E-ticaret sitelerinde standart arama/filtre deneyimi (fiyat aralığı, kategori, marka) genellikle “ben ne istediğimi tam olarak bilmiyorum ama görünce anlarım” diyen müşteriyi iyi karşılamıyor. Bu boşluk, görsel/tercih tabanlı bir satış asistanı fikrinin çıkış noktası.
Problem
Mobilya, dekorasyon, moda gibi görsel-ağırlıklı kategorilerde, müşteriler genellikle “modern ama sıcak bir tarz istiyorum” gibi soyut tercihler tarif ediyor — bu, geleneksel filtre sistemleriyle eşleştirilemeyen bir talep türü.
Çözüm Konsepti
- Doğal dil + görsel tercih toplama: Müşterinin birkaç görseli beğenip beğenmemesi veya birkaç cümleyle tarif ettiği tercihi anlayıp, buna uygun ürünleri öne çıkarma
- Konuşmalı ürün keşfi: “Bu koltuğun daha koyu bir tonunu var mı?” gibi takip sorularını anlayabilen bir sohbet arayüzü
- Görsel benzerlik arama: Müşterinin yüklediği bir ilham fotoğrafına (örn. bir dergi kesiği, Pinterest görseli) görsel olarak en yakın ürünleri bulma
İş Modeli
E-ticaret platformlarına (Shopify, kendi altyapılarını kullanan orta-büyük mağazalar) eklenti/entegrasyon olarak sunulan, dönüşüm oranı üzerinden performans bazlı veya aylık SaaS ücretlendirmesi.
Neden Bu Fikir İlgi Çekici?
E-ticaret, dönüşüm oranındaki küçük artışların doğrudan gelire yansıdığı, ROI’nin çok net ölçülebildiği bir alan. “Standart filtreleme ile bulamadığı ürünü, asistan sayesinde bulup satın alan” müşteri sayısı, somut bir başarı metriği sunuyor.
Riskler ve Zorluklar
- Görsel benzerlik arama teknik olarak zorlayıcı ve hesaplama maliyeti yüksek olabilir
- Küçük ürün kataloğuna sahip mağazalarda, “yeterince farklı seçenek” olmaması nedeniyle asistanın değeri sınırlı kalabilir
- Mevcut e-ticaret platformlarının (Shopify, Trendyol vb.) kendi AI özelliklerini geliştirmesi, rekabeti hızla değiştirebilir
Sonuç
Görsel-ağırlıklı, tercihin sözcüklerle tam ifade edilemediği kategorilerde (mobilya, moda, dekorasyon), konuşmalı ve görsel keşif asistanları, standart filtrelerin bıraktığı gerçek bir boşluğu doldurma potansiyeli taşıyor.