Perakendeciler yapay zekayı onlarca yıldır kullanıyor ancak yaygın olarak benimsenmesi ve sektör üzerindeki önemli etkisi son yıllarda daha belirgin hale geldi.
Yapay zekanın perakendede kullanımı 2000'li yılların başında, daha gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesi ve büyük miktarda verinin kullanıma sunulmasıyla ivme kazanmaya başladı.
Başlangıçta perakendeciler yapay zekayı envanter yönetimi ve talep tahmini de dahil olmak üzere temel görevler için kullandı. Ancak ilerlemeler kaydedildikçe kişiselleştirilmiş pazarlama, müşteri hizmetleri, fiyatlandırma optimizasyonu ve tedarik zinciri yönetimi gibi perakendenin diğer yönlerinde de daha yaygın hale geldi. E-ticaretin yükselişi ve veriye dayalı karar almanın öneminin artmasıyla birlikte perakendede yapay zekanın benimsenmesi hızlandı. Perakendeciler artık alışveriş deneyimini geliştirmek, iş operasyonlarını optimize etmek ve genel rekabet avantajı kazanmak için yapay zekaya güveniyor.
Üretken yapay zekanın müşteri hizmetlerinde potansiyeli var
OpenAI, ChatGPT'yi Kasım 2022'de başlattığından bu yana, çığır açan üretken yapay zekanın tüm sektörlerde ne kadar etkili olacağına dair pek çok heyecan yaşandı. Perakende ve hazır giyim sektörlerinde asıl etkisi sanal alışveriş asistanları etrafında olacak. Üretken yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, müşteri sorgularını 24/7 karşılayabilir. Ürün stok durumu, sipariş durumu veya iade politikaları hakkında sık sorulan sorulara anında yanıt verebilirler. Rutin soruları yanıtlamak ve kişiselleştirilmiş alışveriş tavsiyeleri sunmak, insan temsilcilerinin daha karmaşık konulara odaklanmasını sağlar.
Yapay zeka destekli sistemler ayrıca müşteri şikayetlerini analiz edebilir ve uygun yanıtlar veya çözümler üreterek müşteri sorunlarının tutarlı ve zamanında ele alınmasını sağlayabilir.
Yapay zeka perakendeciler tarafından ESG, enflasyon ve tedarik zinciri kesintileriyle mücadele etmek için kullanılıyor
Yapay zeka, kişiselleştirilmiş alışverişi, envanter yönetimini ve lojistiği iyileştirerek perakendecilerin ÇSY hedeflerine katkıda bulunabilir. Salesforce ve Dynamic Yield'in araçları perakendecilerin promosyonları, ürün önerilerini ve teklifleri müşteriler için kişiselleştirmesine yardımcı olabilir. Perakendeciler, müşteri verilerini analiz ederek müşterilere ilgili ürünleri sunarak, satışları ve müşteri memnuniyetini artırarak israfı azaltabilir. IBM'in Sipariş Yönetim Sistemi (OMS), perakendecilerin sipariş doğruluğunu artırmasına, iade ve değişim ihtiyacını azaltmasına ve israfı en aza indirmesine de yardımcı olabilir.
Yapay zeka, enflasyonun neden olduğu baskıları daha iyi yönetmek için verileri analiz ederek ve maliyet tasarrufu fırsatlarını belirleyerek perakendecilerin tedarik zincirlerini optimize etmelerine yardımcı olabilir. Yapay zeka algoritmaları, enflasyonun tedarik zinciri maliyetleri üzerindeki etkisini azaltmak için nakliye rotalarını optimize etmeye, satın alma süreçlerini kolaylaştırmaya ve alternatif tedarikçileri veya kaynak bulma seçeneklerini belirlemeye yardımcı olabilir.
Talep tahmini ve envanter yönetimi, perakendecilerin maliyetli tedarik zincirlerini yönetmek için yapay zekayı kullanabileceği diğer yöntemlerdir. Yapay zeka destekli talep tahmin modelleri, perakendecilerin enflasyon nedeniyle tüketici talebindeki değişiklikleri tahmin etmelerine yardımcı olabilir. Perakendeciler gelecekteki talebi doğru bir şekilde tahmin ederek envanter seviyelerini ayarlayabilir, popüler ürünlerin bulunabilirliğini sağlayabilir ve aşırı veya eksik stoklamayı önleyebilir. Bu, işletme sermayesinin optimize edilmesine ve enflasyon ortamında maliyetli olabilecek envanter eskimesi veya stok tükenmesi riskinin azaltılmasına yardımcı olur.
Kaynaktan Perakende-proprop-prowork.com
Yasal Uyarı: Yukarıda belirtilen bilgiler Alibaba.com'dan bağımsız olarak Retail-insight-network.com tarafından sağlanmaktadır. Alibaba.com, satıcının ve ürünlerin kalitesi ve güvenilirliği konusunda hiçbir beyan ve garanti vermez.
