Yapay Zeka Destekli Alışveriş Döneminde Yenilikler
Tatillerin yaklaşmasıyla birlikte, OpenAI ve Perplexity bu hafta AI alışveriş özelliklerini duyurdu. Bu özellikler, kullanıcıların potansiyel alışverişlerini araştırmalarına yardımcı olmak için mevcut sohbet botlarına entegre edilecek.
Benzer Araçlar, Farklı Yaklaşımlar
Her iki aracın işleyişi benzerlikler taşıyor. OpenAI, kullanıcıların ChatGPT’den “$1000 altında oyun oynamaya uygun yeni bir dizüstü bilgisayar bulma” veya yüksek kaliteli bir kıyafetin fotoğrafını paylaşarak daha uygun fiyatlı bir alternatif konusunda yardım isteme olanağını sunuyor.
Öte yandan Perplexity, sohbet botunun hafızasının alışverişle ilgili aramalarda nasıl yardımcı olabileceğini vurguluyor. Kullanıcılar, botun kendileri hakkında bilgilere dayanarak, nerede yaşadıkları veya ne iş yaptıkları gibi tavsiyelerde bulunmasını isteyebiliyorlar.
Ticaretin Geleceği ve AI Startuplarının Konumu
Adobe’nun tahminlerine göre, bu tatil sezonunda AI destekli çevrimiçi alışveriş %520 oranında büyüyecek, bu da Phia, Cherry veya Deft gibi AI alışveriş startupları için büyük bir fırsat olabilir. Ancak OpenAI ve Perplexity’nin AI alışveriş deneyimlerini geliştirmesiyle bu startuplar risk altında mı?
İç tasarım alışveriş aracı Onton’un CEO’su Zach Hudson, niş alanlarda uzmanlaşmış AI alışveriş startuplarının, ChatGPT ve Perplexity gibi genel amaçlı araçlardan daha iyi bir deneyim sunacağına inanıyor. Hudson, “Herhangi bir model veya bilgi grafiği, veri kaynakları kadar iyidir,” dedi. Şu anda, ChatGPT ve LLM tabanlı araçlar, Bing veya Google gibi mevcut arama indekslerinden faydalanıyor. Bu nedenle, bu araçların performansı, yalnızca bu indekslerden gelen ilk birkaç sonuç kadar iyi oluyor.
Moda Dünyasında Arama Algoritmalarının Önemi
Daydream CEO’su ve uzun süreli e-ticaret yöneticisi Julie Bornstein da bu görüşü destekliyor. TechCrunch ile yaptığı bir görüşmede, aramanın moda endüstrisinin “unutulmuş çocuğu” olduğunu ifade etti, çünkü arama hizmetleri pek iyi çalışmıyor.
Bornstein, “Moda […] benzersiz bir şekilde incelikli ve duygusal — sevdiğiniz bir elbise bulmak, bir televizyon bulmaktan çok farklıdır,” dedi. “Moda alışverişine dair bu düzeyde bir anlayış, silüetler, kumaşlar, özel günler ve zamanla kıyafetlerin nasıl oluşturulduğunu kavrayan özel veri ve ticaret mantığına dayanıyor.”
AI Alışveriş Startuplarının Başarı İçin Gerekenler
AI alışveriş startupları, kendi veri setlerini geliştirerek araçlarını daha kaliteli verilerle eğitmeye çalışıyor. Bu durum, modanın veya mobilyanın kataloglanmasının, insan bilgisinin toplamından ziyade daha kolay elde edilebilen bir şey olduğunu ortaya koyuyor. Hudson’ın durumunda, Onton, iç tasarım ürünlerini düzenli bir şekilde kataloglamak için bir veri akışı geliştirdi; bu, iç modellerinin daha iyi verilerle eğitim almasına yardımcı oldu. Ancak AI alışveriş startupları bu seviyede bir uzmanlaşmayı sağlamazlarsa gölgede kalacaklarını düşünüyor.
Rekabet ve Sürdürülebilirlik
Hudson, “Sadece hazır LLM’ler ve bir sohbet arabirimi kullanıyorsanız, bir startup’ın daha büyük şirketlerle rekabet etmesi çok zor,” dedi. Ancak OpenAI ve Perplexity’nin avantajı, Kunden’ın zaten bu araçları kullanıyor olması ve büyük bir varlığın, büyük perakendecilere anlaşmalar yapmasına olanak sağlamasıdır.
Daydream ve Phia, müşterileri satın alma işlemlerini tamamlamak için perakende web sitelerine yönlendirmekte ve bazen ortaklık gelirleri elde etmektedir. Oysa OpenAI ve Perplexity, sırasıyla Shopify ve PayPal ile ortaklıklar kurarak kullanıcıların sohbet arayüzü içinde alışveriş yapmasını mümkün kılmakta. Bu şirketler, çalışmaları için büyük miktarda pahalı hesaplama gücüne bağımlıdır ve hâlâ kârlılık için bir yol aramaktadırlar. Eğer Google ve Amazon’dan ilham alırlarsa, e-ticaret seçeneklerine yönelmek mantıklı hale gelebilir; perakendeciler, ürünlerini arama sonuçlarında reklam vermek için onlara ücret ödeyebilir.
Ancak uzun vadede bu durum, müşteri arama deneyimlerinde mevcut olan sorunları daha da kötüleştirebilir. Bornstein, “Niş modeller — ister moda, ister seyahat, ister ev eşyası olsun — gerçek tüketici karar alma süreçlerine göre ayarlandığından daha başarılı olacaktır,” dedi.
Ek raporlama: Ivan Mehta.
