Amazon, çevrim içi mağazasında geliştirdiği yapay zekâ destekli alışveriş teknolojisini artık diğer perakendecilere de sunuyor. AWS üzerinden erişilebilen yeni Agentic Shopping Assistant hizmeti, şirketlerin kendi web sitesi ve mobil uygulamalarına konuşma tabanlı alışveriş asistanı eklemesine imkân veriyor. Çözümün ilk kullanıcıları arasında Kate Spade de yer alıyor.
Yeni hizmetin temel amacı, perakendecilerin sıfırdan uzun süren bir geliştirme sürecine girmeden yapay zekâ tabanlı alışveriş deneyimi kurabilmesi. Amazon’a göre bu sistem, yıllar alabilecek bir çalışmanın yerine haftalar içinde devreye alınabiliyor. Sunulan paket; mimari rehberliği, başlangıç kodlarını ve AWS uzmanlarıyla sistem entegratörü iş ortaklarından destek hizmetlerini kapsıyor.
Şirket, her kurulumun ilgili markanın ürün kataloğuna, müşteri kitlesine, alışveriş ortamına ve marka diline göre özelleştirilebildiğini belirtiyor. Bu da aynı altyapının farklı perakendecilerde aynı görünüm ve davranışla çalışmasından ziyade, her marka için ayrı bir deneyim oluşturulmasını hedefliyor. Özellikle ürün keşfi, öneri üretimi ve satın alma sürecinde daha doğal bir etkileşim sunulması amaçlanıyor.
Amazon’un verdiği bilgilere göre, şirketin kendi yapay zekâ alışveriş asistanını geçen yıl 300 milyondan fazla müşteri kullandı. Aynı dönemde bu asistanın yaklaşık US$12 milyar ek satış ürettiği ifade ediliyor. Bu veriler, teknolojinin yalnızca deneysel bir özellik olarak değil, doğrudan ticari sonuç üreten bir araç olarak konumlandırıldığını gösteriyor.
Hizmetin arkasındaki yaklaşım, Amazon’un kendi mağazasında edindiği teknik birikimi paketleyip dış müşterilere açmasına dayanıyor. Şirket, bu yeni teklifte kendi alışveriş altyapısında geliştirilen mimariyi, hazır kod örneklerini ve Alexa for Shopping tarafında edinilen deneyimi bir araya getiriyor. Böylece perakendeciler, hem temel bileşenlere hem de daha önce gerçek kullanımda sınanmış tasarım kararlarına erişebiliyor.
İlk örneklerden biri olan Kate Spade, bu altyapıyla AI Gift Concierge adlı bir çözüm devreye aldı. Tapestry bünyesindeki marka, aracı özellikle hediye alışverişine odaklı olarak konumlandırıyor. Kullanıcılar konuşma tabanlı arayüz üzerinden kime, hangi durum için veya ne tür bir hediye aradıklarını belirterek öneri alabiliyor. Sistem, müşterinin verdiği girdilere ve alışveriş bağlamına göre seçenekler sunuyor.
Hediye alışverişinin ayrı bir kullanım alanı olarak seçilmesi rastlantı değil. Amazon’un paylaştığı verilere göre alışveriş yapanların %53’ü hediye satın alırken stres yaşadığını bildiriyor. Bu nedenle konuşma tabanlı yönlendirme, klasik kategori ve filtre yapıları arasında kaybolan kullanıcılar için daha pratik bir yol sunabilir. Özellikle kararsızlık yaşayan tüketicilerde, ihtiyaç tanımlamasını kolaylaştıran bir asistanın dönüşüm üzerindeki etkisi daha belirgin olabilir.
Tapestry’nin baş veri ve analitik yöneticisi Fabio Luzzi, geliştirilen aracın tüketicileri dinleme ve hediye alışverişi sırasında neye ihtiyaç duyduklarını belirleme sürecinden doğduğunu söylüyor. Bu ifade, sistemin yalnızca teknik bir vitrin çalışması olarak değil, belirli bir müşteri problemine yanıt vermek üzere tasarlandığını gösteriyor. Amazon’un açıklamasına göre Tapestry, asistanı tüketicilere açmadan önce yaklaşık iki buçuk ay test etti.
Teknik tarafta çözüm; Amazon Bedrock, AgentCore ve OpenSearch hizmetleri üzerine kuruluyor. Bedrock, üretken yapay zekâ uygulamalarının temelini oluşturuyor. AgentCore, yapay zekâ ajanlarının çalıştırılmasını ve yönetilmesini sağlıyor. OpenSearch ise arama ve bilgi geri getirme katmanında görev alıyor. Bu üçlü yapı, bir yandan doğal dilde etkileşimi mümkün kılarken diğer yandan ürün verilerinin bulunması ve doğru bağlamda sunulması için gereken altyapıyı sağlıyor.
Perakende tarafında bu tür sistemlerin en kritik noktası, sohbet deneyiminin ürün arama ve satın almaya ne ölçüde katkı verdiği. Amazon burada dikkat çekici bir veri paylaşıyor: konuşma tabanlı alışveriş oturumları, geleneksel anahtar kelime tabanlı ürün aramalarına göre 3.5 kat daha yüksek dönüşüm oranı üretiyor. Bu fark, doğal dil ile ihtiyaç anlatımının, özellikle geniş kataloglarda daha etkili ürün keşfi sağlayabildiğine işaret ediyor.
Geleneksel e-ticaret araması çoğu zaman doğru anahtar kelimeyi yazmayı, filtreleri tek tek ayarlamayı ve sonuçlar arasında manuel eleme yapmayı gerektiriyor. Konuşma tabanlı sistemler ise “doğum günü için küçük bir çanta”, “öğretmene uygun hediye” veya “seyahat için kullanışlı aksesuar” gibi daha serbest girdileri işleyerek öneri üretebiliyor. Amazon’un yeni hizmeti de bu kullanım biçimini perakendecilerin kendi dijital kanallarına taşıma iddiasında.
Şirketin bu adımı, kısa süre önce ABD’de devreye alınan Alexa for Shopping hamlesinin ardından geliyor. Mayıs ayında kullanıma sunulan bu özellik, kullanıcıların Amazon arama çubuğuna alışverişle ilgili sorular yazmasına ve buna konuşma benzeri yanıtlar almasına olanak veriyor. Altyapıda ise Rufus ile Alexa+ bileşenlerinin bir arada kullanıldığı belirtiliyor. Rufus, Amazon’un 2024’te duyurduğu yapay zekâ alışveriş asistanıydı.
Bu çerçevede AWS tarafındaki yeni teklif, Amazon’un tüketiciye dönük alışveriş yapay zekâsını kurumsal hizmet modeline dönüştürme hamlesi olarak görülebilir. Perakendeciler açısından öne çıkan nokta, tamamen kendi verileri ve marka kimliği etrafında şekillenen bir deneyim sunabilmeleri. Amazon açısından ise bu, kendi perakende operasyonlarında geliştirilen yapay zekâ araçlarını bulut servisleri üzerinden yeni bir gelir alanına dönüştürme anlamı taşıyor.
Agentic Shopping Assistant’ın başarısı, perakendecilerin bu sistemleri ne kadar hızlı uyarlayabildiğine ve müşterilerin sohbet tabanlı alışverişe ne ölçüde olumlu tepki verdiğine bağlı olacak. Ancak açıklanan yapı, yapay zekâ destekli ürün keşfinin artık yalnızca büyük platformların ayrıcalığı olmaktan çıkıp, AWS kullanan markalar için daha erişilebilir bir paket haline geldiğini gösteriyor. Özellikle katalog yoğunluğu yüksek, hediye veya öneri odaklı satış yapan markalar için bu yaklaşım dikkat çekici olabilir.
