Fast Company Türkiye
YAZI: AJ HESS
Süper marketlerdeki kasiyerler, yapay zekadan çok önce otomasyonun hedefinde yer alıyorlardı. Onların işini tehdit eden ilk teknoloji James Ritty tarafından 1879 yılında icat edildi. Mucit Joe Woodland, ‘Mors alfabesinden’ aldığı ilham ile 1949 yılında ‘barkodu’ yarattı. 1980 ve 1990’larda hızla yayılan ‘barkod’ uygulaması, kasiyerleri önemli ölçüde etkileyen yenilik oldu. Sonraki yıllarda ise ‘self check-out’ (Kasiyersiz ödeme) yaygınlaştı. Ancak, bu ‘kasiyerlerin’ önemsiz olduğu, işlevlerini kaybettikleri anlamına gelmiyor… En azından şimdilik!
ABD’de İş İstatistikleri Bürosu’na göre 2022-2023 arasında sayıları yüzde 10 azalsa da hâlâ 3 milyon kişi kasiyer olarak çalışıyor. Bundan sonrasını ise teknoloji belirleyecek.
Şimdi bu sorunun muhatapları arasında Whole Foods gibi büyük perakendeciler var. ‘Organik’ ürünler odaklı çalışan bu süper market zinciri, tıpkı Amazon gibi yüksek teknoloji kullanıyor. Mağaza içindeki kameralar tüketicinin her hareketini izliyor, lojistik yönetimini yapay zekalar aracılığıyla gerçekleştiriyor. Şirketin CEO’su Jason Buechel, “Genelde teknoloji, özelde ise yapay zeka perakendede bildiğimiz her şeyi kökten değiştirecek” sözleriyle, uyguladıkları dijital dönüşüme dikkat çekiyor.
Fast Company, teknoloji ve özellikle de yapay zekanın sektöre, Whole Foods’a etkilerini CEO’su Jason Buechel’e sordu:
YAPAY ZEKAYI KULLANMA
Bugün, bir araya getirmek istediğimiz pek çok farklı, manuel ve birbirine benzemeyen görevlerimiz bulunuyor. Yapay zekanın bu görevlerin bazılarını yapabileceği yollar bulmaya başladık bile, böylece çalışanlarımızın bunları yapması gerekmeyecek. Yapmak istediğimiz şey, artan bu zamanı, müşteri deneyimimiz ve ekip üyelerimizle ilgili deneyimimiz için kullanmak.
Ekip arkadaşlarımızın, müşterilerimizle etkileşime geçebilmek için daha fazla zamanlarının olmasını istiyoruz. Burada ana fikrimiz şu: İçinde bulunduğumuz dönemde katma değeri olmayan bir şeyi alıp, onu yapay zekanın destekleyebileceği düzeye getirmenin yollarını arıyoruz. Ardından da ortaya çıkan zamanı nasıl değerlendirebileceğimize bakacağız.
Tedarik zincirinden beklenen bir hava olayına, siparişlerden mevsimsel gelişmelere kadar işleri en iyi şekilde yapmak için ‘en doğru veriyi’ aldığımızdan emin olmaya odaklanacağız. Bu, heyecan duyduğum bir konu.
DAHA İYİ DENEYİM
Bir şirket olarak tahmin yürütme şeklimizi ve sipariş verme araçlarımızı geliştirebiliriz. O zaman bunların hepsi birlikte daha iyi bir müşteri deneyimini destekleyebilir.
Bunlardan bazıları dolaylı yoldan olacak. Mesela biz bu günlük işleri yapmayan ekip üyelerimiz için boş vakit bıraktıkça, onlar da müşterilerle etkileşimde bulunmak için boş vakit bırakacak.
Ayrıca doğrudan müşterilerimizi etkileyecek bazı şeyler de olacak. İster market alışverişini online yapmak olsun, ister alabilecekleri ürünler hakkında bilgi almak için uygulamamızı kullanmak veya Amazon’da gezinmek olsun, halihazırda teknolojiyi kullanan müşterilerimize baktığınızda, müşterilerin sepet oluşturmalarına, öğün planlamalarına ve zamandan tasarruf etmelerine yardımcı olabileceğimiz yollar bulunuyor.
SINIRSIZ BİR POTANSİYEL
Şu anda şirket olarak bugünün dijital deneyimlerine katmakta olduğumuz bazı yenilikler var. Ancak, burası, bence sınırsız bir potansiyelin bulunduğu yer. Mesela havadan bahsettim. Müşteriler, havanın nasıl olduğuna dayanarak, o günkü satın alma davranışlarını değiştiriyorlar. Soğuk ve yağmurlu günlerde çok daha fazla çorba satıyoruz.
Müşterinin sepetini doldurmasını etkileyen çeşitli faktörler var. Tatiller ve çocukların okula gittiği zamanlar gibi mevsimsel değişikliklere baktığınızda, satın alma tercihlerinin değiştiğini göreceksiniz. Günümüzde sepet oluşturmayı destekleme yollarımızdan çoğu bunları yansıtmıyor. Fakat gelecekte yapay zeka sayesinde bunu yapabileceğiz.
En çok heyecan duyduğum konuyu bu oluşturuyor. Bunun da müşteri deneyimi üzerinde fazlasıyla doğrudan etkisi olacak. Fakat bunu bir nevi gizlice yapacak şey ise coğrafya…
COĞRAYFAYI İYİ YÖNETMEK
Günümüzde ürünleri coğrafyaya göre sınıflandırıyoruz. Yani yakınlarda bir yerde alışveriş yapacaksanız, One Wall Street, Tribeca, Bowery ve Chelsea şubelerimiz var. Bu mağazaların hepsinde kabaca aynı ürünler bulunuyor. Oysa gerçekte müşterilerin farklı ihtiyaçları var.
Bu yüzden, yapabileceğimiz şeylerden biri, alanları daha iyi tahsis etmek ve sınıflandırmalarımızı bu ihtiyaçlara göre ayarlamak. Buna güzel bir örnek ise Beverly Hills mağazamız ile Brentwood mağazamız: İkisi birbirine çok yakınlar, fakat biri üniversite kampüsünde yer alıyor. Bu nedenle ihtiyaçlar farklı olduğu için, ürünlerin de farklı olması gerekiyor.
Ancak, bu ürün gruplamasını sadece coğrafya düzeyinde yapmak da yetersiz kalacak. Nihai olarak mağazaya göre en iyi şekilde nasıl düzenleyeceğimizi de yapay zeka setlerini kullanarak gerçekleştireceğiz.
Biz buna “mağaza seviyesinde müşteri merkezlilik” diyoruz. Fakat yapmak istediğimiz şey, tüm mağaza ağımızda doğru fiyattaki doğru ürünlere, doğru alanı tahsis ettiğimizden emin olmak.
ÇALIŞAN SAYISINI ETKİLİYOR MU?
Şu anda hayır. Yapay zeka sadece idari olan bu görevlerden bazılarını alabilir. Bunlar genel olarak çoğunlukla ekip üyelerimizin heyecan duymadığı görevler. Fakat ekip üyelerimiz genel olarak müşterilerimizle etkileşime girmeyi seviyorlar.
Örneğin, çıraklık programlarımız: Bu, daha fazla ekip üyesinin katılım sağlayacak zamanının olmasını sağlayabileceğimiz bir yol. Bu yüzden, özellikle her bir mağazaya baktığımızda, daha az ekip üyesi olacağını düşünmüyorum. Bence yapay zeka biz büyüdükçe, daha verimli olmamıza imkân verecek.
Şu an yaşadığımız güzel şeylerden biri, işletmemizin şu anda büyüme pozisyonunda olması. Hem müşteri anlamında hem de mevcut mağazalarımızdaki satışlar anlamında büyüyoruz, fakat aynı zamanda çok daha fazla mağaza da açıyoruz.
AMAZON DASH CART ETKİSİ
Şu anda hakkında iyimser olduklarımızdan bir tanesi Amazon Dash Cart ve bunun sebebi de müşterilerin buna aşina olması. Müşteriler alışveriş arabalarını mağazada gezdirmeye alışkınlar. Bizim yaptığımız da buna yeni özellikler eklemek oldu. Bence burada yapay zeka büyük rol oynayacak. Devrim, alışveriş arabasının kendisiyle gelecek.
Bu teknolojiyle, sadece yeni bir şeyler önermekten fazlasını da yapabiliriz. Önceden bir alışveriş listesi hazırlamalarına olanak sağlayıp, mağazaya girip çıkmanın en verimli yolunu onlara sunabiliriz. Bu yüzden Amazon Dash Cart’ı büyütmeye devam edeceğiz. Bence bu da müşterilerin, alışverişlerinin sonunda sıra beklemekten kaçınmalarına imkân veren daha iyi bir alışveriş yapma şeklini kullanmalarına yardımcı olacak.
Her müşterinin Amazon Dash Cart ile ilgileneceğini sanmıyorum. Bazen işlere sepetin büyüklüğü yön veriyor. Yani çok büyük bir sepeti olan müşteriler, “Birinin yardımcı olmasını istiyorum” diyebilirler. Bazı insanlar mağazalarda etkileşime geçmeyi seviyor.
KASİYERLER ORTADAN KALKACAK MI?
Hatırı sayılır miktarda, ‘kendi kendine ödemenin’ yapıldığı bazı mağazalarımız var. Ben de geçenlerde onlardan birindeydim. Müşterilerin önemli bölümü, kendi kendine ödemeyi seçiyordu. Çünkü, bu, onların zihninde mağazaya girip çıkmanın en kolay yolu…
Bu yüzden de ‘kendi kendine’ ödemenin yapıldığı bölgelerde kasiyerlerimizin mağazayı destekleyici başka görevleri de olacak. Bu, bazı durumlarda online siparişlerin toplanması ya da satılmayan ürünlerle ilgilenen ekibe yardımcı olmak olabilir. Ya da meyve sebze reyonuna yardım edebilir.
Eskiden herkesin önceliğinde ‘mağazanın ön tarafından müşterilerin ödeme yapmasına nasıl katkı yapabiliriz’ vardı. Şimdi durum değişiyor. O kadar ödeme yoksa, kasiyerleri, mağazanın diğer kısımlarında çalışmaları için eğitmek gerekebilir.
Herkes bana “Hangi yılda artık kasiyerler olmayacak?” diye soruyor. Oysa ben bu sorunun yanıtını bilmiyorum. Bana göre insanların etkileşimi çok önemli ve müşterilerimiz bu özelliği hâlâ arıyorlar. Bu yüzden, şu noktada bunun yakın gelecekte gerçekleşeceğini düşünmüyorum.
YAPAY ZEKA ETKİSİ
- Üzerinde çalıştığımız konulardan biri çalışanlarımıza ‘yeni yetkinlikler’ kazandırmak… Yapay zekayı, ekip arkadaşlarımızın sahip oldukları becerilerle eşleştirmeye çalışacağız.
- Mağazada çalışan arkadaşlarımıza, başka bir bölümde çalışabilmesi için ek beceriler kazandıracağız. Bu, daha dinamik olmak ve ihtiyaç olduğunda destek verecek ekip elemanları yaratmak anlamına da geliyor.
- Bir işletmede farklı değişkenlikler, gelişmeler ortaya çıkabilir. Teslimat gecikebilir, güvenlik ve lojistik kaynaklı sorunlar yaşanabilir. Buna rağmen müşteriye hizmete devam etmek için, iş gücünü gerçekten hızlı bir şekilde nasıl ayarlamaya ihtiyaç var. Elinizde bulunan görevler düşünüldüğünde, o gün için sahip olduğunuz iş gücünü en iyi şekilde kullanma şeklini ideal hale getirecek pek çok şey var.
- Çözülmesini istediğimiz zorluklardan birine dair güzel bir örnek vereceğim. Bir sonraki gün için sipariş verme adımlarımızın çoğu sabahları erkenden gerçekleşiyor. Sorun şu ki gün içinde gerçekleşen hava değişiklikleri oluyor. Ürünler dağıtım merkezlerinden alınmadan önce nasıl ayarlamalar yapabileceğimize bakmaya başlayabiliriz.
