Perakende Ekipleri için Yapay Zeka Eğitimi

LLM'lerin nerede işe yaradığını ve nerede büyük bir özgüvenle yanlış bilgi üretebildiğini sade biçimde ele alıyoruz. Ekip, öğrendiklerini gelecek haftanın mağaza brief'inde kullanabilecek kadar somut bir çerçeveyle ayrılıyor.

• LLM hangi işlerde iyi sonuç verir, nerede kendinden emin biçimde bilgi uydurur?
• Basılmadan önce yanlış fiyatı veya uydurulmuş ürün iddiasını fark etmek
• AI bugün Word ve Outlook'un hangi noktalarında yer alıyor?
• Hangi işi AI'a bırakmalı, hangi kararı mağaza müdürü vermeli?
• Denemeye değer tek bir iş akışı seçmek

Ekibinizin her hafta yazdığı duyuru ve kontrol listelerinde aynı prompt yapısını kullanıyoruz. Rolü, bağlamı, görevi ve çıktı formatını tanımlıyor, metin yayına girmeden önce yapılacak kontrolü de prompt'un parçası hâline getiriyoruz.

• Perakende belgelerine göre hazırlanmış bir prompt şablonu
• Modele hangi bağlam verilir? Sadakat numaraları ve isimler dışarıda kalır
• Taslağı yayına almadan önce iki tur geliştirmek
• Personel notuyla müşteriye dönük tabela için tonu ayrı kurmak
• Eğitim gününden sonra da kullanılan ortak bir prompt klasörü

Bu modülde kampanya paketleri, görsel mağazacılık brief'leri, günlük bilgilendirmeler ve oryantasyon materyalleri merkezden satış alanına ilerliyor. Her taslağı, bütün şubelere ulaşmadan önce ilgili kişi kontrol ediyor.

• Tek kampanya planını her mağaza formatına göre uyarlamak
• Mağaza ekibinin uygulayabileceği görsel mağazacılık ve planogram brief'leri
• Günlük bilgilendirmeler ve vardiya aktarım notu
• Merkezden çıkan tek mesajı her format ve bölgeye uyarlamak
• Personel değişimine rağmen güncel kalan oryantasyon
• Bir hatayı bütün şubelere ulaşmadan yakalamak

Gizli müşteri raporlarını ve yorumları, her şube ve tema için tek sayfalık bir görünüme çeviriyoruz. Mağaza ekipleri de marka dilinden uzaklaşmadan kendi yerel paylaşımlarının taslaklarını hazırlıyor.

• Bir aylık gizli müşteri raporunu her şube için tek sayfada toplamak
• Google yorumları ve şikâyet yazışmalarından mağazanın düzelteceği noktaları bulmak
• Mağaza ekibinin kendi Google İşletme Profili'nde yayınlayabileceği marka diline uygun paylaşımlar
• Markanın sesini koruyan yerel ve sezonluk kampanya metinleri
• Tedarikçi yazışmalarını daha hızlı hazırlamak
• Mağazanın kendi çözeceği konularla merkeze taşıyacaklarını ayırmak

GDPR ve KVKK'yı mağazada uygulanabilecek kurallara çeviriyoruz. Sadakat verisi dışa aktarımında hangi alanların kalabileceğini, AI aracının hangi bilgileri hiçbir zaman görmemesi gerektiğini ve aynı politikanın bütün mağaza ağında nasıl uygulanacağını ele alıyoruz.

• Sadakat veya CRM verisi dışa aktarımında kişisel veri sayılan alanlar
• Bir veri setini prompt'a yaklaşmadan önce kimliksizleştirmek
• Bireysel AI hesabıyla kurumsal hesap arasındaki gerçek fark
• Sadakat veya satış verisinin nerede güvenle kullanılabileceğini, nerede kullanılmaması gerektiğini belirlemek
• Her mağaza formatını kapsayan tek bir AI politikası yazmak
• Hangi taslağı kimin kontrol ettiğini kayda almak

Birkaç kişinin eğitim aldığı pilotu, eğitmenler ayrıldıktan sonra da AI kullanmaya devam eden bir mağaza ağına taşıyoruz. Bölge ve mağaza müdürlerinden oluşan öncü kullanıcı ağı, ölçülebilir bir pilot ve yönetimin güveneceği tek bir metrikle yaklaşımı önce küçük ölçekte kanıtlıyor. Oturumdan birlikte yazdığımız 90 günlük planla ayrılıyorsunuz.

• Zaman kazancı ölçülebilen bir pilot mağaza ve iş akışı seçmek
• Bölge ve mağaza müdürlerinden bir öncü kullanıcı ağı kurmak
• Yönetimin güveneceği tek bir kullanım metriği belirlemek
• Satış alanındaki itirazları dinlemek ve yanıtlamak
• Odada birlikte yazılan 90 günlük planla ayrılmak