İnternet kullanımının yaygınlaşmasıyla iletişim ve bağlantı
merkezli hale gelen dünyada veri analizi, her alandan iş sektörüne yeni imkanlar
ve çözümler sunuyor. Bu veriler ışığında müşteri deneyimini kişiselleştirmek
mümkün olsa da elde edilen büyük verinin insan iş gücüyle analizi, zaman
faktörü göz önüne alındığında imkansızlaşıyor. Bu sebeple yapay zeka
teknolojisinde derin öğrenme ve makine öğrenimine eğilim giderek artıyor.
Şirketler yapay zekayı kullanarak nasıl, ne zaman ve ne için
alışveriş yapıldığına dayalı verileri analiz edip, müşterilerin ne istediğini
birebir tahmin edebilirler.
Yapay zeka, dijital deneyimi kişiselleştiriyor
Kullanıcılardan gelen online hareketleri yorumlayabilen
yapay zeka, kişiye gerçek zamanlı olarak en iyi sonucu gösteriyor. Gelen veri
akışıyla daha akıllı sonuçlara imza atan yapay zeka, zamanla öngörülerini
iyileştiriyor. Finans şirketi HSBC tarafından mobil uygulaması üzerinde gerçekleştirilen
yapay zeka testlerinde, kişiselleştirilmiş sonuçların ürün sayfalarına olan
tıklama oranında çok daha iyi bir performans ortaya koyduğu belirlendi.
E-postaları özel mesajlara dönüştürüyor
Ofis çalışanları için e-posta kutuları yoğun bir trafiğe
sahiptir. Campaing Monitor isimli analiz şirketine göre bir ofis çalışanının
e-posta kutusuna günlük ortalama 121 e-posta mesajı geliyor.
Bu yoğun mesajlaşmalar arasında markasını belirgin kılmak
isteyen şirketler e-postaların özel mesajlara dönüştürülmesinde yapay zekaya
başvuruyor. Virgin Holidays isimli seyahat şirketi, kişiselleştirilmiş
e-postalar ile %70 e-posta açma ve %65 tıklama oranına erişerek gelirini %49 oranında
arttırmayı başardı.
Daha etkileyici reklamlar
Bugün dijital medya ve yapay zeka birlikteliği reklamları
tahminlerden gerçek verilere dayalı bir yapıya dönüştürdü. Bir diğer araştırma
şirketi eMarketer, 2020 yılına gelindiğinde dijital mecralarda göreceğimiz
reklamların %86’sının programlanmış olarak karşımıza çıkacağını belirtiyor. Başka
bir deyişle, reklamların 10’da 9’u gören kişiye göre şekillenecek.
İnternet kullanımının yaygın olmadığı ve sosyal medyanın
henüz popüler hale gelmediği dönemlerde reklamlar, tahminler üzerinden
gerçekleşiyordu. Reklam panoları, televizyon, radyo ve basılı medyada çıkan
reklamlar, tek bir alanda pek çok farklı konuda reklamı bir araya getiriyordu.
Müşteri topluluğu genişliyor
Firmaların müşterileriyle daha sıkı bir iletişim kurmasını
mümkün hale getiren yapay zeka, yeni müşterilerin markayla tanışmasına da
önayak oluyor. ‘Benzer Hedefleme Modeli’ olarak bilenen süreçte mevcut
müşterilerin verilerinden faydalanılarak diğer müşterilerin geri dönüşleri
hesaplanabiliyor. Öte yandan yapay zeka sadece markaya kazandırılacak müşteri
toplulukları etrafında önerilerde bulunarak, ekonomik tasarruf sağlanmasında
katkıda bulunuyor.
Alışveriş deneyimini özelleştirmeye katkı sağlıyor
Amazon gibi küresel etkiye sahip e-ticaret platformları müşteri
deneyimine yeni bir anlam kattı. Müşteriler çevrimiçi alışverişlerde artık kendilerine
özel bir deneyim arzuluyor. E-ticaret devi Amazon’un gelirlerinin %35’i tavsiye
motorunun başarısından geliyor. Gartner isimli araştırma şirketine göre 2020
yılına gelindiğinde, dijital firmaların yapay zeka kullanarak
kişiselleştirdikleri online alışveriş deneyiminden %15 gelir artışı sağlayacağı
öngörülüyor.
Yapay zeka sadece benzer ürünleri önermekle sınırlı
kalmıyor. İngiliz giyim perakendecisi Asos, müşterilerin satın aldıkları ve
sonra geri iade ettikleri ürünlere bakarak hangi beden ürün almaları gerektiği
konusunda yardımcı oluyor. Asos’un verilerle şekil alan yapay zeka yardımcısı
Fit Assistant, makine öğreniminden faydalanarak ayda 250 milyon beden ölçüsüne
dayalı ürün tavsiyesinde bulunabiliyor.
Müşteri deneyiminde kişiselleştirme büyük verinin başarılı
analizinden geçiyor. Elle analizin mümkün olmadığı bu alanda yapay zeka verimli
sonuçlar çıkarırken, mutlu müşteriler oluşmasına fayda sağlıyor.
