Dört Yoldan AI’nin Yeni E-Ticaret Platformlarına Büyük Oyun Dağıtıcıları ile Rekabet Etmelerine Yardım Etmesi

Son 12 yıl içinde, bilgisayar ve video oyunu dağıtım stratejileri büyük bir değişim geçirdi. Dijital oyun satışları ilk kez 2013 yılında fiziksel kopyaların satışlarını geçti, ve bu trend 2020 kilitlenmeleri tarafından daha da hızlandırıldı. İtalya’da, Örneğin, ilk kilitlenme haftası, dijital oyun indirmelerini %174,9 oranında artırdı.

İleriye bakıldığında, pazarın devam ettiği büyüme eğiliminde olduğu görülüyor, Statista proje ediyor ki, 2027 yılına kadar %5,76’lık bir bileşik yıllık büyüme oranı ile büyüyecek ve 2027 yılı sonunda 25,4 milyar dolarlık bir pazar hacmine ulaşacak.

Buna rağmen, rekabet hala çok yoğundur. Dijital oyun pazarı sadece birkaç platform tarafından domine edilmektedir ve %94’ü dijital olarak gerçekleşen harcamalar, yeni girişimciler için çok az alan bırakmaktadır. Kurulu oyuncular — Steam ve Epic Games Store gibi PC alanında — yayıncılara ağır ücretler uygulamak için bu durumdan yararlanırlar.

Bu büyük şirketler için, operasyonlarına AI’ı entegre etmek doğaldır. Ancak, daha küçük, yeni ortaya çıkan platformlar için AI, bir oyun değiştirici olabilir — onları mevcut tekel ile rekabet etmeye olanak tanıyan bir faktör.

Başarılı AI uygulamalarını yeniden yaratmak için, platforma özgü özelliklerin ve operasyonel bağlamların dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi gerekir, ancak burada AI’nin, yeni e-ticaret şirketlerine büyük dijital dağıtım devleriyle rekabet etmelerine yardımcı olmak için dört yol vardır.

#1: Dolandırıcılık Tespitini Artırma

Oyun platformlarında, dolandırıcılık diğer e-ticaret dikeylerindekinden daha büyük ölçekte ve daha sık gerçekleşir. Büyük miktarda işlem verisini işleyip analiz etme kapasitesi ile AI algoritmaları, şüpheli kalıpları veya anomalileri nhanh chóng tespit edebilir.

Geniş işlem veritabanlarını tarayarak, makine öğrenimi algoritmaları, alışılmadık kullanıcı davranışlarından, olağandışı ödeme şemalarına ve atipik coğrafi bölgelerden yapılan satın almalar gibi dolandırıcı işlemleri tanıyabilir ve uyarı verebilir.

Geleneksel kural tabanlı sistemlerde, bu tür bazı göstergeler gözden kaçabilir, bu da bir şirketin dolandırıcılığı tespit etme yeteneğini engelleyebilir ve potansiyel finansal kayıplara neden olabilir.

Şirketimimizde, üçüncü taraf tarafından geliştirilen AI destekli yazılımları uygulayarak, yaklaşık %95’lik bir oranda dolandırıcı işlemleri önledik. Ayrıca, teknoloji ile el ele çalışıyoruz. Bir işlem şüpheli olarak işaretlendiğinde, müdürümüz kişisel olarak incelemektedir. Dijital oyun anahtarları, satın alma işleminin müdürümüz tarafından manuel olarak onaylanana kadar alıcıya teslim edilmez.

#2: Müşteri Destek Sorgularını Basitleştirme

E-ticarette, AI destekli sohbet botları, yapay zekanın en yaygın uygulamalarından biridir.

Pazarda zaten birçok çözüm mevcut olduğundan, sohbet botları, tarihsel veriler olmadan bile nispeten kolayca uygulanabilir. Kullanıcı etkileşimlerinden öğrenerek, sohbet botları hemen sonuçlar verir ve şirketlerin müşteri destek personeline olan ihtiyacını azaltmaya yardımcı olur.

Ayrıca, mevcut müşteri destek ajanlarının zamanını da serbest bırakırlar.

Deneyimlerimize göre, aldığımız sorguların yaklaşık %70’i oldukça basit ve tekrarlayıcıdır. Örnekler arasında:

• Oyun satın alınabilir mi?
• Oyun anahtarını ne zaman alabilirim?
• Lisans anahtarımı nasıl etkinleştirebilirim?
• Siparişimin durumu nedir?

Bu sorguların %80’inde, AI botlarımız kullanıcılarımızı canlı bir operatöre bağlanmadan yardımcı olmakta oldukça başarılı oldu. Böylece, yaklaşık %56’sı bizim AI botlarımız tarafından kapsandığını söyleyebiliriz ve bu, değerli kaynakları serbest bırakarak şirketin başka yerlerinde büyümeyi artırmamıza olanak tanır.

#3: UX Dönüşümünü Sürdüren Kalıpları Tanıma

E-ticaret odaklı iş sahipleri, genellikle dönüşümü başarılı bir şekilde sürdüren faktörleri ve sürdüremeyenleri tanımlamakta zorluk çeker.

Bu, AI’ın yardım edebileceği bir başka alandır, kullanıcı verilerini toplayarak, dönüşümlere yol açan veya engelleyen tekrar eden davranış kalıplarını belirler. Bu verilere dayanarak, şirketler web sitelerini UX odaklı olarak ayarlayabilir.

Ayrıca, AI, pazarlama çabalarının etkinliğini artırmak için müşteri segmentleri oluşturabilir. Çeşitli boyutlar boyunca kullanıcı profilleri oluşturarak, AI, el ile incelemelerle açık olmayabilecek bağlantılar ve benzer segmentleri keşfedebilir. Örneğin, GTA 5 satın alan müşteriler, ilke olarak GTA 5 ile hiçbir relaciónu olmayan farklı bir türden oyunlara da ilgi duyabilir.

Bunu kolaylaştırmak için, Retail Rocket’dan üçüncü taraf bir AI kişiselleştirme çözümünü uyguladık. Tarihi müşteri satın alma verilerini kullanarak, bu araç, kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmemize yardımcı olur — hem web sitemizde hem de e-posta yoluyla — ve ürünler arasındaki ilişkileri belirleyerek, tamamlayıcı satın almaları önermemize olanak tanır.

Ayrıca, müşterilerin bir sonraki olası satın alma zamanını da belirleyebiliriz. Bu, pazarlama mesajlarımızın zamanlamasını da iyileştirir. Tüm bunlar, pazarlama kanallarımızdaki satışları yaklaşık %15 oranında artırmamıza yardımcı oldu.

#4: Satışları Tahmin Etmek

Oyun endüstrisinin zaman duyarlı doğası nedeniyle — örneğin, Steam yayıncıların oluşturabileceği anahtar sayısını sınırlar — etkili tahmin çok önemlidir.

Burada, iki temel yönteme dayanan basit bir AI modeli uyguladık: zaman serisi tahmini ve regresyon analizi.

İlki, gelecekteki satış rakamlarını tahmin etmemize ve oyun alanında önemli bir faktör olan mevsimsellik nedeniyle uyum sağlamamıza yardımcı olur. İkincisi, satış verilerini diğer değişkenlerle — demografi, fiyatlandırma, ürün kategorileri ve daha fazlası — ilişkilendirmemize yardımcı olur.

Bu parametrelerde büyük farklılıklar vardır — örneğin, her yıl EA Sports tarafından yayınlanan spor oyunları ve on yıllar boyunca süren strateji oyunları — bu nedenle bu kritik faktörleri doğru olarak tahmin etmek satış tahmini için çok önemlidir.

Bu işlemi ilk olarak 2024 ilkbaharında başlattık, bu nedenle şimdiye kadar elde ettiğimiz sonuçlar, AI olmadan elde ettiğimiz sonuçlarla benzerdir. Ancak, modelimizi daha da iyileştirip, histórik veri birikimini artırdıkça, tahmin doğruluğumuzun önemli ölçüde artacağından eminiz.

Son Düşünceler

Bazı alanlarda, AI, yeni ortaya çıkan platformların büyük oyun dağıtıcıları ile rekabet etmelerine olanak tanıyan bir demokratikleştirici faktör olabilir.

Bununla birlikte, tam potansiyelini gerçekleştirmek için, sadece AI’ı entegre etmek değil, bunu doğru şekilde yapmak önemlidir.

AI uzmanlarından oluşan bir iç ekibe sahip olamayan daha küçük şirketler için, mevcut üçüncü taraf yazılımlarını kullanmak bir çözüm olabilir. Bu hazır çözümler, AI uzmanı olmayanlar tarafından da kullanılabilir.

Önerim, tüm iş yükünüzü hemen AI’a geçirmeyin. Örneğin, AI’ın kullanıcı sorgularının %10’unu işleme alması veya ürünlerin %10’unun dinamik fiyatlandırmasını yapması gibi,渐渐 bir yaklaşım benimseyin.

Son olarak, insan dokunuşunu koruyun. AI’ın destek kalitesini insanların gözden geçirmesi çok faydalı olabilir. AI, değerini kanıtladıkça, şirket içinde kapsamı genişletilebilir.