The effects of language processing bots on competition in the e-commerce industry: an investigation

Öz

This study examines the impact of language processing (LP) bots on competition in the e-commerce sector. LP technology plays a significant role in customer service, product recommendations, marketing, and sales processes on e-commerce platforms. The study investigates how LP bots provide advantages or disadvantages to e-commerce businesses in terms of efficiency and competitiveness. For this purpose, the usage areas and benefits of LP in e-commerce are identified, and it is stated how they contribute to sales data and competitive conditions through example e-commerce companies such as Amazon.com. Customer service bots can increase customer satisfaction by quickly and effectively responding to user inquiries, while product recommendation bots can increase sales by providing personalized shopping experiences to customers. Additionally, marketing and sales bots can provide competitive advantages by offering personalized campaigns and discounts to customers. Furthermore, LP bots can increase efficiency and reduce operational costs for e-commerce businesses by automating business processes, analyzing customer feedback to provide valuable insights into product development processes, and identifying new market opportunities. Well-designed LP bots can also provide companies with an advantage in introducing new products and services to the market ahead of their competitors, thereby expanding market share and positioning companies ahead in terms of competition. In this regard, the study provides an important source of information for understanding the impact of LP bots on competition in e-commerce.

Anahtar Kelimeler

• Competition
• E-commerce
• Language Processing Bots
• Sales Data.

Dil İşleme Botlarının E-Ticaret Sektöründe Rekabet Üzerindeki Etkileri: Bir İnceleme

Öz

Bu çalışma, dil işleme (Dİ) botlarının e-ticaret sektöründeki rekabet üzerindeki etkilerini incelemektedir. Dİ teknolojisi, e-ticaret platformlarında müşteri hizmetleri, ürün önerileri, pazarlama ve satış süreçlerinde önemli bir rol oynamaktadır. Çalışmada, Dİ botlarının e-ticaret işletmelere verimlilik ve rekabet açısından nasıl avantaj veya dezavantaj sağladığını araştırılmıştır. Bu amaçla Dİ'nin e-ticaretteki kullanım alanları, yararları belirlenmiş ve “Amazon.com” örneği üzerinde e-ticaret şirketleri üzerinden satış verilerine, rekabet koşullarına nasıl katkı sağladığı ifade edilmiştir. Müşteri hizmetleri botları, kullanıcıların sorularını hızlı ve etkili bir şekilde yanıtlayarak müşteri memnuniyetini artırabilirken, ürün öneri botları ise müşterilere kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunarak satışları artırabilir. Buna ek olarak, pazarlama ve satış botları da müşteriye özel kampanyalar ve indirimler sunarak rekabet açısından avantaj sağlayabilir. Ayrıca Dİ’ler, e-ticaret işletmelerinin iş süreçlerini otomatikleştirerek verimliliği artırabilir ve operasyonel maliyetleri düşürebilirken, müşteri geri bildirimlerini analiz ederek ürün geliştirme süreçlerine değerli bilgiler sağlamakta ve yeni pazar fırsatları belirleyebilmektedirler. İyi tasarlanmış Dİ botları da, şirketlere rakiplerinden önce pazara yeni ürün ve hizmetler sunma avantajı sağlayabilir ve pazar payını genişleterek rekabet açısından şirketleri öne geçirebilir. Bu bakımdan çalışma, Dİ botlarının e-ticaretteki rekabet üzerindeki etkilerini anlamak için önemli bir bilgi kaynağı sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Rekabet
• E-ticaret
• Dil İşleme Botları
• Satış Verileri.

Kaynakça

1. [1] Mamadou, M. (2024). Impact-of-artificial-intelligence-ai-on-the-ecommerce-business-empirical-analysis-for-optimal-use-of-the-chatbot. Academy of Entrepreneurship Journal. 30, 1- 7.
2. [2] Huseynov, F. (2023). Chatbots in Digital Marketing: Enhanced Customer Experience and Reduced Customer Service Costs. 10.4018/978-1-6684-7735-9.ch003.
3. [3] Amazon. (2023). How Amazon’s Alexa Will Change in 2023. Retrieved from [https://www.digitalhama.com/how-amazons-alexa-will-change-in-2023-we-asked-3-marketers/].
4. [4] Rashidin, Md.Salamun & Gang, Dong & Javed, Sara & Hasan, Morshadul. (2022). The Role of Artificial Intelligence in Sustaining the E-Commerce Ecosystem: Alibaba vs. Tencent. Journal of Global Information Management. 30. 1-25. 10.4018/JGIM.304067.
5. [5] Güven, H., & Ayvaz-Güven, E. T. (2023). Yapay Zekâ Uygulamalarının E-Ticarette Kullanımı. International Journal of Management and Administration, 7(13), 69-94.
6. [6] Adebowale, T. (2024). The Role of Natural Language Processing In Fashion E-commerce. Retrieved from [https://woveninsights.ai/site-blog/the-role-of-natural-language-processing-in-fashion-e-commerce/].
7. [7] Alldus Recruitment. (2022). Why Dİ is the future of E-Commerce. Retrieved from [https://alldus.com/blog/why-Dİ-is-the-future-of-e-commerce/].
8. [8] Chodak, G. (2024). Artificial Intelligence in E-Commerce. In: The Future of E-commerce. Palgrave Macmillan, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-55225-0_7

9. [9] Amazon. (2021). AI Services. Retrieved from [https://aws.amazon.com/tr/machine-learning/ai-services/].
10. [10] Marr, B. ve Ward, M. (2019). Artificial Intelligence in Practice. New Jersey: Wiley.
11. [11] Johnson, K. (2019). Pinterest fully automates ecommerce with Shop the Look. Retrieved from [https://venturebeat.com/2019/02/06/pinterest-fully-automates-ecommerce-with-shop-the-look/].
12. [12] Brynjolfsson, E., Hui, X. ve Liu, M. (2019). Does machine translation affect international trade? Evidence from a large digital platform. Management Science. 65(12): 5449-5460.
13. [13] Ramadan, Z. B. (2021), “Alexafying” shoppers: The examination of Amazon's captive relationship strategy, Journal of Retailing and Consumer Services, 62, 102610, https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102610.
14. [14] Farah, M.F., Ramadan, Z. (2020), Viability of Amazon's driven innovations targeting shoppers' impulsiveness, J. Retailing Consum. Serv., 53.
15. [15] Lee, H., Lyu, J. (2016), Personal values as determinants of intentions to use self-service technology in retailing, Comput. Hum. Behav., 60, 322-332.
16. [16] Morgan-Thomas, A., Dessart, L., Veloutsou, C. (2020), Digital ecosystem and consumer engagement: a socio-technical perspective, J. Bus. Res., 2020.
17. [17] Koehler, J. (2016), Business process innovation with artificial intelligence - benefits and operational risks, European Business & Management, 4 (2), 55-66.
18. [18] Farah, M.F. (2017), Consumers' switching motivations and intention in the case of bank mergers: a cross-cultural study, Int. J. Bank Market., 35 (2), 254-274.
19. [19] Columbus, L. (2019), 10 Ways AI & Machine Learning Are Revolutionizing Omnichannel, Retrieved from [https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2019/02/17/10-ways-ai-machine-learning-are-revolutionizing-omnichannel/#bd82dc611815].
20. [20] Klaus, P., Zaichkowsky, J. (2020), AI voice bots: a services marketing research agenda, J. Serv. Market., 34 (3), 389-398.
21. [21] Porte, N. (2018), Intelligent self-service: three ways to grow consumer comfort with automated, robotics-driven interactions, Retrieved from [http://customerthink.com/intelligent-self-service-three-ways-to-grow-consumer-comfort-with-automated-robotics-driven-interactions/]