Yapay zeka ve bilgisayarla görmenin, sanal denemelerden daha iyi müşteri deneyimlerine ve verimli envanter yönetimine kadar tatil alışverişini nasıl yeniden şekillendirebileceğini keşfedin.
Tatil sezonu, sevdiklerine hediye almak isteyen çok sayıda insanı otomatik olarak perakende mağazalarına çeker. Tüketiciler için son dakika tatil telaşı geleneğin bir parçasıdır, ancak perakendeciler için genellikle zorlayıcı olabilir. Tatil alışverişi telaşıyla ilgili bazı yaygın zorluklar arasında envanter yönetimi ve çok sayıda müşteri yer alıyor. Son gelişmeler sayesinde, yapay zeka (AI) ve daha spesifik olarak Vizyon AI, hem tüketiciler hem de perakendeciler için tatil sezonu telaşını yumuşatmak için kullanılabilir. Aslında, artırılmış gerçeklik (AR) ve robotik gibi yapay zeka odaklı yenilikler, birçok perakendeci tarafından yoğunlukla başa çıkmak için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bu makalede, yapay zeka ve bilgisayarla görmenin tatil alışverişine nasıl katkıda bulunduğunu inceleyeceğiz. Ayrıca tatil sezonunda bu yeniliklerin avantajlarını ve sınırlamalarını tartışacağız. Haydi başlayalım!
Bilgisayar görüşü, makinelerin gerçek dünyayı görmesini ve yorumlamasını mümkün kılan bir yapay zeka dalıdır. Bilgisayarla görme modellerini kullanarak Ultralytics YOLO11Nesne algılama ve izleme gibi görevleri destekleyen görsel veriler (görüntüler ve videolar) analiz edilebilir. Bu bilgisayarla görme görevleri, tüketicilerin ve perakendecilerin tatil alışverişi deneyimini geliştirmelerine yardımcı olabilir.
İnsanlar yılın diğer zamanlarından ziyade tatil sezonunda oldukça fazla alışveriş yapıyor. 2023 yılında Amerika Birleşik Devletleri'ndeki tüm perakende satışların %18 'i Kasım ve Aralık aylarında gerçekleşmiştir. Kara Cuma ve Siber Pazartesi fırsatlarının da etkisiyle bu aylarda talepte yaşanan artışla birlikte, işletmelerin satışları ve kârı en üst düzeye çıkarmak için en yoğun sezonu stratejik bir şekilde ele alması çok önemlidir.
İşletmeler, tatil alışverişini herkes için daha kolay ve daha keyifli hale getirmek için bilgisayarla görmeden yararlanabilir. Envanter yönetimi gibi görevleri otomatikleştirerek, alışveriş deneyimlerini kişiselleştirerek ve raf düzenlemelerini optimize ederek bu teknoloji alışveriş sürecini iyileştirebilir.
Örneğin, bilgisayarlı görme sistemleri müşterilerin satın alma modellerini analiz etmek ve mükemmel hediyeyi önermek için ısı haritalarını kullanabilir. Mağazalar bu verileri, popüler tatil ürünlerinin stokta kalmasını sağlamak, satışları artırmak ve müşterilerin hayal kırıklığına uğramasını önlemek için de kullanabilir. Bu sistemler, yoğun tatil koşuşturması sırasında hem alışveriş yapanlara hem de perakendecilere zaman kazandırır.
Tatil sezonunda bilgisayarla görmenin önemini keşfettiğimize göre, şimdi bu teknolojinin tatil alışverişindeki bazı gerçek dünya uygulamalarına bakalım.
Tatil sezonunda herkes mağazalardan alışveriş yapmak istemese de, birçok kişi yine de satışlardan yararlanmak istiyor. Görüntü tabanlı sanal denemeler bu tür müşteriler için mükemmel bir çözümdür. Bilgisayar görüşü ve artırılmış gerçeklik kullanan işletmeler, müşterilerin akıllı telefonlarını kullanarak evlerinin rahatlığında deneyebilecekleri sanal ürünler yaratabilir.
Şöyle çalışıyor:
Sanal deneme teknolojisi, perakendecilerin satışları artırmasına, müşteri memnuniyetini geliştirmesine ve müşterilere seçimlerinde daha fazla güven vererek iadeleri azaltmasına yardımcı olur. Örneğin Puma, mobil uygulamasına sanal deneme teknolojisini ekleyerek müşterilerin farklı spor ayakkabı stillerini sanal olarak denemesine olanak tanıdı.
Tatil sezonlarında artan tek rakam satışlar değildir. Son yıllarda, mağaza içi hırsızlıklar tatil sezonunda %53 oranında artmıştır. Bu tür raporlar endişe vericidir ve bunu önlemek için daha iyi önlemlere ihtiyaç olduğunu göstermektedir.
Bilgisayarla görme, mağaza hırsızlığı ve aşırı kalabalığı ele almak için etkili bir yol sağlar. Poz tahminini destekleyen YOLO11 gibi modeller, insan hareketlerini gerçek zamanlı olarak analiz etmek ve hırsızlığa işaret edebilecek şüpheli davranışları tespit etmek için kullanılabilir.
Kalabalık yoğunluğunu izlemek ve tıkanıklık noktalarını tahmin etmek için de kullanılabilir ve mağazaların trafik akışını yönetmesine yardımcı olur. İşletmeler, müşteri davranışlarını ve trafik düzenlerini anlayarak mağaza düzenlerini optimize edebilir, müşteri akışını iyileştirebilir ve daha iyi ürün görünürlüğü sağlayabilir. Bu özellikler, perakendecilerin yoğun tatil sezonunda hırsızlık ve kalabalık yönetimi gibi zorluklarla başa çıkmasını kolaylaştırır.
Örneğin, ABD merkezli popüler süpermarket zinciri WinCo Foods, mağaza hırsızlarını tespit etmek için bilgisayarla görme sistemlerini kullanıyor. Özellikle tatil sezonunda CCTV görüntülerini izlemek gibi geleneksel yöntemler verimsiz ve zaman alıcı olduğu için bilgisayarla görmeyi tercih ettiler. Bu sistemler, şüpheli faaliyetleri belirlemek için video akışlarını gerçek zamanlı olarak analiz ediyor. Sonuç olarak WinCo Foods hırsızlık oranını %60'tan fazla azalttı.
Hiç Noel öncesi dekorasyon için çok fazla zaman harcadınız mı? Amerika Birleşik Devletleri'nde insanlar tatillerde dekorasyon için ortalama 4 saat harcıyor ve genellikle sergilerini mükemmelleştirmek için birden fazla seyahat yapıyorlar. Yapay zeka ve bilgisayarla görme araçları bu süreci çok daha kolay hale getirerek kullanıcıların zahmetsizce çarpıcı tatil kurulumları oluşturmalarına yardımcı olabilir.
Bilgisayar görüşü tabanlı AR araçları oda düzenlerini analiz edebilir ve süslemeler için en iyi yerleşimleri önerebilir. Bu araçlar mobilya düzenlemeleri, aydınlatma ve duvar alanı gibi faktörleri dikkate alarak Noel ağaçları, süs eşyaları ve diğer mevsimlik dekorlar için ideal noktaları önerebilir. Bu sadece zaman kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda tekrarlanan mağaza ziyaretleri ihtiyacını da azaltır.
Örneğin IKEA, yapay zeka destekli yeni bir dijital araç olan IKEA Kreativ'i piyasaya sürdü. Bu araç, müşterilerin yaşam alanlarını tasarlamalarına ve görselleştirmelerine yardımcı olmak için bilgisayar görüşü ve 3D karma gerçeklik kullanıyor. Müşteriler odalarının fotoğraflarını yükleyerek, ihtiyaçlarına göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş mobilya ve yerleşim önerileri alabiliyor.
Tatil sezonu piyasaya birçok yeni ürün sunar. Bu süre zarfında bu ürünlerin envanterini yönetmek, özellikle büyük işletmeler ve e-ticaret platformları için oldukça karmaşık bir görev olabilir. Büyük hacimli siparişlerle birlikte, insanların her birini verimli bir şekilde manuel olarak işlemesi zorlaşır.
Bu sorunu çözmek için işletmeler giderek daha fazla görüş tabanlı robotlara güveniyor. Bu robotlar paketlerin şeklini, boyutunu ve içeriğini tanımlamak için bilgisayar görüşü kullanıyor. Bu bilgilere dayanarak, paketleri almak ve belirlenen konumlarına yerleştirmek için en iyi yolu belirlerler. İşletmeler bu tür yenilikçi teknolojileri kullanarak envanter yönetimi sürecini önemli ölçüde kolaylaştırabilir.
Teknolojik trendleri hızla benimseyen Amazon, envanteri yönetmek için tesislerinde bilgisayar görüşü ile çalışan robotlar kullanıyor. Robotlarından biri olan Robin, paketleri doğru bir şekilde almak ve yerleştirmek için bilgisayar görüşü kullanıyor ve yapay zekanın tatil sezonunda lojistikte nasıl devrim yaratabileceğini gösteriyor.
Tatil sezonunda yapay zeka ve bilgisayarla görmenin farklı uygulamalarını keşfettiğimize göre, şimdi bunların bazı avantajlarına daha yakından bakalım:
Bilgisayarlı görü uygulamaları alışveriş deneyimini geliştirirken, sınırlamaları ve zorlukları da vardır. İşte bunlardan akılda tutulması gereken bazıları;
Yapay zeka ve bilgisayar görüşü, tatil sezonunda alışveriş yapma şeklimizi değiştirerek işletmeler ve alışveriş yapanlar için işleri kolaylaştırıyor. Kıyafetleri sanal olarak denemekten kişiselleştirilmiş hediyeler bulmaya, hırsızlığı önlemeye ve envanter yönetimine kadar bu teknolojiler kolaylık, güvenlik ve müşteri memnuniyetini artırabilir.
Maliyet ve gizlilik endişeleri gibi bazı sınırlamalar olsa da, tatillerde yapay zeka kullanmanın avantajları açıktır. Yapay zeka teknolojileri gelişmeye devam ettikçe, muhtemelen tatillerde kutlama ve alışveriş yapma şeklimizi dönüştürmeye devam edecekler.
Yapay zekayı merak mı ediyorsunuz? GitHub depomuza göz atın ve topluluğumuza katılın. Çözüm sayfalarımızda, sürücüsüz araç larda yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görme gibi yenilikler hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
