Ticaret ve müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) platformlarına uygulanan yapay zeka teknolojisi tüketici deneyiminde yepyeni olanaklara kapı açıyor. İş dünyası yapay zekanın altın çağına girerken hem müşteriler hem de çalışanlar bu yeni dönemin semeresini görecekler. Uluslararası girişim sermayesi veri tabanı CB Insights’a göre yapay zeka alanında çalışan startuplar 2016 yılı içinde 5 milyar dolar finansman kullandılar; önde gelen pazar araştırmaları şirketi IDC ise bilişsel sistemler ve yapay zeka üzerinden elde edilen gelirin 2020 yılına kadar 47 milyon dolara ulaşacağını öngörüyor. Global şirketlere IT danışmanlığı sunan Accenture, yapay zekanın 2035 yılına kadar 12 ülkenin yıllık ekonomik büyümesini ikiye katlayabileceğini hesapladı.

Yapay zekanın tüketici deneyimine yapabileceği katkılar da aynı derecede çarpıcı. Cep telefonundan buz dolabına kadar kullandığımız bütün akıllı cihazlardan akan müşteri verileri, yapay zekanın bu verileri kolaylıkla öğrenmesini sağlayan gelişmiş algoritmalar ve artan işlem gücüyle birleşince, yapay zekanın müşteri deneyimini dönüştürecek yeni ve güçlü kullanım yolları keşfediliyor. Bundan sonra müşteri beklentilerine daha duyarlı, daha kişiselleştirilmiş ve daha da önemlisi, ileriye yönelik tahminlerde bulunan sistemler kurulabilecek.

İnternet üzerinden kayak ve açık hava sporları donanımları satan Black Diamond Equipment Ltd örneği üzerinden açıklayalım: Bu mağazanın müşterilerinin uzun uzadıya ürün arayacak vakitleri yok. Bu kayakçıların çoğu ne istediklerini zaten biliyorlar ve çığ yastığı veya tırmanış giysisi gibi uzmanlaşmış ürünler de satın alabiliyorlar. Black Diamond bu müşterilerin alışveriş deneyimini kolaylaştırmak için ihtiyaçlarını önceden kestirmek ve kasaya gitmelerini beklemeden ürün önermek üzere yapay zekadan faydalanıyor. Böylece rekabette bir adım öne çıkmış oluyor.

Yapay zeka kullanan bu alışveriş altyapısı her bir müşterinin kendine has tarama alışkanlıklarını öğrenerek neye ihtiyaç duyabileceğini önceden kestiriyor ve ürün öneriyor, arama yaptığı kelimeleri otomatik tamamlıyor ve doğal dil işleme (NLP) yöntemiyle o kelimeyle örtüşen ürünleri getiriyor. Örneğin bir müşteri “mercan rengi bot” arıyorsa, sistem turuncu renkli bot seçeneklerini sunuyor.

Bu sistem müşteriye hangi ürünün önereceğine, o kişinin daha önce yaptığı alışverişlerden o günün hava koşullarına kadar geniş bir veri birikimini analiz ederek karar veriyor. Sistem işe yarıyor olmalı ki şirketin çevrimiçi satışları yüzde 10 oranında artmış ve alışveriş sepetine atıldığı halde satın alınmayan ürün miktarı ciddi surette azalmış.

Bu sistemin çalışabilmesi için her bir müşterinin kapsamlı bir profilini sunan zengin bir veri havuzuna ihtiyaç var. Yapay zeka ne kadar gelişkin olursa olsun bu veriler olmadan ileriye yönelik anlamlı tahminlerde bulunamıyor. Müşteri hakkında böyle kapsamlı bilgiye sahip olabilmek bugüne kadar pek kolay değildi, çünkü müşteri verilerinin genellikle birbirinden ayrı birkaç farklı sistemde toplanması bir yana, şirketlerin matematiksel veri analizi uzmanlığına ve veri madenciliği yapacak, veri toplayacak ve bu verileri müşteri davranışını önceden tahmin etmek üzere kullanacak personele de ihtiyacı vardı. Ancak Einstein’in Salesforce’u gibi bir dizi entegre yapay zeka teknolojisinden oluşan kapsamlı bir CRM platformu kullanıcıların verilerin sunduğu olanaklara kolaylıkla erişebilmesini sağlıyor.

Dahası bu yaklaşım sayesinde bir CRM platformu sadece müşteri ilişkileri yönetiminde değil, alacak hesabı aplikasyonundan geç ödemeleri önceden tahmin eden uygulamalara ya da tahmini talebe göre stok yönetimi yapmaya kadar her türlü uygulama ve deneyimin geliştirilmesinde ideal teknoloji haline geliyor. Müşteriye yeni ürünler önermenin ötesinde konuşma tanımaya yönelik algoritmalar, duygu analizi, niyet, doğal dil işleme üzerinden içerik özetlemesi ve veri tablolarına dayanarak soru cevaplama gibi yetenekler geliştirilebiliyor. Salesforce Einstein gibi sistemler geleneksel ağır sıklet yapay zeka araçlarından çok daha hafif ve kullanımı basit sistemler oldukları için kurumlar müşteri ve çalışan deneyimlerini eskisine nazaran oldukça kısa bir sürede dönüştürebiliyorlar.

DERLEYEN: Erdir Utku