Makine öğreniminin herkes için erişilebilir hale gelmesi sayesinde; perakende sektöründe geliştiriciler artık ihtiyaç duydukları kadar model yaratabiliyor, uygulamaları büyüdükçe deney ve ölçeklendirme yapabiliyor, bunların tümünü de hiçbir kurulum masrafına girmeksizin gerçekleştirebiliyorlar.
Teknolojiyi kullanmanın bir şirketin internet sitesi açması olarak görüldüğü günler geride kaldı. Günümüzde artık derhal cevap bekleyen tüketiciler var ve arama yapmak, perakendeciler ile etkileşim kurmak için, internet ve mobil uygulamalardan dijital TV, sosyal medya ve çevrimiçi oyunlara kadar çok sayıda kanaldan yararlanıyorlar. Bu iletişim sırasında da hem kendileri hem de alışveriş alışkanlıkları ile ilgili bilgi paylaşıyorlar
Perakendeciler, kullanıcıların izniyle, bu bilgilerin bir kısmını toplamak, saklamak ve analiz etmek için bulut ve büyük veri teknolojilerini kullanırken verilerin muazzam hacim ve ölçeği ise bu analizin yeterince hızlı olmaması anlamına geliyor. Bir cevap, öneri veya kişiye özel tavsiye sunulana kadar geçen sürede, müşteriye yardım etme fırsatı kaçırılmış oluyor. İşte bu noktada devreye “Machine Learning-Makine Öğrenimi” kavramı giriyor.
Makine öğrenimi hiç olmadığı kadar sahnede
Amazon Web Services Türkiye Kurumsal Pazarlar Lideri Mert Doğu’ya göre; Makine Öğrenimi, bilgisayarların verilerde kalıplararamasına imkan veren ve örneğin hoşunuza gidebilecek kitap, müzik veya filmleri tavsiye eden çevrimiçi tavsiye motorlarını çalıştıran bir teknik olarak tanımlanabilir. Makine öğrenimi konusunda uzun bir geçmişe sahip olan Amazon, bu teknolojiyi ilk günlerinden beri, kütüphanesindeki milyonlarca kitap arasından tavsiyede bulunmalarında editörlerine yardımcı olmanın bir yolu olarak kullanıyor. Amazon bugün makine öğrenimini işinin neredeyse tüm alanlarında kullanıyor. Amazon Echo’nun sesli komutlara anında cevap verebilmesini sağlayan ve Amazon’un sadece 30 dakikalık bir süre içinde bir kamyon dolusu malı boşaltıp satın alıma hazır hale getirmesine imkan veren de işte bu.
Bugüne kadar, bu tür karmaşık makine öğrenimi görevleri, istatistik, veri analizi ve teknoloji altyapısında uzmanlık gerektirmesinden ötürü büyük işletmeler ile sınırlı kalmıştı. Amazon Web Services’in (AWS) bu adımları otomatik hale getirerek makine öğrenimini herkes için erişilebilir hale getirmesi sayesinde, yazılım geliştiriciler artık ihtiyaç duydukları kadar çok model yaratabiliyor, uygulamaları büyüdükçe deney ve ölçeklendirme yapabiliyor, bunların tümünü de hiçbir kurulum masrafına girmeksizin gerçekleştirebiliyorlar.
Çok geniş yelpazede uygulamalar yaratılabiliyor
Amazon Machine Learning ile, perakendeciler çok geniş bir yelpazeye yayılmış tahmin üreten uygulamalar yaratabiliyorlar. Örneğin, şüpheli işlemleri işaretleyen, hileli siparişleri tespit eden, talebi öngören, içeriği kişiselleştiren, kullanıcı faaliyetlerini tahmin eden, ürün yorumlarını filtreleyen, sosyal medyayı dinleyen, serbest metinleri analiz eden ve ürün tavsiyelerinde bulunan uygulamalar geliştirmelerine yardımcı olmak üzere Amazon Machine Learning’i kullanabiliyorlar.
Geleneksel perakendeciler için, makine öğrenimi, mağaza çalışanlarına hemen hayata geçirilebilecek öneriler sunulmasında kullanılabileceği gibi, bir müşteri ile önceki temaslar sırasında öğrenilenler bazında otomatik olarak bir karar verebiliyor. Örneğin, şayet bir müşteri çevrimiçinde bir çift siyah bot arıyorsa ve bunun bir resmini ‘beğenmiş’ veya ‘paylaşmış’ ise, mağazada söz konusu botlar için otomatik olarak bir indirim uygulanabiliyor.
Nesnelerin interneti perakendeciler için de fırsat
Makine öğrenimini perakendeciler açısından daha da ilginç hale getiren ise Nesnelerin İnterneti. Sensörve otomatik makinelerden oluşan ağa bir akıllı sistem katmanı eklenmesi daha fazla verinin toplanması ve perakendecinin tüm iş modelinin yeniden şekillendirilmesi ve operasyonlarının modernize edilmesini sağlayacak biçimde bu veriler ile çalışılmasına imkan veriyor. Perakendeciler, çevrimiçi mağazalarında makine öğrenimini kullanarak mağaza içinde yararlı tavsiyelerde bulunabiliyor. Örneğin, mağaza içinde bir iBeacon (kısa bir mesafede veri gönderen veya alan bir Bluetooth cihazı) üzerinden müşterinin akıllı telefonundan toplanan veriler, satış ve stok verileriyle ilişkilendirilerek bulut üzerindeki makine öğrenimi hizmetleri ile analiz edilebiliyor. Sistem, verileri hızlıca işleyerek gerçek zamanlı olarak müşteriye bir indirim kodu iletebiliyor.
Perakendeciler akıllı makineler kullanarak depolarında da otomasyona gidebilir, ürünlerin insan müdahalesi olmaksızın gelen siparişlere göre sevk edilmesini sağlayabilirler. Bu, daha fazla çalışanın müşteriler için pazara yeni hizmetlerin sunulmasına ve yeni uygulamaların geliştirilmesine odaklanmasını sağlıyor. Aynı zamanda, daha fazla çalışanın mağaza içinde müşterileri desteklemeye yönlendirilmesini de sağlıyor.
AWS ile, makine öğrenimi her boyuttan tüm kuruluşların ulaşabileceği hale geliyor. Bulut tabanlı hizmetler, en çok hangi renkteki çantaların sattığını anlamak isteyen butik perakendecisinden sadakat programlarına sahip daha büyük perakendecilere kadar herkesin, başlamak için gerekli becerileri öğrenmek için ihtiyaç duyduğu zaman ve parayı azaltıyor.
