Stellantis, Müşteri Verilerini Birleştirmek ve Deneyimleri Kişiselleştirmek İçin Amperity’yi Seçti

Stellantis, markaları ve temas noktaları genelindeki müşteri bilgilerini birleştirmeye yardımcı olması ve ekiplere kişiselleştirilmiş etkileşimler için daha tutarlı bir temel sunması amacıyla Amperity’yi seçti. 27 Ekim’de yapılan duyuru, otomobil üreticisinin veri dönüşümünde müşteri kimliğini ve bağlamını merkeze alıyor; araçları, haneleri, bayileri ve yıllara yayılan sahiplik ilişkilerini kapsıyor.

Planlanan kullanım alanları arasında markalar arası etkileşim, satış sonrası ve sadakat deneyimleri, kişiselleştirilmiş mesajlar ve kampanya ölçümü yer alıyor. Amperity, birleştirilebilir mimarisinin Stellantis’in mevcut teknoloji ortamıyla birlikte çalışacağını belirtiyor. Bir kavram kanıtlama çalışmasında platformun dakikalar içinde milyonlarca kaydı aldığı ve üç günden kısa sürede birleşik bir Customer 360 oluşturduğu bildirildi.

Bunlar, tamamlanmış bir canlıya geçişin kanıtı değil, duyuruda bildirilen değerlendirme sonuçlarıdır. Daha geniş açıdan önem taşıyan nokta, ele alınan sorundur: Bir yapay zekâ sistemi ya da pazarlama ekibi, ancak temelindeki kayıtlar doğru kişiyi ve doğru ilişkiyi tanımlıyorsa müşteri için uygun bir karar verebilir.

Otomotivde Müşteri Verilerini Birleştirmek Neden Zor?

Bir araçla kurulan ilişki, tipik bir çevrimiçi alışveriş oturumundan çok daha uzun sürer. Bir otomobili araştıran kişi, aracı satın alan kişi, düzenli olarak kullanan kişi ve servis randevusunu ayarlayan kişi aynı hanenin farklı üyeleri olabilir. Eski bir kayıt ayrı bir sistemde kalırken araç sahipliği el değiştirebilir.

Bu durum iki tür hataya yol açar. Kayıtların birleştirilmemesi, işletmenin aynı müşteriyi birbiriyle ilgisiz birkaç farklı kişi olarak değerlendirmesine neden olabilir. Kayıtların aşırı hevesli biçimde birleştirilmesi ise aynı adresi paylaşan ya da başka açılardan birbirine benzeyen kişilerin tek kişiymiş gibi ele alınmasına yol açabilir. Her iki hata da kişiselleştirmeyi daha az faydalı hâle getirebilir.

Bu nedenle birleşik bir profil, tek bir listede toplanmış adreslerden ibaret değildir. Kayıtların kişilerle, hanelerle ve işlemlerle nasıl ilişkilendirildiğini sürekli güncel tutan bir yorumlama biçimidir. Bir otomobil üreticisi açısından bu bağlantıların niteliği, bir etkileşimin mevcut araç sahibinin ihtiyaçlarını mı yoksa güncelliğini yitirmiş bir varsayımı mı yansıttığını belirlemeye yardımcı olur.

Amperity Müşteri Kimliğini Nasıl Çözümlüyor?

Amperity’nin kimlik çözümleme platformu, yapılandırılmış kuralları yapay zekâ destekli eşleştirmeyle bir araya getiriyor. Tanımlayıcılar ve iş koşulları eşleşmeyi desteklediğinde kurallar kayıtları birbirine bağlıyor; puanlama ise eksik veya tutarsız bilgiler içeren ve kesinliği daha düşük durumların değerlendirilmesine yardımcı oluyor.

Şirketin anlattığı süreç, kaynak kayıtların birbirine bağlanmasıyla başlıyor; ardından eşleştirme mantığı uygulanıyor, belirsiz bağlantılara puan veriliyor ve ekiplerin ortaya çıkan grafiği incelemesine olanak tanınıyor. Sistem ayrıca tek bir eşleştirme politikasının her kullanım senaryosuna uygun olduğunu varsaymak yerine, farklı iş ihtiyaçlarına özel kimlik görünümlerini destekliyor.

Bu ayrım, operasyonlar açısından önem taşıyor. Bir pazarlama kitlesiyle bir müşteri hizmetleri iş akışının belirsizliğe toleransı farklı olabilir. Ekiplerin kayıtların neden birleştirildiğini anlaması, şüpheli bağlantıları incelemesi ve yeni bilgiler geldikçe mantığı düzenlemesi gerekir.

Buradaki yapay zekâ bileşeni, üretken yapay zekâdan önce gelen bir veri sorununu ele alıyor: Hangi kayıtların bir araya getirilmesi gerektiğini belirlemeyi. Bir asistanın akıcı yanıt vermesi, temelindeki profil yanlış müşterilerin geçmişlerini birleştiriyorsa bu sorunu telafi edemez.

Çözümlenmiş Profilleri Müşteri Bağlamına Dönüştürmek

Amperity, Customer Context Platform web sitesinde daha kapsamlı bir süreci şöyle tanımlıyor: Kimliği çözümlemek, profilleri geçmiş ve mevcut sinyallerle birleştirmek, kararları desteklemek, bağlantılı kanallar üzerinden harekete geçmek ve sonuçları ölçmek.

Platformda segmentasyon, müşteri yolculuğu orkestrasyonu, tahmin ve öneri özellikleri ile pazarlama ve hizmet araçlarına bağlantılar bulunuyor. Amperity ayrıca veri ambarı ve lakehouse ortamlarında çalışan dağıtım seçenekleri sunuyor; uygun mimari, uygulamaya bağlı olarak değişiyor.

Bu yaklaşım, müşterinin kim olduğunu bilmekle sırada ne yapılacağına karar vermeyi birbirinden ayırıyor. Örnek olarak, yakın zamanda gerçekleşen bir servis etkileşimi planlanmış bir mesajın uygunluğunu değiştirebilir. Yararlı bir sistemin, bu olayı müşterinin mevcut geçmişiyle birlikte karar iş akışına zamanında iletmesi gerekir.

Uygulamadaki zorluk, yalnızca daha fazla veri biriktirmek değildir. Hangi sinyallerin anlamlı olduğunu, ne kadar hızlı kullanılabilir hâle geldiklerini, hangi ekiplerin bunları kullanabileceğini ve bir müdahalenin işe yaradığını hangi sonucun göstereceğini belirlemek gerekir. Bunlar, mühendislik işlerinin yanı sıra ürün ve operasyon kararlarıdır.

Bu Temel Yapı Yapay Zekâ Ajanları İçin Ne Anlama Geliyor?

Amperity’nin daha kapsamlı platformu, uyumlu yapay zekâ araçları için Model Context Protocol bağlantısı sunuyor. MCP Server, kimliği doğrulanmış kullanıcıların mevcut erişim denetimlerini kullanarak çözümlenmiş müşteri bağlamını sorgulamasına ve desteklenen işlemleri gerçekleştirmesine olanak verecek şekilde tasarlandı.

Şirket, izinlerin, rol tabanlı erişimin, rıza ayarlarının ve kullanım politikalarının bu isteklere de uygulandığını belirtiyor. Böylece yönetişim, her yeni arayüzün kendine ait ayrı bir veri erişim modeli oluşturmasına bırakılmak yerine, müşteri platformuyla asistan arasındaki bağlantının bir parçası hâline geliyor.

Bunlar genel Amperity özellikleridir; Stellantis’in tüm özellikleri devreye aldığını doğrulamaz. Seçim duyurusu, üretim ortamında kullanılacak belirli bir ajan yapılandırmasını ortaya koymamaktadır.

Kurumsal şirketler açısından mimari çıkarım yine de açık: Yapay zekâ asistanlarının hem yararlı bağlama hem de bu bağlamın kullanımına ilişkin sınırlara ihtiyacı var. Çözümlenmiş bir müşteri profili, sunulan içeriğin müşteriye uygunluğunu artırabilir; ancak bu, her önerinin doğru ya da her eylemin yerinde olmasını kendiliğinden sağlamaz. Erişim denetimleri, rıza ve inceleme de iş akışının parçası olmaya devam eder.

Anlaşma, Stellantis’in Yapay Zekâ Stratejisinde Nereye Oturuyor?

Stellantis, yapay zekâyı işinin geneline entegre etmeye yönelik daha kapsamlı bir çalışmayı daha önce açıklamıştı. Otomobil üreticisi, kendi internet sitesinde yayımladığı nisan ayındaki bir duyuruda, müşteri hizmetleri, ürün geliştirme ve operasyonlar gibi alanlarda 100’den fazla yapay zekâ girişimini kapsayan, Microsoft ile beş yıllık bir iş birliğini duyurdu.

Bu program, Azure altyapısının modernizasyonunu ve yapay zekâ destekli siber güvenlik çalışmalarını da kapsıyor. Stellantis’in kurumsal teknoloji yönelimine ilişkin bir çerçeve sunsa da Amperity duyurusu, bu iki ilişkinin teknik açıdan nasıl bütünleştirileceğini belirtmiyor.

Amperity’nin seçilmesi, daha odaklı bir katmanı ele alıyor: Ekiplerin ve bağlantılı sistemlerin karar verirken kullandığı müşteri bilgilerini. Daha iyi modeller ve daha hızlı altyapı, bir işletmenin yapabileceklerini genişletebilir; güvenilir kimlik bilgileri ve bağlam ise belirli bir müşteri için doğru olanı yapıp yapmadığını belirlemeye yardımcı olur.

Bir sonraki anlamlı göstergeler, sistemin üretimde kullanımından gelecek: İlişkiler değiştikçe profillerin doğruluğunu koruyup korumadığı, ekiplerin bu profilleri etkili biçimde kullanıp kullanamadığı ve müşteri sonuçlarının iyileşip iyileşmediği. Bu ortaklık, kurumsal yapay zekâ kullanımının giderek kişiselleştirilmiş deneyimleri mümkün kılan verileri düzenleme, yönetme ve güncel tutma gibi daha az görünür çalışmalara bağlı hâle geldiğini gösteriyor.