Tüketicilerin yüzde 90’ı, yapay zeka alternatif önerince favori markasını bırakıyor
Accenture'ın yeni araştırması, yapay zeka ajanlarının marka ile tüketici arasındaki ilişkiyi kökten değiştirdiğini ortaya koyuyor. Yapay zeka kullanıcılarının yüzde 90'ı, ajanı daha iyi bir seçenek sunduğunda en sevdiği markayı bırakmaya hazır. Tüketicilerin yüzde 45'i önümüzdeki 18 ila 24 ay içinde alışverişlerinin yarısını ajan aracılı ekosistemlere taşıyacak. Markalar için risk de aynı oranda büyük.
Markalar, yapay zeka ajanlarının taşıdığı etki gücünü yeni yeni kavrıyor. Kullanıcılar kişisel ve profesyonel sorularını sohbet robotlarına yöneltiyor, kararlarını onlara danışıyor. Bu araçlar bugün satın alma sürecinin de tam merkezinde duruyor. ChatGPT, Gemini, Claude ve Perplexity gibi platformlar ürün, marka ve hizmet öneren birer referans noktasına dönüştü.
Bu tabloda reklamverenler ajan temelli ticaretin ağırlığını ciddi biçimde hesaba katmaya başladı. Accenture’ın yakın tarihli araştırması, ajan temelli yapay zekanın hem marka görünürlüğünü hem de tüketici davranışını nasıl yeniden kurduğunu inceliyor. Çıkan sonuçlar sektöre dair dikkat çekici bir perspektif sunuyor.
Araştırmaya göre yapay zeka kullanıcılarının yüzde 90’ı, akıllı ajanı daha iyi bir alternatif önerdiğinde en sevdiği markayı bırakmaya razı. Bunun yanında tüketicilerin yüzde 45’i, gelecek 18 ila 24 ay içinde alışverişlerinin yarısını ajanların aracılık ettiği ekosistemlere kaydıracak.
Marka tarafında da denge kayıyor. Şirketler bugün çifte hedef kitleyle çalışıyor. Bir yanda insanlar, diğer yanda tüketicinin davranışını ve ilgisini biçimlendiren konuşma temelli yapay zeka araçları. Yöneticilerin yüzde 25’i, üç yıl içinde yapay zeka ajanlarının marka içeriği için bir numaralı hedef kitle olacağını söylüyor. Bu hedef kitle, geleneksel arama motorlarının da önüne geçiyor. Tablo, SEO’nun yerini yavaş yavaş AEO ve GEO’ya bıraktığı yönündeki eğilimi destekliyor.
Accenture Song Ajan Temelli Ticaretten Sorumlu Genel Müdür Laura Aguilar, satın alma kararlarının büyük bölümünün başlangıçta ticari bir niyet taşımayan yapay zeka sohbetlerinden doğacağını belirtiyor. Aguilar’a göre bu durum satın almanın nasıl ve ne zaman gerçekleştiğini kökten değiştiriyor, markaları yapay zekayı stratejik bir hedef kitle olarak görmeye zorluyor. Aguilar, markaların değer önerisini insanlara ve yapay zekaya kapsayıcı biçimde aktararak rakipleri karşısında tercih edilen seçenek haline gelmesi gerektiğini vurguluyor.
İşlemlerin yüzde 86’sı en küçük aksaklıkta rakibe gidiyor
Bugünün tüketicisi karmaşadan hoşlanmıyor. Seçim yapmak istiyor, fakat aramanın yorucu olmasını, tutarsızlıklarla ya da satın alma sürecindeki hatalarla karşılaşmayı reddediyor. Accenture’ın verisi burada markalar için ciddi bir tehdit işaret ediyor. Yapay zeka aracılı işlemlerin yüzde 86’sı, en ufak bir sorun çıktığında terk ediliyor veya bir rakiple ikame ediliyor. Güncellenmemiş bir stok, hatalı veri, ödemede bir aksaklık, belirsiz teslimat süresi ya da karmaşık bir iade politikası tek başına satışı bitirebiliyor.
Bu koşullarda şirketlerin dijital altyapısını güçlendirmesi şart hale geliyor. Mesele yalnızca tatmin edici bir alışveriş deneyimi kurmak olmuyor. Aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin ürettiği önerilerin dışında kalmamak gerekiyor.
Laura Aguilar, markaların bilgisini ajanların sürtünmesiz biçimde değerlendirebilmesi için açık, yapılandırılmış ve doğrulanabilir tutması gerektiğini söylüyor. Aguilar’a göre bu sistemler her ayrıntıyı tarıyor ve zayıf bir nokta bulduğunda seçeneği anında bir başkasıyla değiştiriyor. Ajan temelli ticarete hazırlanmak, hem insanlar hem de giderek daha çok satın alma kararına aracılık edecek ajanlar için güvenilir bir seçenek olmak anlamına geliyor.
Markaya iki yol kalıyor, ajanların favorisi olmak veya kendi ajanını kurmak
Bu yeni düzende markaların önünde iki temel strateji duruyor. Birincisi, yapay zeka ajanlarının tercih ettiği seçeneğe dönüşmek. Ajanlar satın alma sürecinin her ayrıntısını değerlendiriyor ve bir sürtünme tespit ettiğinde seçeneği milisaniyeler içinde değiştiriyor. Bunun için verilerin, kataloğun ve süreçlerin optimize edilmesi gerekiyor. Öneri kararı veren otomatik sistemlerin bilgiyi kolayca okuyabilmesi, bilginin yapılandırılmış ve erişilebilir olması belirleyici oluyor.
İkinci yol, markanın kendi kategorisinde bir referans ajanına evrilmesinden geçiyor. Bu yaklaşım, sektöründe halihazırda otorite konumunda bulunan ve yüksek değerli kendi verisine sahip şirketler için özellikle anlamlı. Bu durumda marka yalnızca dış ajanlar tarafından önerilmeyi hedeflemiyor. Aynı zamanda kullanıcılar ve şirketler için bir başvuru kaynağına dönüşmesini sağlayacak kendi yeteneklerini geliştirmeyi amaçlıyor.
