Yapay Zeka Destekli Uyarlanabilir Uygulamalarla Hiper-Kişiselleştirmenin Kilidini Açın

Pandeminin de öncesinde, sektörlerinde iddialı kuruluşlar için “dijital öncelikli” olmak oldukça önemliydi. Amazon ve Netflix gibi büyük sermayeye sahip devlerle aradaki farkı kapatmak imkansız bir görev gibi görünebilir. Peki işletmeler bu devlerle nasıl rekabet edebilir? Cevap, kullanıcılara beklediğini vermekten geçiyor: yani hiper-kişiselleştirilmiş deneyimleri doğrudan cihazlarına göndermek. Bu da kullanıcı tercihlerine ve diğer faktörlere bağlı olarak özellikleri gerçek zamanlı olarak ayarlayabilen uyarlanabilir uygulamalar kullanmak anlamına geliyor.

Ancak bu tür dinamik ve oldukça duyarlı bir kullanıcı odaklı deneyimin de bir bedeli var. Bu yolda başarılı olabilmek için öncelikle doğru veri mimarisini oluşturmak gerekiyor.

Uyarlanabilir Uygulamaların Getirdikleri

Deloitte'un da belirttiği gibi işletmelerin günümüzde sadece müşterilerin ihtiyaçlarını karşılamaları beklenmiyor, bu ihtiyaçları doğru bir şekilde tahmin edebilmeleri ve bunun da ötesine geçmeleri bekleniyor. Bu durumun yansımasını yeni hiper-kişiselleştirme rekabetinde görebiliyoruz: kullanıcının özel ihtiyaçlarına göre dinamik bir şekilde işlevsellik sunabilmek için gerçek zamanlı veri, makine öğrenimi ve yapay zeka analitiği kullanan hizmetler. McKinsey'e göre, kişiselleştirmede başarılı olan şirketler diğer şirketlere kıyasla %40 daha fazla gelir elde edebiliyor.

Uyarlanabilir uygulamalar, dijital dünyaya açılan kapının anahtarı konumundadırlar. Hızla değişen kullanıcı tercihlerine, çevresel koşullara, veri girdilerine veya değişen koşullara göre ayarlanıp yeniden adapte edilebilirler. Bağlama duyarlı, özelleştirilebilir ve farklı durumlara uyarlanabilirler. Bunun yanı sıra akıllıdırlar, söz konusu adaptasyonu gerçekleştirebilmek için makine öğrenimi, yapay zeka, gerçek zamanlı hesaplama ve üretken yapay zeka içerirler.

Uyarlanabilir uygulamalar markaların müşterileriyle etkileşim kurma biçimlerini yeniden tanımlıyor. İzleme geçmişine ve kullanıcı tercihlerine göre içerik öneren bir yayın hizmeti sağlayıcısı düşünün. Uyarlanabilir bir uygulama burada daha kişiselleştirilmiş televizyon içerikleri planlayabilir, izleyicinin bir içeceğe ihtiyacı olduğunda yayını otomatik olarak duraklatabilir ve hatta diğer yayın hizmeti sağlayıcılarından ilgili bildirimleri gösterebilir. Aynı şekilde, mevcut akıllı ev sistemleri aydınlatma, sıcaklık ve güvenlik ayarlarını evdeki kişi sayısı ve saate göre ayarlayabilirken, uyarlanabilir bir uygulama ayarları evde kimin olduğuna ve hangi odada bulunduğuna göre ayarlayabilecektir.

Doğru Veri Mimarisi

Böyle bir deneyim sunmayı hedefleyen markalar öncelikle backend veri mimarilerini dikkate almalıdır. Beklenmedik veri girdileri oluşturmak veya değiştirmek için veriler JSON gibi esnek formatlarda kullanıma sunulmalıdır. Bunlar, hesap profillerini yeni kişiselleştirme özellikleriyle iyileştirmeyi veya konuşma istemlerini ve yanıtlarını büyük dil modelleriyle depolamayı içerebilir.

Söz konusu veri mimarisi üstün performans sunması da büyük önem taşır. Böylelikle uygulamalar yanıt kaçırmadan gerçek zamanlı olarak tepki verebilmesi sağlanabilir. Bu da uyarlanabilir uygulamaların ağın uç kısmında yer almasını gerektirecektir. Kullanıcı deneyimini iyileştirmek için hesap kişiselleştirme bilgilerini diğer isteğe bağlı hizmetlerle bağlayabilmelidir. Böylelikle, örnek olarak bir banka, havayolu ve otel sadakat programı, platin statüsüne geçtiğinde bir kullanıcıyı gerçek zamanlı olarak daha yüksek bir seviyeye çıkarmak için koordine olabilir.

Maalesef aşılması gereken pek çok engel de vardır. Modern işletmelerde veri siloları oldukça yaygındır. Bilgiye erişimi zorlaştırır, yavaşlatır ve verilerin doğru formatta veya dilde saklanma ihtimalini azaltır. Operasyonel, işlemsel ve analitik veritabanlarının genellikle farklı dillerde, yönetim yöntemlerinde ve süreçlerde çalışması nedeniyle ortaya çıkan veritabanı dağınıklığı da bir başka yaygın görülen zorluktur. Bu da gerçek zamanlı analitiğin ve doğru karar vermenin önünde bir engel olabilir ki artan maliyetlerden bahsetmeye bile gerek yok.

Sonuca Ulaşmak

Kuruluşlar, uyarlanabilir uygulamalar vizyonunu gerçeğe dönüştürmek için bu zorlukları aynı anda ele almalıdır. Büyük ölçekte uygulama performansı ışık hızında olmalıdır. JSON, yapay zeka istemlerini güvenilir verilerle besleme adına büyük önem taşır. İyileştirilmiş bir istem geliştirme; kişiselleştirme özellikleri, konum, etkinlik ve gerçek zamanlı hesaplamalar dahil olmak üzere birden fazla değişkeni içeren uygulamalar için kritik bir gereksinimdir.

Analitik sonuçların operasyonel veritabanına ve bu veritabanının çalıştırdığı uygulamalara aktarılabilmesi de elzemdir. İşin aslı şu ki, çoğu analitik sistem hesapladığı veri değerlerini operasyonel sistemlere geri aktarmaz, bunun yerine çıktıları yalnızca dashboard sunar ve bu da hızlı eyleme geçebilmenin önünde bir engeldir. Uygulamalarda yeni veri olarak kullanılabilecek büyük ölçekli, gerçek zamanlı analitik hesaplamaları yürütebilmek, uyarlanabilir uygulamalara giden yolda oyunun kurallarını değiştiren bir unsurdur.

Bahsettiğimiz bu durum, ilk kez kullanıcıların mobil cihazlarındaki etkileşimleri destekleyen tek bir veritabanı platformunda gerçeğe dönüşüyor. Hiper-kişiselleştirilmiş deneyimler için artık yeni bir çağ başlıyor. Bu son teknoloji veri mimarilerini benimsemeye hazır kuruluşların tüketicilerin kalbindeki yarışta en önlerde yer alacağı aşikar.

Esnek ve çok amaçlı bir veritabanı, küresel ölçekte yüksek performansın ve üstün müşteri deneyimleri sunabilen yapay zeka destekli uyarlanabilir uygulamaların temelini oluşturuyor. Couchbase Vector Search ve Couchbase Columnar, kuruluşların müşterilerle hiper-kişiselleştirilmiş bir şekilde etkileşim kuran yeni yapay zeka destekli uyarlanabilir uygulamalar geliştirilmesine yardımcı oluyor.

Yazar: Mustafa Cantekin, Couchbase Çözüm Mühendisi