Data Department; perakendecilere ve online mağazalara, makine öğrenmesi ve yapay zekâyı günlük ticari kararlara uygulamada yardımcı olur: her mağazada ne kadar stok tutulacağı, hangi fiyatın verileceği, hangi müşteriyle iletişime geçileceği ve ne önerileceği. Bir e-ticaret perakendecisinde dinamik fiyatlandırma yaklaşımımız kârlılığı yaklaşık %4 artırdı. POS (satış noktası), ERP (kurumsal kaynak planlama) ve e-ticaret sistemlerinizle entegre çalışırız.
Perakende ve e-ticarette yapay zekâ nerede değer üretir?
Perakende her gün mağazalar, ürünler ve müşteriler genelinde binlerce küçük karar verir. Modellerin manuel kurallara üstünlüğü tam da bu hacimde ortaya çıkar: Aynı özenli kararı büyük ölçekte ve tutarlı biçimde verirler.
| Karar | Makine öğrenmesi / yapay zekâ ne yapar | Tipik veri |
|---|---|---|
| Her mağazada ne kadar stok tutulacak | Mağaza, ürün ve hafta ya da gün bazında, belirsizlik aralığıyla talep tahmini | POS satışları, stok seviyeleri, kampanyalar, hava durumu, tatiller |
| Stok depo, mağazalar ve online kanal arasında nasıl bölünecek | Tahmine dayalı dağıtım ve ikmal | Mağaza ve online satışlar, WMS (depo yönetim sistemi) stok pozisyonları |
| Hangi fiyat gösterilecek | Talebin fiyata tepkisini tahmin eden, sınırlar içinde çalışan dinamik fiyatlandırma | Fiyat ve satış geçmişi, maliyetler, varsa rakip fiyatları |
| İndirim ne zaman, ne kadar yapılacak | Satış hızı ile marjı dengeleyen indirim optimizasyonu | Stok yaşı, satış hızı, fiyat geçmişi |
| Hangi müşteriye, hangi teklifle ulaşılacak | Müşterileri kayıp riskine ve olası tepkisine göre sıralayan müşteri kaybı (churn) ve eğilim modelleri | Alışveriş geçmişi, sadakat programı ve CRM (müşteri ilişkileri yönetimi) verisi, kampanya yanıtları |
| Sırada ne önerilecek | Ürün ve içerik öneri sistemleri | Gezinme, sepet ve sipariş verisi |
| Müşteri ve çalışan sorularına nasıl yanıt verilecek | Politikalar, ürün bilgileri ve prosedürler üzerinde çalışan RAG (bilgi getirme destekli üretim) tabanlı kurumsal yapay zekâ asistanı | Ürün katalogları, politikalar, yardım merkezi içerikleri |
İlgili projeler
- E-ticaret dinamik fiyatlandırma: Bir e-ticaret perakendecisinde bu yaklaşım kârlılığı yaklaşık %4 artırdı.
- İçecek soğutucu performans tahmini: Satış kanalından ilgili bir örnek. Bir içecek şişeleyicisi için modelimiz, düşük performans gösterecek satış noktası soğutucularını, saha ekiplerinin daha erken harekete geçebilmesi için öngördü.
Restoran zincirleri: Restoranlar için yaptığımız tahmin, vardiya ve tedarik çalışmaları restoran ve yiyecek-içecek sayfamızda.
Bir perakendeci için tipik ilk projeler nelerdir?
- Mağaza bazlı talep tahmini: Tek bir kategori ya da bölgeyle başlayarak stok yenileme ve fireyi azaltmak için. Ayrıntılar talep tahmini ve stok optimizasyonu sayfamızda.
- Dinamik fiyatlandırma pilotu: Tanımlı bir ürün grubunda, ciroya göre değil kâra göre ölçülerek. Ayrıntılar dinamik fiyatlandırma sayfamızda.
- Müşteri kaybı ve elde tutma modeli: Müşterileri sıralayan ve en uygun sonraki teklifi öneren, kontrol grubuyla test edilen bir model.
- Ürün önerileri: Online mağaza için; sepet tutarı ya da dönüşüm oranıyla ölçülür.
Her biri iki haftalık bir Keşif aşamasıyla başlar: Herhangi bir model kurulmadan önce kullanım alanlarını sıralar, veriyi kontrol eder ve iş metriği üzerinde anlaşırız. Ücretsiz 30 dakikalık yapay zekâ fırsat değerlendirmesi hızlı bir ilk adımdır.
Veri ve entegrasyon notları
- POS verisi, perakende projelerinin çoğunun temelidir. Mağaza, ürün ve saat bazında işlem verisi idealdir; başlamak için günlük özetler çoğu zaman yeterlidir.
- ERP; stok, satın alma, maliyet ve tedarikçi teslim sürelerini sağlar. Tahminler ve önerilen siparişler ERP'ye ya da stok yenileme araçlarına geri yazılabilir.
- E-ticaret platformları; fiyatlandırma ve öneri çalışmaları için fiyat, oturum, sepet ve sipariş verisini sağlar.
- CRM ve sadakat sistemleri, müşteriyi ziyaretler arasında tanımlar; müşteri kaybı ve eğilim modelleri buna ihtiyaç duyar.
- Dış sinyaller; hava durumu, resmî tatiller ve arama trendleri gibi veriler, özellikle olağan dışı günlerde tahminleri iyileştirir.
- Altyapı: AWS (Amazon Web Services), Google Cloud, Azure ya da şirket içi sunucularda teslim ederiz.
Sık sorulan sorular
Perakendede hangi yapay zekâ projesi genellikle ilk karşılığını verir?
Stok yenileme için talep tahmini çoğu zaman en güçlü ilk projedir; çünkü POS ve stok verisi zaten vardır ve stok ile firedeki tasarruf kolayca ölçülür. Marj ya da müşteri kaybı daha büyük sorunsa fiyatlandırma ve müşteri elde tutma güçlü alternatiflerdir.
Talep tahmini için müşteri bazında veri gerekir mi?
Hayır. Talep tahmini, mağaza ve ürün bazındaki satışlarla çalışır. Müşteri bazında veri; müşteri kaybı, eğilim ve kişiselleştirilmiş öneri modelleri için gerekir.
Dinamik fiyatlandırmanın marjı ya da markayı zedelemesini nasıl önlüyorsunuz?
Asgari ve azami fiyat, marj tabanı gibi sınırları ticari ekiple birlikte belirler, başarıyı ciroya göre değil kârlılığa göre ölçeriz. Bir e-ticaret perakendecisinde bu yaklaşım kârlılığı yaklaşık %4 artırdı.
Restoran zincirleriyle de çalışıyor musunuz?
Evet. Restoran çalışmalarımızın ayrı bir sayfası var: restoran ve yiyecek-içecek. Gün içi satış tahmini, vardiya ve tedarik planlamasını kapsar.