KURUMSAL HİZMET
Perakendede Yapay Zekâ
Katalog, talep, fiyat ve müşteri temasında yapay zekâ kullanımını ölçülebilir biçimde kurma.
Problem
Katalogda aynı ürün farklı tedarikçiden gelen üç farklı adla duruyor; nitelik alanları eksik olduğu için arama ve filtre çalışmıyor. Talep tahmini mağaza bazında yapılmadığı için stok bir yerde eriyip başka yerde birikiyor. Müşteri hizmetleri aynı soruya kanalına göre farklı cevap veriyor.
Çözüm
Önce katalogda düzen kuruyoruz: ürün eşleştirme, nitelik çıkarımı ve eksik alan tamamlama. Talep tahmini mağaza ve ürün seviyesinde, kampanya ve mevsimsellik etkisiyle birlikte kurulur. Müşteri temasında tek bir bilgi kaynağı tanımlanır ve her kanal aynı kaynaktan cevap verir. Etkinin ölçümü eş zamanlı karşılaştırmayla yapılır, kanal raporlarının toplamıyla değil.
Kullanım alanları
- Ürün eşleştirme, tekilleştirme ve nitelik çıkarımı
- Ürün açıklaması ve arama metni üretimi
- Mağaza ve ürün seviyesinde talep tahmini
- İade ve şikâyet metinlerinin sınıflandırılması
- Müşteri hizmetlerinde tek kaynaklı cevap asistanı
- Kampanya ve fiyat duyarlılığı analizi
Referans mimari
Katmanlar sabit değildir; kurumun veri ve uyum kısıtlarına göre şekillenir.
- Katalog hattı: eşleştirme, tekilleştirme, nitelik çıkarımı, eksik alan tamamlama
- Arama ve filtre: nitelik alanlarının aramaya bağlanması
- Talep tahmini: mağaza-ürün granülerliği, kampanya ve mevsimsellik değişkenleri
- Metin üretimi: şablon kısıtları, marka dili ve zorunlu alanlarla
- Tek bilgi kaynağı: kanalların aynı içerik deposundan cevap vermesi
- Ölçüm: eş zamanlı karşılaştırma ve karşı ölçütler (iade, iptal, şikâyet)
Güvenlik ve uyum
Ürün metinlerinde doğrulanmamış sağlık, güvenlik veya menşe iddiası üretilmemesi
Müşteri verisinin kişiselleştirme amacıyla sınırlanması ve aydınlatma metnine yansıtılması
Fiyat kararlarının otomatik akışa bırakılmaması, onay kapısında tutulması
Üretilen içeriğin yayın öncesi mevzuat ve marka kontrolünden geçmesi
Yaklaşımımız
- 01
Discovery
Senaryo, veri ve kısıtların çıkarılması.
- 02
Assessment
Olgunluk ve uygulanabilirlik değerlendirmesi.
- 03
Prototype
En kısa yoldan çalışan ilk sürüm.
- 04
PoC
Tanımlı başarı ölçütüyle kanıt çalışması.
- 05
Production
Güvenlik, ölçek ve operasyon devri.
- 06
Monitoring
Kalite, maliyet ve kayma izleme.
Sık sorulan sorular
Nereden başlamak en yüksek getirili?
Genellikle katalogdan. Eksik ve tutarsız nitelik alanları hem aramayı hem filtreyi hem öneriyi aynı anda bozuyor; düzeltildiğinde üç sistem birlikte iyileşir. Öneri veya kişiselleştirme çalışmaları bozuk katalog üzerine kurulduğunda getirisinin çoğunu kaybeder.
Ürün metinlerini tamamen otomatik üretebilir miyiz?
Üretim otomatik olabilir, yayın olmamalı. Model kataloğda olmayan bir özelliği metne ekleyebiliyor; bu, yanıltıcı beyan riski doğurur. Uygulanabilir düzen, metnin yalnızca doğrulanmış nitelik alanlarından üretilmesi ve yayın öncesi kontrol kapısının korunmasıdır.
Talep tahmini neden mağaza seviyesinde kurulmalı?
Çünkü toplam talep doğru tahmin edilse bile dağıtım yanlışsa sonuç aynı: bir mağazada stoksuzluk, diğerinde fazla stok. Toplam isabeti yüksek ama mağaza kırılımı zayıf bir model raporda iyi görünür, sahada işe yaramaz. Ölçüm de bu yüzden kırılım bazında yapılır.
İLETİŞİM
Perakendede Yapay Zekâ için değerlendirme oturumu
İlk görüşmede kullanım senaryonuzu, veri durumunuzu ve kısıtlarınızı birlikte çıkarıyoruz.