Quality Unit’in CMO’sundan e-ticarette yapay zeka uygulaması için pratik bir çerçeve. Nereden başlanacağını, yaygın zorlukları, içerik hazırlama stratejilerini ve gerçek dünya deneyimlerine dayanan gerçekçi dağıtım zaman çizelgelerini öğrenin.
“Gerçek şu ki herkes yapay zekadan bahsediyor, birçoğu denedi, ancak sadece birkaç e-ticaret işletmesi onu sistematik ve başarılı bir şekilde kullanıyor. Özellikle satın alma davranışı hızla değişirken, yapay zeka ile nerede ve nasıl başlanacağını bilmek sürekli iş büyümesi için gerekli hale geldi.” - Michal Lichner
Yakın zamanda düzenlenen Mastermind Pezinok konferansında, Quality Unit’in (FlowHunt’ın arkasındaki şirket) CMO’su ve İş Geliştirme Lideri Michal Lichner, yapay zeka benimsemesinde gezinen e-ticaret işletmeleri için bir yol haritası sundu.
Quality Unit’in SaaS ürün paketleri genelinde küresel olarak 150 milyon son kullanıcıya hizmet veren yirmi yıllık deneyiminden yararlanarak, sadece yapay zeka uygulamasının arkasındaki rutin olarak tartışılan “neden"i özetlemekle kalmadı, birçok işletmenin takılıp kaldığı “nerede” ve “nasıl” konusunda net, test edilmiş tavsiyeler getirdi. İşte onun çerçevesi.
Uygulamaya dalmadan önce, yapay zekanın şimdi neden dikkat gerektirdiğini anlamanız gerekir. İstatistikler, geçiş halindeki bir pazarın net bir resmini çiziyor. Google, küresel olarak geleneksel arama motoru sorgularının kabaca %90’ına hakim olmaya devam ediyor, ancak yapay zeka destekli arama, kullanıcıların bu hakimiyetle nasıl etkileşime girdiğini değiştiriyor. Yapay Zeka Genel Görünümleri artık Google arama sonuçlarının yaklaşık %18’inde görünüyor , yapay zeka yanıtlarının geleneksel bağlantıları tamamladığı hibrit bir yaklaşımı temsil ediyor.
Ancak kullanıcılar yapay zeka genel görünümlerine döndüğünde, harici web sitelerine yapılan tıklamalar %75’e kadar düşüyor . İnsanlar giderek artan bir şekilde yanıtları doğrudan yapay zeka arayüzlerinde alıyor, asla orijinal kaynaklarını ziyaret etmiyor. Yapay zeka arama trafiği büyümesi bazı raporlarda %721 büyüme iddiaları da dahil olmak üzere patlayıcı aylık artışlar gösterirken, istatistiklerin hala sınırlı olduğunu aklımızda tutmalıyız.
Bununla birlikte, 2025’ten gelen içgörüler, yapay zeka tabanlı aramanın standart aramayı yakalamaktan hala uzak olsa da, katlanarak daha hızlı büyüdüğünü gösteriyor. Ancak bu değişim henüz sorgu hacmiyle ilgili değil. Tıklama oranlarındaki düşüş ve “açıkla, karşılaştır, karar ver” isteyen uzun kuyruklu konuşma sorgularına doğru hareket etmekle ilgili.
Müşteri davranışı gelişiyor. Gerçek zamanlı arama ve kaynaklara teşekkürler, kullanıcılar artık ekstra araştırmaya ihtiyaç duymadan yapay zeka önerilerini ve özetlerini memnuniyetle kabul ediyor. Ayrıca arama motorları yerine sohbet tabanlı arama arayüzlerini giderek artan bir şekilde benimsiyorlar. Benimseme pazara göre değişir; ABD ve Çin %20-45 benimseme oranları gösterirken, AB düzenleyici hususlar nedeniyle yaklaşık %10’da kalıyor.
İş gerekliliği netleşiyor: müşterilerin nasıl aradığına ve satın aldığına uyum sağlayın veya görünmez olma riskini alın.
Yapay zekayı her yerde aynı anda uygulamaya çalışmak yerine, birincil bir odak alanı seçin. Michal, e-ticaret işletmelerinin yapay zekayı etkili bir şekilde dağıtabileceği üç ana alanı özetledi:
Satışları Artırmak. Bu yol, yukarı satış ve çapraz satış etkinliğini iyileştirmeye, daha iyi ürün önerileri yoluyla sepet boyutunu artırmaya ve müşterilerin optimal satın alma kararları vermesine yardımcı olmaya odaklanır. Yapay zeka sistemleri, müşteri davranış kalıplarını analiz edebilir ve geleneksel kural tabanlı sistemlerden çok daha doğru bir şekilde tamamlayıcı ürünler önerebilir.
Müşteri Desteğini İyileştirmek. Destek açısı, genişletilmiş hizmet saatlerini ele alır, potansiyel olarak 7/24 erişilebilirliği sağlarken aynı zamanda yanıt sürelerini ve yanıt kalitesini artırır. Yapay zeka yorgunluk veya duygusal stres yaşamaz, yüksek hacimli dönemlerde bile tutarlı yanıt kalitesini korur.
Yeni Web İçeriği Oluşturmak. İçerik oluşturma, orta ila uzun vadeli bir büyüme stratejisini temsil eder, organik arama ve yapay zeka alıntıları için optimize edilmiş metin üretirken hem geleneksel arama motorlarına hem de yapay zeka sistemlerine hizmet eden tavsiye, ipucu ve fikirlerle dolu daha zengin, daha çeşitli sayfalar oluşturur.
Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.
Michal, iki günlük bir uygulama planını net bir bitiş noktası olmayan üç aylık bir projeye dönüştürebilecek engelleri adlandırmaktan çekinmedi. Esas olarak satış ve müşteri destek departmanları için zorluklara odaklandı.
Satış cephesinde, işletmeler sıklıkla altyapılarının basitçe hazır olmadığını keşfederler:
“Başlatıldığında bile, beklentiler düşman olur. İşletmeler ilk günden mükemmel öneriler bekler, yapay zekalarını eğitimde olan genç personel yerine on yıllık deneyime sahip satış profesyonellerine kıyaslar. Henüz kimsenin gerçekten sormadığı sorularda %100 doğruluk talep ederler.” diye ekliyor Michal.
Müşteri desteği paralel zorluklarla karşı karşıyadır. Bilgi var ama yapay zeka için hazır değil. Diğer yaygın müşteri hizmetleri zorlukları şunlardır:
Beklenti sorunu burada da devam ediyor. Şirketler anında bilet azalması bekliyor, yapay zekanın önce gerçek müşteri sorularından öğrenmesi gerektiğini unutuyor. Yapay zeka performansını ortalama ekip performansı yerine en iyi kıdemli ajanlarına kıyaslıyorlar.
Michal Lichner, yapay zeka uygulama çerçevesini üç aşamaya ayırıyor: analiz, hazırlık ve dağıtım.
Yapay zeka platformlarının şu anda markanıza nasıl referans verdiğini izleyerek başlayın. AmICited.com gibi araçlar, işletmelerin belirli komutları izlemesine ve yapay zeka sistemlerinin markalarını ve ürünlerini ne zaman bahsettiğini keşfetmesine olanak tanır. Bu, yapay zeka görünürlüğündeki boşlukları ortaya çıkarır ve iyileştirme fırsatlarını tanımlar. Nerede göründüğünüzü, rakiplerinizin nerede göründüğünü ve ikinizin de nerede görünmediğini anlamak, yapay zeka aracılı keşifte rekabet ortamını ortaya çıkarır.
Yapay zekanın öğrenmesi ve mümkün olduğunca etkili olması için tüm materyallere sahip olduğunuzdan emin olarak devam edin.
Satış için, pazar standartlarını takip eden yapılandırılmış içerik oluşturmalısınız:
Müşteri destek hazırlıkları farklı yapılar gerektirir:
Eskalasyon kuralları Net eskalasyon kurallarını tanımlamak her iki uygulama için de kritiktir:
Teknik entegrasyon, içerik hazırlığından sonra gelir, öncesinde değil. Michal, “sürüm 1’in açıkça korkunç olacağını” iddia eden geliştiricilere güvenmemeye karşı güçlü bir şekilde uyarır. İç test, herhangi bir harici lansmanından önce temel işlevselliği doğrulamalıdır. Harici dağıtım, duygusal karar verme değil, ölçülü beklentiler gerektirir.
Bu dağıtım felsefesi, önce en kolay yapay zeka görevleriyle başlamayı vurgular. Bu şekilde, güven oluşturur, değeri anlarsınız ve momentum yaratırsınız. Bir yan ürün olarak, yapay zeka için hazır içerik genellikle geleneksel PPC ve SEO performansını da artırır.
Canlıya geçtikten sonra, sürekli optimizasyon zamanı. Bu, planlamanın bir başarısızlığı değil, gerçek dünya etkileşimlerinden öğrenen yapay zeka sistemlerinin doğasında var olan bir özelliktir. Etkileşim metriklerini izleyin, dönüşümler ve potansiyel müşteriler üzerindeki etkiyi izleyin, yapay zekanın zorlandığı soruları tanımlayın ve ilk kusur belirtisinde sistemleri devre dışı bırakmaya acele etmek yerine iyileştirme planlarını koruyun.
En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.
Michal, hem satış hem de müşteri destek uygulamaları için ayrıntılı kontrol listeleri sağladı. Bunlar özlem duyulan hedefler değil, pratik hazırlık değerlendirmeleridir.
Satış botları için:
En önemlisi, beklentiler gerçekçi olmalıdır. Başlangıçta mükemmellik talep etmekten vazgeçin ve yapay zekanın iterasyon yoluyla geliştiğini basitçe kabul edin. Performansı, yıllarca deneyime sahip en iyi performans gösterenlere değil, eğitimdeki genç personele kıyaslayın. Belirsiz umutlar ve fikirler yerine belirli öğrenme planları geliştirin.
Müşteri destek hazırlığı biraz farklı görünüyor:
Destek ekiplerinizin sistemi statik bir deney olarak görmek yerine yapay zeka yanıtlarını iyileştirmeye yönelik proaktif olarak çalıştığından emin olmayı unutmayın.
Michal’ın stratejik yol haritası, e-ticarette yapay zeka uygulaması için temel sağlar, nereden başlanacağı ve nasıl hazırlanacağı gibi kritik soruları ele alır. Bir sonraki adımlarla ilgileniyorsanız, serideki diğer makalelerimize göz atın:
Jozef Štofira’nın destek otomasyonu , bu ilkelerin operasyonel gerçekliğe nasıl dönüştüğünü gösteriyor—Lichner’ın özetlediği temeli hazırladıktan sonra müşteri etkileşimlerini yöneten belirli yapay zeka işlevleri.
Viktor Zeman’ın teknik derinlemesine incelemesi , yapay zeka için hazır içeriğinizi hem geleneksel arama hem de yapay zeka alıntıları yoluyla keşfedilebilir kılan altyapı katmanını sağlayarak müşterilerin sizi ilk etapta bulabilmesini sağlar.
Birlikte, bu üç perspektif eksiksiz bir resim oluşturur: yapay zeka aracılı ticaret ortamında e-ticaret için stratejik planlama, operasyonel yürütme ve teknik altyapı.
Bu yaklaşımı klasik yapay zeka evanjelizminden ayıran şey, gerçekçi beklentiler ve kademeli ilerleme vurgusudur. Michal, uygulamayı felç eden mükemmelliyetçiliğe karşı tekrar tekrar uyardı. Başlangıçta sorguların %70’ini işlerken sürekli öğrenerek gelişen bir yapay zeka sistemi başarısızlığı değil, başarıyı temsil eder. Yapay zekayı önce eğitime ihtiyaç duyan ve değerlerini kanıtlamak için bol zaman gerektiren yeni bir çalışan olarak düşünün. Yapay zekayı en iyi çalışanlarınıza kıyaslamak hayal kırıklığını garanti eder. Yapılandırılmış iyileştirme fırsatları sağlarken yeterli çalışanlara kıyaslamak sürdürülebilir ilerleme yaratır.
E-ticarette yapay zeka benimsemesi artık isteğe bağlı değil. Soru yapay zekanın uygulanıp uygulanmayacağı değil, operasyonları raydan çıkarmadan veya duygusal karar vermenin ve erken mükemmelliyetçiliğin kurbanı olmadan nasıl etkili bir şekilde uygulanacağıdır. Yapay zeka uygulamasının sürekli iyileştirme yolculuğu olduğunu unutmayın. Yapılandırılmış uygulama çerçevelerini takip ederken bu felsefeyi benimseyen şirketler, arama ve ticaret giderek yapay zeka aracıları üzerinden akarken gelişmek için kendilerini konumlandırır.
Entegrasyon karmaşıklığı gerçek ancak yönetilebilir. API’ler mevcut olmadığında, yedek yaklaşımlar işe yarar. Manuel veri girişi, CSV dosyaları ve web kazıma, uygun entegrasyonlar gelişirken geçici çözümler sağlar. Mükemmel teknik mimari bekleyebilir. Yararlı yapay zeka yardımı bekleyemez.
E-ticaret işletmeleri, yapay zeka uygulamasını üç ana alana odaklayabilir: daha iyi yukarı satış, çapraz satış ve ürün önerileri yoluyla satışları artırmak; 7/24 erişilebilirlik ve daha hızlı, daha yüksek kaliteli yanıtlarla müşteri desteğini iyileştirmek; ve hem geleneksel arama motorları hem de yapay zeka alıntıları için optimize edilmiş yeni web içeriği oluşturmak.
İki günlük bir uygulama gibi görünen şey, altyapı zorlukları nedeniyle genellikle üç aylık bir projeye dönüşür: API'den yoksun CMS sistemleri, yapay zeka entegrasyonu için oluşturulmamış eski web sistemleri, yetersiz ürün veri akışları, birden fazla sistemde dağınık tarihsel bilgi ve özel Model Context Protocol sunucu geliştirme ihtiyacı. Ek olarak, işletmeler genellikle anında mükemmellik için gerçekçi olmayan beklentiler belirler.
İşletmeler, pazar standartlarını takip eden yapılandırılmış içerik oluşturmalıdır: fayda odaklı başlıklar, müşteri problem ifadeleri, kullanım durumları ve güven sinyalleri içeren ürün açıklamaları; müşteri yolculuğu aşamasına göre organize edilmiş SSS'ler; yapay zekanın ne zaman bağımsız olarak yanıt verdiğini ve ne zaman insanlara aktarım yaptığını tanımlayan net eskalasyon kuralları; ve mantıksal olarak organize edilmiş tarihsel yanıtlar ve çözümler içeren kapsamlı bilgi tabanları.
İlk günden %100 doğruluk beklemek yerine, işletmeler yapay zeka performansını en iyi performans gösterenlere değil, genç çalışanlara kıyaslamalıdır. Sürekli öğrenirken sorguların %70'ini işleyen bir yapay zeka sistemi başarıyı temsil eder. Yapay zeka, gerçek müşteri soruları ile iterasyon yoluyla gelişir ve dağıtım, daha karmaşık senaryolara genişlemeden önce güven oluşturmak ve değeri göstermek için önce en kolay görevlerle başlamalıdır.
Maria, FlowHunt'ta bir metin yazarıdır. Edebiyat topluluklarında aktif bir dil meraklısı olarak, yapay zekanın yazma şeklimizi dönüştürdüğünün tamamen farkında. Karşı çıkmak yerine, AI iş akışları ile insan yaratıcılığının vazgeçilmez değeri arasında mükemmel dengeyi tanımlamaya yardımcı olmayı hedefliyor.
Yapay zeka sohbet robotları oluşturun, müşteri desteğini otomatikleştirin ve e-ticaret işiniz için optimize edilmiş içerik üretin—sektör uzmanları tarafından özetlenen kanıtlanmış yol haritasını takip ederek.
Yapay zeka ticaret protokollerini (UCP, ACP, AP2) uygulama, teknik SEO temellerinde uzmanlaşma ve hem geleneksel arama hem de yapay zeka alıntıları için optimiz...
Shopify mağazanızda yapay zekâ müşteri hizmetleri uygulamasını adım adım talimatlar, en iyi uygulamalar ve müşteri destek otomasyonu ile satış artırmaya yönelik...
Profesyonel bir Shopify mağazasını yapay zeka araçlarıyla dakikalar içinde nasıl kuracağınızı öğrenin. AI mağaza oluşturucular, otomasyon kurulumu ve e-ticaret ...
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.
