Doğrudan tüketiciye yönelik fitness kıyafetleri girişimi Gymshark’ın CEO’su, operasyonlarının temelini oluşturan BT “karmaşasını” standartlaştırmaya yardımcı olmak için Google Cloud’a başvurdu ve üretken yapay zekanın ne kadar verimli olduğunu keşfetmek için hiper ölçekleyicinin yapay zeka (AI) uzmanlığından yararlanıyor ( GenAI) işine fayda sağlayabilir.
2012 yılında kurulan e-ticaret şirketi, yakın zamanda müşterilerine mağaza içi deneyimler, kişiselleştirilmiş ürünler ve topluluk temelli deneyimlerin bir karışımını sunmak için Londra’nın Regent Caddesi’nde amiral gemisi Gymshark mağazasının açılmasıyla fiziksel perakende sektörüne daldı. olaylar.
Google Cloud Next Londra konferansının ilk gününde, genel bulut devinin İngiltere ve İrlanda genel müdürü Helen Kelisky, teknoloji devinin bulut ve yapay zeka tekliflerinin startup topluluğu ve dijital yerliler tarafından nasıl heyecanla benimsendiğinden bahsetti. Gymshark.
Şirketin kurucusu ve CEO’su Ben Francis, konferansta Kelisky’ye sahnede katıldı ve Gymshark’ın BT altyapısını düzenlemek ve çevrimiçi ve mağaza içi deneyimi geliştirmeye yardımcı olmak amacıyla iş verilerini daha iyi kullanmak için Google Cloud ile yaptığı çalışmaları ayrıntılarıyla anlattı. müşteriler.
“Her şeyden önce Google Cloud Platformuna geçmemiz gerekiyor” dedi. “Hızla büyüyen bir markayız ve hâlâ bir startupız; altyapımızın büyük bir kısmı karmakarışık ve bir nevi birbirine yapışkan bantlarla yapıştırılmış durumda.”
Bunu yapmak, Gymshark’ın, markayla olan ilişkileri sırasında müşterilerinden topladığı verilerin kalitesini artırmasına ve dolayısıyla onlara daha kişiselleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sunmasına yönelik altyapı temellerini atacak.
“Gymshark’tan sipariş veren her müşterinin, gerçekten harika bir özelliği var. [as] Bir e-ticaret işletmesiyiz, bu bilgilere sahibiz ve bu verilere sahibiz, ancak bunlar yeterince karmaşık veya ayrıntılı değil. Francis, “Bu konuyu gerçekten ele almamız ve verilerimizin kalitesini artırmamız gerekiyor” dedi.
Örnek olarak şirketin, şirketten ürün satın alan kişilerden elde ettiği işlem verilerini fitness uygulaması aracılığıyla topladığı verilerle birleştirmek için yaptığı çalışmalardan bahsetti.
“Birçok müşterinin bu uygulamayı haftanın üç veya beş günü kullanacağını biliyoruz [during workouts] ve bazıları halterle, bazıları CrossFit’le ilgilenecek, [but it gives us] müşterilerimiz için sahip olduğumuz işlem verilerinin üzerine yerleştirebileceğimiz farklı, daha bağlamsal veriler.”
Buradan şirket, örneğin müşterilerine geçmiş alışverişlerine ve yapmaktan hoşlandıkları egzersiz türüne göre ürün önerilerinde bulunmaya başlayabilir.
Gymshark aynı zamanda Francis’in GenAI kullanımıyla “keşif aşaması” olarak adlandırdığı aşamadadır; şirket açılış konuşmasını, fitness izleme uygulamasının kişinin egzersiz geçmişini kullanarak ne tür bir egzersiz yapacağına dair önerilerde bulunabileceği potansiyel bir kullanım durumunu sergilemek için kullanıyor. ertesi gün yapmalı.
“Keşfetmeye zaman ayırmalıyız, bu nedenle üretken yapay zeka ile hiçbir şey başlatmadık, ancak tamamen keşif aşamasındayız” dedi.
“Hepsiyle [new tech] Yapmaya çalıştığımız şey, mümkün olduğu kadar keşfedici olmaktır” dedi. “Gymshark ilk kurulduğunda, tamamen e-ticaretle ilgilenen çok fazla işletme yoktu ve sosyal medya ve etkileyici pazarlamaya yoğun yatırım yapan çok fazla insan yoktu… ancak bunlar bizim işimizde gerçekten çok önemli ve önemli şeyler. ”