Yapay Zeka ile Perakende ve E-Ticaret Optimizasyonu

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, perakende zincirleri, e-ticaret şirketleri ve pazar yerlerinde fiyatlama, kategori, dijital kanal ve operasyon kararlarını veriyle yöneten ekiplerin yapay zeka ve optimizasyon yöntemlerini kârlılık odaklı uygulaması için tasarlanmış ileri düzey bir programdır. Katılımcılar fiyat esnekliğinden pazarlama karması modeline kadar uygulamaları Python ile gerçekleştirir.

Neden Bu Eğitim?

Kârlılık Odaklı Karar. Fiyat, indirim ve ürün çeşitliliği kararlarını ciro yerine brüt kâr ve stok devir hızı üzerinden optimize edin.

Mağaza ve Dijital Birlikte. Fiziksel mağaza, e-ticaret sitesi ve pazar yeri kanallarını tek bir veri ve karar çerçevesinde ele alın.

Nedensellik ve Deney. Korelasyonla yetinmeyip A/B testleri, nedensel çıkarım ve pazarlama karması modeliyle gerçek etkiyi ölçün.

“Perakendede kazanan, en çok veriye sahip olan değil; o veriyi her fiyat, raf ve teslimat kararına en hızlı yansıtabilen kurumdur.”

Ön Koşullar

Python ve pandas — pandas, NumPy ve scikit-learn ile veri işleme ve temel model kurma deneyimine sahip olmak.
İstatistik Temeli — Regresyon, hipotez testi, güven aralığı ve temel olasılık kavramlarına hakim olmak.
Perakende Bilgisi — Brüt kâr, stok devir hızı, sepet ve dönüşüm oranı gibi perakende metriklerini tanımak.
Çalışma Ortamı — Python 3 ve Jupyter kurulu, paket yükleme yetkisi olan bilgisayar veya bulut not defteri erişimi.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiPerakende değer zincirinde YZ kullanım alanlarını önceliklendirmek, fiyat esnekliğini tahmin etmek ve dinamik fiyatlama ile indirim optimizasyonu modelleri kurmak.

Modül 1

Perakende ve E-Ticarette Yapay Zeka Haritası

Değer zinciri: satın alma, fiyat, kategori, kanal ve teslimat
Omnikanal müşteri verisi ve tek müşteri görünümü
YZ kullanım alanlarının etki ve fizibiliteye göre önceliği
Perakende KPI ağacı: ciro, brüt kâr, stok devri, dönüşüm
Pazar yeri ekonomisi ve satıcı performans analitiği
Vaka: Omnikanal zincirde YZ yatırım önceliklendirmesi

Modül 2

Fiyat Esnekliği ve Talep Tepkisi

Fiyat esnekliği kavramı ve log-log regresyon modeli
Çapraz esneklik: ikame ve tamamlayıcı ürün etkileri
Promosyon, rakip fiyatı ve mevsimsellik kontrolü
İçsellik sorunu ve nedensel tahmin yaklaşımları
Hiyerarşik Bayesçi modellerle seyrek veride esneklik
Laboratuvar: Kategori bazında fiyat esnekliği tahmini

Modül 3

Dinamik Fiyatlama ve Rekabet

Kural tabanlı, rakip bazlı ve talep bazlı fiyatlama
Kâr maksimizasyonu için fiyat optimizasyonu (SciPy)
Fiyat görüntüsü, psikolojik eşikler ve kural kısıtları
Pekiştirmeli öğrenme ve haydut algoritmalarıyla fiyat testi
Rekabet hukuku ve algoritmik fiyatlama riskleri
Laboratuvar: Kısıtlı kâr maksimizasyonu ile fiyat önerisi

Modül 4

İndirim ve Promosyon Optimizasyonu

Sezon sonu indirim (markdown) zamanlaması ve derinliği
Promosyon artışı (lift) ve hale etkisinin ölçümü
Promosyon sonrası talep düşüşü ve ürün yamyamlığı
Kampanya kataloğu için promosyon seçim optimizasyonu
Kâr getirmeyen promosyonların tespiti
Uygulama: Sezonluk ürünler için indirim planı simülasyonu

Günün hedefiÜrün çeşitliliği ve raf kararlarını veriyle vermek, mağaza-depo stok dağıtımını optimize etmek ve sipariş karşılama ile iade süreçlerini yapay zekayla iyileştirmek.

Modül 1

Ürün Çeşitliliği ve Kategori Yönetimi

Mağaza kümeleme ile yerele uygun ürün çeşitliliği
Ürün ikame edilebilirliği ve talep aktarım analizi
Uzun kuyruk ürünlerde listeleme ve delist kararları
Sepet analizi: birliktelik kuralları ve kategori rolleri
Raf alanı tahsisi için doğrusal programlama
Laboratuvar: Mağaza kümelerine göre çeşitlilik önerisi

Modül 2

Stok Dağıtımı ve Yenileme

Talep tahmininin stok ve yenileme kararlarına bağlanması
Mağazalar arası stok dağıtımı ve transfer optimizasyonu
Servis seviyesi, emniyet stoku ve kayıp satış dengesi
Hızlı tüketim ve taze ürünlerde fire tahmini
Google OR-Tools ile dağıtım optimizasyonu
Laboratuvar: Sezon başı stok dağıtım optimizasyonu

Modül 3

Sipariş Karşılama ve Son Mil

Mağazadan teslimat, depo ve karanlık mağaza modelleri
Sipariş-kaynak eşleştirme (order sourcing) optimizasyonu
Teslimat süresi tahmini ve teslimat vaadi yönetimi
Araç rotalama problemi (VRP) ve OR-Tools uygulaması
Kargo maliyeti ile müşteri memnuniyeti ödünleşimi
Laboratuvar: Şehir içi teslimat rotası optimizasyonu

Modül 4

İade, Fire ve Kayıp Önleme

İade olasılığı tahmini ve beden-uyum sorunları
İade nedenlerinin yorum ve metin analiziyle çıkarımı
Kasa ve iade suistimali için anomali tespiti
Bilgisayarlı görü ile raf boşluğu ve planogram uyumu
Vaka: Moda e-ticaretinde iade oranının düşürülmesi
Günün değerlendirmesi ve dijital kanal gününe köprü

Günün hedefiSite içi arama ve kişiselleştirmeyi iyileştirmek, dönüşüm hunisini deneylerle optimize etmek ve pazarlama karması modeliyle bütçeyi kanallar arasında verimli dağıtmak.

Modül 1

Site İçi Arama ve Kişiselleştirme

Anahtar kelime ve anlamsal (vektör) arama farkı
Hibrit arama ve sıralama sinyalleri: stok, marj, tıklama
Türkçe arama sorgularında yazım hatası ve eş anlamlılar
Kişiselleştirilmiş kategori sayfası ve öneri alanları
Sıfır sonuç sorgularının analizi ve iyileştirme
Laboratuvar: Gömme tabanlı ürün arama prototipi

Modül 2

Dönüşüm Hunisi ve Müşteri Yolculuğu

Oturum verisiyle huni analizi ve terk noktaları
Sepet terki tahmini ve tetiklenen iletişim kurguları
Satın alma niyeti skoru ile gerçek zamanlı müdahale
Sayfa hızı, ödeme adımı ve güven sinyallerinin etkisi
Müşteri yaşam boyu değeri ile edinme maliyeti dengesi
Laboratuvar: Oturum verisinden satın alma niyeti modeli

Modül 3

Deney Tasarımı ve Nedensel Çıkarım

A/B testi tasarımı, güç analizi ve erken durdurma hatası
CUPED ile varyans azaltma ve daha hızlı sonuç
Mağaza bazlı testler ve fark-içinde-fark yöntemi
Sentetik kontrol ile bölgesel kampanya etkisi
Artış (uplift) modellemesi ile hedefli promosyon
Laboratuvar: Mağaza testi için fark-içinde-fark analizi

Modül 4

Pazarlama Karması Modeli (MMM)

Kanal katkısı: son tıklama atıfının sınırları
Birikim (adstock) ve doygunluk etkilerinin modellenmesi
Bayesçi MMM: Google Meridian ve PyMC-Marketing
Bütçe senaryoları ve kanal bazlı getiri eğrileri
MMM sonuçlarının testlerle kalibrasyonu
Laboratuvar: PyMC-Marketing ile bütçe dağılımı analizi

Günün hedefiÜretken yapay zekayı ürün içeriği ve sohbet tabanlı ticarette kullanmak, çözümleri güvenli biçimde ölçeklemek ve kârlılık odaklı optimizasyon projesini sunmak.

Modül 1

Perakendede Üretken Yapay Zeka

Toplu ürün açıklaması, özellik çıkarımı ve kategori eşleme
Ürün görsellerinden özellik etiketleme ve kalite kontrol
Yorum özetleri ve ürün sayfası soru-cevap asistanı
Sohbet tabanlı alışveriş asistanı ve RAG mimarisi
Alışveriş ajanları (agentic commerce) ve etkileri
Laboratuvar: LLM ile toplu ürün içeriği zenginleştirme

Modül 2

Veri Platformu, MLOps ve Ölçekleme

Perakende veri platformu: işlem, stok, web ve CRM verisi
Toplu ve gerçek zamanlı skorlama ihtiyaçlarının ayrımı
MLflow ile model sürümleme ve performans izleme
Fiyat ve stok modellerinde insan onayı ve istisna yönetimi
YZ yatırımında getiri ölçümü ve iş vakası hazırlama
Demo: Fiyat öneri servisinin izleme panosu

Modül 3

Mevzuat, Etik ve Tüketici Güveni

Tüketicinin Korunması Kanunu ve indirimli satış kuralları
KVKK ve ticari elektronik ileti (İYS) yükümlülükleri
Kişiselleştirilmiş fiyatlamada adalet ve itibar riski
Rekabet Kurumu perspektifinden algoritmik fiyatlama
AB YZ Yasası ve Dijital Hizmetler Yasası'na genel bakış
Atölye: Perakende YZ uygulaması risk değerlendirmesi

Modül 4

Optimizasyon Projesi ve Kapanış

Grup projesi: fiyat, stok veya dönüşüm optimizasyonu
Proje sunumları ve yönetim kurulu formatında geri bildirim
Kurumsal perakende analitiği yol haritası hazırlama
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve laboratuvar not defterlerinin teslimi
Perakende analitiği kaynakları ve kapanış oturumu

Eğitim Kazanımları

Fiyat Optimizasyonu — Fiyat esnekliğini tahmin edip kural kısıtlarını gözeten kâr maksimizasyonu modelleriyle fiyat önerebileceksiniz.
İndirim Yönetimi — Promosyon artışını, yamyamlığı ve sezon sonu indirim etkisini ölçerek kârlı kampanya planı yapabileceksiniz.
Çeşitlilik ve Raf — Mağaza kümeleme ve talep aktarım analiziyle yerele uygun ürün çeşitliliği ve raf kararları verebileceksiniz.
Stok ve Teslimat — OR-Tools ile stok dağıtımı, sipariş kaynaklama ve son mil rotalama problemlerini optimize edebileceksiniz.
Arama ve Dönüşüm — Anlamsal arama, niyet skorları ve huni analiziyle e-ticaret dönüşüm oranını iyileştirebileceksiniz.
Nedensel Ölçüm — A/B testi, CUPED, fark-içinde-fark ve sentetik kontrolle kararların gerçek etkisini ölçebileceksiniz.
Pazarlama Karması — Bayesçi pazarlama karması modeliyle kanal katkısını ölçüp reklam bütçesini verimli dağıtabileceksiniz.
Üretken YZ Ölçeği — Ürün içeriği ve alışveriş asistanı uygulamalarını mevzuata uygun ve izlenebilir biçimde ölçekleyeceksiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Perakende ve e-ticaret veri bilimcileri
fiyatlama ve kategori analistleri
e-ticaret büyüme ve dönüşüm ekipleri
pazarlama analitiği uzmanları ile operasyon analitiği yöneticileri.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ile Perakende ve Elektronik Ticaret Optimizasyonu Eğitimi kimler için uygundur?

Program; perakende ve e-ticaret veri bilimcileri, fiyatlama ve kategori analistleri, e-ticaret büyüme ve dönüşüm ekipleri, pazarlama analitiği uzmanları ile operasyon analitiği yöneticileri için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi alanları kapsar?

Eğitim 4 tam gün ve 16 modülden oluşur. Sırasıyla fiyatlama ve indirim, ürün çeşitliliği ile stok ve teslimat, e-ticaret dönüşümü ile pazarlama etkinliği ve son gün üretken YZ, ölçekleme ve optimizasyon projesi işlenir.

Talep tahmini ve öneri sistemleri bu eğitimde ayrıntılı işleniyor mu?

Bu program karar optimizasyonuna odaklanır; talep tahmini ve öneri sistemleri fiyat, stok ve kişiselleştirme kararlarına girdi olarak ele alınır. Bu konularda derinleşmek isteyenler için Digital Vizyon Akademi'nin ayrı talep tahmini ve öneri sistemleri eğitimleri bulunur.

Eğitimde hangi araç ve kütüphaneler kullanılıyor?

pandas, scikit-learn, statsmodels, SciPy, Google OR-Tools, PyMC-Marketing, MLflow ve LightGBM kullanılır; Google Meridian ile Bayesçi pazarlama karması yaklaşımı ve LLM ile ürün içeriği zenginleştirme uygulamaları gösterilir.

Uygulamalar kurum verisiyle yapılabilir mi, sertifika veriliyor mu?

Varsayılan olarak sentetik mağaza ve e-ticaret veri setleri kullanılır; kapalı kurum gruplarında anonimleştirilmiş kurum verisiyle çalışılabilir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA İLE PERAKENDE VE ELEKTRONİK TİCARET OPTİMİZASYONU EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Perakende ve E-Ticarette Yapay Zeka Haritası

Fiyat Esnekliği ve Talep Tepkisi

Dinamik Fiyatlama ve Rekabet

İndirim ve Promosyon Optimizasyonu

Ürün Çeşitliliği ve Kategori Yönetimi

Stok Dağıtımı ve Yenileme

Sipariş Karşılama ve Son Mil

İade, Fire ve Kayıp Önleme

Site İçi Arama ve Kişiselleştirme

Dönüşüm Hunisi ve Müşteri Yolculuğu

Deney Tasarımı ve Nedensel Çıkarım

Pazarlama Karması Modeli (MMM)

Perakendede Üretken Yapay Zeka

Veri Platformu, MLOps ve Ölçekleme

Mevzuat, Etik ve Tüketici Güveni

Optimizasyon Projesi ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi