Perakendede yapay zeka destekli kişiselleştirmeyi bir üst seviyeye taşımaya hazır mısınız?

Rahul Mahajan, Nagarro'da Dijital İş Dönüşümü Başkan Yardımcısı ve CTO'sudur. Yapay zeka, makine öğrenimi, bulut ve IoT konularında uzmanlaşmış olup e-ticaret, müşteri deneyimi ve kurumsal modernizasyon alanlarında inovasyonu teşvik etmektedir.

Çeşitli sektörlerdeki perakendeciler, müşteri deneyimini kişiselleştirmek için yapay zekayı giderek daha fazla kullanıyor. L'Oréal ve Sephora, satın alma geçmişi, göz atma davranışı ve cilt tipi gibi kişisel özellikler gibi verilere dayalı olarak kişiye özel ürün önerileri sunarak bu konuda öncülük ediyor. Macy's, Nordstrom ve Amazon gibi diğer perakendeciler de kişiselleştirilmiş pazarlama, ürün önerileri ve fiyatlandırma stratejileri için yapay zekayı kullanıyor. Walmart ve Target, envanteri optimize etmek ve müşteri tercihlerine ve mevsimsel trendlere göre özel promosyonlar geliştirmek için yapay zekayı kullanıyor. Bu değişim yalnızca müşteriyi elde tutmayı iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda bu perakendeciler için uzun vadeli sadakat ve büyümeyi de teşvik ediyor

Bu makale, yapay zeka odaklı kişiselleştirmenin farklı seviyelerini ve müşteri deneyimi üzerindeki etkisini inceliyor. Daha fazla kişiselleştirmeden yararlanan işletmelerin yalnızca müşteri bağlılığını artırmakla kalmayıp aynı zamanda uzun vadeli sadakat oluşturarak sürdürülebilir büyüme ve müşteriyi elde tutmanın yolunu nasıl açtığını izleyin.

Perakende kişiselleştirmede ilerleme: temelden ultra kişiselleştirilmişe

Kişiselleştirme seviyeleri: bir karşılaştırma

Seviye3- İnsancıllaştırılmış ve ultra kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerinin (CX)ilkeleri

Daha yüksek düzeyde bir kişiselleştirme, birbirine bağlı bir ekosistemden, kullanıcı bağlamının daha derin bir şekilde anlaşılmasından, müşterinin yaşam tarzına duygusal değer katmaktan ve basit ve insan dostu deneyimler sunmaktan yararlanır. Perakendeciler bu unsurları bir araya getirerek, yalnızca müşteri beklentilerini karşılamakla kalmayıp aynı zamanda kalıcı ilişkiler kuran, sadakati teşvik eden ve iş büyümesini destekleyen anlamlı, sorunsuz etkileşimler oluşturabilir.

Ekosistemden yararlanma

Level 3, IoT cihazlarından, mağaza içi sensörlerden, mobil uygulamalardan ve çevrimiçi platformlardan gelen verilerin birbirine bağlı bir ekosisteminden yararlanarak gelişmiş kişiselleştirme elde eder. Bu birleşik yaklaşım, müşterilerin yaşam tarzlarına ve tercihlerine göre uyarlanmış sorunsuz, uyarlanabilir deneyimler sağlar.

Örneğin, bir gece elbisesi satın almak isteyen bir müşteri, önceki etkileşimlerine dayanarak aksesuarlar, makyaj ipuçları ve yerel terzilik hizmetleri için kişiselleştirilmiş öneriler alabilir. Perakendeciler bu tür hiper-ilgili deneyimler sunarak güven inşa eder, değer yaratır ve müşteri yolculuğunun ayrılmaz bir parçası haline gelir.

Kullanıcı bağlamının daha derinlemesine anlaşılması

Kişiselleştirme, kullanıcı bağlamının daha derinlemesine anlaşılmasına odaklanır ve müşteri davranışı, tercihleri ve ortamından elde edilen gerçek zamanlı içgörüleri kullanır. Perakendeciler, ihtiyaçları tahmin etmek ve bireysel durumlara göre uyarlanmış çözümler sunmak için çevrimiçi etkileşimlerden, mağaza içi etkinliklerden ve IoT özellikli cihazlardan gelen verileri analiz eder.

Örneğin, plaj tatili planlayan bir müşteri, hava koşullarına uygun cilt bakımı, seyahat dostu kıyafetler ve ilgili aksesuarlarda özel indirimler için öneriler alabilir. Perakendeciler, teklifleri müşterinin özel bağlamına göre uyarlayarak sezgisel, ilgili ve gerçekten destekleyici hissettiren deneyimler yaratır, sadakati ve güveni teşvik eder.

Müşteri yaşam tarzına gömülü değer ile duygusal

Kişiselleştirme, müşterinin yaşam tarzına duygusal değer katarak işlevsel önerilerin ötesine geçer. Perakendeciler, müşterilerin isteklerini, zorluklarını ve duygularını anlamak için derin veri içgörülerini kullanır ve kişisel düzeyde yankı uyandıran çözümler sunar. Bu yaklaşım duygusal bağlantılar kurarak alışveriş deneyimini anlamlı ve müşterinin yaşam hedefleriyle uyumlu hale getirir.

Örneğin, en sevdiği influencer gibi ışıltılı bir cilt hayal eden bir müşteri düşünün. Gelişmiş kişiselleştirme, hepsi güzellik hedefleriyle uyumlu özel cilt bakımı önerileri, kişiselleştirilmiş rutinler ve özel indirimler sunar. Sezgisel, kullanıcı dostu bir arayüz aracılığıyla bu deneyim duygusal bir bağ yaratır ve perakendecinin müşterinin isteklerini gerçekten anladığını ve desteklediğini gösterir. Empati temelli bu yaklaşım güven inşa eder, sadakati teşvik eder ve alışveriş gezisini anlamlı bir ortaklığa dönüştürür.

Basit ve insan dostu iletişim

Kişiselleştirme basit ve insan dostu olmalı, ileri teknolojinin müşterinin deneyimini karmaşıklaştırmak yerine geliştirmesini sağlamalıdır. Perakendeciler, müşterilerin bunalmış hissetmeden kişiselleştirilmiş önerilere erişmesini kolaylaştıran sezgisel arayüzlere ve sorunsuz etkileşimlere odaklanıyor. Amaç, gereksiz karmaşıklık olmadan ilgili çözümleri zahmetsizce sunmaktır.

Örneğin, bir müşteri tercihlerine göre kişiselleştirilmiş cilt bakımı önerileri alabilir ve bu öneriler kullanıcı dostu bir mobil uygulama aracılığıyla net, eyleme geçirilebilir adımlarla sunulabilir. Bu basitlik, yüksek düzeyde kişiselleştirme ile birleştiğinde, deneyimi doğal ve ulaşılabilir hissettirerek güven duygusunu güçlendirir ve müşterinin her temas noktasında değerli hissetmesini sağlar.

Gerçek dünya kullanım örnekleri

Seviye 3- İnsancıllaştırılmış ve ultra kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerinin (CX) yapı taşları

Sonnot- Perakende kişiselleştirmeyi yükseltmenin zamanı geldi.

2025'te başarılı olmak için perakendecilerin kişiselleştirme stratejilerini basit yaklaşımların ötesine taşımaları gerekecek. Son derece kişiselleştirilmiş deneyimler sunan gelişmiş, yapay zeka odaklı çözümlerin kullanılması, müşteri sadakatini güçlendirmenin, dönüşüm oranlarını artırmanın ve rekabetçi kalmanın anahtarıdır. Kişiselleştirme çabalarını ölçeklendiren perakendeciler ilişkileri güçlendirecek, uzun vadeli sadakati teşvik edecek ve hızla gelişen bir pazarda sürdürülebilir büyüme için kendilerini konumlandıracaklardır.