Moda Sektöründe Yapay Zeka: Hunkemöller müşteri içgörüsü, fiyat optimizasyonu ve mağaza kümelemesi için YZ'yi nasıl kullanıyor?

Yapay zeka (YZ), moda endüstrisini hızla dönüştürüyor. Kimi şirketler bu süreci bekleyerek geçirirken, kimileri ise cesur adımlarla ilerliyor.

Moda ve Yapay Zeka serimizin bu bölümünde, Hollandalı iç giyim markası Hunkemöller'in teknoloji direktörü Gordon Smit ile konuşuyoruz.

1. Yapay zekaya bakış açınız nedir ve Hunkemöller bu teknolojiyi ne gibi alanlarda kullanıyor?

Yapay zeka, modern organizasyonlar ve özellikle de moda endüstrisi için artık vazgeçilmez bir hale geldi. Henüz yapay zeka ile çalışmayan şirketler, ne yazık ki çağın gerisinde kalıyor. Rekabette öne çıkmak için yapay zekayı iş süreçlerine entegre etmek ve sürekli olarak geliştirmek şart.

Veri ekibimiz son bir buçuk yılda üç kişiden 12 kişiye ulaştı. Yapay zekayı, ürün geliştirme ve tasarımdan satış ve analize kadar tüm değer zincirimiz boyunca aktif olarak kullanıyoruz.

2. Bu konuda spesifik örnekler verebilir misiniz?

Şu anda tasarım aşamasında 3D tasarım denemeleri yapıyoruz. Ürünleri tamamen dijital ortamda ve 360 derece görüntüleyerek Asya'dan gelen fiziksel numune sayısını ciddi oranda azaltabiliyoruz. Hedefimiz, her bir tasarım/stil için dört veya beş yerine tek bir numune ile çalışmak. Bu yaklaşım, hem zamandan hem de maliyetten tasarruf sağlıyor.

Yapay zeka, görsel sınıflandırma konusunda da bize yardımcı oluyor. İç giyim fotoğrafları zaman zaman çok fazla ten gösterebildiği için Google tarafından 'yetişkinlere yönelik içerik' olarak işaretlenebiliyor; bu da online platformlardaki bulunabilirliğimizi olumsuz etkiliyor. Yapay zeka sayesinde, hangi fotoğrafların reddedilme olasılığının yüksek olduğunu ve hangilerinin güvenle yayınlanabileceğini önceden tahmin edebiliyoruz.

Bir diğer önemli uygulama alanı ise fiyat esnekliği. Örneğin Black Friday dönemini ele alalım. Eskiden kasım ayının bir noktasında sezgilerimize dayanarak indirim yapmaya başlarken, şimdi bu süreci tamamen veri odaklı yönetiyoruz. Machine learning modelleri, bir ürünün ne zaman, ne kadar indirime girmesi gerektiğini veya girmemesi gerektiğini hassasiyetle belirliyor. Bu yöntemin daha iyi kâr marjları sağladığı kanıtlanmış durumda.

Müşteri geri bildirimlerini analiz etmek için de yapay zekadan faydalanıyoruz. Google ile birlikte, yüz binlerce yorumu otomatik olarak çeviren ve duygu analizi yapan bir araç geliştirdik. Bu sayede, müşterilerin en büyük hayal kırıklıklarının nerede olduğunu keşfederek bu sorunlara anında müdahale etme imkânı bulduk.

Bunun yanı sıra, mağaza kümelemesi üzerinde de çalışıyoruz. Bu projede yapay zeka, benzer müşteri profillerine hizmet veren mağazaları tespit ediyor. Mağazaları verilere dayanarak gruplandırarak, her bir kümenin ürün gamını çok daha isabetli bir şekilde belirleyebiliyoruz. Bu tür analizler bazen milyarlarca kaydın işlenmesini gerektiriyor ki bu, manuel olarak imkânsız bir görev.

3. Bu yapay zeka yolculuğu şu ana kadar ne gibi sonuçlar verdi?

Hunkemöller son yıllarda büyük bir veri dönüşümü geçirdi. Eskiden 25'ten fazla farklı veri kaynağımız vardı; üç dört yıl önce bunların tamamını tek bir merkezi veritabanında birleştirdik. Adeta bir veri altın madeninin üzerinde oturuyorduk ama bu madene henüz erişemiyorduk. Tüm bu kaynakları bir araya getirmek devasa bir işti, ancak şimdi meyvelerini topluyoruz. Bu süreç bize, mağaza kümelemesi sayesinde ortaya çıkan alışveriş davranışı kalıpları gibi yepyeni bilgiler sağladı.

Sıradaki adım, tıpkı müşteri geri bildirimlerinde yaptığımız gibi, bu yeni içgörülerin tamamını gerçek anlamda aktive etmek.

4. Bu süreçte ne gibi dersler çıkardınız ve karşılaştığınız zorluklar neler?

Öğrendiğimiz en önemli ders, ana verilerinizin düzenli olması gerektiği. Eğer veriniz hatalıysa, bu durum tam bir ‘çöp girer, çöp çıkar’ vakasına dönüşüyor. Örneğin, fiyat esnekliği ve mağaza kümelemesi için verilerimizde ciddi anlamda ince ayar yapmamız gerekti. Size bir fikir vermesi açısından, sağlam bir temel oluşturmak iki yılımızı aldı; kan, ter ve gözyaşıyla dolu iki yıl.

Yapay zeka ile ilgili bir diğer büyük zorluk ise adaptasyon sürecinde yatıyor. Yapay zekayı büyük bir organizasyon içinde kullanmak, özel hayatımızdaki kullanımından çok farklı. ChatGPT gibi günlük yapay zeka araçlarından bir seyahat planı oluşturmasını istemek basit bir işken, bu teknolojiyi profesyonel olarak kullanmak bambaşka bir mesele. Örneğin, 6.500 çalışanın iyi prompt'lar yazabildiğinden nasıl emin olabilirsiniz?

Şu anda çalışanlarımızı yapay zeka konusunda daha yetkin hale getirmek için eğitimler ve kılavuzlar geliştiriyoruz. Ayrıca, ekiplerin birbirinden farklı araçlarla çalışmasını önlemek amacıyla merkezi bir yapay zeka stratejisi oluşturuyoruz. Bu koordinasyon hayati önem taşıyor ve muhtemelen birçok şirketin de aşina olduğu bir durum.

5. Hunkemöller için yapay zeka alanında sırada ne var?

Kısa süre önce okuduğum bir rapora göre, şirketlerin yüzde 90'ı halihazırda yapay zeka ile çalışıyor, ancak bunların yüzde 67'si hâlâ pilot aşamasında. Bu oldukça tanıdık bir tablo. Hunkemöller olarak içgörü anlamında ileri bir noktadayız, fakat diğer alanlarda biz de hâlâ keşif aşamasındayız.

Yeni yeni keşfetmeye başladığımız alanlardan biri yaratıcı yapay zeka. Sihir, duygu ve atmosfer yaratmak için fiziksel çekimler vazgeçilmez olmaya devam etse de, yapay zeka gelecekte bu süreçleri destekleyebilir ve dönüştürebilir. Örneğin, seyahatleri azaltarak yaratıcı olasılıkları genişletebilir veya verimliliği artırabilir.

Ayrıca, pazarlama karmamızı optimize etmek ve kampanyalarımızın geri dönüşlerini daha iyi anlamak için de yapay zekayı kullanmak istiyoruz.

6. Moda sektöründe yapay zeka için en büyük fırsatları nerede görüyorsunuz?

En büyük fırsatlar yaratıcı alanda yatıyor. Trend analizini düşünün: ne geliştirmelisiniz, hangi tasarımlar öne çıkıyor, pazar hangi yöne evriliyor? Yapay zekaya 'mood board'lar hazırlatabilir veya desenleri 3D tasarıma dönüştürebilirsiniz. Bu teknoloji zaten mevcut, ancak moda sektöründe henüz kitlesel ölçekte kullanılmıyor.

Zara ve Loavies gibi Avrupalı oyuncuların ve Shein ve Temu gibi Çinli devlerin tasarımdan teslimata kadar olan süreleri, genellikle sadece birkaç hafta veya gün gibi çok kısa. Bizim bu hıza yetişmemiz mümkün değil. İç giyim tasarımı ve üretimi tamamen kendi bünyemizde yapılıyor ve bir tişört ya da kazak yapmaktan çok daha karmaşık. Yine de, pazara çıkış süremiz daha kısa olabilir ve olmalı da. Yapay zekanın bu konuda kilit bir rol oynayacağına inanıyorum.

7. Son olarak bir tavsiyeniz var mı?

Geçen yıl, şirketlerin yapay zekayı adım adım uygulaması gerektiğini söylüyordum: küçük başla, pilot projeler yürüt ve sonra yavaş yavaş ölçeklendir. Bu konudaki düşüncem tamamen değişti. Yapay zeka, zamana yeni bir boyut kazandırdı. Birkaç yıl önce 'geçmiş' dediğimizde beş, altı ya da yedi yıl öncesini kastederdik. Şimdi ise yapay zeka bağlamında 'geçmiş'ten bahsettiğimde, iki ya da üç ay öncesini kastediyorum. Gelişmeler o kadar hızlı ki, küçük adımlar artık işe yaramıyor.

Şu anda deneme ve keşif aşamasında olan şirketler için tavsiyem, organizasyon içinde destek bulmaları. Çalışanların, yapay zekanın işlerini ellerinden almadığını, aksine işlerini daha iyi yapmaları için onlara zaman kazandırdığını anlamaları gerekiyor. Özellikle perakende gibi her zaman 'yoğun, yoğun, yoğun' olan bir sektörde, yapay zeka araçları muazzam verimlilik artışları sağlayabilir.

Yapay zekaya henüz başlamamış şirketlere ise tavsiyem şu: veri; kalın, altı çizili ve ünlem işaretiyle!

Bu röportajın deşifresinde ve yazıya dökülmesinde yapay zeka araçlarından yararlanılmıştır.

Bu makale, bir yapay zeka aracı kullanılarak İngilizceye çevrilmiştir.

FashionUnited, (haber) makalelerinin çevirisini hızlandırmak ve çevirilerin nihai sonucunu iyileştirmek için yapay zeka dil araçlarını kullanır. Bu, insan gazetecilerimize araştırma yapmak ve özgün makaleler yazmak için harcayabilecekleri zaman kazandırır. Yapay zeka yardımıyla çevrilen makaleler, yayınlanmadan önce bir insan editör tarafından kontrol edilir ve düzenlenir. Bu süreçle ilgili sorularınız veya yorumlarınız varsa, info@fashionunited.com adresinden bize e-posta gönderebilirsiniz.

Bu makale, bir yapay zeka aracı kullanılarak Türkçeye çevrilmiştir.

FashionUnited, dünya çapındaki moda profesyonellerinin haberlere ve bilgilere daha geniş erişimini sağlamak amacıyla yapay zeka dil teknolojisinden faydalanmaktadır. Doğruluğa özen gösterilse de, yapay zeka çevirileri sürekli olarak gelişmektedir ve şu an için tamamen kusursuz olmayabilir. Bu süreçle ilgili herhangi bir sorunuz ya da yorumunuz varsa, bize info@fashionunited.com adresinden ulaşabilirsiniz.