Perakendeciler AI’ye Uyum Sağlıyor: E-ticaretin Yeni Normunda Ne Önemli?

Sürekli gelişen AI araçları, e-ticaret üzerinde derin bir etkiye sahip. Tüketiciler, ürün arama, seçme ve satın alma için giderek daha fazla ChatGPT gibi üretken AI araçlarını kullanıyorlar ve bu durum, e-ticaret pazarlama hunisinin her düzeyini etkiliyor. Aynı zamanda, perakendeciler, dinamik fiyatlandırma, talep tahmini ve stok yönetimi gibi amaçlar için gerçek zamanlı kamu web verilerini toplamak için AI araçlarını kullanıyorlar.

En önemli husus, bu değişikliklerin hızlı bir şekilde gerçekleşmesi ve e-ticaret perakendecilerinin bunu takip etmeleri gerektiğidir. Araştırmaya göre, müşterilerin %67’si şirketlerin değişen ihtiyaçlarına yeterince hızlı tepki vermediğini düşünüyor. 2025’in zirve e-ticaret sezonu, Black Friday’e kadar olan süreden yıl sonuna kadar uzanan tatil sezonunun, müşterilerin AI’ı nasıl kullandığını ve perakendecilerin bunu nasıl ayarlayıp kullanabileceğini gösteren ilk büyük test olacak.

SEO’dan GEO’ya

Adobe Analytics’e göre, ChatGPT, Perplexity ve Claude gibi üretken AI araçlarından perakendecilere gelen trafik, Temmuz 2024’ten Şubat 2025’e kadar %1,200 arttı. Bu artış aynı zamanda, bir anket ile doğrulandı ve bu anket, %23’ünün bu tatil sezonunda chatbot ve AI araçlarını kullanmayı planladıklarını gösterdi. Bu oran, Z Kuşağı ve milenyum kuşağı arasında %42’ye kadar çıktı. AI’nın etkisi artık ürün keşifinin ötesine geçerek, OpenAI’ın ChatGPT için Anında Checkout özelliğini sunmasına neden oldu. Bu, müşterilerin aracı olmadan satın almalarına olanak tanır ve şu anda Etsy ve bazı Shopify mağazalarında mevcuttur.

Bu gelişmeler, e-ticaret perakendecilerinin içerik, pazarlama ve satış stratejilerini yeniden düşünmeleri gerektiğini gösteriyor. Danışmanlık firması Bain, tüketicilerin %80’inin artık AI özetleri (AI tarafından sağlanan cevaplar) kullanarak arama sonuçlarına güvenmeye başladığını tahmin ediyor. Bu, perakendecilerin web sitelerine gelen trafiğin azalmasına neden olur, ancak AI kaynaklarından gelen ziyaretçilerin dönüşüm oranları daha yüksek olur.

Bu bağlamda, geleneksel arama motoru optimizasyonu (SEO) taktikleri hala geçerli olsa da, üretken AI’nın alışveriş için kullanılması yönünde bir eğilim var ve bu, Jeneratif Motor Optimizasyonu (GEO) olarak bilinen yeni bir kavramın ortaya çıkmasına neden oldu. GEO, e-ticaret satıcılarına yeni bir dizi zorluk sunuyor. Büyük Dil Modelleri (LLM), üretken AI araçlarını çalıştıran ve markaların itibarını, güvenilirliğini ve güvenilirliliğini analiz eden bir teknoloji. Bu nedenle, perakendecilerin itibarlarını inşa etmeleri, özellikle dış kaynaklardan gelen incelemeler ve öneriler yoluyla, çok önemli hale geliyor.

Tanımlayıcı Ürün Sorguları

GEO ile başa çıkmak için başka bir faktör, müşterilerin üretken AI araçlarını kullanırken sorgularını nasıl oluşturduklarıdır. OpenAI’ye göre, neredeyse tüm sorgular “soru” kalıplarını kullanıyor. US perakende devi Target’ın Bilgi ve Ürün Başkanı son zamanlarda platformlarında yapılan arama isteklerinin %25’inin artık karmaşık ve sofistike “tanımlayıcı sorgular” olduğunu belirtti.

Bir arama motorunda bir müşteri “slim-fit pembe gömlek” ararken, aynı sorgu bir AI aracı üzerinde “iş casual etkinlikleri için slim-fit pembe gömlekler” olarak olabilir. Bu tür tanımlayıcı sorgular için, ürün açıklamalarının uyarlanması gerekiyor. Örneğin, ürün sayfalarında, GEO için en iyi uygulamalar, AI tarayıcılarının hangi sorulara ürünün iyi bir uyum sağlayacağını kolayca belirleyebilmesi için, ayrıntılı ve doğru yazılmış SSS’leri içeriyor.

GEO için Dijital Kum Havuzları

İronik bir şekilde, AI, içerik analizi ve GEO için de kullanılıyor. Kolumbia İşletme Okulu’ndaki araştırmacılar, büyük dil modellerini (LLM) kullanarak “dijital ikizler” oluşturuyorlar. Bir ürün girildiğinde, LLM, adı, yaşı, mesleği ve tercihleri olan bir alıcı persona’sı ile bir dijital ikiz oluşturur. Bu ikiz, ChatGPT’de ilgili aramalar yapar ve şirketin ürününün nasıl listelendiğini görür. Şirketler, bu dijital ikizlerin bulgularına dayanarak, ürünlerinin nasıl tanımlandığını ve sunulduğunu ayarlayabilirler.

Bir “dijital kum havuzu” yaklaşımı, e-ticaret şirketleri için GEO’u gerçekleştirmek için üretken bir yol olabilir, ancak bu yaklaşım risklerden uzak değildir. AI ajanlarının kendi önyargıları vardır ve bu, performanslarını ve davranışlarını etkileyebilir. Buna rağmen, bu yaklaşımlar, e-ticaret zekası için ileride bir yol sunabilir.

AI Güçlü Veri Toplama

Pazarlama hunisi, AI tarafından etkilenen e-ticaretin sadece bir yönü. Potansiyel olarak daha önemli bir alan, iş zekası (BI), yani veri toplama ve kullanma yoluyla strateji ve operasyonları iyileştirmektir. Etkili BI için, e-ticaret şirketleri güvenilir ve güncel verilere ihtiyaç duyar, bu da dış verileri içerir. AI, rekabetçi verileri toplamakta önemli bir rol oynamaya başladı.

Kamuya açık web verilerini, fiyatları ve ürün açıklamalarını çıkarmak, yıllardır e-ticaret rekabetinin bir parçasıdır. Şimdi AI, bunu kolaylaştırıyor. AI destekli araçlar, doğal dil kullanılarak yönlendirilebilir, bu da kodlama gerektirmez ve mühendislerin tam bir veri toplama pipeline’ı oluşturmak için saatler harcamalarına gerek kalmaz. AI, ayrıca, belirli bir kategori için bir rakip web sitesindeki tüm ürün sayfalarını bulmak gibi, uygun URL’leri toplayabilir ve süzgecileyebilir.

AI destekli alışveriş asistanlarının yükselişiyle birlikte, e-ticaret şirketleri, belirli eylemler tamamladıktan sonra görünen veri noktalarını birbirlerinden toplamak için daha da istekli olacaklar, örneğin, nihai ödeme fiyatı.

Gerçek Zamanlı Talep Tahmini ve Tepki Verme

Toplanan gerçek zamanlı verilerin çeşitliliği ile, perakendeciler fiyatlarını veya pazarlama stratejilerini anında ayarlayabilir ve müşterilere en iyi teklifleri sunabilirler.

Dinamik fiyatlandırma, perakendecilerin kullanabileceği en önemli ve popüler BI fonksiyonlarından biridir ve最近 bir ankete göre, Avrupa’daki perakendecilerin %61’i bunu kullanıyor. Ancak aynı anket, bunun için algoritmalar veya AI’ı kullananların %15’ten az olduğunu gösteriyor, bu da bir fırsat sunuyor. Rekabetçi fiyatlandırma verilerini kullanarak, LLM’ler otomatik olarak fiyatları ayarlayabilir, bu özellikle tatil sezonu gibi zirve dönemlerde faydalı olur.

AI, müşteri talebi ve stok seviyeleri verilerini kullanarak gelecekteki talebi tahmin edebilir. Bu, birçok faydayı getirebilir. Deloitte Digital, perakendecilerin AI’ı kullanarak kendi stoklarını izleyebileceğini, envanteri yönetebileceğini ve siparişleri dinamik olarak verebileceğini vurguladı. Ayrıca, AI, web genelinde toplanan verileri analiz ederek bir markanın nasıl görüldüğünü anlamak için stratejik düzeyde içgörüler sağlayabilir.

Fırsata Açık Olmak

AI, e-ticaret pazarlama hunisini bozuyor, ancak aynı zamanda yeni fırsatlar yaratıyor. Coğrafi olarak optimize edilmiş içerikleri analiz etmek ve oluşturmak için kullanılabilir. Gerçek zamanlı kamu web verilerini toplamak için çaba sarf ediyor. AI, ayrıca, fiyatlandırma, stok ve strateji kararları almak için verileri analiz etmekte değer katıyor. Ve AI’ın potansiyel diğer kullanımlarından bahsetmiyoruz, örneğin gelişmiş müşteri desteği.

AI gibi böylesine yıkıcı bir teknoloji her zaman korkutucu olur, özellikle perakendeciler ana satış dönemlerine yaklaştıklarında. Ancak, AI tarafından yaratılan fırsatlara açık kalanlar, sadece hayatta kalmakla kalmaz, aynı zamanda başarılı olurlar.