E-ticarette yapay zeka hangi işleri üstlenir
E-ticarette yapay zeka en çok tekrar eden, hacmi yüksek ve sonucu kontrol edilebilen işleri üstlenir. Binlerce ürünün açıklamasını yazmak, müşterinin aynı soruyu yüzüncü kez sormasına cevap vermek ya da haftalık stok siparişini hesaplamak bu türden işlerdir. Aşağıdaki tablo hangi işte modelin ne yaptığını ve insanın nerede devrede kaldığını gösterir.
| İş | Yapay zekanın payı | Ekibin payı |
|---|---|---|
| Ürün açıklaması ve başlık | Tedarikçi verisinden taslak yazar, özellikleri ayıklar | Örnekleri onaylar, yasaklı iddiaları kontrol eder |
| Katalog özellikleri | Renk, malzeme, ölçü gibi alanları metinden ve görselden çıkarır | Belirsiz kayıtları düzeltir |
| Ürün görseli | Arka plan, sahne ve varyant görseli üretir | Ürünün gerçeğe uygun göründüğünü teyit eder |
| Site içi arama | "Kışlık su geçirmez bot" gibi doğal dildeki sorguyu anlar | Sonuç kalitesini örnek sorgularla izler |
| Müşteri soruları | Kargo, iade ve ürün sorularını cevaplar | İstisnaları ve şikayetleri devralır |
| Stok ve talep tahmini | Satış geçmişinden ürün bazında talep öngörür | Kampanya ve tedarik kararını verir |
Bu dağılım ekibin rolünü de değiştirir. Kategori yöneticisi açıklamayı tek tek yazmak yerine akışın kurallarını belirler, çıktıdan örnek seçip kontrol eder ve pazaryeri kuralları değiştiğinde akışı günceller.
Ürün açıklaması ve katalog yapay zekayla nasıl zenginleştirilir
Ürün açıklaması ve katalog, tedarikçi verisinden başlayıp insan onayıyla biten bir iş akışıyla zenginleştirilir. Tek seferlik bir "ChatGPT'ye yazdır" çalışması yerine her yeni ürün için aynı adımlardan geçen bir hat kurarız:
- Tedarikçi dosyası, kurumsal kaynak planlama (ERP) kaydı ya da ürün görseli akışa girer.
- Model renk, malzeme, ölçü, uyumluluk gibi özellikleri ayıklar ve eksik alanları işaretler.
- Marka ses kılavuzunuza göre başlık ve açıklama taslağı yazılır.
- Kural katmanı ölçü birimlerini, yasaklı sağlık iddialarını ve tekrar eden cümleleri kontrol eder.
- Ekibiniz örneklem üzerinden onay verir, onaylanan kayıtlar mağazaya ve pazaryerine gönderilir.
Trendyol ile Hepsiburada gibi pazaryerlerinin kategori özellik şablonları da başlık kuralları da birbirinden farklıdır. Akış aynı ürün için her kanala uygun ayrı bir sürüm hazırlar. Modelin bilmediği bir özelliği uydurma riski vardır. Bu yüzden kaynak veride olmayan bilgi açıklamaya girmez, boş alan olarak ekibe döner.
Ürün görselleri için yapay zeka ile ürün görseli üretimi, yurt dışı mağazalar için çok dilli ürün içeriği çevirisi aynı hatta eklenebilir.
Site içi arama, öneri ve müşteri hizmetleri nasıl iyileşir
Site içi arama, ürün önerisi ve müşteri hizmetleri, modelin müşterinin niyetini anlamasıyla iyileşir. Klasik arama kelime eşleştirir. "Ofis için sessiz klavye" yazan müşteri, açıklamasında "sessiz" kelimesi geçmeyen uygun ürünü göremez. Anlamsal aramada ürünler vektör olarak dizinlenir ve sorgu anlamına göre eşleşir. Elasticsearch, OpenSearch ya da pgvector bu işte sık kullanılan altyapılardır.
Müşteri hizmetlerinde sipariş durumu, kargo takibi ve iade koşulu gibi soruların büyük kısmı tekrar eder. Bu sorular sipariş sistemine bağlı bir asistanla cevaplanır. Asistan iade tutarını onaylamaz, şikayeti ve istisnayı temsilciye devreder. Web sitesi ve WhatsApp hattı için asistan kurulumu yapay zeka chatbot geliştirme hizmetimizin konusudur.
Müşteriler ürün araştırmasını giderek ChatGPT, Gemini ve Perplexity gibi yapay zeka asistanlarında da yapıyor. Ürünlerinizin bu cevaplarda görünürlüğü ayrı bir uzmanlıktır ve kardeş markamız rankZup'ın üretken motor optimizasyonu, yani GEO ajansı (yeni sekmede açılır) hizmeti kapsamındadır.
Stok ve talep tahmini e-ticarette nasıl kullanılır
Stok ve talep tahmini, ürün bazında gelecek talebi öngörmek için kullanılır. Girdi olarak geçmiş satış, sezon, kampanya takvimi ve fiyat verisi kullanılır. Çıktı, hangi üründen ne zaman ne kadar sipariş verileceğine dair bir öneri listesidir. Kararı satın alma ekibi verir. Tahmin modeli yeni ürünlerde ve olağan dışı dönemlerde daha çok yanılır, bu sınır raporlarda açıkça gösterilir.
Tahmin işi dil modeli değil zaman serisi ve makine öğrenmesi modelleri gerektirir. Model kurulumu ve stok optimizasyonu talep tahmini ve stok optimizasyonu sayfasında ayrıntılı anlatılır. E-ticaret projesinde biz bu modelin çıktısını sipariş ve tedarik akışınıza bağlarız.
Hangi e-ticaret altyapılarıyla çalışır
Yapay zeka akışları, mağaza altyapısının ya da pazaryerinin sunduğu uygulama programlama arayüzü (API) üzerinden çalışır. ikas, Shopify ve Ticimax gibi altyapılar ürün, sipariş ve stok verisine programlı erişim sağlar. Trendyol ve Hepsiburada satıcı entegrasyonları da ürün yükleme ve sipariş verisi için API sunar. Akışı n8n ya da Make gibi bir otomasyon aracında ya da özel bir serviste kurarız.
Ücretsiz ilk görüşmede hangi altyapıyı ve hangi pazaryerlerini kullandığınızı, ürün verinizin nerede tutulduğunu öğrenmek isteriz. ERP ile mağaza arasındaki veri tutarsızlığı, yapay zeka projelerinde en sık karşılaşılan engeldir. Bu engel varsa önce veri akışını düzeltmeyi öneririz.
Müşteri verisi ve KVKK açısından nelere dikkat edilir
Müşteri verisiyle çalışan her akışta hangi kişisel verinin hangi model sağlayıcısına gittiği belgelenir. Ürün açıklaması yazmak kişisel veri gerektirmez. Müşteri hizmetleri asistanı ise ad, adres ve sipariş geçmişi görebilir. KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) yurt dışına veri aktarımını Madde 9'da düzenler. Madde, 7499 sayılı Kanunla değişti ve yeni hali 1 Haziran 2024'te yürürlüğe girdi. Sağlayıcı yurt dışındaysa aktarım dayanağını hukuk danışmanınızla birlikte belirlemenizi öneririz.
AB'deki müşterilere satış yapıyorsanız AB Yapay Zeka Yasası (yeni sekmede açılır) da devreye girer. Yasanın 50. maddesi, bağlamdan açıkça anlaşılmıyorsa kişiye bir yapay zeka sistemiyle konuştuğunun bildirilmesini şart koşar ve 2 Ağustos 2026'dan beri uygulanır. Uyum çalışmasının ayrıntısı yapay zeka uyum danışmanlığı sayfasındadır.
E-ticaret yapay zeka projesinin maliyeti neye bağlı
E-ticaret yapay zeka projesinin maliyeti, kurulacak akış sayısına, ürün kataloğunun büyüklüğüne ve bağlanacak kanal sayısına bağlıdır. Sabit fiyat yazmıyoruz, çünkü bin ürünlü tek kanallı bir mağaza ile on binlerce ürünü üç pazaryerinde satan bir şirketin işi çok farklıdır. Teklifi belirleyen etkenler şunlardır:
- Hangi işlerin akışa dönüşeceği, yani açıklama, görsel, arama, müşteri hizmetleri ya da tahmin.
- Katalogdaki ürün ve varyant sayısı ile aylık yeni ürün hacmi.
- Mağaza altyapısı, ERP ve pazaryeri entegrasyonlarının sayısı.
- Model kullanım bedeli, yani üretilen metin ve görsel miktarına göre değişen aylık gider.
- Canlıya alım sonrası akış bakımı ve kural güncellemeleri.
Başlamak için en çok zaman alan tek işi seçmenizi öneririz. Çoğu mağazada bu iş ürün içeriğidir. Görüşmek için iletişim sayfasından bize yazın.
Sektörlere göre kullanım alanları
- kullanım alanı 01
Toplu ürün açıklaması
Örneğin bir ev tekstili mağazası, tedarikçi tablosundaki yüzlerce yeni ürün için başlık ve açıklama taslağını akışla hazırlayıp örneklem üzerinden onaylayabilir.
- kullanım alanı 02
Pazaryeri uyarlaması
Aynı ürün kaydı Trendyol ve Hepsiburada kategori şablonlarına göre ayrı başlık ve özellik setiyle hazırlanabilir.
- kullanım alanı 03
Kargo ve iade soruları
Bir kozmetik markası, sipariş sistemine bağlı asistanla kargo durumu sorularını cevaplayıp iade taleplerini temsilciye devredebilir.
- kullanım alanı 04
Anlamsal site araması
Bir spor ekipmanı mağazası, kelime eşleşmesi yerine anlam bazlı aramayla "başlangıç seviyesi koşu ayakkabısı" gibi sorgulara uygun ürün gösterebilir.
- kullanım alanı 05
Yorum özetleri
Ürün sayfasındaki gerçek müşteri yorumları modelle özetlenip ürün ekibine haftalık şikayet başlıkları olarak raporlanabilir.