Amazon, müşterilerin alışveriş deneyimini geliştirmek için yeni üretken yapay zeka aracı Rufus’u kullanıma sundu. Şirketin yapay zeka aracı, müşterilere çevrimiçi alışveriş yolculuğunda rehberlik etmek için soruları yanıtlayabilen, önerilerde bulunabilen ve karşılaştırmalar sunabilen uzman bir alışveriş asistanı olarak tasarlandı.
Amazon’a göre Rufus, ilgili bilgileri toplamak için ürün kataloğu, müşteri incelemeleri, topluluk Soru-Cevap forumları ve diğer çevrimiçi kaynaklar konusunda eğitim almış bir yapay zeka. Artık müşterilerle, ilk ürün araştırmasından bireysel listelemelerle ilgili belirli sorulara kadar çeşitli aşamalarda onlara yardımcı olmak için diyaloğa girebiliyor.
Amazon mobil uygulamasını kullanan müşteriler, Rufus ile etkileşime geçmek için arama çubuğuna soru yazabilecek veya konuşabilecekler. Kullanıcıların farklı sorular sorabileceği ve önerilen ilgili soruları görebileceği bir sohbet arayüzü de uygulama ekranının alt kısmında görünecek.
Araç, belirli öğeleri satın alırken hangi faktörlerin dikkate alınması gerektiğini öğrenmek, ürün kategorilerini karşılaştırmak, duruma dayalı hediye fikirleri almak ve ürün ayrıntılarını değerlendirmek gibi görevleri basitleştirmeyi amaçlıyor.
Şirket yeni yapay zeka aracını şu şekilde tanımlıyor:
“Alışveriş yolculuğunun başlangıcında “koşu ayakkabısı alırken nelere dikkat edilmeli?” gibi geniş kapsamlı araştırmalardan, “Trail koşu ayakkabısı ile yol koşu ayakkabısı arasındaki farklar nelerdir?”, “Bunlar dayanıklı mı?” gibi daha spesifik sorulara yanıt veren Rufus, müşterilerin düzenli olarak kullandıkları Amazon alışveriş deneyimine sorunsuz bir şekilde entegre olarak ihtiyaçlarını karşılayacak en iyi ürünleri bulma ve keşfetme sürecini anlamlı bir şekilde iyileştiriyor.”
Uygulama şu anda Android ve iOS’ta en son Amazon Alışveriş uygulamasını yüklemiş olan seçkin ABD müşterileri için beta aşamasında. Şirket, önümüzdeki haftalarda bölgenin erişimini kademeli olarak daha fazla mobil kullanıcıya genişletmeyi planlıyor.
Rufus aynı zamanda, müşteri ihtiyaçlarını doğal dilden anlamak ve kişiselleştirilmiş, bağlamsal yanıtlar sağlamak için üretken dil modelleri içeriyor.
Bu konu hakkında ne düşünüyorsunuz?
Hep beraber teknoloji haber‘da tartışalım.
