Yapay zeka, son yıllarda hayatımıza girmiş gibi görülse de aslında üzerinde 60 yılı aşkın süredir çalışılan, matematik, istatistik ve bilgisayar bilimleri başta olmak üzere birçok disiplini içeren başlı başına bir alan olmuş durumda. Başlangıçta en basit insan benzeri davranışları ve işlemleri kopyalayabilen yapay zeka, günümüzde insanların başa çıkamayacağı zorlu görevleri iş süreçlerinin ayrılmaz bir parçasına dönüştürebiliyor.
Teknik kabiliyetlerin gelişmesiyle ortaya çıkan yeni olasılıklar, yapay zekanın (AI) da sürekli evrim geçirmesini, hem hayatlarımızdaki hem de iş dünyasındaki rolünü değiştirmesini sağlıyor. Yapay zekanın böylesine dinamik bir gelişim ivmesine sahip olması, bu kavramın tek bir teknolojiyi değil, insan beyninden ilham alan tüm teknolojileri kapsamasıyla mümkün oluyor. Herhangi bir insani bilişsel işlevi simüle etmek için veriden hareket eden, algoritma güdümlü yaklaşımlar sergileyen tüm teknolojileri bu şemsiye altında değerlendirmek mümkün.
Örneğin Büyük Veri (Big Data), yapay zekanın yarım asrı aşkın tarihinin en önemli dönüm noktalarından birini oluşturuyor. İnternetin yaygınlaşması, sosyal ağlar gibi dijital temas noktalarının çoğalması, akıllı telefon ve sensör kullanımının artması sayesinde günbegün devasa miktarlarda veri üretiliyor. Statista verilerine göre, 2019 yılında tüm dünyada üretilen veri miktarı 41 zettabaytken, 2020 yılında bu hacim 59 zettabayta çıktı. Aynı çalışmaya göre bu yıl bu miktar 74 zettabayt olacak. Bir zettabayt ne kadar diye merak ediyorsanız, 30 milyar 4K çözünürlüklü filmi ya da 60 milyar bilgisayar oyununu depolamaya yeten bir kapasite olduğunu hatırlatalım.
Ürettiğimiz verinin büyümesinin ardında çok sayıda sebep var. Örneğin artık profesyonel fotoğraf makinelerini kıskandıracak kalitedeki akıllı telefon kamerasıyla çektiğiniz bir selfie, önce bulut yedekleme hizmetinde yer alırken, bunu bir arkadaş grubunuza göndermeniz her birinin hem cihazında hem de onların bulut sistemlerinde yerini alıyor. İnternete giren insan sayısının her yıl artması da veri artışının sebeplerinden birisi. Ancak özellikle Nesnelerin İnterneti cihazlarının sayısının insan sayısını geride bırakması ve yapay zeka araçlarının da var olan verilerden yeni veriler üretmeye başlaması sonrasında, kişisel veriler bu işin sadece ufak bir parçası olarak kalıyor.
Kurumların her türlü iletişim faaliyetlerinden, sensörlerden, yazılımlardan ve sistemlerden topladığı verilerden oluşan Büyük Veri havuzları, niteliksel açıdan çeşitlilik gösteren yapılandırılmamış veriler içeriyor. Ancak veriyi yakalamak işin çok ufak bir bölümünü oluşturuyor ve büyük verinin zorluğu da burada yatıyor. Organizasyonların veriden değer yaratmak için onları toplama, kaydetme, düzenleme ve değerlendirebilme kabiliyeti kazanması gerekiyor. Ancak bu şekilde anlamlı bilgiler elde edilebiliyor ve uygulanabilir kararlara dönüştürülebiliyor. Neyse ki bu görev, modern yapay zeka modellerinin en güçlü kaslarından birisi.
Tüketicilere Anlamlı Değerler Sunmak
Yapay zeka, tüketicilere dair farklı bilgi kaynaklarından toplayabildiğimiz verileri anlamlandırmamızı ve bunun sonucunda onları hiç olmadığı kadar iyi anlayabilmemizi sağlıyor.
Büyük Veri havuzlarımız muazzam miktarda veriyle dolu. Bir kullanıcı internette gezindiğinde, tanımlama bilgilerini paylaştığında, tıklama davranışı sergilediğinde ve sosyal medyada aktif olduğunda dijital hayatına dair veriler oluşturuluyor.
Beacon ve GPS teknolojileri, fiziksel noktalarda gerçekleştirilen aktiviteler ise günlük yaşantılarına dair önemli parçaları elde etmemizi sağlıyor. Tüm bunlar, onların ilgi alanları ve tercihlerini ortaya koymanın yanı sıra, beklentileri ve gelecekteki muhtemel faaliyetleri hakkında da önemli öngörüler elde etmemizi mümkün kılıyor. Tüm bu çabalardaki amaç, en iyi müşteri deneyimini garanti etmek için temas anında mümkün olan en yüksek değeri üretmek.
Tüketicilere dair topladığımız ve anlamlandırdığımız yapboz parçaları, onlar için gerçekten anlam ifade edecek değer önermeleri tasarlamamız için önemli bulgular içeriyor. Elde edilen bilgiler ışığında kapsamlı hedef gruplar ve müşteri profilleri oluşturan yapay zeka modelleri, günümüzde tüketiciler tarafından talep edilen bağlamsal ve kişiselleştirilmiş (birebir) pazarlama faaliyetlerinin önünü açıyor.
Müşteri profillerinin ve bağlamsal durumların yapay zeka modelleri aracılığıyla tanımlanabilmesi, satın alma karar sürecinin herhangi bir aşamasında ‘bağlamdaki değeri’ en üst düzeye çıkarmak için hangi tekliflerin sunulması gerektiğini anlamaya yardımcı oluyor.
Çevrimin İçinde ve Dışında
Büyük veri ve yapay zeka modelleri yalnızca çevrimiçi değil, çevrimdışı müşteri deneyiminde de devrim yaratıyor.
AI ve nesnelerin interneti (IoT) teknolojileri sayesinde fiziksel mağazaları birer e-ticaret sitesi etkinliğinde yönetebildiğimiz günümüzde, müşterilerin mağaza içi deneyimlerini optimize etmek, satışları artırmak için büyük bir potansiyel gösteriyor.
Güçlü satın alma niyetine sahip bir tüketicinin yolculuğu, alışverişini tamamlamadan hemen önce ya çevrimiçi ödeme sayfasından ya da fiziksel mağaza kasasından geçiyor.
Satın alma gerçekleştirilmek üzere görünse de (hatta gerçekleştirilse bile) markayla ilgili nihai kararın verilmiş olduğunu göstermiyor. Müşteri yolculuğu olarak özetlenen ve bir müşterinin mağazaya girmesinden orayı terk etmesine kadar olan tüm süreç boyunca, müşteri her an etkilenebilir ve spontane kararlar almaları teşvik edilebilir. Bunun için tüketicilere doğru zamanda, doğru değer önerisiyle hitap edebilmek gerekiyor. Yapay zeka modelleri, müşteri deneyimini bu denli nokta atışı iyileştirmek için daha önce mümkün olmayan kabiliyetler sunuyor.
Büyük Veriden Doğan Kişiselleştirilmiş Deneyimler
McKinsey’e göre, kurumların gerçekleştirdiği ölçekli kişiselleştirme çalışmaları, perakende, seyahat, eğlence, telekom ve finansal hizmetler sektöründe faaliyet gösteren şirketler için yüzde 5 ila 15 arasında gelir artışı sağlayabiliyor. İnnova tarafından geliştirilen tüm sektörlerde uygulanabilir InnovAI büyük veri çözümleri ve yapay zeka modelleri, her bir müşteri için değer yaratacak kişiselleştirilmiş deneyimler sunulması için gerekli altyapı ve kabiliyetleri içeriyor.
Buraya kadar olan bölümler, kişiselleştirilmiş deneyimlerin nasıl mümkün olduğuna dair genel bir anlayış kazanmanızı sağlamış olmalı. Şimdiyse, InnovAI çözüm ve modellerinin bunları nasıl gerçeğe dönüştürdüğünü inceleyelim.
InnovAI-BigData, dev hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tüketici verilerini gerçek zamanlı işliyor. Ortaya çıkardığı anlamlı bilgiler, kurumlara nokta atışı aksiyonlar alma, gelirlerini artırma ve maliyetleri düşürme şansı tanıyor.
İnnova portföyünde kişiselleştirme serüveninin temelini oluşturan InnovAI-BigData, büyük veriyi ideal ortamda uygun maliyetle depolayan ve hesaplamalar yapan bir büyük veri platformu ve gerçek zamanlı kararları mümkün kılmak için akan veri üzerinden sonuçlar üreten bir veri akışı servisinden oluşuyor.
InnovaAI-CX, büyük veri altyapısından faydalanarak müşteri deneyimini kişiselleştiriyor. Müşterilerin tercih ve ihtiyaçlarını saptayan yapay zeka modeli, ihtiyaçlarının karşılanması için en doğru tekliflerin önerilmesini mümkün kılıyor.
Büyük veri akışı sayesinde müşteri davranışlarını gerçek zamanlı olarak takip eden InnovaAI-CX, müşteri etkileşiminin doğru zamanda ve doğru kanaldan gerçekleştirilecek şekilde kişiselleştirilmesini sağlıyor. Bu yapay zeka modeliyle mutluluk skoruyla memnuniyetini tespit ettiği müşterilere yönelik gerçek zamanlı aksiyonlar alınabiliyor. Müşterilerin ihtiyaç duyduğunu saptadığı ideal teklifler için çapraz satış fırsatlarını tespit ediyor.
Müşteri Deneyimini İyileştiren Diğer Modeller
InnovAI-BigData ve InnovaAI-CX, İnnova’nın kendi kaynaklarıyla geliştirdiği yapay zeka çözüm ve modellerinden yalnızca birkaçı. Kurumlara farklı şekillerde rekabet avantajı sağlayan ve ana işlevi müşteri deneyimini iyileştirmek olmasa da bu amaçla kullanılabilen InnovAI modelleri mevcut.
Örneğin, genellikle makine arızalarını ve operasyon sorunlarını ortaya çıkmadan gidermek için kullanılan InnovAI-PdM öngörücü bakım modeli, müşteri memnuniyetsizliğini gidermek için de çözümler üretiyor. Gelecekte ortaya çıkacak sorunların tahmin edilmesini sağlayan InnovAI-PM, müşteri davranışlarını öngörerek pazarlama ve kampanyaların verimliliğini artırıyor. Anomali tespit modeli InnovAI-AD ise müşteri davranışındaki değişiklikleri anlık ve tarihsel olarak inceliyor, gerçek zamanlı müdahalelerle müşteri sadakatinin korunmasını mümkün kılıyor.
InnovAI-DS karar destek modeli, stratejik kararların büyük veri ışığında yüksek doğrulukla alınması için kullanılıyor. Karar hatalarını ve onlara bağlı sorunları ortadan kaldıran yapay zeka çözümü, müşteri memnuniyetini artırıyor.
