Yapay Zeka, Gelişmekte Olan E-Ticaret Platformlarının Büyük Oyun Dağıtıcılarıyla Rekabet Etmesine Yardımcı Olacak Dört Yol

Geçtiğimiz 12 yılda bilgisayar ve video oyunu dağıtım stratejileri sarsıcı bir değişime uğradı. Dijital oyun satışları ilk kez fiziksel kopya satışlarını geçti 2013 yılındave bu trend 2020'deki karantinalarla daha da hızlandı. Örneğin İtalya'da karantinanın ilk haftasında dijital oyun indirme sayısı arttı %174.9 fırladı.

İleriye bakıldığında pazar, Statista ile büyümeye devam etmeye hazırlanıyor çıkıntı yapan şu an ile 5.76 arasında %2027'lık bir Bileşik Büyüme Oranı ile büyüyecek ve o yılın sonunda 25.4 milyar dolarlık bir pazar hacmine ulaşacak. 

Buna rağmen rekabet yoğun olmaya devam ediyor. Dijital oyun pazarı yalnızca bir avuç platformun hakimiyetindedir ve Harcamaların %94'ü dijital ortamda gerçekleşiyorBu da yeni girenlere çok az yer bırakıyor. PC alanındaki Steam ve Epic Games Store gibi köklü oyuncular, yayıncılara yüksek ücretler yüklemek için bundan yararlanıyor. 

Bu büyük kuruluşlar için yapay zekayı operasyonlarına entegre etmek ikinci bir doğadır. Bununla birlikte, daha küçük, yeni ortaya çıkan platformlar için yapay zeka, yerleşik oligopole meydan okumalarına olanak tanıyan bir oyun değiştirici olabilir. 

Başarılı yapay zeka uygulamalarını kopyalamak, platforma özgü özelliklerin ve operasyonel bağlamların dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirirken, yapay zekanın yeni başlayan e-ticaret şirketlerinin dijital dağıtım devleriyle rekabet etmesine yardımcı olabileceği dört yolu burada bulabilirsiniz. 

#1: Dolandırıcılık tespitini geliştirme

Oyun platformlarında dolandırıcılık, diğer e-ticaret sektörlerine kıyasla çok daha büyük ölçekte ve daha sık tekrarlanıyor. Çok miktarda işlem verisini işleme ve analiz etme kapasitesi göz önüne alındığında, yapay zekanın algoritmaları şüpheli kalıpları veya anormallikleri anında tespit edebilir. 

Makine öğrenimi algoritmaları, kapsamlı işlem veritabanlarını tarayarak, olağandışı kullanıcı davranışlarından düzensiz ödeme planlarına ve alışılmadık coğrafi bölgelerden yapılan satın alma işlemlerine kadar uzanan dolandırıcılık işlemlerini uyarlayabilir ve tanıyabilir. 

Geleneksel kurallara dayalı sistemlerde, bu göstergelerin bazıları fark edilmeden kalabilir, bu da şirketin dolandırıcılığı tespit etme becerisini engelleyebilir ve onu potansiyel mali kayıplara maruz bırakabilir. 

Şirketimizde üçüncü bir tarafça geliştirilen yapay zeka destekli yazılımı uygulayarak dolandırıcılık işlemlerinin yaklaşık %95'ini önledik. Teknolojiyle de el ele çalışıyoruz. Bir operasyon şüpheli olarak işaretlendiğinde yöneticimiz bunu bizzat inceler. Satın alma işlemi yöneticimiz tarafından manuel olarak onaylanana kadar dijital oyun anahtarları alıcıya teslim edilmez. 

#2: Müşteri Desteği Sorgularını Kolaylaştırma

E-ticarette yapay zeka destekli sohbet robotları, yapay zekanın en yaygın uygulamalarından biridir. 

Piyasada halihazırda pek çok çözüm bulunduğundan, geçmiş veriler olmasa bile sohbet robotlarının uygulanması nispeten kolaydır. Kullanıcı etkileşimlerinden öğrenebildikleri için sohbet robotları hemen sonuç verir ve şirketlerin müşteri destek personeline olan ihtiyaçlarını azaltmalarına yardımcı olur. 

Ayrıca mevcut müşteri destek temsilcilerine zaman kazandırırlar. 

Deneyimlerimize göre, alınan sorguların çoğu (yaklaşık %70) oldukça basit ve tekrarlanıyor. Örnekler şunları içerir:

• Oyun satın alınabiliyor mu?
• Oyun anahtarını ne zaman alabilirim?
• Lisans anahtarımı nasıl etkinleştiririm? 
• Siparişimin durumu nedir?

Bu vakaların %80'inde yapay zeka botlarımız, kullanıcılarımızı canlı bir operatöre aktarmaya gerek kalmadan onlara yardımcı olma konusunda oldukça başarılı oldu. Böylece, botlarımızın gelen destek taleplerimizin kabaca %56'sını karşıladığını, daha önce destek personeline aktarılan değerli kaynakları, büyümemizi artırmak için şirketin başka yerlerinde kullanabilmemize olanak sağladığını söyleyebiliriz. 

#3: UX dönüşümünü sağlayan kalıpları belirleme

E-ticaret odaklı işletme sahiplerinin karşılaştığı ortak ikilem, dönüşümü başarılı bir şekilde yönlendiren ve sağlamayan faktörleri belirlemektir. 

Bu, yapay zekanın, dönüşümlere yol açan veya caydıran yinelenen davranış kalıplarını saptayan kullanıcı verilerini toplayarak yardımcı olabileceği başka bir alandır. Firmalar bu verilere dayanarak web sitelerinde UX merkezli ayarlamalar yapabiliyor. 

Ek olarak yapay zeka, pazarlama çabalarının etkinliğini artıran müşteri segmentleri oluşturabilir. Yapay zeka, çeşitli boyutlarda kullanıcı profilleri oluşturabildiğinden, bağlantıları ortaya çıkarabilir ve manuel incelemelerle açıkça görülemeyebilecek benzer segmentleri gruplandırabilir. Örneğin, GTA 5'i satın alan müşteriler, prensipte GTA 5 ile hiçbir ilgisi olmayan farklı türdeki oyunlara da ilgi duyabilir. 

Bunu kolaylaştırmak için Retail Rocket'ın üçüncü taraf yapay zeka kişiselleştirme çözümünü uyguladık. Bu araç, geçmiş müşteri satın alma verilerinden yararlanarak, hem web sitemizde hem de e-posta yoluyla kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak ve ürünler arasındaki ilişkileri belirleyerek tamamlayıcı satın almalar önermemizi sağlamak gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmemize yardımcı olur. 

Ayrıca müşterilerimizin bir sonraki potansiyel satın alma işlemini de zamanlayabiliyoruz. Bu aynı zamanda pazarlama mesajları için zamanlamamızı da geliştirir. Sonuç olarak bu çalışmalarımızın pazarlama kanalları üzerinden satışlarımızı yaklaşık %15 oranında artırdığını gururla söyleyebiliriz. 

#4: Satışları tahmin etmek

Oyun endüstrisinin zamana duyarlı doğası göz önüne alındığında (örneğin Steam, yayıncıların kaç anahtar oluşturabileceğine kısıtlamalar getiriyor), etkili tahmin çok önemlidir. 

Burada iki ana yönteme dayanan basit bir yapay zeka modeli uyguladık: zaman serisi tahmini ve regresyon analizi. 

İlki, kalıpları tespit ederek gelecekteki satış rakamlarını tahmin etmemize ve oyun alanında önemli bir faktör olan mevsimselliğe uyum sağlamamıza yardımcı olur. Öte yandan ikincisi, satış verileri ile demografik bilgiler, fiyatlandırma, ürün kategorileri ve daha fazlası gibi diğer değişkenler arasında ilişkiler kurma konusunda ekibimize yardımcı olur. 

Bu parametrelerde büyük farklılıklar olduğundan (örneğin, EA Sports tarafından yıllık olarak yayınlanan spor oyunları ve on yıllara yayılan diğer strateji oyunları vardır), bu kritik faktörlerin doğru şekilde alınması, doğru tahmin için büyük önem taşır. 

Bununla ilk olarak 2024 baharında başladık, dolayısıyla şu an itibariyle sonuçlarımız yapay zeka olmadan elde ettiğimiz sonuçlara benzer. Ancak modelimizi daha fazla kalibre edip hassaslaştırdıkça ve daha fazla geçmiş veri topladıkça doğruluğumuzun zaman içinde önemli ölçüde artacağını umuyoruz. 

Nihai düşünceler

Oyun gibi bazı alanlarda yapay zeka, yeni ortaya çıkan, yüksek potansiyele sahip platformların yerleşik devlerle rekabet etmesini sağlayan demokratikleştirici bir faktör haline gelebilir. 

Bunu söyledikten sonra, potansiyelinin tam olarak farkına varılması, yapay zekanın sırf yapay zeka için entegre edilmesinden ziyade, onu doğru şekilde yapmakla ilgilidir. 

Şirket içinde yapay zeka uzmanlarından oluşan bir ekip bulundurmayı göze alamayan küçük şirketler için mevcut üçüncü taraf yazılımlardan yararlanmak uygun bir çözümdür. Bu hazır çözümlerden bazıları, yapay zeka konusunda uzman olmasalar bile düzenli geliştiriciler tarafından kullanılabilir. 

Benim önerim, tüm iş yükünüzü hemen yapay zekaya aktarmamanızdır. Bunun yerine aşamalı bir yaklaşım benimseyin. Örneğin yapay zekadan kullanıcı sorgularının %10'unu işlemesini veya ürünlerinizin %10'unu dinamik olarak fiyatlandırmasını isteyin. 

Son fakat bir o kadar da önemlisi, insani dokunuşu koruyun. İnsanların yapay zeka desteğinin kalitesini incelemesini sağlamak çok faydalı olabilir. Yapay zeka değerini kanıtladıkça kuruluşunuz içindeki kapsamını genişletebilirsiniz.