Wayfair, OpenAI ile katalog doğruluğu ve destek hızını artırıyor

Dünyanın en büyük ev eşyası perakendecilerinden biri olan Wayfair, tedarikçi destek iş akışlarını ve ürün kataloğu kalitesini ölçekli biçimde iyileştirmek için OpenAI modellerini kritik kurum içi sistemlerine entegre etti. 2024'te küçük ölçekli, değer odaklı denemelerle başlayan bu süreç, bugün manuel işi azaltan, karar almayı hızlandıran ve milyonlarca üründe veri kalitesini iyileştiren tam ölçekli bir üretim sistemine dönüştü.

Wayfair, üretken yapay zekayı bir deney ya da noktasal çözüm olarak görmek yerine, temel operasyonel iş akışlarına OpenAI modellerini entegre etti. Şirket önce karmaşıklığın ve ölçek ihtiyacının en yüksek olduğu alanlara odaklandı: tedarikçi destek taleplerinin yönlendirilip çözülmesi ve yaklaşık 30 milyon üründen oluşan bir katalog genelinde on binlerce ürün özelliğinin tutarlı biçimde iyileştirilmesi.

Wayfair'in katalog ekibi, yaklaşık bin farklı ürün sınıfında on milyonlarca ürünü yönetiyor. Renk, malzeme, boyut ve belirli özellikler gibi ürün niteliklerinin tutarlı ve doğru biçimde etiketlenmesi; arama, öneriler ve ürün sunumu açısından kritik önem taşıyor.    

Wayfair'de Katalog Ürün Sunumu Yardımcı Direktörü olarak görev yapan Jessica D'Arcy şunları söylüyor: "Veri kalitemiz ne kadar yüksek olursa, müşterilerde o kadar fazla güven oluştururuz. Bu çok önemli, çünkü alışveriş yapan kişilerin doğru satın alma kararları vermesini sağlar ve yanlış tanıtılan ürünlerin yol açtığı iade gibi maliyetli sorunları doğrudan azaltır." 

OpenAI'dan önce etiketleme iyileştirmeleri büyük ölçüde, tedarikçilerin ve müşterilerin Wayfair'e bir şeylerin yanlış göründüğünü bildirmesine dayanıyordu. Ancak manuel çalışma bu hacme ayak uyduramıyordu.  Tek tek etiketler için geliştirilen ilk özel yapay zeka modelleri etkiliydi, ancak bunların geliştirilmesi ve sürdürülmesi maliyetliydi. "Wayfair'in makine öğrenimi bilimcisi Carolyn Phillips şöyle diyor: "İşe, tek tek etiketler için özel modeller geliştirerek başladık ve teknik açıdan bu yaklaşım işe yaradı. Ancak 47.000 etikete baktığınızda, bu yöntemin ölçeklenmesi artık mümkün olmuyor."

Tek seferlik modellerin ötesine geçmek isteyen Wayfair, tek bir OpenAI modeli üzerine kurulu, etiketten bağımsız bir sistem geliştirdi. Bir "tanım otonom ajanı", her etiket için bağlamsal anlam üretmek amacıyla web'deki ve kurum içi tanımları alıp işliyor. "Asıl darboğaz, model performansı değildi" diyen Phillips şöyle devam etti: "Darboğaz, her etiketin gerçekte ne anlama geldiğini tanımlamak ve bunu sisteme kodlamak için gereken insan zamanıydı." Bu bağlam, Wayfair'in veri ekosistemi genelinden toplanan ürün verileriyle birlikte, ürün sınıfları genelinde özellikleri sınıflandırabilen bir çerçeveyi besliyor. Ekip artık model kapsamını yeni özelliklere, yalnızca bir yıl öncesine kıyasla 70 kat daha hızlı genişletiyor.

Sistem şu anda üretimde 1 milyondan fazla üründe çalıştırılmış durumda. Geliştirilmiş özelliklere sahip ilk ürün dalgası da artık veri kalitesini iyileştirmenin müşteri yolculuğu üzerindeki etkisini ölçmeye yetecek kadar uzun süredir yayında.  Philips şu sözleri dile getirdi: "Özelliklerin eksiksizliğini iyileştirdiğinizde bu, soyut bir kazanım olarak kalmıyor. Bunun SEO ve PLA performansına, yani müşterilerin ürünleri nasıl keşfettiğine doğrudan yansıdığını görüyorsunuz" Kontrollü bir A/B testi, test grubunda gösterimlerde, tıklamalarda ve sayfa sıralamasında kayda değer ve istatistiksel olarak anlamlı bir artış gösterdi.

Ancak Wayfair, ürün verilerini düzeltme kararlarını doğrudan modele bırakmadı. Phillips, "Amacımız güven oluşturmak; böylece müşteriler satın aldıkları üründen tamamen emin olabiliyor" dedi. Şirket, model çıktısını doğrulamak için çalışanların numuneleri fiziksel olarak incelediği uygulamalı bir denetim süreciyle desteklenen yapılandırılmış testler geliştirdi ve yapılan değişiklikleri doğrulamak için tedarikçilerle birlikte çalıştı. Artık veriye dayalı güven yeterince yüksek olduğunda, otomatik sistemler içeriği doğrudan güncelliyor ve yapılan değişikliği tedarikçiye bildiriyor. Standart yeterince yüksek değilse ya da ilgili etiket yüksek riskli kabul ediliyorsa, Wayfair değişikliği uygulamadan önce tedarikçiden onay alıyor.

Wayfair, geniş ürün kataloğunu desteklemek için on binlerce tedarikçiyle çalışıyor. Geçmişte, tedarikçi destek taleplerini yönetmek için Wayfair çalışanları gelen her talebi tek tek inceliyor, tedarikçilerin ne yapmaya çalıştığını manuel olarak anlamaya çalışıyor ve sorunları doğru kurum içi ekibe yönlendiriyordu. Bu süreç hem zaman alıyor hem de hataya açık oluyordu. Wayfair'de tedarikçi destek ve operasyonlarından sorumlu Graham Ganssle şöyle diyor: "Tedarikçi talepleri basit değil. Bunlar yüzlerce farklı sorun türünü kapsıyor ve tek bir çalışanın bunların hepsine gerçekçi biçimde hakim olması mümkün değil."

Wayfair, bu iş akışlarını yapay zeka ile güçlendirmek amacıyla Wilma adlı bir ürüne otonom ajan tabanlı özellikler ekledi. Üretimde kullanılan ilk özelliklerden biri, OpenAI modeliyle desteklenen talep ön değerlendirmesi oldu. Burada sistem, gelen talepleri okur, eksik bağlamı tamamlar ve talepleri uygun ekibe yönlendirir. Wilma, hızlı devreye alınabilecek şekilde tasarlandı. OpenAI API'leriyle halihazırda entegre bir sistem üzerine kurulu olduğu için, prototipten canlı kullanıma yaklaşık bir ay içinde geçti. Ganssle şunları söylüyor: "Wilma, çalışanlara önemli bir kaldıraç sağlıyor. Gelen talebi okuyor, amacı belirliyor, veritabanlarımızdan eksik bağlamı tamamlıyor, gerektiğinde tedarikçilere yeniden ulaşıyor ve sorunu doğru yöne yönlendiriyor."

Wayfair, yönlendirmenin ötesine geçerek belirli çözüm ekipleri için bir düzine otonom ajan tabanlı yapay zeka akışını devreye aldı. Örneğin, Yedek Parça Operasyonları ekibi için geliştirilen bir yardımcı; karmaşık vaka geçmişini okuyor, sonraki adımları öneriyor ve insan çalışanların gözden geçirdiği taslak yanıtlar hazırlıyor. Bu yardımcılar, başarının bağlam içinde nasıl göründüğünü öğrenebilmeleri için geçmiş verilerle eğitiliyor. Ganssle ise şunları söylüyor: "Modeller, tüm yolculuk boyunca bağlamı, tek bir çalışanın yapmasının zor olduğu biçimde sentezleyebiliyor. Bu daha geniş görünürlük, müşteri ve tedarikçi memnuniyetinin artmasına katkı sağlıyor."

Wayfair, yapay zekanın önerilerinin insan temsilcinin nihai kararıyla ne sıklıkla örtüştüğünü "uyum oranı" adı verilen bir metrikle takip ediyor. Her ekipte, uyum oranı tutarlı biçimde önceden belirlenmiş bir eşiğe ulaştığında iş akışları, destekleyici ("yardımcı pilot") modlardan yarı otonom ("otopilot") modlara geçebiliyor. Bu aşamalı yaklaşım güven oluşturuyor ve kullanıma sunma süreci boyunca kalite denetimlerini güvence altına alıyor.

Wayfair, OpenAI modellerini kurum içi sistemlerine entegre ettikten sonra ölçülebilir iyileşmeler bildirdi.

Katalog tarafında şirket, Wayfair kataloğunda en görünür ve en çok satın alınan 1 milyondan fazla ürün genelinde 2,5 milyon ürün etiketini düzelterek, müşterilerin karşısına çıkabilecek hatalı veya eksik ürün özelliği etiketi sayısını azalttı. Önümüzdeki altı ay içinde bu etkiyi dört katına çıkarmayı öngörüyorlar.

Tedarikçi desteği tarafında, ön değerlendirme, yardımcı pilot ve otomatik pilot sistemleri; çalışanların iş yükündeki rutin manuel işleri ortadan kaldırarak ayda 41.000 talebin otomatikleştirilmesini sağladı, işlem hacmini artırdı ve yanıt sürelerini azalttı. Bazı iş akışlarında bu artış %70'e kadar ulaşıyor. Bu gelişme, birden fazla iş akışında çözüm süresini anlamlı ölçüde kısaltıyor, tedarikçi memnuniyetini belirgin biçimde artırıyor ve bu iş akışlarında taleplerin yeniden açılma oranını düşürüyor.

Modellerin, talepler ve tedarikçi niyeti konusunda tek bir çalışanın ekranda görebileceğinin ötesine geçen daha geniş bir görünürlük sunması da memnuniyetteki bu artışa katkı sağladı.

Operasyonel açıdan ekipler şu kazanımları bildiriyor:

• Karmaşık tedarikçi taleplerinin daha hızlı yönlendirilmesi ve çözüme kavuşturulması
• Tedarikçi memnuniyetinde artış
• Manuel veri girişi ve sınıflandırma işinde azalma
• Yüzlerce konuda uzmanlık gerektirmeden daha geniş bir sorun yelpazesinin ele alınabilmesi
• Yayın öncesinde katalog özelliklerine duyulan güvenin artması

Wayfair ayrıca yaklaşık 12.000 kişilik iş gücü genelinde; anlık görevleri, kurum içi problem çözmeyi ve üretken modellerle denemeleri desteklemek amacıyla 1200'den fazla ChatGPT Enterprise lisansını devreye aldı.

Wayfair, işini ileri taşımak için makine öğrenimine ve yapay zeka platformlarının yanı sıra LLM sağlayıcılarıyla kurduğu iş birliklerine uzun süredir yatırım yapıyor. Bugün, özellikle çok modlu sistemler olmak üzere en üst seviye modellerdeki ilerlemeler, ekiplerinin geliştirebileceği çözümlerin kapsamını genişletiyor. Bu durum, ürünlerin görsel, stile dayalı ve çoğu zaman öznel olduğu ev perakendeciliğinde özellikle büyük önem taşıyor.

Carolyn Phillips şunları söyledi: "Artık ele alabileceğimiz sorunların kapsamı bizi heyecanlandırıyor. Geleneksel algoritmalar, sınırları net biçimde tanımlanmış veri kümeleri gerektirir. Bu modeller ise belirsizlik ve bağlamla, daha önce ölçekli biçimde mümkün olmayan bir şekilde çalışmamıza imkan tanıyor." 

İleriye bakıldığında, çalışanların ChatGPT Enterprise'a olan ilgisi güçlü seyrini koruyor. Wayfair ekipleri bunu, daha hızlı hareket etmelerine yardımcı olan pratik bir araç olarak görüyor.

Müşteri beklentileri de hızla değişiyor. Giderek daha fazla kullanıcı, günlük yaşamında yapay zeka kullanmayı doğal karşılıyor ve internette gezinirken, karşılaştırma yaparken ve satın alma sürecinde benzer yeteneklerle karşılaşmayı bekliyor.

Fiona Tan şunları söylüyor: "Ev kategorisinde müşteriler çoğu zaman tam olarak ne aradıklarını ifade edecek kelimeleri bulamıyor. Doğal dil ve çok modlu sistemler bu boşluğu kapatmaya yardımcı oluyor."

Wayfair liderleri için amaç, kurum içi kapasiteyi ölçeklendirirken insan uzmanlığını desteklemeye devam etmek. Fiona Tan şöyle diyor: "Yapay zekanın, ister sitemizde, ister destek süreçlerinde, ister konuşma tabanlı arayüzler üzerinden olsun, alışveriş yolculuğunun bir parçası olduğu bir dünya için çalışıyoruz."