Hiç düşündün mü, Google'un nasıl 2 trilyon dolarlık bir dev haline geldiğini, Wikipedia'nın ise bir kar amacı gütmeyen kuruluş olduğunu? Cevap oldukça basit: ticari aramanın büyüsü. "Sezyum atomunda kaç proton var?" diye arattığında, Google hiç para kazanamaz. Ama "en iyi tenis raketi" diye arattığında, para basmaya başlar. Bu asimetrik durum, tüm arama ekonomisinin doğasını tanımlar. Şimdi, AI'nın yükselişiyle birlikte, bu denge tamamen bozuluyor.
Son zamanlarda a16z ortakları Justine Moore ve Alex Rampell'in derin bir analizini okudum, AI'nın e-ticaret alanını nasıl yeniden şekillendirdiğine dair içgörüleri beni derinden etkiledi. Sadece Google'ın karşılaşabileceği tehditleri analiz etmekle kalmadılar, daha da önemlisi, AI çağına ait e-ticaretin yepyeni bir görüntüsünü tasvir ettiler. Bu görüntüde, geleneksel arama - karşılaştırma - satın alma modeli, AI ajanlarının yönlendirdiği akıllı satın alma deneyimiyle yer değiştiriyor. Onların görüşlerini düşünmek için çok zaman harcadım ve bu sektöre dair gözlemlerimle birleştirerek daha derin düşünceler paylaşmak istiyorum.
Google'un gerçek krizi: Arama hacmi değil, değer kayması
Justine, makalesinde beni etkileyen bir noktayı belirtti: Google, arama hacminin %95'ini kaybetse bile, ticari değeri olan sorguları koruduğu sürece gelirinin yine de artabileceği. Bu görüş, sezgiye aykırı gibi görünse de, aslında arama ekonomisinin temel sırrını ortaya koyuyor. Derinlemesine düşündükten sonra, bunun arkasında daha derin bir sorun yattığını fark ettim: Yapay zeka, değer yaratma yerini değiştiriyor.
Geleneksel modelde, Google bilgi aracısı rolünü üstleniyor. Kullanıcı satın alma niyetine sahip olduğunda, Google arama sonuçları ve reklamlar sunuyor, işletmeler trafik elde ediyor, Google ise reklam ücreti alıyor. Bu, nispeten basit bir üç taraflı oyun. Ancak AI ajanının ortaya çıkması bu dengeyi bozdu. ChatGPT veya Perplexity doğrudan "en iyi tenis raketi nedir" sorusunu yanıtlayıp belirli önerilerde bulunduğunda, kullanıcıların neden Google'ın reklam bağlantılarına tıklamaya ihtiyacı olsun ki?
Daha da önemlisi, AI sadece soruları yanıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda "arama" kavramını yeniden tanımlıyor. Önceki arama davranışlarımız şuydu: soru sorma → bağlantı listesi alma → kontrol etme → bilgileri karşılaştırma → karar verme. AI ajanının süreci ise: ihtiyaçları tanımlama → öneri alma → doğrudan satın alma. Aradaki karşılaştırma ve araştırma aşamaları büyük ölçüde kısaltıldı veya tamamen kayboldu. Bu, geleneksel arama motorlarının yalnızca sorgu hacmini kaybetmekle kalmayıp, aynı zamanda karar alma zincirindeki kritik konumunu da kaybettiği anlamına geliyor.
2025 yılının Mayıs ayında Apple'ın kıdemli başkan yardımcısı Eddy Cue'nun DOJ anti-tröst davasındaki tanıklığından bir ipucu elde edilebilir. Safari'nin arama hacminin yirmi yılı aşkın bir süre içinde ilk kez düştüğünü belirtti, bu haber doğrudan Alphabet'in hisse fiyatının bir günde %8 civarı düşmesine ve piyasa değerinin 150 milyar doların üzerinde erimesine neden oldu. Google'ın Q2 mali raporu arama gelirinin hala arttığını gösterse de, bu şu anda kaybedilenlerin çoğunun düşük değerli sorgular olduğunu ortaya koyuyor, ancak bu trendin yönü açıktır.
Bence Google'un karşılaştığı şey basit bir rekabet tehdidi değil, iş modelinin yapısal bir zorluğudur. AI, niyet tanımadan satın alma kararına kadar olan süreci doğrudan tamamlayabildiğinde, geleneksel "trafik→reklam→dönüşüm" modeli etkisiz hatta modası geçmiş hale gelecektir. Google'un ihtiyacı olan daha iyi bir arama algoritması değil, AI destekli tüketim davranışına uyum sağlayacak tamamen yeni bir iş modelidir.
Beş satın alma davranışının AI ile dönüşümü: Aniden düşünmeden derin düşünmeye
Justine, makalede satın alma davranışlarını, ani alımlardan hayattaki önemli satın almalara kadar beş kategoriye ayırmaktadır; her biri AI çağında farklı derecelerde değişim yaşayacaktır. Bu sınıflandırma çerçevesinin oldukça doğru olduğunu düşünüyorum, fakat her satın alma davranışının arkasındaki psikolojik mekanizmaları daha derinlemesine analiz etmek ve AI'nın bu mekanizmaları nasıl yeniden şekillendirdiğini incelemek istiyorum.
İmpulsif satın alma ( Impulse buy ) görünüşte AI'nın en az etkilediği alanlardan biri çünkü impulsif olmak mantıklı bir araştırma sürecinin olmadığını ifade eder. Ancak bu yargının yüzeysel olabileceğini düşünüyorum. AI'nın gerçek gücü, impulsları tahmin etme ve yönlendirmede yatıyor. Hayal edin ki, TikTok'ta komik bir tişört gördüğünüzde, AI zaten tarayıcı geçmişinizi, satın alma kayıtlarınızı, sosyal medya etkinliklerinizi hatta duygusal durumunuzu analiz etmiştir ve ardından mevcut psikolojik ihtiyaçlarınıza en uygun ürünü en doğru zamanda sunar. Bu basit bir algoritma önerisi değil, insan impuls psikolojisinin derin bir anlayışı ve kontrolüdür. Bu tür bir kişiselleştirilmiş impuls yönlendirmesinin impulsif satın almayı daha sık ve daha doğru hale getirebileceğini düşünüyorum.
Günlük ihtiyaçlar (Rutin gereksinimlerin ) AI dönüşümü en kolay anlaşılır ve en kolay gerçekleştirilebilir. Ancak, ilginç bir fenomen gözlemledim: AI günlük satın alma kararlarımızı devralmaya başladığında, tüketim alışkanlıklarımızda ince değişiklikler olabilir. Örneğin, AI fiyat dalgalanmaları, stok durumu hatta hava durumu tahminlerine göre satın alma zamanını ve miktarını ayarlayabilir. Akıllı bir AI ajanı, çamaşır deterjanının bitmesine bir hafta kala, bir markanın indirimde olduğunu fark edebilir, bu yüzden önceden satın alabilir ve denemeni önerebilir. Bu tür "akıllı arbitraj" davranışı, tüketicilerin farkında olmadan daha iyi fiyat-performans oranı elde etmesini sağlarken, markaları da fiyatlandırma ve promosyon stratejilerini yeniden düşünmeye zorlayabilir.
Yaşam tarzı satın alımları (Lifestyle purchases), AI'nın en büyük etki yaratacağı alanlardan biri olarak düşünüyorum. Bu tür satın alımların özellikleri şunlardır: belirli bir fiyat eşiği, kişisel zevkleri içermesi ve belirli bir araştırma gerektirmesi. Justine, Plush gibi ürünlerden bahsetti, ama bunun sadece buzdağının görünen kısmı olduğunu düşünüyorum. Gerçek devrim, AI'nın kişisel stil ve tercihler üzerine derinlemesine öğreniminden gelecek. Geçmişte neler satın aldığınızı bilmenin ötesinde, vücut tipinizi, ten renginizi, yaşam tarzınızı, sosyal çevrenizi ve hatta hayallerinizi ( aspiration ) anlayan bir AI asistanı hayal edin. Bu, sadece tek bir ürün önermekle kalmayıp, aynı zamanda bir dizi kombinasyon ve hatta yaşam tarzı yükseltme yolları önerebilir. Bu düzeyde kişiselleştirme, geleneksel e-ticaret platformlarının ulaşamayacağı bir şeydir.
Fonksiyonel satın alımlar (Fonksiyonel satın alımlar ) AI entegrasyonu en karmaşık ve en zorlu olanıdır. Bu tür satın alımlar genellikle büyük harcamalar ve uzun vadeli kullanım içerir, bu nedenle tüketicilerin ihtiyaç duyduğu sadece ürün önerileri değil, aynı zamanda uzman danışmanlık da gereklidir. Burada yeni bir AI uygulama kategorisinin ortaya çıkacağını düşünüyorum: AI danışmanları. Bu AI'lar sadece zengin ürün bilgisine sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda insan satış uzmanları gibi derinlemesine diyaloglar da gerçekleştirebilirler. Belirli ihtiyaçlarınızı, kullanım senaryolarınızı, bütçe kısıtlamalarınızı ve hatta gelecekteki planlarınızı sorgulayabilirler ve ardından son derece kişiselleştirilmiş öneriler sunabilirler. Daha önemlisi, bu AI danışmanları markalar arasıdır ve komisyon veya stok nedeniyle belirli bir ürüne yönelmezler.
Hayatın en önemli satın alımları (Hayat satın alımları), yapay zekanın etkisinin en az olduğu ama en önemli alanlardan biri olabilir. Ev almak, evlenmek, eğitim gibi kararlar çok büyük ve kişiseldir, bu nedenle tamamen yapay zekaya bırakmak zor. Ancak yapay zeka bilgi toplama, seçenekleri karşılaştırma, risk değerlendirmesi gibi konularda önemli bir rol oynayabilir. Hayalimdeki yapay zeka koçu, senin yerine karar almak değil, daha iyi kararlar almanı sağlamak. Devasa bilgileri düzenleyebilir, potansiyel tuzakları tanımlayabilir, farklı seçeneklerin uzun vadeli sonuçlarını simüle edebilir ve hatta sözleşme müzakerelerine yardımcı olabilir. Bu tür bir yapay zeka koçunun değeri, tarafsızlığı ve kapsamlılığıdır; insan danışmanlarının çıkar çatışmaları olabileceği gibi.
Amazon ve Shopify'nin koruma duvarı: Veri ve altyapının çift avantajı
Justine, analizinde Amazon'un Shopify'a kıyasla Google'a karşı daha güçlü bir savunma yeteneğine sahip olduğunu belirtti, bu görüşü tamamen destekliyorum, ancak bu avantajın kaynağını ve sürdürülebilirliğini daha derinlemesine analiz etmek istiyorum. Amazon'un avantajı sadece aramadan dağıtıma kadar olan tam zinciri kontrol etmesinde değil, daha da önemlisi en değerli davranış verilerini ( elinde bulundurmasındadır.
Amazon, ne satın aldığınızı, ne zaman satın aldığınızı, ne kadar hızlı aldığınızı, iade edip etmediğinizi, tekrar alıp almadığınızı vb. bilir. Bu verilerin değeri, arama geçmişinden çok daha fazladır çünkü bunlar gerçek satın alma davranışlarını ve memnuniyeti doğrudan yansıtır. AI ajanı, kullanıcılar için satın alma kararları alması gerektiğinde, bu veriler en değerli eğitim materyalidir. Google neyi aradığınızı bilse de, en sonunda ne satın aldığınızı bilmez ve satın alma sonuçlarından memnun olup olmadığınızı da bilmez. Bu veri farkı, AI çağında daha da büyüyecektir.
Daha da önemlisi, Amazon Prime bu loyalty program) sadakat programı (, benzersiz bir ekonomik fenomen yarattı: sunk cost bias) batık maliyet yanılgısı (. Artık Prime üyesi olduğu için ödeme yaptıysanız, "karşılamak" için Amazon'dan daha fazla ürün satın alma eğiliminde olursunuz. Bu psikolojik mekanizma, AI çağında daha da güçlenebilir. AI ajanı, sizin için en iyi satın alma seçeneklerini ararken, Prime üyesi olduğunuzu bildiği için doğal olarak Amazon'a yönelebilir, çünkü ücretsiz kargo ve diğer avantajlardan yararlanabiliyorsunuz.
Shopify'nin savunma mantığı tamamen farklı ama aynı derecede güçlü. Bu, tüketicileri kontrol ederek bir sur inşa etmek yerine, satıcıları güçlendirerek ağ etkileri yaratma yolunu seçiyor. Daha fazla D2C)Direct-to-Consumer, doğrudan tüketiciye ( marka Shopify'yı tercih ettikçe, bu platform giderek vazgeçilmez hale geliyor. AI çağında, bu merkeziyetsizlik avantajı daha belirgin hale gelebilir. AI ajanı, aynı anda yüzlerce farklı marka web sitesinden bilgi alması ve satın alma işlemlerini tamamlaması gerekebilir ve bu web siteleri Shopify'da çalışıyorsa, standartlaştırılmış bir API ekosistemi oluşur.
Shopify'nin henüz yeterince değerlendirilmeyen bir avantajı olduğunu düşünüyorum: Marka hikayesine en yakın olan platformdur. AI çağında, ürünlerin işlevsel farklılıkları AI tarafından hızlı bir şekilde tanınabilir ve karşılaştırılabilir, ancak markaların duygusal bağlantıları hala insanların hissetmesi gereken bir şeydir. Shopify üzerindeki markalar genellikle benzersiz hikayelere ve kültürlere sahiptir; bu yumuşak değerler AI tarafından tamamen nicelendirilemez, ancak tüketici kararlarını etkileyen önemli faktörlerdir.
Yapay Zeka'nın Ticarileşmesinin Dört Temel Altyapı Zorluğu
Justine, makalenin sonunda AI'nin ticaret alanında tam potansiyelini gerçekleştirmesi için gereken dört temel koşulu belirtti. Her birinin derinlemesine incelenmeyi hak ettiğini düşünüyorum çünkü bunlar sadece teknik zorluklar değil, aynı zamanda iş modeli yeniliği için fırsatlar.
Öncelikle daha iyi bir veri sorunu var. Mevcut ürün yorum sistemi gerçekten ciddi sorunlar yaşıyor: sahte yorumlar, kutuplaşma, arka plan bilgisi eksikliği. Ancak, sorunun kökeninin teşvik mekanizmasındaki yanlış yerde yattığını düşünüyorum. Tüketiciler yorum yazdıklarında genellikle aşırı memnun veya aşırı mutsuz oldukları için yazıyorlar, arada kalan durumlar ise nadiren kaydediliyor. Ayrıca, mevcut yorum sistemi ürün kullanım senaryolarını, kullanıcı beklentilerini ve zaman boyutundaki değişiklikleri yakalayamıyor.
Hayalimdeki ideal veri sistemi şöyle: AI ajanı sadece kullanıcıların subjektif değerlendirmelerini toplamakla kalmaz, aynı zamanda nesnelerin interneti cihazları aracılığıyla ürünlerin gerçek kullanım durumunu da izler. Örneğin, bir akıllı saat, kullanıcının beş yıldız verip vermediğine bakmanın yanı sıra, kullanıcının saati ne sıklıkta ve ne kadar süre kullandığını da göz önünde bulundurmalıdır. Bir kahve makinesinin değerlendirmesi sadece yazılı geri bildirimle değil, aynı zamanda kullanıcının gerçek kullanım sıklığı, temizlik ve bakım durumu gibi unsurlarla da değerlendirilmelidir. Bu tür nesnel kullanım verileri ile subjektif geri bildirimlerin birleşimi, gerçekten değerli bir ürün değerlendirme sistemi oluşturabilir.
Birleşik API'nin zorlukları daha çok siyasi nitelikte olup, teknik nitelikte değildir. Her e-ticaret platformunun kendine özgü bir API yapısı, veri formatı ve kimlik doğrulama mekanizması vardır; bu farklılıkların büyük ölçüde kasıtlı olarak yaratıldığı hedef, platformun kilitlenme etkisini sağlamaktır. Ancak, AI ajanları çağında, bu tür bölünmeler tüm sektörün verimlilik darboğazı haline gelebilir. Özel API toplama hizmetlerinin ortaya çıkacağını öngörüyorum, bu da turizm sektöründeki küresel dağıtım sistemlerine benzer. Bu hizmetler, farklı platformların arayüzlerini standartlaştırarak AI ajanlarının kesintisiz bir şekilde platformlar arasında karşılaştırma yapmasına ve satın almasına olanak tanıyacaktır.
Kimlik ve bellek en karmaşık zorluklardır çünkü gizlilik, doğruluk ve uyumluluk dengesini içerir. Gelecekteki AI alışveriş asistanlarının çok katmanlı bir tercih modeli oluşturması gerektiğine inanıyorum. Bu model sadece geçmiş satın alımlarınızı kaydetmekle kalmamalı, aynı zamanda değerlerinizi, yaşam aşamanızı, mali kısıtlamalarınızı vb. anlamalı. Örneğin, iş günlerinde öğle yemeğinde pratikliği aradığınızı ama hafta sonları akşam yemeklerinde kaliteye ve sunumuna daha fazla önem verdiğinizi bilmesi gerekir. Bu tür bir bağlamsal öneri, AI'nın insan benzeri sosyal anlama yeteneğine sahip olmasını gerektirir.
Gömülü yakalama, en yenilikçi potansiyele sahip alanlardan biri olabilir. Geleneksel veri toplama pasif ve gecikmeli bir süreçtir: ürünü satın aldıktan sonra değerlendirme, ürünü kullandıktan sonra geri bildirim verme. Ancak AI ajanı, gerçek zamanlı tercih öğrenimini gerçekleştirebilir. Örneğin, belirli bir ürünü incelerken belirli bir özellik üzerinde uzun süre kalırsanız, AI bu özelliğe ilgi duyduğunuzu çıkarabilir. Bazı renk seçeneklerini hızlıca atladığınızda, AI renk tercihlerinizi öğrenebilir. Bu tür mikro etkileşim analizi, AI'nın tercihlerinizi daha ayrıntılı bir şekilde anlamasını sağlar.
E-ticaret platformlarının yeniden şekillenmesi: Kim galip gelecek?
Justine'in analizini düşündükten sonra, e-ticaret endüstrisinin gelecekteki yapısı hakkında bazı kendi yargılarım oluştu. AI'nın yeni bir platform yeniden yapılanmasına yol açacağını düşünüyorum, ancak kazananın mantığı geçmişten farklı olacak.
Geleneksel e-ticaret çağındaki rekabet esas olarak üç boyut etrafında dönmektedir: seçenek çeşitliliği, kullanım kolaylığı ve fiyat. Amazon, "Her Şey Mağazası" felsefesi ile seçenekler konusunda öne çıkarken, Prime ile kullanım kolaylığı konusunda avantaj sağlamaktadır. Ancak, AI çağında bu avantajların önemi değişecektir.
AI ajanı, tüm ağ fiyatlarını otomatik olarak karşılaştırıp satın alma işlemlerini gerçekleştirebildiğinde, tek bir platformun fiyat avantajı seyreltilmiş olacaktır. AI akıllı bir şekilde toplu işlem yapıp, çoklu platformlarda yerine getirebildiğinde, kullanım kolaylığının tanımı da değişecektir. Gerçek rekabet avantajı, veri kalitesi, AI yetenekleri ve ekosistem entegrasyonuna kayacaktır.
Yeni platform oyuncularının birkaç kategoride ortaya çıkacağını tahmin ediyorum: AI yerel e-ticaret platformları, dikey AI ajanları ve ticari altyapı sağlayıcıları. AI yerel platformları, AI ajanlarının ihtiyaçlarına odaklanarak sıfırdan tasarlanacak ve yapılandırılmış ürün verileri, standart API'ler ve AI dostu bir kullanıcı deneyimi sunacak. Dikey AI ajanları, moda AI'sı, dijital ürün AI'sı veya ev tadilatı AI'sı gibi belirli kategorilere odaklanacak ve derin uzmanlık ile rekabet avantajı oluşturacak. Ticari altyapı sağlayıcıları ise geleneksel e-ticaret platformlarının AI'laşmasına yardımcı olacak temel teknik hizmetleri sunacak.
Yeni bir iş modeli ortaya çıkacağını düşünüyorum: AI ajanı aboneliği. Tüketiciler, çeşitli e-ticaret platformlarında doğrudan alışveriş yapmak yerine, bir veya daha fazla AI alışveriş ajanına abone olabilirler ve bu ajanlar tüm satın alma kararlarını temsil eder. Bu ajanlar komisyon yerine abonelik ücreti alacaklar, böylece çıkar çatışmalarını önleyecek ve gerçekten tüketicinin yanında yer alacaklar. Bu model, e-ticaretin değer zinciri dağılımını yeniden tanımlayabilir.
Marka pazarlamasının AI ile yeniden yapılandırılması: Kitle pazarlamasından bireysel diyaloğa
Yapay zekanın ticareti değiştirmesi, yalnızca satın alma davranışlarıyla sınırlı kalmayacak, aynı zamanda marka pazarlamasının mantığını köklü bir şekilde yeniden şekillendirecektir. Yapay zeka ajanı çağında, geleneksel kitle pazarlamasının etkinliği büyük ölçüde azalacak, çünkü tüketiciler artık ürünleri aktif olarak arayıp karşılaştırmak yerine, yapay zeka ajanlarının önerilerine güvenecektir.
Bu, markaların AI ile konuşmayı öğrenmesi gerektiği anlamına geliyor, insanlarla değil. AI ajanları ürünleri değerlendirirken daha mantıklı ve veri odaklıdır, şık ambalajlar veya duygusal reklamlar tarafından etkilenmezler; bunun yerine nesnel performans göstergelerine, maliyet etkinliğine ve kullanıcı memnuniyeti puanlarına odaklanırlar.
Ancak bu, marka hikayesinin önemsiz hale geldiği anlamına gelmez. Aksine, gerçek marka anlatımının daha da önemli hale geleceğini düşünüyorum, çünkü AI ajanları markanın tutarlılığı ve güvenilirliğini derinlemesine analiz edecek. Bir marka, farklı platformlarda ve farklı zaman dilimlerinde ilettiği bilgiler arasında çelişkiler varsa, AI bunu kolayca tespit edecek ve öneri ağırlığını azaltacaktır.
Yeni bir pazarlama rolü ortaya çıkacağını öngörüyorum: AI İlişkileri Uzmanı. Bu uzmanların işi, markanın ürün bilgileri, fiyat stratejileri, envanter yönetimi gibi her alanda AI'nın doğru bir şekilde anlamasını ve değerlendirmesini sağlamaktır. Ürün verilerini optimize etmeleri, API entegrasyonlarını yönetmeleri, AI öneri modellerini izlemeleri gerekecek.
Bir diğer önemli değişiklik, kişiselleştirmenin zirveye ulaşmasıdır. AI ajanı her tüketiciyi derinlemesine anladığında, markalar herkes için özelleştirilmiş ürünler sunabilir. Bu sadece kişiselleştirilmiş öneriler değil, aynı zamanda kişiselleştirilmiş ürünlerin kendisidir. Hayal edin ki, AI ajanınız bir giyim markasına tam bedeninizi, renk tercihlerinizi, malzeme gereksinimlerinizi ve bütçe aralığınızı söylediğinde, bu marka sizin için benzersiz bir parça tasarlayabilir. AI döneminde bu tür bir kitlesel özelleştirme ekonomik olarak mümkün hale geliyor.
Gelecek on yıl: Ne tanık oluyoruz?
Justine'in analizini ve kendi gözlemlerimi derinlemesine düşündükten sonra, tanık olduğumuzun sadece e-ticaret sektöründeki bir dönüşüm değil, aynı zamanda daha derin bir ekonomik davranış değişimi olduğunu düşünüyorum.
Geleneksel ekonominin varsayımı, tüketicilerin rasyonel davranışlar sergilediğidir; bu, tüketicilerin aktif olarak bilgi topladığı, seçenekleri karşılaştırdığı ve en iyi kararı verdiği anlamına gelir. Ancak gerçek hayatta, insan kararlarının önyargılar, duygular ve bilişsel sınırlamalarla dolu olduğunu hepimiz biliyoruz. AI ajanının ortaya çıkışı, tüketicilerin daha "rasyonel" hale gelmesine yardımcı olabilir, çünkü AI daha fazla bilgiyi işleyebilir, duygusal önyargıları önleyebilir ve karar verme standartlarını tutarlı bir şekilde uygulayabilir.
Bu rasyonel tüketimin yaygınlaşması derin etkiler yaratabilir. Öncelikle, piyasa verimliliği büyük ölçüde artacak çünkü tüketiciler ürün değerini daha doğru bir şekilde değerlendirebilecek. İkincisi, ürün kalitesi, pazarlama yeteneğinden daha önemli hale gelecek çünkü AI ajanları gösterişli reklamlara kapılmayacak. Son olarak, fiyat şeffaflığı artacak çünkü AI tüm ağdaki fiyatları kolayca karşılaştırabilecek.
Ama bu "aşırı rasyonel" tüketimin bazı olumsuz sonuçlar doğurabileceğinden de endişeliyim. Alışverişin keşif keyfi azalabilir, çünkü AI ajanı her zaman "en iyi" seçimi önerir, sürpriz ya da keyif veren seçimler değil. Duygusal satın alımlar yeterince rasyonel olmasa da, yaşamın keyifli bir parçasıdır. Her şey AI tarafından optimize edilirse, hayat fazla öngörülebilir hale gelebilir.
Daha makro bir açıdan bakıldığında, AI'nın ticaret alanındaki uygulamalarının ekonomik dijitalleşmeyi hızlandıracağını düşünüyorum. Daha fazla ticari faaliyet dijital olarak kaydedilecek ve analiz edilecek, bu da ekonomik planlama ve politika geliştirme için eşi benzeri görülmemiş bir veri temeli sağlayacak. Hükümetler ekonomik trendleri daha doğru bir şekilde tahmin edebilir, piyasa arızalarını tanımlayabilir ve hedefe yönelik müdahale önlemleri tasarlayabilir.
Önümüzdeki on yıl içinde, AI destekli işlerin deneysel uygulamalardan ana akım uygulamalara dönüşeceğini tahmin ediyorum. Erken benimseyenler önemli bir rekabet avantajı elde edecekler, ancak teknoloji yaygınlaştıkça bu avantajlar giderek piyasa ürünlerine dönüşecek. Gerçek uzun vadeli kazananlar, AI çağında müşteri değerini yeniden tanımlayabilen işletmeler olacak.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
a16z'nin En Son Gözlemleri: Geleneksel E-ticaret Mi Öldü? AI Doğal Platformları "Alışveriş" Olayını Yeniden Tanımlıyor
Yazı: Derin Düşünce Çemberi
Hiç düşündün mü, Google'un nasıl 2 trilyon dolarlık bir dev haline geldiğini, Wikipedia'nın ise bir kar amacı gütmeyen kuruluş olduğunu? Cevap oldukça basit: ticari aramanın büyüsü. "Sezyum atomunda kaç proton var?" diye arattığında, Google hiç para kazanamaz. Ama "en iyi tenis raketi" diye arattığında, para basmaya başlar. Bu asimetrik durum, tüm arama ekonomisinin doğasını tanımlar. Şimdi, AI'nın yükselişiyle birlikte, bu denge tamamen bozuluyor.
Son zamanlarda a16z ortakları Justine Moore ve Alex Rampell'in derin bir analizini okudum, AI'nın e-ticaret alanını nasıl yeniden şekillendirdiğine dair içgörüleri beni derinden etkiledi. Sadece Google'ın karşılaşabileceği tehditleri analiz etmekle kalmadılar, daha da önemlisi, AI çağına ait e-ticaretin yepyeni bir görüntüsünü tasvir ettiler. Bu görüntüde, geleneksel arama - karşılaştırma - satın alma modeli, AI ajanlarının yönlendirdiği akıllı satın alma deneyimiyle yer değiştiriyor. Onların görüşlerini düşünmek için çok zaman harcadım ve bu sektöre dair gözlemlerimle birleştirerek daha derin düşünceler paylaşmak istiyorum.
Google'un gerçek krizi: Arama hacmi değil, değer kayması
Justine, makalesinde beni etkileyen bir noktayı belirtti: Google, arama hacminin %95'ini kaybetse bile, ticari değeri olan sorguları koruduğu sürece gelirinin yine de artabileceği. Bu görüş, sezgiye aykırı gibi görünse de, aslında arama ekonomisinin temel sırrını ortaya koyuyor. Derinlemesine düşündükten sonra, bunun arkasında daha derin bir sorun yattığını fark ettim: Yapay zeka, değer yaratma yerini değiştiriyor.
Geleneksel modelde, Google bilgi aracısı rolünü üstleniyor. Kullanıcı satın alma niyetine sahip olduğunda, Google arama sonuçları ve reklamlar sunuyor, işletmeler trafik elde ediyor, Google ise reklam ücreti alıyor. Bu, nispeten basit bir üç taraflı oyun. Ancak AI ajanının ortaya çıkması bu dengeyi bozdu. ChatGPT veya Perplexity doğrudan "en iyi tenis raketi nedir" sorusunu yanıtlayıp belirli önerilerde bulunduğunda, kullanıcıların neden Google'ın reklam bağlantılarına tıklamaya ihtiyacı olsun ki?
Daha da önemlisi, AI sadece soruları yanıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda "arama" kavramını yeniden tanımlıyor. Önceki arama davranışlarımız şuydu: soru sorma → bağlantı listesi alma → kontrol etme → bilgileri karşılaştırma → karar verme. AI ajanının süreci ise: ihtiyaçları tanımlama → öneri alma → doğrudan satın alma. Aradaki karşılaştırma ve araştırma aşamaları büyük ölçüde kısaltıldı veya tamamen kayboldu. Bu, geleneksel arama motorlarının yalnızca sorgu hacmini kaybetmekle kalmayıp, aynı zamanda karar alma zincirindeki kritik konumunu da kaybettiği anlamına geliyor.
2025 yılının Mayıs ayında Apple'ın kıdemli başkan yardımcısı Eddy Cue'nun DOJ anti-tröst davasındaki tanıklığından bir ipucu elde edilebilir. Safari'nin arama hacminin yirmi yılı aşkın bir süre içinde ilk kez düştüğünü belirtti, bu haber doğrudan Alphabet'in hisse fiyatının bir günde %8 civarı düşmesine ve piyasa değerinin 150 milyar doların üzerinde erimesine neden oldu. Google'ın Q2 mali raporu arama gelirinin hala arttığını gösterse de, bu şu anda kaybedilenlerin çoğunun düşük değerli sorgular olduğunu ortaya koyuyor, ancak bu trendin yönü açıktır.
Bence Google'un karşılaştığı şey basit bir rekabet tehdidi değil, iş modelinin yapısal bir zorluğudur. AI, niyet tanımadan satın alma kararına kadar olan süreci doğrudan tamamlayabildiğinde, geleneksel "trafik→reklam→dönüşüm" modeli etkisiz hatta modası geçmiş hale gelecektir. Google'un ihtiyacı olan daha iyi bir arama algoritması değil, AI destekli tüketim davranışına uyum sağlayacak tamamen yeni bir iş modelidir.
Beş satın alma davranışının AI ile dönüşümü: Aniden düşünmeden derin düşünmeye
Justine, makalede satın alma davranışlarını, ani alımlardan hayattaki önemli satın almalara kadar beş kategoriye ayırmaktadır; her biri AI çağında farklı derecelerde değişim yaşayacaktır. Bu sınıflandırma çerçevesinin oldukça doğru olduğunu düşünüyorum, fakat her satın alma davranışının arkasındaki psikolojik mekanizmaları daha derinlemesine analiz etmek ve AI'nın bu mekanizmaları nasıl yeniden şekillendirdiğini incelemek istiyorum.
İmpulsif satın alma ( Impulse buy ) görünüşte AI'nın en az etkilediği alanlardan biri çünkü impulsif olmak mantıklı bir araştırma sürecinin olmadığını ifade eder. Ancak bu yargının yüzeysel olabileceğini düşünüyorum. AI'nın gerçek gücü, impulsları tahmin etme ve yönlendirmede yatıyor. Hayal edin ki, TikTok'ta komik bir tişört gördüğünüzde, AI zaten tarayıcı geçmişinizi, satın alma kayıtlarınızı, sosyal medya etkinliklerinizi hatta duygusal durumunuzu analiz etmiştir ve ardından mevcut psikolojik ihtiyaçlarınıza en uygun ürünü en doğru zamanda sunar. Bu basit bir algoritma önerisi değil, insan impuls psikolojisinin derin bir anlayışı ve kontrolüdür. Bu tür bir kişiselleştirilmiş impuls yönlendirmesinin impulsif satın almayı daha sık ve daha doğru hale getirebileceğini düşünüyorum.
Günlük ihtiyaçlar (Rutin gereksinimlerin ) AI dönüşümü en kolay anlaşılır ve en kolay gerçekleştirilebilir. Ancak, ilginç bir fenomen gözlemledim: AI günlük satın alma kararlarımızı devralmaya başladığında, tüketim alışkanlıklarımızda ince değişiklikler olabilir. Örneğin, AI fiyat dalgalanmaları, stok durumu hatta hava durumu tahminlerine göre satın alma zamanını ve miktarını ayarlayabilir. Akıllı bir AI ajanı, çamaşır deterjanının bitmesine bir hafta kala, bir markanın indirimde olduğunu fark edebilir, bu yüzden önceden satın alabilir ve denemeni önerebilir. Bu tür "akıllı arbitraj" davranışı, tüketicilerin farkında olmadan daha iyi fiyat-performans oranı elde etmesini sağlarken, markaları da fiyatlandırma ve promosyon stratejilerini yeniden düşünmeye zorlayabilir.
Yaşam tarzı satın alımları (Lifestyle purchases), AI'nın en büyük etki yaratacağı alanlardan biri olarak düşünüyorum. Bu tür satın alımların özellikleri şunlardır: belirli bir fiyat eşiği, kişisel zevkleri içermesi ve belirli bir araştırma gerektirmesi. Justine, Plush gibi ürünlerden bahsetti, ama bunun sadece buzdağının görünen kısmı olduğunu düşünüyorum. Gerçek devrim, AI'nın kişisel stil ve tercihler üzerine derinlemesine öğreniminden gelecek. Geçmişte neler satın aldığınızı bilmenin ötesinde, vücut tipinizi, ten renginizi, yaşam tarzınızı, sosyal çevrenizi ve hatta hayallerinizi ( aspiration ) anlayan bir AI asistanı hayal edin. Bu, sadece tek bir ürün önermekle kalmayıp, aynı zamanda bir dizi kombinasyon ve hatta yaşam tarzı yükseltme yolları önerebilir. Bu düzeyde kişiselleştirme, geleneksel e-ticaret platformlarının ulaşamayacağı bir şeydir.
Fonksiyonel satın alımlar (Fonksiyonel satın alımlar ) AI entegrasyonu en karmaşık ve en zorlu olanıdır. Bu tür satın alımlar genellikle büyük harcamalar ve uzun vadeli kullanım içerir, bu nedenle tüketicilerin ihtiyaç duyduğu sadece ürün önerileri değil, aynı zamanda uzman danışmanlık da gereklidir. Burada yeni bir AI uygulama kategorisinin ortaya çıkacağını düşünüyorum: AI danışmanları. Bu AI'lar sadece zengin ürün bilgisine sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda insan satış uzmanları gibi derinlemesine diyaloglar da gerçekleştirebilirler. Belirli ihtiyaçlarınızı, kullanım senaryolarınızı, bütçe kısıtlamalarınızı ve hatta gelecekteki planlarınızı sorgulayabilirler ve ardından son derece kişiselleştirilmiş öneriler sunabilirler. Daha önemlisi, bu AI danışmanları markalar arasıdır ve komisyon veya stok nedeniyle belirli bir ürüne yönelmezler.
Hayatın en önemli satın alımları (Hayat satın alımları), yapay zekanın etkisinin en az olduğu ama en önemli alanlardan biri olabilir. Ev almak, evlenmek, eğitim gibi kararlar çok büyük ve kişiseldir, bu nedenle tamamen yapay zekaya bırakmak zor. Ancak yapay zeka bilgi toplama, seçenekleri karşılaştırma, risk değerlendirmesi gibi konularda önemli bir rol oynayabilir. Hayalimdeki yapay zeka koçu, senin yerine karar almak değil, daha iyi kararlar almanı sağlamak. Devasa bilgileri düzenleyebilir, potansiyel tuzakları tanımlayabilir, farklı seçeneklerin uzun vadeli sonuçlarını simüle edebilir ve hatta sözleşme müzakerelerine yardımcı olabilir. Bu tür bir yapay zeka koçunun değeri, tarafsızlığı ve kapsamlılığıdır; insan danışmanlarının çıkar çatışmaları olabileceği gibi.
Amazon ve Shopify'nin koruma duvarı: Veri ve altyapının çift avantajı
Justine, analizinde Amazon'un Shopify'a kıyasla Google'a karşı daha güçlü bir savunma yeteneğine sahip olduğunu belirtti, bu görüşü tamamen destekliyorum, ancak bu avantajın kaynağını ve sürdürülebilirliğini daha derinlemesine analiz etmek istiyorum. Amazon'un avantajı sadece aramadan dağıtıma kadar olan tam zinciri kontrol etmesinde değil, daha da önemlisi en değerli davranış verilerini ( elinde bulundurmasındadır.
Amazon, ne satın aldığınızı, ne zaman satın aldığınızı, ne kadar hızlı aldığınızı, iade edip etmediğinizi, tekrar alıp almadığınızı vb. bilir. Bu verilerin değeri, arama geçmişinden çok daha fazladır çünkü bunlar gerçek satın alma davranışlarını ve memnuniyeti doğrudan yansıtır. AI ajanı, kullanıcılar için satın alma kararları alması gerektiğinde, bu veriler en değerli eğitim materyalidir. Google neyi aradığınızı bilse de, en sonunda ne satın aldığınızı bilmez ve satın alma sonuçlarından memnun olup olmadığınızı da bilmez. Bu veri farkı, AI çağında daha da büyüyecektir.
Daha da önemlisi, Amazon Prime bu loyalty program) sadakat programı (, benzersiz bir ekonomik fenomen yarattı: sunk cost bias) batık maliyet yanılgısı (. Artık Prime üyesi olduğu için ödeme yaptıysanız, "karşılamak" için Amazon'dan daha fazla ürün satın alma eğiliminde olursunuz. Bu psikolojik mekanizma, AI çağında daha da güçlenebilir. AI ajanı, sizin için en iyi satın alma seçeneklerini ararken, Prime üyesi olduğunuzu bildiği için doğal olarak Amazon'a yönelebilir, çünkü ücretsiz kargo ve diğer avantajlardan yararlanabiliyorsunuz.
Shopify'nin savunma mantığı tamamen farklı ama aynı derecede güçlü. Bu, tüketicileri kontrol ederek bir sur inşa etmek yerine, satıcıları güçlendirerek ağ etkileri yaratma yolunu seçiyor. Daha fazla D2C)Direct-to-Consumer, doğrudan tüketiciye ( marka Shopify'yı tercih ettikçe, bu platform giderek vazgeçilmez hale geliyor. AI çağında, bu merkeziyetsizlik avantajı daha belirgin hale gelebilir. AI ajanı, aynı anda yüzlerce farklı marka web sitesinden bilgi alması ve satın alma işlemlerini tamamlaması gerekebilir ve bu web siteleri Shopify'da çalışıyorsa, standartlaştırılmış bir API ekosistemi oluşur.
Shopify'nin henüz yeterince değerlendirilmeyen bir avantajı olduğunu düşünüyorum: Marka hikayesine en yakın olan platformdur. AI çağında, ürünlerin işlevsel farklılıkları AI tarafından hızlı bir şekilde tanınabilir ve karşılaştırılabilir, ancak markaların duygusal bağlantıları hala insanların hissetmesi gereken bir şeydir. Shopify üzerindeki markalar genellikle benzersiz hikayelere ve kültürlere sahiptir; bu yumuşak değerler AI tarafından tamamen nicelendirilemez, ancak tüketici kararlarını etkileyen önemli faktörlerdir.
Yapay Zeka'nın Ticarileşmesinin Dört Temel Altyapı Zorluğu
Justine, makalenin sonunda AI'nin ticaret alanında tam potansiyelini gerçekleştirmesi için gereken dört temel koşulu belirtti. Her birinin derinlemesine incelenmeyi hak ettiğini düşünüyorum çünkü bunlar sadece teknik zorluklar değil, aynı zamanda iş modeli yeniliği için fırsatlar.
Öncelikle daha iyi bir veri sorunu var. Mevcut ürün yorum sistemi gerçekten ciddi sorunlar yaşıyor: sahte yorumlar, kutuplaşma, arka plan bilgisi eksikliği. Ancak, sorunun kökeninin teşvik mekanizmasındaki yanlış yerde yattığını düşünüyorum. Tüketiciler yorum yazdıklarında genellikle aşırı memnun veya aşırı mutsuz oldukları için yazıyorlar, arada kalan durumlar ise nadiren kaydediliyor. Ayrıca, mevcut yorum sistemi ürün kullanım senaryolarını, kullanıcı beklentilerini ve zaman boyutundaki değişiklikleri yakalayamıyor.
Hayalimdeki ideal veri sistemi şöyle: AI ajanı sadece kullanıcıların subjektif değerlendirmelerini toplamakla kalmaz, aynı zamanda nesnelerin interneti cihazları aracılığıyla ürünlerin gerçek kullanım durumunu da izler. Örneğin, bir akıllı saat, kullanıcının beş yıldız verip vermediğine bakmanın yanı sıra, kullanıcının saati ne sıklıkta ve ne kadar süre kullandığını da göz önünde bulundurmalıdır. Bir kahve makinesinin değerlendirmesi sadece yazılı geri bildirimle değil, aynı zamanda kullanıcının gerçek kullanım sıklığı, temizlik ve bakım durumu gibi unsurlarla da değerlendirilmelidir. Bu tür nesnel kullanım verileri ile subjektif geri bildirimlerin birleşimi, gerçekten değerli bir ürün değerlendirme sistemi oluşturabilir.
Birleşik API'nin zorlukları daha çok siyasi nitelikte olup, teknik nitelikte değildir. Her e-ticaret platformunun kendine özgü bir API yapısı, veri formatı ve kimlik doğrulama mekanizması vardır; bu farklılıkların büyük ölçüde kasıtlı olarak yaratıldığı hedef, platformun kilitlenme etkisini sağlamaktır. Ancak, AI ajanları çağında, bu tür bölünmeler tüm sektörün verimlilik darboğazı haline gelebilir. Özel API toplama hizmetlerinin ortaya çıkacağını öngörüyorum, bu da turizm sektöründeki küresel dağıtım sistemlerine benzer. Bu hizmetler, farklı platformların arayüzlerini standartlaştırarak AI ajanlarının kesintisiz bir şekilde platformlar arasında karşılaştırma yapmasına ve satın almasına olanak tanıyacaktır.
Kimlik ve bellek en karmaşık zorluklardır çünkü gizlilik, doğruluk ve uyumluluk dengesini içerir. Gelecekteki AI alışveriş asistanlarının çok katmanlı bir tercih modeli oluşturması gerektiğine inanıyorum. Bu model sadece geçmiş satın alımlarınızı kaydetmekle kalmamalı, aynı zamanda değerlerinizi, yaşam aşamanızı, mali kısıtlamalarınızı vb. anlamalı. Örneğin, iş günlerinde öğle yemeğinde pratikliği aradığınızı ama hafta sonları akşam yemeklerinde kaliteye ve sunumuna daha fazla önem verdiğinizi bilmesi gerekir. Bu tür bir bağlamsal öneri, AI'nın insan benzeri sosyal anlama yeteneğine sahip olmasını gerektirir.
Gömülü yakalama, en yenilikçi potansiyele sahip alanlardan biri olabilir. Geleneksel veri toplama pasif ve gecikmeli bir süreçtir: ürünü satın aldıktan sonra değerlendirme, ürünü kullandıktan sonra geri bildirim verme. Ancak AI ajanı, gerçek zamanlı tercih öğrenimini gerçekleştirebilir. Örneğin, belirli bir ürünü incelerken belirli bir özellik üzerinde uzun süre kalırsanız, AI bu özelliğe ilgi duyduğunuzu çıkarabilir. Bazı renk seçeneklerini hızlıca atladığınızda, AI renk tercihlerinizi öğrenebilir. Bu tür mikro etkileşim analizi, AI'nın tercihlerinizi daha ayrıntılı bir şekilde anlamasını sağlar.
E-ticaret platformlarının yeniden şekillenmesi: Kim galip gelecek?
Justine'in analizini düşündükten sonra, e-ticaret endüstrisinin gelecekteki yapısı hakkında bazı kendi yargılarım oluştu. AI'nın yeni bir platform yeniden yapılanmasına yol açacağını düşünüyorum, ancak kazananın mantığı geçmişten farklı olacak.
Geleneksel e-ticaret çağındaki rekabet esas olarak üç boyut etrafında dönmektedir: seçenek çeşitliliği, kullanım kolaylığı ve fiyat. Amazon, "Her Şey Mağazası" felsefesi ile seçenekler konusunda öne çıkarken, Prime ile kullanım kolaylığı konusunda avantaj sağlamaktadır. Ancak, AI çağında bu avantajların önemi değişecektir.
AI ajanı, tüm ağ fiyatlarını otomatik olarak karşılaştırıp satın alma işlemlerini gerçekleştirebildiğinde, tek bir platformun fiyat avantajı seyreltilmiş olacaktır. AI akıllı bir şekilde toplu işlem yapıp, çoklu platformlarda yerine getirebildiğinde, kullanım kolaylığının tanımı da değişecektir. Gerçek rekabet avantajı, veri kalitesi, AI yetenekleri ve ekosistem entegrasyonuna kayacaktır.
Yeni platform oyuncularının birkaç kategoride ortaya çıkacağını tahmin ediyorum: AI yerel e-ticaret platformları, dikey AI ajanları ve ticari altyapı sağlayıcıları. AI yerel platformları, AI ajanlarının ihtiyaçlarına odaklanarak sıfırdan tasarlanacak ve yapılandırılmış ürün verileri, standart API'ler ve AI dostu bir kullanıcı deneyimi sunacak. Dikey AI ajanları, moda AI'sı, dijital ürün AI'sı veya ev tadilatı AI'sı gibi belirli kategorilere odaklanacak ve derin uzmanlık ile rekabet avantajı oluşturacak. Ticari altyapı sağlayıcıları ise geleneksel e-ticaret platformlarının AI'laşmasına yardımcı olacak temel teknik hizmetleri sunacak.
Yeni bir iş modeli ortaya çıkacağını düşünüyorum: AI ajanı aboneliği. Tüketiciler, çeşitli e-ticaret platformlarında doğrudan alışveriş yapmak yerine, bir veya daha fazla AI alışveriş ajanına abone olabilirler ve bu ajanlar tüm satın alma kararlarını temsil eder. Bu ajanlar komisyon yerine abonelik ücreti alacaklar, böylece çıkar çatışmalarını önleyecek ve gerçekten tüketicinin yanında yer alacaklar. Bu model, e-ticaretin değer zinciri dağılımını yeniden tanımlayabilir.
Marka pazarlamasının AI ile yeniden yapılandırılması: Kitle pazarlamasından bireysel diyaloğa
Yapay zekanın ticareti değiştirmesi, yalnızca satın alma davranışlarıyla sınırlı kalmayacak, aynı zamanda marka pazarlamasının mantığını köklü bir şekilde yeniden şekillendirecektir. Yapay zeka ajanı çağında, geleneksel kitle pazarlamasının etkinliği büyük ölçüde azalacak, çünkü tüketiciler artık ürünleri aktif olarak arayıp karşılaştırmak yerine, yapay zeka ajanlarının önerilerine güvenecektir.
Bu, markaların AI ile konuşmayı öğrenmesi gerektiği anlamına geliyor, insanlarla değil. AI ajanları ürünleri değerlendirirken daha mantıklı ve veri odaklıdır, şık ambalajlar veya duygusal reklamlar tarafından etkilenmezler; bunun yerine nesnel performans göstergelerine, maliyet etkinliğine ve kullanıcı memnuniyeti puanlarına odaklanırlar.
Ancak bu, marka hikayesinin önemsiz hale geldiği anlamına gelmez. Aksine, gerçek marka anlatımının daha da önemli hale geleceğini düşünüyorum, çünkü AI ajanları markanın tutarlılığı ve güvenilirliğini derinlemesine analiz edecek. Bir marka, farklı platformlarda ve farklı zaman dilimlerinde ilettiği bilgiler arasında çelişkiler varsa, AI bunu kolayca tespit edecek ve öneri ağırlığını azaltacaktır.
Yeni bir pazarlama rolü ortaya çıkacağını öngörüyorum: AI İlişkileri Uzmanı. Bu uzmanların işi, markanın ürün bilgileri, fiyat stratejileri, envanter yönetimi gibi her alanda AI'nın doğru bir şekilde anlamasını ve değerlendirmesini sağlamaktır. Ürün verilerini optimize etmeleri, API entegrasyonlarını yönetmeleri, AI öneri modellerini izlemeleri gerekecek.
Bir diğer önemli değişiklik, kişiselleştirmenin zirveye ulaşmasıdır. AI ajanı her tüketiciyi derinlemesine anladığında, markalar herkes için özelleştirilmiş ürünler sunabilir. Bu sadece kişiselleştirilmiş öneriler değil, aynı zamanda kişiselleştirilmiş ürünlerin kendisidir. Hayal edin ki, AI ajanınız bir giyim markasına tam bedeninizi, renk tercihlerinizi, malzeme gereksinimlerinizi ve bütçe aralığınızı söylediğinde, bu marka sizin için benzersiz bir parça tasarlayabilir. AI döneminde bu tür bir kitlesel özelleştirme ekonomik olarak mümkün hale geliyor.
Gelecek on yıl: Ne tanık oluyoruz?
Justine'in analizini ve kendi gözlemlerimi derinlemesine düşündükten sonra, tanık olduğumuzun sadece e-ticaret sektöründeki bir dönüşüm değil, aynı zamanda daha derin bir ekonomik davranış değişimi olduğunu düşünüyorum.
Geleneksel ekonominin varsayımı, tüketicilerin rasyonel davranışlar sergilediğidir; bu, tüketicilerin aktif olarak bilgi topladığı, seçenekleri karşılaştırdığı ve en iyi kararı verdiği anlamına gelir. Ancak gerçek hayatta, insan kararlarının önyargılar, duygular ve bilişsel sınırlamalarla dolu olduğunu hepimiz biliyoruz. AI ajanının ortaya çıkışı, tüketicilerin daha "rasyonel" hale gelmesine yardımcı olabilir, çünkü AI daha fazla bilgiyi işleyebilir, duygusal önyargıları önleyebilir ve karar verme standartlarını tutarlı bir şekilde uygulayabilir.
Bu rasyonel tüketimin yaygınlaşması derin etkiler yaratabilir. Öncelikle, piyasa verimliliği büyük ölçüde artacak çünkü tüketiciler ürün değerini daha doğru bir şekilde değerlendirebilecek. İkincisi, ürün kalitesi, pazarlama yeteneğinden daha önemli hale gelecek çünkü AI ajanları gösterişli reklamlara kapılmayacak. Son olarak, fiyat şeffaflığı artacak çünkü AI tüm ağdaki fiyatları kolayca karşılaştırabilecek.
Ama bu "aşırı rasyonel" tüketimin bazı olumsuz sonuçlar doğurabileceğinden de endişeliyim. Alışverişin keşif keyfi azalabilir, çünkü AI ajanı her zaman "en iyi" seçimi önerir, sürpriz ya da keyif veren seçimler değil. Duygusal satın alımlar yeterince rasyonel olmasa da, yaşamın keyifli bir parçasıdır. Her şey AI tarafından optimize edilirse, hayat fazla öngörülebilir hale gelebilir.
Daha makro bir açıdan bakıldığında, AI'nın ticaret alanındaki uygulamalarının ekonomik dijitalleşmeyi hızlandıracağını düşünüyorum. Daha fazla ticari faaliyet dijital olarak kaydedilecek ve analiz edilecek, bu da ekonomik planlama ve politika geliştirme için eşi benzeri görülmemiş bir veri temeli sağlayacak. Hükümetler ekonomik trendleri daha doğru bir şekilde tahmin edebilir, piyasa arızalarını tanımlayabilir ve hedefe yönelik müdahale önlemleri tasarlayabilir.
Önümüzdeki on yıl içinde, AI destekli işlerin deneysel uygulamalardan ana akım uygulamalara dönüşeceğini tahmin ediyorum. Erken benimseyenler önemli bir rekabet avantajı elde edecekler, ancak teknoloji yaygınlaştıkça bu avantajlar giderek piyasa ürünlerine dönüşecek. Gerçek uzun vadeli kazananlar, AI çağında müşteri değerini yeniden tanımlayabilen işletmeler olacak.