Süni intellekt (Sİ) tərəfindən idarə olunan həddindən artıq fərdiləşdirmə pərakəndə satışda müştəri təcrübəsini kökündən yenidən müəyyənləşdirir. Bu yeni texnoloji sərhədin elektron ticarətdə tətbiqi şirkətlərin istehlakçıları ilə qarşılıqlı əlaqəsini deyil, həm də onların daxili fəaliyyətlərini dəyişdirir. Bu inqilab əsas məhsul tövsiyələrindən və ya seqmentləşdirilmiş kampaniyalardan daha çox şeyə malikdir; söhbət real vaxt rejimində müştərilərin ehtiyaclarına, davranışlarına və hətta emosiyalarına uyğunlaşdırılmış unikal səyahətlər yaratmaqdan gedir.
Süni intellekt katalizator rolunu oynayır və hipertəfərrüatlı profillər yaratmaq üçün alış tarixçələrindən və brauzer modellərindən tutmuş sosial media qarşılıqlı əlaqələrinə və əlaqə metriklərinə qədər heterojen məlumatları birləşdirir. Bu profillər şirkətlərə istəkləri qabaqcadan görməyə, problemləri yaranmazdan əvvəl həll etməyə və hər bir fərd üçün xüsusi hazırlanmış kimi görünəcək qədər spesifik həllər təklif etməyə imkan verir.
Bu transformasiyanın mərkəzində süni intellekt (AI)-ın böyük həcmdə məlumatları təsirli sürətlə emal etmək qabiliyyəti dayanır. Maşın öyrənmə sistemləri alış modellərini təhlil edir, məhsullar arasındakı korrelyasiyaları müəyyən edir və istehlakçı tendensiyalarını ənənəvi metodları üstələyən dəqiqliklə proqnozlaşdırır.
Məsələn, tələb proqnozlaşdırma alqoritmləri yalnız mövsümilik kimi tarixi dəyişənləri nəzərə almır, həm də hava dəyişiklikləri, yerli hadisələr və ya hətta sosial mediadakı söhbətlər kimi real vaxt məlumatlarını da əhatə edir. Bu, pərakəndə satıcılara inventarı dinamik şəkildə tənzimləməyə, hər il milyardlarla dollara başa gələn problem olan ehtiyatları azaltmağa və artıq inventarı minimuma endirməyə imkan verir ki, bu da məcburi endirimlərə və aşağı mənfəətə gətirib çıxarır.
Amazon kimi şirkətlər fiziki və virtual inventarları inteqrasiya etməklə, məhsulları real vaxt rejimində izləmək üçün anbarlarda sensor sistemlərindən və sifarişləri müştəriyə daha yaxın paylama mərkəzlərinə yönləndirən alqoritmlərdən istifadə etməklə, çatdırılmanı sürətləndirməklə və logistika xərclərini azaltmaqla bu səmərəliliyi başqa bir səviyyəyə qaldırırlar.
Ekstremal özelleştirme: Mercado Libre və Amazon
Ağıllı rəqəmsal vitrinlərin yaradılmasında da həddindən artıq fərdiləşdirmə özünü göstərir. Mercado Libre və Amazon kimi platformalar hər bir istifadəçi üçün unikal səhifə düzeni yaratmaq üçün neyron şəbəkələrindən istifadə edir. Bu sistemlər yalnız müştərinin keçmişdə nə aldığını deyil, həm də saytda necə hərəkət etdiyini nəzərə alır: müəyyən kateqoriyalarda keçirdiyi vaxtı, səbətə əlavə edilmiş və tərk edilmiş məhsulları və hətta onların necə hərəkət etdiyini.
Məsələn, istifadəçi davamlı məhsullara maraq göstərirsə, süni intellekt reklamlardan fərdiləşdirilmiş elektron poçtlara qədər bütün qarşılıqlı əlaqələrində ekoloji cəhətdən təmiz məhsullara üstünlük verə bilər. Bu yanaşma, demoqrafik məlumatları və müştəri xidmətləri məlumatlarını birləşdirən və 360 dərəcəlik profil yaradan CRM sistemləri ilə inteqrasiya ilə gücləndirilir. Nubank kimi banklar da oxşar prinsipləri tətbiq edirlər: alqoritmlər qeyri-adi xərcləmə modellərini - potensial fırıldaqçılığı - aşkar etmək üçün əməliyyatları təhlil edir və eyni zamanda müştərinin risk profili və məqsədlərinə uyğun kreditlər və ya investisiyalar kimi maliyyə məhsullarını təklif edirlər.
Logistika, süni intellektlə pərakəndə satışa yenidən baxıldığı başqa bir sahədir. Gücləndirilmiş təlimlə işləyən ağıllı marşrutlaşdırma sistemləri, trafik, hava şəraiti və hətta müştəri vaxt seçimlərini nəzərə alaraq çatdırılma marşrutlarını optimallaşdırır. UPS kimi şirkətlər artıq bu texnologiyalarla hər il milyonlarla dollar qənaət edirlər.
Bundan əlavə, fiziki rəflərdəki IoT (Əşyaların İnterneti) sensorları məhsulun tükəndiyini aşkarlayır, avtomatik olaraq yenidən anbara daxil olmağa və ya onlayn mağazalardakı müştərilərə alternativlər təklif etməyə imkan verir. Fiziki və rəqəmsal mağazalar arasındakı bu inteqrasiya, süni intellekt, tətbiqdə məhsula baxan müştərinin onu ən yaxın mağazada tapa biləcəyini və ya eyni gündə evdə ala biləcəyini təmin edən çoxkanallı modellərdə əsasdır.
Saxtakarlığın idarə edilməsi süni intellektin fərdiləşdirməni necə dəstəklədiyinə dair daha az aşkar, lakin eyni dərəcədə vacib bir nümunədir. Elektron ticarət platformaları şübhəli davranışı müəyyən etmək üçün hər əməliyyat üçün minlərlə dəyişəni - kart yazma sürətindən tutmuş istifadə olunan cihaza qədər - təhlil edir.
Məsələn, Mercado Libre, uğursuz fırıldaqçılıq cəhdlərindən davamlı olaraq dərs çıxaran və bir neçə dəqiqə ərzində yeni cinayət taktikalarına uyğunlaşan modellərdən istifadə edir. Bu qorunma yalnız şirkəti qorumaqla yanaşı, həm də müştəri təcrübəsini yaxşılaşdırır, çünki müştərilər qanuni alış-verişləri təsdiqləmək üçün fasilələrlə və ya bürokratik proseslərlə üzləşməli olmurlar.
Ancaq hamısı gül deyil.
Lakin, həddindən artıq fərdiləşdirmə etik və əməliyyat suallarını da doğurur. Real vaxt rejimində yerləşmə və ya sağlamlıq tarixçəsi (məsələn, əczaçılıq pərakəndə satışı halında) kimi həssas məlumatların istifadəsi şəffaflıq və açıq razılıq tələb edir. Braziliyada LGPD və Avropada GDPR kimi qaydalar şirkətləri innovasiyanı məxfiliklə balanslaşdırmağa məcbur edir (çoxları "həll yolları" tapmağa çalışsalar da). Bundan əlavə,... riski var.
"Həddindən artıq fərdiləşdirmə", burada konkret tövsiyələrin həddindən artıq olması paradoksal olaraq yeni məhsulların kəşfini azalda bilər və müştərinin alqoritmik qabarcığından kənar məhsullarla təmasda olmasını məhdudlaşdıra bilər. Aparıcı şirkətlər alqoritmlərinə idarə olunan təsadüfi elementlər daxil etməklə, fiziki mağazanın təsadüfiliyini və ya pleylistin Spotify-da necə tərtib olunduğunu simulyasiya etməklə bundan yayınırlar.
Gələcəyə baxsaq, ekstremal fərdiləşdirmənin sərhədləri virtual məhsulu sınamaq üçün genişləndirilmiş reallıq (AR) kimi texnologiyalardır - dəqiq ölçmələrinizi təkrarlayan bir avatarla paltarları rəqəmsal şəkildə sınamağı təsəvvür edin - və ya fərdi tələb və ödəmə istəyinə əsasən real vaxt rejimində qiymətləri müzakirə edən süni intellekt köməkçiləri. Kənar hesablama rəylərinə və hətta fərdiləşdirilmiş qablaşdırma yaratmaq, fərdiləşdirməni əvvəllər praktik olmayan səviyyələrə çatdırmaq üçün istifadə olunur
Beləliklə, həddindən artıq fərdiləşdirmə lüks deyil, müştərilərin unikal fərdlər kimi başa düşülməsini gözlədiyi və rəqabətin qlobal və tamamilə amansız olduğu bir bazarda bir zərurətdir. Süni intellekt, əməliyyat səmərəliliyi və analitik dərinliyi birləşdirərək, pərakəndə satışa kommersiya əməliyyatını aşaraq davamlı və adaptiv, unikal bir əlaqəyə çevrilməyə imkan verir. Tələb proqnozundan müştərinin qapısına çatdırılmaya qədər zəncirdəki hər bir halqa öyrənən, proqnozlaşdıran və fərdiləşdirən alqoritmlər tərəfindən gücləndirilir.
İndiki çətinlik bu inqilabın inklüziv, etik və hər şeydən əvvəl insani olmasını təmin etməkdir — axı hətta ən qabaqcıl texnologiya belə insanları bir-birindən uzaqlaşdırmağa deyil, daha da yaxınlaşdırmağa xidmət etməlidir.
