Perakende Sektöründe Yapay Zeka Devrimi Başladı

Yapay zeka, perakende ekosistemindeki mevcut zorluklarla mücadele etmek için çok yönlü bir yaklaşım sunarak, sektörü yeniden şekillendiren temel bir araç haline gelmektedir. Gelişmiş algoritmalar ve veri analitiği ile perakendecilere karmaşık tüketici tercihlerini anlama, pazardaki eğilimleri tahmin etme ve kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunma imkanı verir. Bu özelleştirilmiş yaklaşım, hedeflenen pazarlama stratejilerini uygulamayı kolaylaştırır, müşteri etkileşimini artırır ve marka-tüketici ilişkilerini müşteri odaklı hale getirerek perakende sektörünü canlandırır.

McKinsey‘e göre günümüzün perakende sektörünü şekillendiren bazı temel faktörler şunlardır:

Perakendeci-tedarikçi dinamikleri değişiyor

Perakendeciler, odaklarını omnichannel perakendenin de ötesine taşımak için üçüncü parti pazaryerleri ve perakende medya ağları (Retail Media Networks) gibi yeni büyüme alanlarını keşfediyor. Bu da perakendeci-tedarikçi ilişkisi dinamiklerinde değişikliklere yol açıyor. Bu tür fırsatlar şu anda perakendecilerin kârlarının %10’dan azını oluştururken, 2027’ye kadar bu pay ek hizmetler ve yeni gelir modelleriyle birlikte %40’a kadar çıkabilir.*

“Sıfır Tüketiciler” ortaya çıkıyor

Bugünün “sıfır tüketiciler” (zero consumers) olarak adlandırılan tüketicileri, perakende ekosistemini yeniden şekillendiren belirgin özellikler sergiliyor. Marka sadakatlari oldukça düşük, önemli bir bölümü düzenli olarak marka değiştiriyor, hızlı teslimat ve ücretsiz kargo standart beklentileri haline gelmiş durumda, sürdürülebilir ve sosyal sorumluluk odağı olan markaları önceliklendiriyorlar ve alışverişi çeşitli kanallar üzerinden gerçekleştiriyorlar. Satın alma davranışları eskiye nazaran daha tutarsız hale gelmiş durumda; sosyal medya, fenomenler ve çevrimiçi içerikler satın alma kararlarını ciddi şekilde etkiliyor. Ayrıca, orta sınıfa hitap eden ürünlerden uzaklaşarak, bütçelerini sıkılaştırma ya da lüks ürünlere para harcama seçeneklerine yöneliyorlar.

Çalışma koşulları değişiyor

Küresel olarak, iş olanakları mevcut iş gücünü aşıyor ve işveren rekabetini artırıyor. Örneğin, ABD’de iş olanakları, işsiz sayısından neredeyse iki kat fazla. Bu durum, maaşlarda ve çalışan beklentilerinde artışa yol açarak işletmelerin kârlarını etkiliyor. Perakende sektörünün doğası hem mağazalarda hem de kurumsal ofislerde değişirken, çalışanların esneklik talebinin arttığı göze çarpıyor.

Yatırımcılar daha fazlasını bekliyor

Dengeli ve kârlı büyüme, yatırımcılar için norm haline geldi. 2021’de sektördeki brüt marjlar 2009’dan bu yana en yüksek seviyelerine ulaştı. Aslında bu eğilim, büyük ölçüde, promosyon ve indirimlerdeki azalmadan kaynaklanmıştı. Ancak sektördeki stok seviyelerinin yükselmesi ve lojistik maliyetlerinin artması gibi zorluklar doğurdu, kâr zarar tablolarına büyük baskı yaptı ve önceki on yılda elde edilen marj kazanımlarını potansiyel olarak zayıflattı. Bununla birlikte, sektörde COVID-19 salgınıyla ortaya çıkan büyük değişime ve sektörün FAVÖK marjı üzerindeki etkisine rağmen, yatırımcılar kısa vadeli şokların ötesine bakma eğilimi göstererek, sektörün ekonomik döngülerdeki genel performansına odaklandılar.

⭐⭐⭐

Değişen piyasa koşullarına ve finansal kısıtlamalara hızlı şekilde uyum sağlama yeteneği, perakende işletmelerinin sürdürülebilir şekilde büyümesinin ve başarılı olmasının önemli bir unsuru haline geldi. Perakende sektöründe başarıyı sürdürülebilir kılmak için artık sadece son trendlere uyum sağlamanın yeterli olmadığı ortaya çıktı. Perakendeciler; ancak teknolojik entegrasyon, tüketici odaklı stratejiler ve operasyonel çevikliği kapsayan bütünsel bir dönüşümü hedefleyerek, organizasyonel yaklaşımlarını yeniden tasarladıklarında uzun vadeli rekabet avantajı elde edebilirler.

Bu dönüşüm yolculuğunda, yapay zekanın nasıl perakendecilerin elini güçlendiren önemli bir enstrüman olarak hizmet edebileceğini daha ayrıntılı olarak inceleyelim.

1) Tedarik Zinciri Optimizasyonu

Perakende sektöründeki değişimleri başarıyla yönetmek açısından tedarik zinciri optimizasyonu büyük önem taşır. Yapay zeka, dinamik iş ortamlarına uygun gelişmiş optimizasyon çözümleri sunar. Yapay zeka, tedarik aşamasından nihai varış noktasına kadar tüm tedarik zincirini izlemeyi, sevkiyatların ve operasyonların sorunsuz şekilde gerçekleştirmeyi mümkün kılar.

Perakendeciler, talepteki ve sektördeki değişimler nedeniyle tedarikçilerini sıklıkla değiştirmek durumunda kalabilir. Yapay zeka sayesinde, hem tedarikçilerin hem lojistik firmalarının performansı geçmiş verilere dayalı olarak değerlendirebilir. Bu değerlendirme, özellikle perakende sektörü için son derece önemli olan ilave optimizasyonlara yol açabilir. Böylelikle, yöneticiler doğru iş ortaklarını seçmede veriye dayalı kararlar verebilirler.

Geçmiş veriler, envanter yönetiminde de kritik bir rol oynar; perakende şirketlerinin tüketici talebindeki dalgalanmalara dayalı olarak envanterlerini optimize etmelerine olanak tanır. Yapay zeka, stokları gerçek zamanlı olarak takip ederek, envanter seviyelerinin az ya da fazla değil, yeterli olduğundan emin olabilir. Ayrıca sezonsal talep değişikliklerini öngörebilir; perakendecilere değerli içgörüler ve öneriler sunarak, üretim kaynaklarını daha etkin bir şekilde tahsis etmelerini sağlayabilir.

Yapay zeka, yalnızca talebi değil, bakımı öngörmek için de değerli bir araçtır. Tüm makineleri izleyerek, ne zaman bakım gerekeceğini doğru bir şekilde tahmin edebilir. Perakendeciler, yapay zeka destekli öngörüye dayalı bakım ile kesintileri önleyebilir, riskleri en aza indirebilir, tedarik zinciri üzerindeki kontrollerini artırabilir ve operasyonel maliyetlerini azaltabilir.

Perakende operasyonlarında birçok taraf olduğu için, teslimat rotalarını optimize etmek zorlaşabilir. Tedarik zinciri yönetimi için yapay zekanın bir başka önemli faydası da şüphesiz rota optimizasyonudur. Yapay zeka, her sevkiyat için en iyi rotayı saniyeler içinde bulmaya yardımcı olarak lojistik operasyonlar için en iyi programı oluşturabilir.

2) Görüntü Tanıma

Yapay zeka, görsellerin işlenmesi ve kullanılmasında da devrim yaratmıştır. Kullanıcıların metin yerine görsel yükleyerek ürün bulmasına olanak tanıyarak çevrimiçi alışverişi basitleştirirken, görsel aramaları aracılığıyla benzer ürünleri hızlı bir şekilde tanımlayarak çevrimiçi alışveriş deneyimini geliştirmektedir.

Bir araştırma, ABD’deki internet kullanıcılarının %72’sinin bir satın alma işlemi yapmadan önce düzenli olarak veya her zaman görsel içerik aradığını ortaya koyuyor. Akıllı telefonların sürekli olarak geliştirilmesiyle görsel arama yeteneklerinin de giderek daha iyileşmesi bekleniyor. Görsel arama, yazılı metin yerine görsellerin eşleştirilmesine dayandığından, akıllı telefon kamera teknolojisindeki gelişmeler, müşterilerin gözlerine çarpan ürünleri bulmalarını giderek daha fazla kolaylaştıracak.

Perakendeciler, ayrıca, mağaza düzenlerini ve ürün yerleşimlerini analiz etmek için görüntü tanıma teknolojisinden yararlanabilir, planogramlara uygunluğu garanti altına alabilir, kusurlu ve sahte ürünleri tespit ederek kalite güvencesini geliştirebilir.

Müşteriler, görüntü tanıma teknolojisi sayesinde, kıyafet, ayakkabı, aksesuar vb. ürünleri tek bir tıklamayla sanal olarak deneyebilirler. Ayrıca Amazon Go gibi ödeme sürecini kolaylaştıran ve müşterileri uzun kuyruklar beklemekten kurtaran sistemler, satın alınan ürünleri takip etmek için yine görüntü tanımadan faydalanmaktadır.

3) Sanal Asistanlar

Giderek popülaritesi artan yapay zeka destekli sanal asistanlar, hem müşteri hem de çalışan deneyimini iyileştirmeye önemli katkı sağlar. Sanal asistanlar, müşterilere tercihlerine ve satın alma geçmişlerine göre kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabilir. Ayrıca, sesle etkinleştirilen ürün aramaları, sipariş takibi ve ödeme desteği ile alışveriş süreci boyunca rehberlik ederek genel alışveriş deneyimini önemli ölçüde iyileştirebilir.

Bunlara ek olarak, satın alma sonrası müşteri desteğinde, ödeme sorunlarının çözümlenmesinde, ürün iadesi ve geri ödemelerin işlenmesinde perakendecilerin işini kolaylaştırır.

Sanal asistanlar, hem yeni müşterilere hem yeni çalışanlara şirketleri ve operasyonları hakkında temel bilgileri sunmada destek sağlayarak onboarding süreçlerini yürütebilirler.

4) Gelişmiş Analiz

Muazzam miktarda kullanıcı verisinin toplandığı ve şirketlerin bu verilerden elde ettikleri içgörüleri zenginleştirmek için milyonlarca dolar yatırım yaptığı veri çağında yaşıyoruz. Yapay zeka bu çabaları mükemmel bir şekilde destekler. Çok büyük miktardaki veriyi hızlı bir şekilde analiz edebilir, veri kümelerindeki örüntüleri ve korelasyonları keşfedebilir ve verileri görselleştirebilir. Böylelikle iş analistleri ve işletmeler için önemli ölçüde zaman ve efor tasarrufu sağlayabilir. Ayrıca, tarayıcı geçmişini, geçmiş satın almaları, sosyal medya kullanımını ve demografiyi analiz ederek kapsamlı tüketici içgörülerini mümkün kılar. Bu bilgiler daha sonra kişiselleştirilmiş teklifler, indirimler, öneriler, reklamlar ve farklı müşteri deneyimleri oluşturmak için kullanılabilir ve böylece katma değerli hizmetler sunulabilir.

Yapay zeka, hem geçmiş hem de gerçek zamanlı verilere dayalı olarak doğru talep öngörüleri yapılmasını sağlayarak, perakendecilerin üretim ve stok seviyelerini ayarlamasına olanak tanır. Yapay zekanın artan çevikliği ve esnekliği, ek maliyetleri en aza indirirken üretkenliği ve operasyonel verimliliği artırır.

Yapay zeka odaklı pazar analizi, perakendecilerin pazar trendlerini ve rakip stratejilerini anlamalarına yardımcı olarak perakende sektöründe etkili iş stratejileri geliştirmelerine olanak tanır.

5) Otomasyon

Yapay zeka, şüphesiz, Sanayi Devrimi ve bilgisayar çağının ardından otomasyona en önemli katkıyı sağlayan gelişmelerdendir. Yapay zekadan faydalanan perakendeciler, çeşitli günlük operasyonları otomatikleştirebilir. Perakendeci depolarında ve mağazalarında giderek daha fazla yapay zeka destekli robotun ürünleri taşıdığını, paketlediğini, gruplandırdığını veya takip ettiğini görüyoruz. Bu robotlar, üretim hattının neredeyse her bölümünde fiziksel emeğin yerini alabilir ve artan otomasyonla operasyon hızını ve verimliliğini artırabilir.

Örneğin, teknoloji girişimi MetoMotion, domates hasadı için sürücüsüz, yapay zeka destekli robotlar tasarlamaktadır. Yüksek hızlı kamera, yapay zeka tabanlı görüntü tanıma yazılımı ve robotik kolla donatılan bu makineler, yeterince olgunlaştığında domatesleri otomatik olarak toplayıp boyutlarına, şekillerine veya renklerine göre sıralayabiliyor. Şirket, robotların hasat maliyetlerini %50 gibi şaşırtıcı bir oranda azaltabileceğini iddia ediyor.

Yapay zeka, aynı zamanda, rutin mağaza operasyonlarını otomatikleştirerek perakendecilerin mağazaları daha iyi kontrol edebilmesini sağlıyor. Yapay zeka destekli envanter yönetimi sistemleri stokları takip edebilir ve yeniden sipariş vermeyi otomatikleştirerek tüm mağazaların her zaman doğru miktarda ve çeşitlilikte ürüne sahip olmasını sağlar. Walmart’ın Akıllı Perakende Laboratuvarı, mağaza operasyonlarını optimize etmek için yapay zekadan faydanalanıyor. Yapay zeka destekli kameralar stok seviyelerini gerçek zamanlı olarak izliyor, stokta olmayan ürünleri ve hatta temizlik gerektiren sızıntıları tespit ediyor.

Yapay zeka sistemleri ayrıca müşterilere otomatik çıkış seçenekleri de sunuyor. RFID (Radyo Frekansı Tanımlama) gibi teknolojiler sayesinde, müşteri sepetine bir ürün eklediğinde algoritmalar RFID etiketlerini otomatik olarak okuyabilir. Örneğin bir müşteri süpermarkete girer, her zamanki market alışverişini yapar ve sadece marketten çıkar. Kasiyer, sıra veya arızalı POS makinesi ile karşılaşmaz. Yapay zeka, kişiyi ve ürünleri tanır ve ödemeyi otomatik olarak kredi kartından çeker. İşte, Amazon Go bu şekilde çalışmaktadır. Müşteriler mağazaya girip, raflardan istediklerini alabilir ve kasaya uğramadan dışarı çıkabilir. Mağazadaki sensörler ve kameralar müşterilerin satın alma işlemlerini takip eder ve mağazadan çıktıklarında ödeme Amazon hesaplarından alınır.

Bir başka örnek olan, market zinciri Kroger ise akıllı raf fikrini denemektedir. Bir müşteri reyonda yürüyüp Kroger uygulamasını açtığında, sensörler alışveriş yapan kişiyi tespit eder ve ilgi duyabileceği ürünleri öne çıkarır. Uygulama, laktoz intoleransı olan müşteriler için laktoz içermeyen ürünleri veya alerjisi olan kişiler için alerjen içermeyen atıştırmalıkları öne çıkarabilir. Aynı zamanda kişiye özel fiyatlandırma veya promosyonlar gösterebilir.

6) Kişiye Özel Müşteri Deneyimleri

Yapay zekanın geniş yelpazedeki yetenekleri, özellikle perakende sektöründe son derece kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sunmada oldukça faydalıdır. Örneğin Sephora’nın renk eşleştirme cilt bakım aracı Color IQ, güzellik ve kozmetik sektöründe müşteri beklenti standartlarını değiştiriyor. Sephora çalışanları, yüz taraması yapan bir el cihazı ile, müşterilerinin cilt tonlarını tam olarak öğreniyor. Yapay zeka algoritmaları, analiz sonrasında bu müşterilerin ciltlerine en uygun bilimsel eşleşmeye sahip fondöten ve kapatıcıyı bulmasına yardımcı oluyor.

Japon gündelik giyim tasarımcısı Uniqlo, “duygu yapay zekası” (emotion AI) kullanımına öncülük ederek benzersiz bir mağaza deneyimi yaratıyor. Seçili mağazalarda müşterilere çeşitli ürünler gösteren ve nörotransmiterler aracılığıyla renk ve stile verdikleri tepkiyi ölçen yapay zeka destekli UMood kioskları yer alıyor. UMood, giyilebilir teknolojiden faydalanarak katılımcıların beyin dalgalarını analiz ediyor. Beyin sinyalleri, müşterilerin herhangi bir düğmeye basmalarına gerek olmaksızın, her bir parça hakkında ne hissettiklerinin bilinmesi için yeterli oluyor ve 600 tişört arasından ruh hallerine uygun olan bir tişört öneriliyor.

⭐⭐⭐

Önümüzdeki yıllarda, tüketicilerin hibrit ve çok kanallı satın alma yaklaşımına daha da fazla yönelmesiyle, perakende sektörünün geleceği de kaçınılmaz olarak fiziksel ve dijital alanların birleşimini içerecek. Bu dönüşüm, müşteri deneyimini merkeze yerleştirerek yapay zekanın kullanım alanlarını artıracak. Bu nedenle, perakendecilerin şu andaki seçimlerinin, onların önümüzdeki yirmi yıldaki gidişatını şekillendirerek rekabette öncü mü yoksa geride kalan bir marka mı olacaklarını belirleyeceğini söylemek yanlış olmaz.

Kartaca olarak, perakende sektörü profesyonellerine teknoloji uzmanlığı ve kararlı bir bakış açısı sunarak, birlikte sonuç odaklı çalışmalar yapıyoruz. İster yeni çalışanlara ve çevrimiçi alışveriş yapanlara sanal destek sağlamak olsun, ister işinize uygun tavsiye sistemlerini kurgulamak olsun, yapay zekadan yararlanarak müşterileriniz için ilgi çekici ve kişiye özel bir alışveriş deneyimi yaratmanıza yardımcı oluyoruz.

Kartaca’nın perakende sektöründeki kurumlara nasıl değer katabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek ve bizimle iletişime geçmek isterseniz, lütfen bu sayfayı ziyaret edin ve bize ulaşın.

Kartaca, onaylanmış “Cloud Migration” ve “Data Analytics” uzmanlıklarına sahip bir Google Cloud Premier İş Ortağıdır.