Milyon Dolarlık İşleri Makinelerden Almaya Var mısın?
Günümüzde bir şirket iş aldığında veya alt yükleniciye iş verdiğinde bu kararı insanlar veriyor. Hangi şirketin hangi işi daha iyi yapacağına dair pek çok süreç ilerletiliyor ve sonunda sözleşmeler imzalanarak iş teslim ediliyor. Bu durum gün geçtikçe değişmeye başladı, bunu anlamak için önce en basite inmek gerekiyor.
Bugün hiç bilmediğimiz bir şehirde konaklama ve yemek mekanlarını bulmak için daha önce o şehirde yaşamış arkadaşlarımızı aramıyoruz, veya eskiden olduğu gibi tanımadığımız birine yaklaşarak nereye gideceğimizi sormuyoruz. Akıllı telefonumuzu açıyor Google Maps veya Yandex Navi ye nereye gitmek istediğimizi söylüyoruz o da bizi en yakın konuma en hızlı güzergahtan götürüyor. Son yapılan geliştirmelerle map uygulamaları şarj istasyonları, yemek, konaklama, tamir bakım noktaları gibi yerleri yorum ve hizmet kalitelerine göre önerebilir hale geldi.
Şimdi durup düşünelim? X şehirde T noktasında yemek yeme kararını kendi başımıza mı verdik? Elbette hayır, navigasyon bizi oraya yönlendirdiği için oraya gittik. Burada iş veren bir makine oldu, buradan yola çıkarak hizmet sektörünün nereye evrildiğini görmemiz gerekiyor. Gelecekte yapay zeka ve otonom teknolojiler pek çok iş kalemini şirketlere kendisi verecek. İnsanlara düşen sadece o karar doğrusunda hizmetten yararlanmak veya sözleşmeyi imzalamak olacak.
Gartner tarafından yapılan bir araştırmaya göre yöneticiler, 2030 yılına gelindiğinde tüm tüketici alımlarının ve iş yenileme taleplerinin en az %25’inin büyük oranda makinelere devredileceğine inanıyor. Bu durum e-ticaretin gelişiminden kabaca iki kat aynı zamanda iki kat daha büyük bir pazar değişimine işaret ediyor.
Günümüzde HP Instant Ink, Amazon Dash Replenishment ve Tesla’nın otomobilleri gibi hizmetler sahibi adına ortak müşteri olarak sınırlı işlevleri otomatik olarak gerçekleştirebilmektedir. Kuralları insanlar belirler ve makineler bunları belirli ve önceden belirlenmiş bir ekosistem içinde uygular. Bu makineler bu nedenle bağlı makineler olarak adlandırılır. Bu durumlarıyla üç aşamalı evrimin ilk aşaması gerçekleşmiş olmaktadır.
İkinci aşamada yapay zeka seçilen görevler için minimum müdahale ile insan adına seçim yapıp onun adına hareket edebilecek. Bu durum şuan yaşanabiliyor olsa da insanlar seçimleri “uyarlanabilir müşteriler” olarak seçiyor. Örnekler arasında robotrading, Staples Easy System, Betterment, Free2Spend ealthfront gibi finansal “robodanışmanlar” yer alıyor. Google, Tesla ve Toyota’nın otonom araç sistemleri de buraya uyuyor.
Evrimin üçüncü aşamasında bu ekonomik aktrörler artık “özerk müşteriler” olacaktır. Yüksek taktir yetkisiyle insanlar adına bağımsız hareket edebilecek yeterli zekaya sahip olacaklar ve bir işlemle ilişkili süreç adımlarını kendileri tamamlayabilecekler. Bunlar duyarlı makineler olmanın yanında kendi yazılım güncelleme ve bakım ihtiyaçlarını da kendi başına karşılayabilecek. Şirket mühendislerine göre insan müdahalesine karşı tam özerklikle çalışabilen AI destekli otomatik bir serbest yatırım fonu olan Aidyia otonom makine müşterisine en güzel örnektir.
Aidyia haberleri okur, büyük miktarda ekonomik veriyi analiz eder, belirsiz kalıpları tespit eder, piyasa eğilimleri hakkında tahminler yapar ve buna göre yatırımlar yapar.
Tüm makine müşterileri için ortak nokta üç şekilde insanlardan farklı kararlar alacak olmalarıdır. Bu farkların çok önemli ticari ve operasyonel etkileri vardır.
- Bir noktaya kadar şeffaflar; Makineler mantık ve kural tabanlıdır. Motivasyonları bir sorunu çözmektir. Varsayımları, kurallarında, sorgularında ve aldıkları kararlarda görünür olacaktır. İnsanlar satın alma sürecinde genellikle niyetlerini gizli tutarlar. Makinelerin geleneksel anlamda bir “poker suratı” olamaz. Bir sorunu çözmeye odaklanacaklar, ancak özellikle karmaşık algoritmalar söz konusu olduğunda bunu nasıl yapacakları net olmayabilir. Bu durumlarda, makinenin karar verme biçimini çevreleyen şeffaflık bir sorun olabilir ve hesap verebilirlik önlemlerini uygulayan düzenleyicilerin dikkatini çekmiş olabilir.
- Karar vermek için büyük miktarda bilgiyi işleyebilirler; Bu yetenekle, duygulardan etkilenmeden bilinçli bir seçim yapmak için verileri dikkatli bir şekilde toplayacak ve tartacaklar.
- Sevinmelerine gerek yok; Makineler görevleri verimli bir şekilde tamamlamaya odaklanır. Bir makinenin sadakatini kazanmak için şarap içip yemek yiyemezsiniz ve buna da ihtiyacınız yok. Satış ve sipariş karşılama süreci sorunsuz çalışıyorsa ve hizmet düzeyi sözleşmesinin gerekliliklerini basit bir şekilde karşılıyorsa, tedarikçiye bağlılık olasılığı daha yüksektir.
Kazanmak için oynayan şirketlerin bu yeni dünyaya uygun bir kurumsal strateji ve iş modeli üzerinde karar vermesi gerekiyor. Bu evrimin bir parçası olarak satış, pazarlama, veri ve analitik uygulamaları çalışma şekillerini dönüştürecek; Bazı durumlarda insanlar gelişmiş cihazlar karşısında arka planda kalacaklar. İş liderlerinin bu revizyonları anlamaları ve hazırlanmaları gerekiyor.
Makine Müşteriler İle Çalışmak İçin Kurumsal Stratejilerin Geliştirilmesi
İşletmeler, tüketiciler, makine müşterileri ve yapay zeka odaklı algoritmalar (ilki fiziksel ve sonuncusu sanal) arasındaki değer alışverişinin yeni kombinasyonları, birçok yeni türde iş modeli kategorisinin ve para kazanmanın yeni yollarının ortaya çıkmasına neden olacak. Kuruluşlar, makine müşterilerinin ve yapay zeka algoritmalarının pazarları için büyümeyi, durgunluğu veya yıkımı temsil edip etmediğini değerlendirmelidir.
Öncelikle, ürünleriniz ve hizmetleriniz için ne tür botların alıcı olabileceğini sıralayın ve keşfedin. Yalnızca ikameleri değil, pazar büyümesine yönelik eklemeleri düşünün. Ayrıca, finansal robot danışmanların yaptığı gibi, sizinle alışveriş yapan insanlarınız arasında bağlantı kurup kurmayacaklarını da düşünün. Eğer öyleyse, bugünün aracılarını ortadan kaldırabilirler veya yarının yenileri olabilirler.
Aynı derecede önemli olan, makine müşterisi dünyasında ne tür bir oyuncu olmak istediğinize ilişkin şu stratejik soruları göz önünde bulundurun:
- Bunları siz mi üreteceksiniz?
- Onlara hizmetedecek bir platform oluşturacak mısınız?
- Onlara satış yapmak için bir pazar yerine mi katılacaksınız?
- Her durumda hangi yeteneklere ihtiyacınız olacak?
İmalat, finansal hizmetler ve tüketici ürünleri sektörlerindeki önde gelen küresel kuruluşlar, dijital ticarette olağanüstü hale gelerek ve dijital ekosistemlere katılmak için verilerini alarak bu yeni pazara hazırlandıklarını söylüyor. Bu işletmeler, otomatik alıcıların, dijital platformlar aracılığıyla, öncüllerine göre daha hızlı, daha fazla sayıda ve daha spesifik bilgi ihtiyaçları ile işlem yapacaklarının farkındadır. Bir şirket, makine müşterilerinin kimliklerini doğrulamak ve onlardan alım ve satımı kolaylaştırmak için önde gelen bir güven komisyoncusu olmayı umuyor. Bir diğeri, mallarının fiyatlarını müzakere etmek için Siri gibi
sanal asistanlarla sohbet etmek üzere kendi bot çerçevesini geliştiriyor.
Makine Müşterilerinin Operasyonlara Olan Etkileri
Makine müşterileri aynı zamanda işletmenizin çalışma şeklini, özellikle de müşteri odaklı işlevleri de etkileyecektir. Makinelerin satın alma işlemlerini gerçekleştirmek için kullandıkları mantık ve
algoritmaların yönetimi ve etkisi, satış stratejisini giderek daha fazla yönlendirecektir . Ancak insanlar yine de B2B’ye, büyük hesaplara ve satın alma işleminden sorumlu insanı anlamanın gerekli olduğu diğer müşterilere satış yapacaktır.
İleriye dönük olarak satış görevlileri, ticari taktiklerini şekillendirebilecek kalıpları belirlemek için makine davranışını incelemelidir. Örneğin bir satış organizasyonunun makinelere satış yapmak için kendi botları olabilir. Satış yöneticileri, farklı insan-makine yolculuklarına dayalı yeni makine merkezli müşteri yolculuğu haritaları geliştirmek için müşteri deneyimi ekipleriyle ortaklık kurmalıdır. Makinelere satışı desteklemek için geleneksel eğitim, teşvik, ücretlendirme, operasyon ve müşteri memnuniyeti sistemlerinin temelini oluşturan uygulamaları da geliştirmeyi planlamaları gerekiyor.
Pazarlamanın Otomatik ve Veriye Dayalı Deneyimler Sunması
Pazarlamacılar bilgi makinelerinin neye ihtiyaç duyduğuna odaklanmalı ve bunların keşfedilmesini kolaylaştırmalıdır. Örneğin, bir bot bir insan adına tuvalet kağıdı satın almak istiyorsa veri ihtiyaçları, çevresel etki, sert su performansı ve ayak başına maliyet gibi faktörleri içerecek şekilde fiyat ve bulunabilirliğin ötesine geçebilir. Tüm bu bilgilerin kolayca erişilebilir ve güncel olmasını sağlamak için daha iyi bir dijital ticaret platformuna yatırım yapın. Pazarlamacıların hâlâ insanların ihtiyaçlarını ve davranışlarını yönlendirmesi gerekecek, ancak aynı zamanda makinelerin müşteri yolculuğuna nasıl uyum sağlayacağını da dikkate almaları gerekecek. Geleceğe hazırlanmak için pazarlamacıların makine satın alma davranışındaki kalıpları tespit etmeye yardımcı olacak makine öğreniminde de uzmanlaşması gerekiyor.
Veri ve Analitik Makine Erişimini Desteklemek İçin Yüksek Kaliteli Zeka Sağlamalı
Satışları yönlendiren insan olmayan aktörler olduğunda, makine müşterileriyle etkileşimi güçlendirmek için yüksek kaliteli istihbarat sağlamak başarı açısından kritik öneme sahip olacaktır. Pazarlama tekliflerini, ürünlerini, hizmetlerini ve içeriğini insanlar için kişiselleştiren günümüzün gelişmiş analitikleri ve yapay zekasının makinelere uyum sağlaması gerekecek. Örneğin, B2B satış tahmininin (potansiyel müşterileri tahmin etmek ve nitelendirmek için gerekli bir araç) ve süreç otomasyonunun iyileştirilmesi, yüksek kaliteli
bilgi sağlayan disiplinli veri yönetimine bağlı olacaktır. Veri ve analitik liderlerinin aynı zamanda makine odaklı satışları desteklemek için yeteneklerini geliştirmeleri gerekecek.
Kaynak – https://www.gartner.com/en/insights/gartner-business-quarterly/q2-2021
