Yapay zeka ile müşterilere ürün tavsiyesi, müşterilere daha iyi hizmet sunmak ve onların ihtiyaçlarına daha iyi cevap vermek için kullanılabilir. Aşağıda bu tavsiye sistemlerinin bazı faydalarını sıralayabiliriz:
- Müşterilere daha iyi hizmet sunma: Yapay zeka sistemleri, müşterilerin geçmiş alışverişleri, tercihleri ve aramaları gibi verileri toplayarak, onların ihtiyaçlarına en uygun ürünleri tavsiye edebilir. Bu sayede müşteriler, zaman ve enerji harcamadan en uygun ürünleri bulabilirler.
- Daha yüksek satış: Yapay zeka tavsiye sistemleri, müşterilere daha uygun ürünler tavsiye ederek, satışların artmasına yardımcı olabilir. Örneğin, bir müşteri elbise ararken, yapay zeka sistemi ona, o müşterinin beğendiği renkler ve stillerdeki elbise önerileri yapabilir. Bu sayede müşteri, daha çok ürün satın alma ihtimali oluşur.
- Müşteri memnuniyeti: Yapay zeka tavsiye sistemleri, müşterilere en uygun ürünleri tavsiye ederek, onların memnuniyetini artırabilir. Müşteriler, beğenerek satın aldıkları ürünlerle daha mutlu olurlar ve daha yüksek bir memnuniyet düzeyi sağlar.
- Müşteri sadakati: Yapay zeka tavsiye sistemleri, müşterilere ihtiyaçlarına en uygun ürünleri tavsiye ederek, onların mağazaya tekrar gelme ihtimalini artırabilir. Müşteriler, memnun kaldıkları bir mağazada alışveriş yaptıklarında, o mağazaya tekrar gitme ihtimali daha yüksektir.
- İşletme verimliliği: Yapay zeka tavsiye sistemleri, müşterilere en uygun ürünleri tavsiye ederek, işletme verimliliğini artırabilir. Müşteriler, beğenerek satın aldıkları ürünlerle dolan işletme, daha az geri ödeme yapmak ve daha az müşteri şikayetiyle uğraşmak zorunda kalacağından, verimliliği artar. Ayrıca, yapay zeka sistemleri, müşterilerin tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamaya yardımcı olur ve bu sayede, işletme, daha iyi ürünler üretebilir ve müşterilere daha iyi hizmet sunabilir.
Sonuç olarak, yapay zeka ile müşterilere ürün tavsiyesi, müşterilere daha iyi hizmet sunma, daha yüksek satış, müşteri memnuniyeti, müşteri sadakati ve işletme verimliliği gibi faydalar sağlayabilir. Ancak, bu tavsiye sistemlerinin doğru şekilde kurulup yönetilmesi ve müşteri verilerinin güvenliğine önem verilmesi de önemlidir.
Bu aşamada Kolay.AI gibi yazılımların önemi ortaya çıkmaktadır. Çok sayıda telekom, banka, lojistik, perakende, hızlı tüketim, üretim ve dış ticaret firmasında 20 yılı aşkın süredir uygulanan tecrübelerin birleşimi ile oluşturulan, çok sayıda uluslararası patent ve akademik çalışma, TÜBİTAK gibi çok sayıda saygın kurumun desteği ile çıkan yapay zeka motorları, Kolay.AI yazılımı ile dakikalar mertebesinde sonuç üretmektedir.
Kolay.AI yapay zeka yazılımı, sadece fatura verileri gibi basit veriler üzerinden hangi müşteriye hangi ürünlerin satılma potansiyeli olduğunu hızlıca bulabilir. Hatta, otomatik olarak müşteri segmentasyonu da yaparak her segment için ürünlerin satış potansiyellerini hesaplar.
Temel olarak, Kolay.AI müşterilere ürün tavsiyesi yaparken, müşterilerin geçmiş alışverişlerini inceleyerek onların satın alma eğilimlerini de tahmin etmeye çalışır. Örneğin, eğer bir müşteri genellikle yüksek fiyatlı ürünler satın alıyorsa, yapay zeka algoritması bu müşteriye daha yüksek fiyatlı ürünler önerebilir.
Kolay.AI müşterilerin davranışlarına bakarak, benzer davranışlar içerisinde olan müşterilerin satın almalarına da benzetebilir ve benzeyen müşterilerin satın aldığı ürünleri önerebilir.
Kolay.AI bazı eklentilerle, müşterilerin sosyal medya profillerini ve diğer online aktivitelerini de inceleyerek onların ilgi alanlarını tahmin etmeye çalışır. Örneğin, eğer bir müşteri sık sık spor etkinliklerine katılıyorsa ve bunları sosyal medya hesabında paylaşıyorsa, yapay zeka algoritması bu müşteriye spor malzemeleri veya antrenman giysileri önerebilir.
Kolay.AI yapay zeka motoru ile müşteri geri dönüş verilerinin birleşmesi sayesinde, aynı zamanda müşterilere ürün tavsiyesi yaparken, müşterilerin beğenilerine de bakar. Örneğin, eğer bir müşteri bir ürünü beğenmişse veya bir ürünü incelemişse, yapay zeka algoritması bu ürünle benzer ürünleri önerebilir.
Kolay.AI aynı zamanda müşterilerin satın alma eğilimlerini tahmin etmek için demografik verileri de kullanabilir. Örneğin, eğer bir müşteri kadınsa ve yaşı 30’un üstünde ise, yapay zeka algoritması bu müşteriye kadınlar için tasarlanmış ürünler veya 30 yaş üstü müşteriler için önerilebilecek ürünler önerebilir.
Sonuç olarak, yapay zeka algoritmaları müşterilere ürün tavsiyesi yaparken birçok farklı yöntem kullanır ve müşterilerin geçmiş alışverişlerini, beğenilerini, aramalarını ve diğer verileri kullanarak, müşterinin ilgi alanlarına uygun ürünleri önerirler. Bu tür algoritmalar, müşterilere daha iyi hizmet sunmak için kullanılır ve aynı zamanda mağaza sahiplerine de satışları artırmada yardımcı olur. Yapay zeka algoritmaları aynı zamanda müşterilerin geçmiş alışverişlerini, beğenilerini, aramalarını ve sosyal medya aktivitelerini inceleyerek onların ilgi alanlarını tahmin etmeye çalışır ve bu bilgilere göre ürün tavsiyesi yapar. Ayrıca, müşterilerin demografik verilerini de kullanarak satın alma eğilimlerini tahmin edebilir.
Ancak, yapay zeka algoritmalarının ürün tavsiyesi yaparken kullandıkları verilerin doğruluğu ve güncelliği çok önemlidir. Eğer veriler yanlış veya güncel değilse, yapay zeka algoritmaları doğru ürün tavsiyesi yapamayabilir ve bu müşterileri memnun etmeyebilir. Bu nedenle, yapay zeka algoritmalarının kullandığı verilerin doğruluğu ve güncelliğini sürekli olarak kontrol etmek önemlidir. Bu açıdan özellikle Türkiye’de veri kalitesi problemlerini çözmek amacıyla Kolay.AI içerisinde verinin kalitesini arttırıcı ve veriyi zenginleştirici çok sayıda algoritma çalışmaktadır.