Vaka Çalışmaları
    Otomasyon & AI

    AI Destekli Analitik Platformu

    Çok şubeli bir perakende zinciri için talep tahmini ve mağaza performans karnesini tek panelde birleştiren özel analitik platformu.

    Sektör: PerakendeHizmet: Veri & Yapay Zekâ
    -35%
    Stok Dışı
    %9
    Tahmin Hatası (WAPE)
    4x
    Karar Hızı
    6.4M TL
    Yıllık Etki

    Mağaza, e-ticaret ve CRM verilerini tek veri ambarında topladık; talep tahmini ve kampanya etkisini gerçek zamanlı izleyen bir karar destek paneli kurduk.

    İhtiyaç

    Veriler farklı sistemlerde dağınıktı. Talep tahminleri Excel'de yapılıyor, kampanya kararları haftalar sonra netleşiyordu. Stok dışı kalma ve aşırı sipariş aynı anda yaşanıyordu.

    Yaklaşım

    • Veri kaynaklarının (POS, ERP, e-ticaret, CRM) envanteri ve veri sözlüğü.
    • Talep tahmini için baseline modelleme; mağaza×SKU×hafta granülaritesi.
    • MLOps hattı: model versiyonlama, izleme ve geri besleme döngüsü.
    • Karar paneli için kullanıcı görüşmeleri ve KPI sadeleştirme atölyesi.

    Çözüm

    • BigQuery üzerinde merkezi veri ambarı ve dbt ile dönüşüm katmanı.
    • Talep tahmini için Prophet + gradient boosting ensemble.
    • Looker Studio ile rol bazlı dashboard'lar (mağaza müdürü, kategori, finans).
    • Slack/e-posta üzerinden otomatik anomali uyarıları.

    Sonuçlar

    • Stok dışı kalma oranı %35 azaldı.
    • Tahmin doğruluğu (WAPE) %18'den %9'a indi.
    • Kampanya kararları ortalama 12 günden 3 güne indi.
    • Yıllık net kazanç: ~6.4M TL operasyonel iyileşme.
    "Artık kategori toplantılarımız tahminle değil veriyle başlıyor. Karar hızımız tamamen değişti."
    — Kategori Direktörü, Perakende Zinciri

    Veriden değer üretelim

    Mevcut veri olgunluğunuzu değerlendirelim ve AI ile ölçülebilir değer üreteceğimiz alanları belirleyelim.

    Ücretsiz keşif görüşmesi