İngiltere'nin Altın Çeyreğinde Neler Oldu?
Salesforce'un yıl sonu Alışveriş İstatistikleri raporu, 2025 Altın Çeyrek'te küresel online satışların rekor seviyeye ulaşarak 1,29 trilyon dolara ulaştığını ve İngiltere'nin e-ticaret gelirinde 38 milyar dolar (yaklaşık 28 milyar sterlin) pay sahibi olduğunu gösteriyor. İngiltere'deki online satışlar, ortalama satış fiyatlarındaki %9'luk artış ve trafiğindeki %10'luk artış sayesinde, genel olarak temkinli bir tüketici ortamına rağmen, yıldan yıla %5,5 büyüdü. InternetRetailing.
Raporun temel bulgularından biri, yapay zekanın orantısız rolü. Küresel perakende satışlarının yaklaşık %20'si yapay zeka ve aracılar tarafından etkilenirken, bu da 262 milyar dolarlık bir harcamayı temsil ediyor. Üçüncü taraf yapay zeka alışveriş kanalları ve yapay zeka destekli aramalar belirgin şekilde daha yüksek bir niyet sergiledi: Bu kaynaklardan gelen trafik, sosyal yönlendirmelere göre yaklaşık dokuz kat daha iyi dönüşüm sağladı. Kendi yapay zeka aracılarını kullanan perakendeciler, akranlarına göre %60'a yakın daha yüksek gelir artışı gördüler ve yapay zeka aracıları ayrıca iadeler ve gönderim güncellemeleri gibi operasyonel görevlerde %142'lik bir artışı emdi. InternetRetailing; Salesforce.
Aynı zamanda, İngiltere fiziksel perakendesi zayıf performans gösterdi. British Retail Consortium'a göre, Aralık ayında yüksek caddelerde ve alışveriş merkezlerindeki ayak trafiği düştü ve mağaza içi gıda dışı satışlar yıldan yıla sadece %0,4 artarken, online gıda dışı satışlar %11,1 arttı. InternetRetailing. Altın Çeyreğe ilişkin paralel ONS ve endüstri yorumları, genel perakende büyümesinde bir düşüşe, Kara Cuma'ya seçici bir promosyon tepkisine ve Kasım ayında online penetrasyonun 2021 sonlarından bu yana en yüksek seviyeye ulaşmasıyla online'a doğru devam eden yapısal bir değişime işaret ediyor. PwC; FashionUnited.
Resim, büyük ölçüde Salesforce'un gıda dışı merceğinin dışında kalan bakkaliye sektöründe daha farklı. Bakkaliye, İngiltere perakendesinde Noel'de birkaç parlak noktadan biriydi ve bayram yemek harcamaları ve enflasyon tarafından destekleniyordu; buradaki online penetrasyon, zirve dönemlerinde düşük ila orta onlu yaşlarda kalırken, harcamaların %85-87'si hala mağaza içinde gerçekleşiyor. InternetRetailing. Sonuç olarak, çeyrek "iki hızlı" bir sezon olarak tanımlanabilir: yapay zeka destekli dijital kanallar değer ve verimlilikte genişlerken, fiziksel formatlar marjinal veya negatif reel büyüme gösteriyor.
Bu Altın Çeyrek, e-ticaret altyapısı için neden önemli?
2025 Altın Çeyrek sadece online talebin gücünü teyit etmekle kalmıyor; talebin nasıl üretildiği ve aracılık edildiği konusunda yapısal bir değişikliği de somutlaştırıyor. Trafik ve gelir, geleneksel arama, ücretli medya veya sosyal medyadan ziyade giderek artan bir şekilde yapay zeka aracıları, sohbet arayüzleri ve niyet odaklı keşif yoluyla yönlendiriliyor. Bu yeniden yapılandırmanın ürün veri yapıları, katalog operasyonları ve içerik hatları üzerinde doğrudan etkileri var.
Yapay zeka destekli talep ve ürün beslemeleri
Küresel perakende satışlarının %20'si zaten yapay zeka aracıları tarafından etkileniyorsa, ürün beslemeleri artık sadece reklam platformları ve pazaryerleri için girdi değil; aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin envanteri anlamak, sıralamak ve önermek için kullandığı temel "dil"dir. Bu ortamda:
Besleme bütünlüğü ticari bir risk faktörü haline gelir. Yapay zeka sistemleri, alakalılık çıkarımı ve sıralamayı kişiselleştirmek için yapılandırılmış özelliklere (boyut, malzeme, renk, kullanım bağlamı, uyumluluk, sürdürülebilirlik işaretleri, fiyat geçmişi) güveniyor. Eksik veya tutarsız veriler, geleneksel aramada iyi performans gösterse bile, bir ürünün yüksek niyetli yapay zeka etkileşimlerinde ortaya çıkma olasılığını azaltır.
Gerçek zamanlı ve olay odaklı beslemeler öncelik kazanır. Altın Çeyrek ticareti, hızlı fiyat değişiklikleri, flaş promosyonlar ve hızlı hareket eden stoklarla karakterizedir. Alıcı adına kısıtlamaları (bütçe, teslimat tarihleri, marka tercihleri) müzakere etmesi beklenen bir yapay zeka aracısı için, eski envanter veya fiyatlandırma verileri sonuçları ve güveni bozar. Bu durum, toplu besleme ihracatından düşük gecikmeli API'lere, olay odaklı güncellemeler ve ticari sistemler ile yapay zeka katmanları arasında daha sıkı entegrasyona yatırım kaydırır.
Çok kanallı besleme yönetimi daha karmaşık hale gelir. Yapay zeka yönlendirmeleri, giderek klasik "duvarlı bahçelerin" dışında oturan kaynaklardan geliyor: bağımsız aracılar, genel amaçlı sohbet araçları ve perakendeciye ait asistanlar. Bunların tümü, ürün ve teklif verilerini biraz farklı şekillerde tüketir. Kanallar arasında taksonomiyi, özellik kümelerini ve güncelleme programlarını standartlaştırmak, tutarlı performans için bir önkoşuldur. Product Feeds tutarlı performans için bir önkoşuldur.
Katalog standartları ve anlamsal yapı
Yapay zeka etkili trafiğin güçlü performansı, makine tarafından okunabilir katalog standartlarının önemini vurgulamaktadır. Satışlar ne kadar çok aracılı deneyimlerden geçerse, ekosistem gürültülü veya yapılandırılmamış kataloglara karşı o kadar az toleranslı hale gelir.
Bu Altın Çeyrek tarafından güçlendirilen çeşitli eğilimler var:
Anahtar kelime yöneliminden anlamsal yönelime. Yapay zeka aracıları, kullanıcı niyetlerini doğal olarak hedeflerle ifade eder ("sıcak ama 150 £'un altında olan ve Cuma gününe kadar teslim edilen bir kışlık mont bulun") yerine ürün adlarıyla. Kataloglar, bu niyetlere eşleşen özellikleri ve ilişkileri ortaya koymalıdır: sıcaklık derecelendirmeleri, yalıtım türü, posta kodu bazında teslimat sözü, bakım gereksinimleri vb. Bu tür verilerin yapılandırılmamış veya pazarlama metinlerine gömülü olduğu durumlarda, aracılar bu verileri çıkarmak zorunda kalır, bu da ilgisiz veya uyumsuz öneriler riskini artırır.
Markalar ve kategoriler arasında normalleştirme. Aracılar aynı sohbette birden fazla perakendeciden öğeleri karşılaştırırken, tutarsız özellik adlandırmaları (örneğin, "lacivert" ve "gece yarısı mavisi", karışık boyutlandırma kuralları) perakendeciler arası karşılaştırmayı zorlaştırır. Bu, sektör genelinde özellik tanımlamalarının, ünite standartlarının ve değer listelerinin uyumlaştırılması ve perakendeci düzeyinde daha titiz dahili veri sözlükleri için bir teşvik yaratır.
Yaşam döngüsü ve politika meta verileri. Artık iadeler, değişimler ve gönderim güncellemeleri gibi çok daha yüksek hacimli hizmet görevlerini yöneten aracılarla, katalogların yapılandırılmış politika ve yaşam döngüsü verilerini içermesi gerekir: ürün türüne göre iade pencereleri, stok ücretleri, yenileme durumu, garanti koşulları. Bu özellikler açık ve standartlaştırıldığında, aracılar operasyonel soruları yanıtlayabilir ve ödeme öncesinde sürtüşmeyi önleyebilir.
Ürün detay sayfaları: kalite, bütünlük ve makine tarafından okunabilirlik
Yapay zeka aracılı keşfe doğru kayış, ürün detay sayfasının (PDP) işlevini değiştirir. İnsan odaklı hikaye anlatımı hala esastır, ancak PDP'ler giderek daha fazla içerikleri ölçekli olarak ayrıştıran yapay zeka modelleri için "gerçeğin kaynağı" olarak çalışır.
Bu Altın Çeyrek bağlamında:
Yüksek dönüşüm sağlayan yapay zeka yönlendirmeleri, eksiksiz PDP'lerin değerini vurgular. Yapay zeka halihazırda nitelikli niyeti yönlendirme eğiliminde olduğundan, darboğaz genellikle son belirsizliklerin çözülmesinde yatar: uyum, uyumluluk, bakım, paketlenmiş öğeler veya iade ve teslimat koşullarını teyit etme. Bu bilgileri hem insanlar hem de makineler için açık ve tutarlı bir şekilde gösteren perakendeciler, bu niyetten yararlanmak için daha iyi konumlanırlar.
Zengin medya, yapılandırılmış girdi haline gelir. Görüntüler, video ve kullanıcı tarafından oluşturulan içerik, geleneksel olarak insan ikna yoluyla dönüşümü artırmıştır. Bilgisayar görüşü ve çok modlu modeller alışveriş aracılarına dahil edildikçe, bu varlıklar aynı zamanda veri kaynakları haline gelir. Görüntülerin temiz bir şekilde etiketlenmesi (açılar, kullanım bağlamı, model ölçüleri) ve videolar veya kılavuzlar etrafında tutarlı meta veriler, aracıların görsel veya stilistik sorguları daha hassas bir şekilde yanıtlamasını sağlar.
İnceleme ve Soru-Cevap içeriği bir eğitim sinyalidir. Kullanıcı incelemeleri ve Soru-Cevap bölümleri artık yalnızca insan algısını değil, aynı zamanda ürünün güçlü yönlerinin, zayıf yönlerinin ve gerçek dünya kullanımının model tarafından anlaşılmasını da bilgilendirir. Perakendeciler, bu içeriği düzenleyerek, etiketleyerek ve yapılandırarak avantaj elde ederler; örneğin, tekrarlayan temaları özetleyerek, sık sorulan soruları açık özellikler olarak ortaya çıkararak ve temel açıklamaların temel ürün verilerine geri yayılmasını sağlayarak.
Ürün yelpazesinin hızla dağıtımı ve mevsimsel çeviklik
İngiltere'deki online satışlar toplam perakendeden daha hızlı büyüdüğü ve gıda dışı e-ticaret Noel boyunca çift haneli arttığı için, yeni SKU'lar için pazara giriş süresi daha da kritik hale geliyor. Yapay zeka, bu dinamiği gevşetmek yerine güçlendiriyor.
Altın Çeyrek veri noktaları, çeşitli operasyonel baskılara işaret ediyor:
Daha kısa içerik teslim süreleri. Zirve talep pencerelerinden yararlanmak için, perakendeciler tedarikçi verilerini alabilmeli, zenginleştirmeli ve canlı PDP'leri haftalar yerine günler içinde dağıtabilmelidir. Manuel içerik yazımı ve stüdyo ağırlıklı iş akışları, özellikle uzun kuyruklu çeşitlerde ve sezonluk kapsüllerde bu tempoya ayak uydurmakta zorlanıyor.
Dinamik ürün yelpazesi küratörlüğü. Sepet seviyesindeki bağlamı ve belirtilen kısıtlamaları anlayan yapay zeka aracıları, birincil öğeler stokta yoksa veya teslimat süresi gibi bir kısıtlamada başarısız olursa, alışveriş yapanları alternatif SKU'lara yönlendirebilir. Bunun çalışması için, ürün yelpazesi mimarisi, ikame kuralları ve uyumluluk meta verileri, sistemlerde kodlanmalı, rastgele ticari kararlara bırakılmamalıdır.
Fiyatlandırma ve promosyon esnekliği denemeleri. Ortalama satış fiyatlarının daha yüksek olması ve Altın Çeyrek'te seçici promosyon yanıtı, alışveriş yapanların değer ticareti konusunda daha dikkatli olduklarına işaret ediyor. Fiyatlandırma ve içerik katmanlarına deneme çerçeveleri yerleştirmek - örneğin, farklı paketleri, fayda çerçevelerini veya eşik tekliflerini test etmek - fiyatlandırma motorları, içerik yönetimi ve yapay zeka destekli kişiselleştirme arasında yakın bir bağlantı gerektirir.
Koddan uzak, yapay zeka ve içerik operasyonlarının sanayileşmesi
Salesforce verilerinden ortaya çıkan verimlilik anlatısı - aracıların hizmet görevlerinde büyük bir artışı yönetmesi ve ortalamanın üzerinde gelir artışını desteklemesi - daha derin bir değişimi vurguluyor: koddan uzak ve yapay zeka araçları aracılığıyla e-ticaret içeriği ve operasyonlarının sanayileşmesi.
Birkaç model öne çıkıyor:
Tekrarlayan içerik görevlerinin otomasyonu. Yapay zeka, başlıkların, açıklamaların ve SEO metinlerinin ilk taslaklarını oluşturmak, içeriği yerelleştirmek, tedarikçi PDF'lerinden veya görüntülerinden eksik özellikleri doldurmak ve ses tonunu standartlaştırmak için giderek daha fazla kullanılıyor. Koddan uzak arayüzler, ticari kişilerin geliştirici müdahalesi olmadan kuralları ve iş akışlarını (örneğin, hangi özelliklerin kategoriye göre önceliklendirileceği, düzenleyici ifadelerin nasıl ele alınacağı) belirtmelerine olanak tanır, döngü sürelerini kısaltırken editoryal denetimi korur.
Kural tabanlı kalite güvencesi. Kataloglar büyüdükçe ve yapay zeka daha fazla yolculuğa aracılık ettikçe, bütünlük, tutarlılık ve uyumluluk üzerine otomatik kontroller gerekli hale gelir. Kodsuz orkestrasyon ve yapay zeka doğrulama modelleri, yapay zeka sıralaması için kritik özelliklerden yoksun ürünleri, taksonomi kurallarından sapan veya çelişkili politika bilgileri içeren ürünleri işaretleyebilir ve yalnızca "yapay zekaya hazır" öğeleri yüksek görünürlüklü beslemelere itebilir.
Operasyonel aracıların bir omurga olarak kullanılması. Aracıların zaten iadeler ve gönderim sorgularında bir artışı yönetmesiyle, bir sonraki adım, bunların arka ofis sistemlerine daha derin entegrasyonudur: envanter, sipariş yönetimi, müşteri iletişimi ve içerik depoları. Bu, örneğin, iade nedenlerine dayalı olarak PDP içeriğinin otomatik olarak oluşturulmasını veya güncellenmesini veya lojistik kısıtlamalara yanıt olarak site içi mesajlaşmanın dinamik olarak ayarlanmasını sağlar.
Deneylerin demokratikleşmesi. Koddan uzak araçlar, e-ticaret ve içerik ekiplerinin ürün sunumunda, navigasyonda, filtrelerde ve editoryal hikaye anlatımında geliştirme sprintlerini beklemeden varyasyonları yapılandırmasını ve test etmesini kolaylaştırır. Yapay zeka destekli segmentasyonla birleştirildiğinde, bu, Altın Çeyrek'te gözlemlenen davranışsal değişikliklere göre sürekli optimizasyon sağlar.
E-ticaret ve içerik altyapısı için stratejik etkiler
2025 Altın Çeyrek, yapay zekayı, talep, keşif ve operasyonlara aracılık eden merkezi bir katman olarak değil, çevresel bir optimizasyon aracı olarak konumlandırıyor. E-ticaret oyuncuları için, bu dönemden elde edilen veri noktaları bir dizi altyapı önceliğine dönüşüyor:
- Ürün verilerini, insanlar için tasarlandığı kadar özenle makineler için yapılandırılmış, birinci sınıf bir varlık olarak ele alın.
- Çok kanallı, çoklu aracı tüketimini destekleyebilecek katalog standartlarına ve yönetişime yatırım yapın.
- PDP'leri ve yardımcı içeriği, çift kitle göz önünde bulundurularak yeniden oluşturun: insan alışveriş yapanlar ve giderek daha fazla seçenekleri önceden filtreleyecek ve açıklayacak yapay zeka sistemleri.
- İçerik tedarik zincirini, tedarikçi beslemesinden canlı PDP'ye kadar kısaltın ve otomatikleştirin, ölçekte kaliteyi korumak için yapay zeka ve koddan uzak kullanın.
- Yapay zeka aracılarını hem müşteri odaklı hem de operasyonel iş akışlarına yerleştirin, onları izole sohbet araçları yerine, içerik, ticaret ve lojistik arasındaki bir bağlantı dokusu olarak görün.
Bu anlamda, Altın Çeyrek, büyümenin giderek bir perakendecinin içeriğinin ve katalog altyapısının, artık önemli bir harcama payını etkileyen yapay zeka sistemleriyle ne kadar iyi "konuştuğuna" bağlı olduğu ortaya çıkan bir perakende modelinin canlı bir testi olarak hizmet vermektedir. Ürün veri yönetiminiz üzerindeki etkiyi anlamak, başarının anahtarıdır.
Altın Çeyrek'ten elde edilen bilgiler, güçlü bir ürün veri yönetimi ihtiyacını vurgulamaktadır. Yapay zeka birincil keşif ve satış sürücüsü haline geldikçe, ürün bilgilerinin kalitesi, bütünlüğü ve yapısı çok önemlidir. NotPIM olarak, bu değişimi kabul ediyor ve e-ticaret işletmelerinin besleme yönetimini kolaylaştırmasına, ürün verilerini zenginleştirmesine ve yapay zeka odaklı ticaretin değişen taleplerine uyum sağlamasına olanak tanıyan kapsamlı bir çözüm sunuyoruz. Veri altyapılarına öncelik veren şirketler, önemli bir rekabet avantajı elde etmeye hazırlanıyor.