Perakendecilerin Yapay Zeka Yatırımlarından Değer Üretmeleri ve Yakalamaları İçin 3 Adım

Perakende sektörü, şirketlerin tüketicilerin dikkatini ve cüzdanını çekmek için yarıştığı bir ortamda büyüyor ve giderek daha rekabetçi hale geliyor. Ulusal Perakende Federasyonu'na göre, çekirdek satışlar 3.2'ün ilk yarısında yıllık bazda %2024 arttı ve toplam satışların 2023'ü %2.5 ile %3.5 arasında geride bırakması öngörülüyor. Dar bir pazarda, perakendeciler rekabet avantajı arıyor ve birçoğu yapay zekaya (AI) yöneliyor.

Yapay zeka, teklifleri yeniden tasarlayabilen, seçenekleri genişletebilen ve yeni iş modellerini yönlendirebilen yıkıcı bir yetenek olarak konumlandırılmıştır. Perakendeciler yapay zekaya önemli yatırımlar yapmıştır, ancak teknolojiyi müşteriler için değer yaratmak ve kendileri için değer elde etmek için nasıl kullanacaklarını daha iyi anlamaları gerekir.

Teknoloji yıllardır bir şekilde mevcut olsa da algoritmalar daha iyi ve daha hızlı hale geldi, hesaplama yetenekleri gelişti ve fiyat noktaları daha uygun hale geldi. NVIDIA grafik işleme birimleri (GPU'lar) bir zamanlar yedi günlük bir hesaplamayı yedi dakikalık bir hesaplamaya dönüştürebilir ve Snowflake, AI maliyet yapısına esneklik kazandırdı Ayrıca hesaplama başına ücretlendirme yaparak. Bu faktörler perakendeciler için daha fazla AI kullanım durumunun kilidini açtı ve teknolojinin BT bütçelerine daha iyi uymasını sağladı.

Ancak birçok perakendeci hala AI yatırımlarından elle tutulur getiriler elde etmekte zorlanıyor. Yıllar değil aylar içinde deneyler yapıyorlar ve bu denemelerde bir deneme-dua yaklaşımı benimsemeyi göze alamıyorlar. Perakendeciler, özellikle sektör değişen tüketici davranışlarıyla karşı karşıya olduğu için, yatırım getirisi hedeflerine ulaşabilmek için AI'ya stratejik olarak yaklaşmalıdır.

Değer yaratma ve değer yakalamanın kilidini açmanın üç adımını inceleyelim.

Olgun verileri stratejik bir varlığa dönüştürün

Perakendecilerin AI'dan başarılı bir şekilde yararlanabilmeleri için öncelikle verilerinin olgun, temiz ve uyumlu olduğundan emin olmaları gerekir. Yüksek kaliteli veriler olmadan, en gelişmiş AI algoritmaları bile yetersiz kalacaktır ve bu da "çöp içeri çöp dışarı".

Perakendede veriler çeşitli kaynaklardan gelir: satış noktası sistemleri, e-ticaret platformları, envanter yönetim sistemleri, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) araçlarıve hatta sosyal medya ve hava durumu tahminleri gibi harici kaynaklar. Stratejik bir varlık yaratmak için perakendeciler tüm bu kaynaklardan gelen verileri entegre etmeli, temizlemeli ve standartlaştırmalı, doğruluğunu ve eksiksizliğini sağlamalı ve sağlam veri yönetimi uygulamaları uygulamalıdır.

Yüksek kaliteli verilerin hem değer yaratmayı hem de yakalamayı önemli ölçüde etkileyebileceği bir alan tahmin planlamasıdır. Doğru tahmin, perakendecilerin envanter seviyelerini optimize etmesi, israfı azaltması ve müşteri talebini karşılaması için çok önemlidir. Planlama döngülerinin 18 ila 24 aya kadar uzayabildiği moda sektörünü düşünün. Perakendeciler, genellikle sınırlı verilerle eğilimleri, tüketici tercihlerini ve talep seviyelerini çok önceden tahmin etmelidir.

Perakendeciler, sağlam bir veri temeline sahip yapay zekayı kullanarak tahmin modellerine geçmiş satış rakamları, demografik bilgiler, hava durumu kalıpları, ekonomik göstergeler ve sosyal medya trendleri gibi benzeri görülmemiş sayıda değişkeni dahil edebilirler.

Deneysel bir kültürü teşvik edin

Bu yaklaşım, perakendecilerin müşterilere doğrudan fayda sağlayan AI odaklı girişimleri test etmelerine ve iyileştirmelerine olanak tanıdığı için değer yaratma açısından önemlidir. Perakendeciler, hedefli deneyler yürüterek hangi AI uygulamalarının müşterileriyle gerçekten uyumlu olduğunu belirleyebilir ve büyük ölçekli uygulamalara erken girişmeden sadakat sağlayabilir.

Deney kültürünü yönlendirmede kritik bir husus, özlü kullanım örneklerinin oluşturulması ve nihai başarısını belirlemek için KPI ölçümlerinin türetilmesidir. Mühendisler, analistler ve veri bilimcileri de dahil olmak üzere iş ve teknoloji paydaşları arasında işbirliği, deney konseptten gerçeğe dönüşürken gereklidir. Aynı şekilde zorunlu olan, gerçekleştirilen değer beklentileri karşılamadığında deneyi geri çekme zihniyetidir.

Bu kültür, yeniliği teşvik eder ve perakendecilerin piyasa koşulları değiştikçe çevik kalmalarına yardımcı olur. Yeni fikirleri hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde test etmelerine olanak tanır ve büyük ölçekli AI uygulamalarıyla ilişkili riski azaltır.

Ekosistemi inşa edin

Önceki adımlar öncelikli olarak müşteriler için değer yaratmaya odaklanırken, bu adım değer yakalama açısından kritik öneme sahiptir ve perakendecilerin yapay zeka girişimlerini etkili bir şekilde paraya dönüştürebilmelerini sağlar.

Bir perakendecinin ekosistemi teknoloji sağlayıcıları, markalar, etkileyiciler, içerik oluşturucular ve hatta diğer perakendecileri içerebilir. Perakendeciler böyle bir ekosistem inşa ederek yeni gelir akışları yaratabilir, tekliflerini geliştirebilir ve pazar konumlarını güçlendirebilirler.

Örneğin, bir perakendeci bir Bilgisayar görüşü şirketin, müşterilerin görseller yükleyerek ürünleri bulmasını sağlayan yapay zeka destekli bir görsel arama aracı oluşturması. Bu, alışveriş deneyimini iyileştirir ve hedefli reklamcılık ve ürün önerileri için fırsatlar yaratır.

Etkileyici pazarlama, yapay zeka ve ekosistem oluşturmanın kesiştiği bir diğer alandır. Perakendeciler, kitle demografisi, etkileşim oranları ve içerik alaka düzeyi gibi faktörlere dayanarak markaları için en etkili etkileyicileri belirlemek ve analiz etmek için yapay zekayı kullanabilirler. Perakendeciler, etkileyicileri yapay zeka destekli pazarlama stratejilerine entegre ederek erişimlerini genişletebilir ve potansiyel müşterilerle daha otantik bağlantılar kurabilirler.

Perakendeciler, veri gizliliği, rekabet dinamikleri ve marka uyumu konularında dikkatli bir şekilde yol almalıdır. Ancak, başarılı bir şekilde yapıldığında, AI girişimleri aracılığıyla müşteriler için yaratılan değerin perakendeci ve ekosistem ortakları tarafından etkili bir şekilde yakalanıp paraya çevrildiği bir döngü yaratabilir.

Yapay zeka uygulamasına yönelik bu stratejik yaklaşım, perakendecilerin abartıdan öteye geçip pratik, sonuç odaklı uygulamalara doğru ilerlemesini sağlar. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, bu adımları ustaca uygulayanlar perakende sektöründe başarılı olmak için iyi bir konumda olacaklardır. Yapay zeka girişimlerinde değer yaratma ve değer yakalamayı ustaca dengelemek, teknolojik potansiyeli rekabet avantajına dönüştürür.