Aramadan Satışa: Yapay Zeka Alışverişin Kurallarını Nasıl Değiştiriyor

Şirket son olarak, “Maç izleme partisi” veya “Aile toplantısı” gibi yaşam senaryosu istemlerini yorumlayarak çeşitli kategorilerde özenle seçilmiş ürün önerileri sunan “Sparky” gibi yapay zeka ajanlarını piyasaya sürdü.

Bu, bir kullanıcı deneyimi iyileştirmesinden fazlasına işaret ediyor. Alışverişin daha konuşmaya dayalı ve bağlamsal bir hale geldiği yapay zeka tabanlı ticaretin ilk aşamalarının habercisi olduğunu söyleyebiliriz.

Yeni bir alışveriş yolculuğu

Akıllı arama fonksiyonlarından otonom yapay zeka ajanlarına Doğal dil işleme her şeyin başlangıcıydı. Yapay zeka gelişmeye ve günlük hayatımıza entegre olmaya devam ettikçe otonom yapay zeka ajanları satın alma sürecinin bazı kısımlarını yönetmeye başlayacak gibi görünüyor.

Bu sistemler, davranış kalıplarına dayalı olarak ihtiyaçları öngörebiliyor ve kullanıcı adına basit alışverişleri gerçekleştirebiliyor. Artık yapay zeka, ev ihtiyaçlarının yenilenmesinden sezonluk alışverişlere kadar ticarette çok daha aktif bir rol oynama potansiyeline sahip.

Böylesine tür bir ortamda, seçim anını etkileyen alışılageldik olgular ortadan kalkabilir. Alışverişi yapay zeka üstlendiğinde; reklam, promosyon ve ürün yerleştirme gibi geleneksel pazarlamanın etkisi azalabilir.

Artık bu noktada en önemli şey güvendir. Bir yapay zeka ajanı, kullanıcısının hangi markayı tercih ettiğini zaten biliyorsa alternatiflerin devreye girme şansı olmayabilir. Bu da markaları sadakat ve tercihleri geliştirme konusunda bir baskı altına alır.

Perakende medyası kazançlı çıkacak

Zengin verilere sahip olan platformlar, şüphesiz bu değişimden en fazla yararlanacaktır. Amazon ve Walmart Connect gibi perakende medya ağları, sadece ölçekleri nedeniyle değil, müşteri verilerinin derinliği ve çeşitliliği nedeniyle de bir adım önde görünüyorlar. Örnek olarak Walmart, hem mağaza içi hem de çevrimiçi etkinliklerden içgörüler elde ederek, çok az dijital platformun elde edebileceği alışveriş davranışları ile ilgili veriler toplayabiliyor.

Bununla birlikte, bu avantaj sadece sektörün en büyük oyuncularıyla sınırlı değil. Sadık bir kitleye sahip orta ölçekli veya niş perakende ağları, belirli bağlamlarda aynı derecede değerli olan son derece özel davranışsal verilere sahip olabilir. Burada asıl önemli olan boyut değil, verinin kalitesidir. Nihayetinde veriler, yapay zeka sistemlerinin daha iyi ve daha alakalı sonuçlar sunmasına yardımcı olur.

Verilerin doğurduğu bu fırsat halihazırda ölçülebilir bir iş değerine dönüşmeye başlamıştır. Yakın tarihli bir Bain raporunda, perakende medyası gibi gelir akışlarının, standart ABD ve Avrupa perakendecilerinin satışlarının yaklaşık %15'ini ve kârlarının %25'ini oluşturduğu belirtilmiştir. Perakende medyasının rolü, kişiselleştirmenin önemi arttıkça birinci taraf verilerle desteklenerek muhtemelen daha da derinleşecektir.

Gizlilikte yeni dönem

Yapay zeka platformları perakende sistemleriyle daha derin bir entegrasyon sürecine girerken yeni modellerin de ortaya çıkacağı aşikar. API düzeyinde bağlantılar, markaların ve perakendecilerin yapay zeka odaklı etkileşimlerin satın alma işlemlerine nasıl etki ettiğini anlamalarını sağlayabilir. Ancak bu görünürlük, özellikle veri etiği ve tüketici gizliliği konusunda yeni zorlukları da beraberinde getirecektir.

Dijital ekosistemdeki oyuncuların bu yeni düzene uyum sağlaması gerekecek. Bir zamanlar içerik eğitimi için büyük güven duyulan yayıncılar yapay zekanın dikkatini ticarete çevirdiğini görebilir. Bu noktada önemlerini korumak için araştırmacı gazetecilik, uzman analizi ve gerçek bağlam sağlayan topluluk içgörüleri gibi kopyalanması daha zor içerik türlerine odaklanmaları gerekecek.

Tüketiciler ürün araştırması ve keşfi için giderek daha fazla yapay zeka destekli arayüzlere yöneldikçe sosyal platformların da değer önermelerini geliştirme yoluna gitmeleri kaçınılmaz olacak.

Markanızı yapay zeka tabanlı ticarete hazırlamak

Görünürlük, markalar için çözülmesi gereken birincil sorun olarak öne çıkıyor. Daha fazla yetişkinin ürünleri keşfetmek için ChatGPT, Perplexity, Google'ın AI Overviews ve Amazon Rufus gibi platformlara yönelmesiyle birlikte birçok marka, bu yeni ortamlarda kendilerini nasıl temsil edeceğinden henüz emin değil.

Bu durum, odaklanılması gereken yeni bir alanı ortaya çıkardı: Generative Engine Optimization (GEO). Bu alandaki ilk çözümler, markaların yapay zeka sistemlerinde nasıl göründüklerini izlemelerine, sorulan sorgu türlerini analiz etmelerine ve içeriği buna göre optimize etmelerine yardımcı oluyor. Gelecekte başarılı olacak markaların, bu yeni döneme şimdiden hazırlık yapan markalar olacağını söyleyebiliriz.

Bunun yolu da tüketici güveni oluşturmak, birinci taraf veri toplama yatırımları yapmak, altyapılarının API tabanlı entegrasyona hazır olmasını sağlamak ve perakende medya ağlarıyla akıllı ortaklıklar kurmaktan geçecek.

Yapay zeka çağında işlem verileri, sadece operasyonel bir araç olarak değil stratejik bir varlık olarak da görülmelidir. Yapay zeka tabanlı ticarete geçiş süreci artık başlamış durumda. Yaygın olarak benimsenmesi biraz zaman alacak olsa da erken hareket edenlerin net bir avantaj elde edeceğini söyleyebiliriz. Artık soru, yapay zekanın alışverişi yeniden şekillendirip şekillendirmeyeceği değil, buna hazır olup olmadığınızdır.

AppsFlyer

Ece İnanç Stepien