Yapay Zeka Destekli Alışveriş Devrimi Başlıyor: Büyük Oyuncular ve Niş Girişimler Rekabette

Tatil alışveriş sezonu yaklaşırken, yapay zeka destekli alışveriş deneyimleri de hızla gelişiyor. OpenAI ve Perplexity, chatbotlarına entegre ettikleri yenilikçi alışveriş özellikleri ile dikkat çekiyor. Bu iki dev platformun sunduğu çözümler, kullanıcıların potansiyel satın alımlarını araştırmalarına yardımcı olmayı amaçlıyor.
## Yapay Zeka Alışveriş Asistanları Devreye Giriyor 🛍️
OpenAI’nin ChatGPT’si, kullanıcılara “1000 dolar altı, 15 inç üzeri ekrana sahip oyun odaklı yeni bir dizüstü bilgisayar” gibi spesifik taleplerde bulunma imkanı sunuyor. Ayrıca, yüksek fiyatlı bir giysinin fotoğrafını paylaşarak benzer bir ürünü daha uygun fiyata bulma talepleri de kabul ediliyor. Perplexity ise chatbotunun hafıza özelliğini ön plana çıkararak, kullanıcıların kişisel bilgilerine (yaşadığı yer, işi gibi) dayalı kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri sunuyor.
Adobe’nin tahminlerine göre, bu tatil sezonunda yapay zeka destekli online alışverişte %520’lik bir artış bekleniyor. Bu durum, Phia, Cherry, Deft gibi yapay zeka alışverişi alanındaki küçük girişimler için büyük bir fırsat anlamına gelebilir. Ancak, OpenAI ve Perplexity gibi devlerin bu alana yoğunlaşması, bu girişimleri bir tehdit altına sokabilir.
## Niş Alanlar mı, Genel Çözümler mi? 🤔
Onton’un CEO’su Zach Hudson, iç tasarım odaklı alışveriş aracının geliştiricisi olarak, yapay zeka alışverişi alanında uzmanlaşmış niş girişimlerin, ChatGPT ve Perplexity gibi genel amaçlı araçlardan daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunacağına inanıyor. Hudson’a göre, “Herhangi bir model veya bilgi grafiği, yalnızca veri kaynakları kadar iyidir.” ChatGPT ve Perplexity gibi büyük dil modellerinin (LLM) mevcut arama motorlarından (Bing, Google) beslendiğini belirten Hudson, bu durumun onların yalnızca arama sonuçlarının ilk birkaç satırı kadar iyi olmalarına neden olduğunu ifade ediyor.
Daydream CEO’su ve deneyimli e-ticaret yöneticisi Julie Bornstein de bu görüşe katılıyor. Bornstein, daha önce yaptığı açıklamalarda, moda sektöründe aramanın her zaman “unutulmuş bir çocuk” olarak kaldığını, çünkü hiçbir zaman tam olarak iyi çalışmadığını belirtmişti. Salı günü TechCrunch’a konuşan Bornstein, “Moda, kendine özgü nüansları ve duygusallığı olan bir alan – sevdiğiniz bir elbise bulmak, bir televizyon bulmakla aynı şey değil,” dedi. Moda alışverişinde bu derinlikli anlayışın, siluetleri, kumaşları, etkinlikleri ve insanların zamanla kıyafetlerini nasıl bir araya getirdiğini kavrayan, alana özgü veriler ve mağazacılık mantığı sayesinde mümkün olduğunu vurguladı.
## Veri Kalitesi ve Uzmanlığın Önemi 🚀
Yapay zeka alışverişi girişimlerinin, kendi veri setlerini geliştirerek daha yüksek kalitede verilerle eğitilmiş araçlar sunduğunu söyleyebiliriz. Bu, tüm insan bilgisini kapsamak yerine, moda veya mobilya gibi belirli alanları kataloglamaya çalışırken daha kolay elde ediliyor. Zach Hudson’ın Onton projesinde, yüz binlerce iç tasarım ürününü daha temiz bir şekilde kataloglamak için özel bir veri işleme hattı geliştirilmiş ve bu, iç modellerinin daha iyi verilerle eğitilmesine yardımcı olmuş.
Ancak, yapay zeka alışverişi girişimleri bu düzeyde bir uzmanlaşmaya gitmezse, Hudson’a göre göz ardı edilmeleri kaçınılmaz. “Sadece hazır LLM’ler ve konuşma arayüzü kullanıyorsanız, bir girişimin büyük şirketlerle nasıl rekabet edebileceğini görmek çok zor,” diye ekliyor Hudson.
## Rekabet Avantajı ve Gelecek Tahminleri 📈
OpenAI ve Perplexity’nin avantajı ise, müşterilerinin zaten bu araçları kullanıyor olması. Ayrıca, sahip oldukları geniş kullanıcı tabanı sayesinde büyük perakendecilerle baştan anlaşmalar yapabiliyorlar. Daydream ve Phia gibi firmalar, müşterilerini alışverişi tamamlamak için perakendecilerin web sitelerine yönlendirirken (bazen bağlı kuruluş geliri elde ederek), OpenAI ve Perplexity sırasıyla Shopify ve PayPal ile ortaklıklar kurarak, kullanıcıların konuşma arayüzü içinde ödeme yapmalarına olanak tanıyor.
Bu şirketler, operasyonları için gereken büyük miktarda pahalı işlem gücüne bağımlı olmalarına rağmen, karlılığa giden bir yol bulmaya çalışıyorlar. Eğer Google ve Amazon’dan ilham alırlarsa, e-ticareti bir seçenek olarak görmeleri mantıklı görünüyor; perakendeciler ürünlerini arama sonuçlarında tanıtmak için onlara ödeme yapabilir. Ancak uzun vadede bu durum, müşterilerin aramayla ilgili mevcut sorunlarını daha da kötüleştirebilir. Bornstein, “Moda, seyahat veya ev eşyaları gibi dikey modeller, gerçek tüketici karar verme süreçlerine ayarlandıkları için daha iyi performans gösterecektir,” diyerek bu görüşü destekliyor.