakendeci, ister ürün önerileri ister envanter yönetimi olsun, son yıllarda işinin farklı alanlarında yapay zekayı benimsedi. Bu nedenle, e-ticaret platformu Vtex'te analist olan Jordan Jewell'e göre, bir ticaret stratejisi olarak buna daha fazla eğilmek çok doğal geliyor.

"Şirket kısa bir süre önce web sitesini bir sosyal medya platformu gibi hissettirecek şekilde yeniledi, bu nedenle daha sosyal ve sohbete dayalı farklı yapay zeka destekli deneyimler uygulamak, alışveriş deneyimini onlar için kişiselleştirerek müşterileriyle etkileşimi artırmanın ve güven oluşturmanın iyi bir yolu olabilir. ”dedi E-Commerce Times'a.

Perakende Yapay Zeka Geçişine Liderlik Etme

Jewell, bu değişikliğin, diğer büyük perakendecilerin sosyal medyayı satış stratejilerinde nasıl kullandıklarını kesinlikle etkilediğini düşünüyor. Amazon ve Walmart, e-ticaret alanında uzun süredir başabaş durumdalar, bu nedenle uzun vadede bunun diğer perakendecileri yapay zekaya daha fazla yatırım yapma konusunda etkileyebileceğini tahmin etti.

"Ancak kısa vadede, sosyal satış araçlarına yapılan yatırımların artacağını düşünüyorum çünkü bunları daha kısa bir zaman çizelgesinde uygulamak daha kolay. Her büyük perakendeci Facebook ve Instagram'da. Yine de, hepsinin yapay zeka modellerini uygulamak ve yönetmek için arka uç yeteneği yok, bu yüzden daha uzun vadeli yatırımların yapıldığını göreceğimizden şüpheleniyorum" dedi.

Üründen tüketiciye (P2C) platform Productsup'ın kurucu ortağı ve baş inovasyon sorumlusu Marcel Hollerbach, büyük kutu liderlerinden gelen bir baskının diğer perakendecileri üretken yapay zekayı benimsemesi ve geliştirmesi konusunda güçlü bir şekilde etkileyeceğini iddia etti. Şu anda, ChatGPT ve uygulanması gibi bazı şeyler hala belirsiz olduğundan, herkes üretken yapay zeka halkasına şapka çıkarmakta hâlâ tereddüt ediyor.

The E-Commerce Times'a verdiği demeçte, "Üretken yapay zeka uygulamasının nasıl görüneceğini teorileştirmek yerine, çoğu perakendeci ilk harika örneği bekliyor" dedi.

Hollerbach, Walmart gibi büyük perakendeciler yapay zekayı benimsediğinde, geliştirdiğinde ve kullanımlarını duyurduğunda, teknolojinin alaka düzeyi önemli ölçüde hızlanıyor, diye mantık yürüttü. Walmart yapıyorsa ve başarılı olursa, tereddüt yerini aciliyete bırakır.

"Müşteri ihtiyaçlarına ve süreçlerine uyum sağlama aciliyeti, işi yalnızca daha verimli değil, aynı zamanda daha karlı hale getirecek" dedi.

Gecikmeli Momentum Doğal

Hollerbach'a göre yapay zeka şu anda her sektörde patlama yaşıyor, ancak bazı gözlemciler üretken yapay zeka yeteneğinin geliştirilmesi ve ustalaşmasının yıllar değilse de aylar sürdüğünü unutuyor. Üretken yapay zekayı benimseme ve geliştirme ivmesi yavaş ilerliyor çünkü ilk etapta yerden kalkmak için yavaş hareket eden bir proje.
"Yapay zeka gelişimi yıldırım hızında ilerliyor gibi görünse de, bu genel olarak benimsenmesindeki düşüş ve perakende sektöründeki artan ivme olabilir. Gerçek uygulama gerçekleşmeden önce çözülmesi gereken çok sayıda lojistik olduğundan, perakende ivmesi yapay zeka ivmesiyle eşleşmiyor" dedi.

Bunun da ötesinde, ani ve ani değişim, tüm müşterilerin hazır olduğu bir şeydir. Perakendeciler bunu göz önünde bulunduruyor.

“İster rakiplerin ne yaptığına bakmak ister müşteri memnuniyetini sağlamak olsun, ivme küçük başlamalıdır. Hollerbach, üretken yapay zekayı geliştirmek ve benimsemek değişken bir ölçektir” dedi.

M-Ticaret için Gelişmiş Mobil Mesajlaşma

Üretken yapay zeka, mobil mesajlaşma stratejilerini önemli ölçüde artırabilir. Bir hizmet firması olarak sohbet ticaret platformunda baş ürün ve teknoloji sorumlusu Jeppe Dorff'a göre, müşteri deneyimini geliştiren, kişiselleştirmeyi iyileştiren, içerik optimizasyonu sağlayan ve operasyonları ve dahili verileri kolaylaştırmaya yardımcı olan çeşitli araçlar, yetenekler ve vektörler sağlıyor. Tıklayın.

Gen AI, tüketici için başarılı bir sonuca giden en kısa yolu belirlemek için kullanıcı davranışı, sohbet geçmişi ve satın alma ve tüketim modellerine ilişkin örnek tabanlı verileri kullanır. Ayrıca tüketiciye kişiselleştirilmiş niyetle hitap edebilir ve özelleştirilmiş ürün önerileri sağlayabilir.

"Bu, işletmelerin belirli segmentler için bir sonraki en iyi eylemi belirlemesine, elde tutmayı artırmasına ve müşteri kazanmayı hızlandırmasına yardımcı oluyor. Dorff, E-Commerce Times'a verdiği demeçte, marka ek satış, çapraz satış ve müşteri memnuniyeti oranlarında önemli bir artış gördük ve daha yeni yüzeye çıkmaya başladık.

Diğer bir avantaj ise, üretici yapay zekanın daha iyi ve kişiselleştirilmiş pazarlama yeteneklerini geliştirmek için bir marka ile tüketici arasında yerleşik bir bağlantı kurma yeteneğidir. Bu gelişmiş etkileşim, yeni teknolojinin hem tüketiciler hem de markalar için gerçekten heyecan verici ve son derece faydalı hale geldiği yerdir.

AI, doğrudan tüketiciye ait mevcut verilere karşılık gelen markanın ERP, CRM ve OMS sistemlerinden gelen bilgilere erişebilir. AI, bireysel tüketicilerin niyetlerinden, duygularından ve etkileşim kalıplarından öğrenerek, tüketiciye dramatik bir şekilde hitap edecek şekilde çok daha kişiselleştirilmiş satın alma ve elde tutma kampanyaları oluşturacak.

Dorff, "Tüketiciler ve markalar arasındaki dinamik mesaj alışverişleri ile markaların etki alanlarında bulunan geçmiş işlem verilerinden yararlanmak, sohbet ticaretinde yapay zekanın dinamik içerik, gerçek zamanlı müşteri yolculukları oluşturmasına ve gelecekteki tüketici davranışlarını, tercihlerini ve trendlerini iyi tahmin etmesine olanak tanır." hem bireysel bir tüketici hem de birikmiş bir tüketici tabanı için önceden peşin.”
İnsan faktörüne çok fazla güvenmek ve makineyle işbirliği yapma fırsatından vazgeçmek bizi sıkışıp bırakıyor. O halde ilişkinin, günümüzün iş temposu için gereken hız ve ölçekten yoksun olduğu konusunda uyardı.

İçgörü toplamada makinenin rolünü gereğinden fazla vurguladığımızda, genellikle bir veri kümesindeki yanlılığı gözden kaçırırız. Makineye ne verdiğimizin dışında bir iş sorununu şekillendiren dış güçleri veya analizden içgörüye gerçekleşen kavramsal sıçramayı da özlüyoruz.

"İşte burada insanlar devreye giriyor. İnsanlar, içgörü toplama sürecine ve araştırma sürecinin ön ve arka uçlarının yönetimine, makinelerin kopyalayamayacağı bir düzeyde kavramsal ve yaratıcı düşünce getiriyor" diye ekledi.

Pek Çok Şey Markanın "Ses"ine Bağlı Olacak

Benimseyici adayların birincil endişelerinden biri, üretken yapay zekanın mobil mesajlaşma stratejilerine nasıl müdahale edebileceğidir. Ancak markalar bunu marka seslerini kaybetmeden yapabilirler, diye temin etti Dorff.

Markanın sesi, pazarlamadan operasyonlara kadar her şeyde kritik öneme sahiptir. Bir markanın tüketicilerle nasıl ilişki kurduğunu belirler.

"Bir markanın sesini dahil etmek, yapay zekanın kendisini oluşturmaktan daha zordur. Dikkatli bir planlama ve markaların ve iletişimin sesi dikkate alması için yeni bir yol gerekiyor” dedi.

Tarihsel olarak, "ses" insanlar tarafından gözetim altında ifade edildi ve sabit, ancak planlı ve ayarlanabilirdi. AI ile bunun planlanan kampanyaların ve web sitesi yayınlarının ötesinde ve gerçek zamanlı izleme olmadan gerçekleşeceğini belirtti.

Eğitim ve "ses"in ne olduğunu konuşulan sözcüğe kadar tanımlamak gerekli olacaktır. Algoritmaya markanın sesinin tam olarak ne olduğunu öğretmek için yüksek sıklıkta incelemeler ve sürekli, gerçek zamanlı izleme çok önemlidir.

Markalı İçerik için Yapay Zeka Eğitimi

Ortaya çıkan bir konsept, modelleri markalı içerik konusunda eğitmek ve zaman içinde "dijital sesi" iyileştirmek için tüm dijital kanal iletişim verilerini modellere beslemektir. Dorff'a göre bu yaklaşım, neredeyse mevcut pazarlama ve ses yaratma süreçleriyle paralel ilerliyor gibi.

Bazı durumlarda bu, model ve markanın işbirliği yapmasını ve böylece öğrenme sürecini iyileştirmesini sağlamak için pazarlama kampanyası geliştirmede yapay zekayı içerebilir. Kritik olan yapay zekanın kendisi değil, markanın çıktığı yolculuktur.

Dorff, "Bunlar bir gecede olmayacak ve mesajlaşma kanallarında doğru düzenleme platformları ve veri toplayıcılar olmadan gerçekleşmeyecek" dedi.