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.
