İçeriğe geç
BİLGE kasada yanına giden ürünü öneriyor.

Kasadaki kararın etrafındaki sekiz yetenek

BİLGE tek bir öneri kutusu değil. Sekiz yetenek aynı fişi farklı bir soruya çeviriyor. Hangisinin bugün çalıştığı, hangisinin yolda olduğu aşağıda ayrı ayrı yazılı.

Sekizi bir arada

2 canlı · 2 geliştiriliyor · 4 yol haritasında

Canlı

Bugün kutudan çıkıyor

Kurulum bittiğinde bunlar çalışıyor. Ayrıca bir şey açmanız, beklemeniz gerekmiyor.

Kampanya kuralları

Yapay zekânın önerdiği her şeye razı olmak zorunda değilsiniz. Kural motoru, işin ticari kararını sizde bırakır.

Neye göre

  • Müşterinin grubu ve ziyaret geçmişi
  • O anki sepet tutarı ve kalem sayısı
  • Günün saati ve mağaza
  • Kuralın önceliği

Nasıl

  • Koşulları panelden kurarsınız; kod yazmak, sürüm çıkarmak, kasayı kapatmak yok.
  • Kurallar öncelik sırasına dizilir, eşleşen ilk kural uygulanır ve kasaya hemen dönülür.
  • Her ateşleme kayda geçer: hangi kural, hangi sepette, ne kadar sürdü.

Mağazada karşılığı

“Risk altındaki müşteri 150 TL üstü sepetle akşam kasaya gelirse %15 sadakat kuponu uygula.” Kaydettiğiniz an bir sonraki işlemde geçerli.

Ayrıntılı sayfa
kural · win-back-90d örnek veri 
{
  "all": [
    { "field": "profile.segment",
      "op": "in",
      "value": ["Risk altında"] },
    { "field": "context.currentBasketAmount",
      "op": "gt", "value": 150.0 }
  ]
}
%15 sadakat kuponu uygulandı 41 ms

Mağaza bazlı takip ve öneri

Zincir tek bir mağaza değildir. Sahildeki şubenin sattığıyla merkezdekinin sattığı aynı olmadığında öneri de aynı olmamalı.

Neye göre

  • Şubenin kendi satış geçmişi
  • O şubedeki mağaza bazlı stok
  • Varyant ve fiyat farklılıkları
  • Şubenin satış kanalı: mağaza mı, e-ticaret mi

Nasıl

  • Ürün kataloğu mağaza kırılımında tutulur: aynı ürünün stok durumu şubeden şubeye değişebilir.
  • Mağaza bilgisini gönderdiğinizde o şubede bulunmayan ürünler öneri listesinden çıkarılır.
  • Karar kayıtları ve satış raporları mağaza kırılımında okunur, şubeler karşılaştırılır.

Mağazada karşılığı

Bir şubede kabul oranı diğerlerinin yarısı çıkıyor. Rapora bakıyorsunuz: o şubenin stok verisi düzensiz geliyor, bu yüzden stok elemesi çalışmıyor. Sorun kasiyerde değil, veride.

Ayrıntılı sayfa
ürün kataloğu örnek veri
Türk Kahvesi
₺84,90
stok 142
Siyah Çay
₺48,00
stok 89
Küp Şeker
₺39,50
stok 0
Süzme Peynir
₺129,00
stok 31
Siyah Zeytin
₺94,50
stok 12
Tereyağı 250 g
₺167,00
stok 0

Bugün çalışanları kendi verinizde görmek en hızlı yol.

Otuz dakika, kendi kataloğunuz ve kendi fişleriniz üzerinden.

Demo isteyin Ücretsiz başlayın
Geliştiriliyor

Üzerinde çalışılıyor

Kapsamı belli, geliştirme sürüyor. Pilotta birlikte deneyip önceliğini siz belirleyebilirsiniz.

Kişiselleştirilmiş ürün önerisi

Sepet önerisi herkese aynı cevabı verir. Kişiselleştirme, aynı sepeti taşıyan iki müşteriye farklı sıra gösterir — çünkü ikisinin geçmişi aynı değil.

Neye göre

  • Geçmiş sepetleri: neyi alıyor, hangi kategorilere giriyor
  • Alım ritmi: hangi ürünü ne sıklıkla tazeliyor
  • Zaman deseni: hangi gün ve hangi saatte geliyor
  • O anki sepet: şu anda kasada ne var
  • Hangi davranış grubunda yer aldığı
  • Mağaza tercihi: hangi şubeden alışveriş yapıyor

Nasıl

  • Satın alma örtük bir tercih sayılır: müşteri-ürün geçmişinden “bu kişi bunu sever” sinyali çıkarılır — puan vermesi, tıklaması gerekmez.
  • Benzer alışveriş yapan müşterilerin aldığı ama bu müşterinin henüz almadığı ürünler öne çıkar.
  • Sıralama yalnızca ürüne değil müşteriye de bakar; böylece aynı sepet iki kişide farklı sıralanır.
  • Kimlik yoksa sistem sepet önerisine döner — kişiselleştirme kapanır, öneri durmaz.

Mağazada karşılığı

Aynı anda iki müşteri kasaya kahve ve şeker getiriyor. Biri her hafta çay alıyor, diğeri hiç almamış ama sürekli kahvaltılık peynir alıyor. Birine çay, diğerine peynir öneriliyor — sepet aynı, sıra farklı.

Ayrıntılı sayfa
kimlik çözümleme örnek veri
telefon
05•• ••• 42 17
merkez-01
sadakat kartı
9002••••7741
sahil-03
partner müşteri no
ZRH-88214
e-ticaret
Tek profil
3 tanımlayıcı birleşti · segment: Sadık müşteriler

Zaman ve bağlam

Sabah sekizdeki sepetle cumartesi akşamı yedideki sepet aynı şey değil. Müşteri de mağaza da aynı, niyet farklı.

Neye göre

  • Günün dilimi: sabah, öğle, akşam, gece
  • Haftanın günü ve hafta sonu ayrımı
  • Mevsim ve mevsimsel ürün geçişleri
  • Özel günler ve bayram öncesi hareketlenme
  • Mağazanın o saatteki yoğunluğu

Nasıl

  • Zaman düz bir sayı olarak değil dairesel olarak işlenir: gece 23 ile sabah 00 birbirine komşudur, uzak değil.
  • Bu bağlam hem önerinin sıralamasına hem kampanya kurallarının koşullarına girer.
  • Mevsimsel kayma, kuralların eski dönem verisine takılıp kalmasını engeller.

Mağazada karşılığı

Sabah kahvaltılık öne çıkar, akşamüstü hazır yemek ve atıştırmalık. Cumartesi akşamı sepetler büyür ve öneri buna göre değişir. Bunun için kural yazmanız gerekmez.

kasa · sepet örnek veri
Türk Kahvesi 100 g ₺84,90
Küp Şeker 750 g ₺39,50
Öneriler en uygundan sıralı
Siyah Çay 500 g ₺48,00
bu sepetle birlikte alınma %62
Kesme Şeker 1 kg benzer ürün
Cezve 4 kişilik yanına gider
+2 öneri daha · kaç satır görüneceğini siz belirlersiniz
Yol haritasında

Yol haritasında

Yönü belirlendi, sırası müşterilerle konuşularak çiziliyor. Sizin için kritik olan varsa öne alınabilir.

Trend ve yükselen ürünler

Bir ürünün çok satması ile yükselişte olması farklı şeylerdir. İkincisi henüz herkesin görmediği bilgidir.

Neye göre

  • Kısa pencereli satış ivmesi
  • Kategori içi pay değişimi
  • Mevsimsel beklentiden sapma
  • Mağazalar arası yayılım hızı

Nasıl

  • Ürünün son dönem satışı kendi geçmişiyle karşılaştırılır; mutlak hacim değil değişim ölçülür.
  • Yükselen ürünler öneri havuzuna ayrı bir kaynak olarak girer.
  • Yeni ürünlerin geçmişi olmadığı için kategori bazlı yedek yolla değerlendirilir.

Mağazada karşılığı

Yeni çıkan bir atıştırmalık üç şubede hızla yükseliyor ama toplam hacimde hâlâ küçük. Trend sinyali bunu yakalar ve ürün, popülerlik listesine girmeden önce önerilmeye başlar.

panel · son 30 gün örnek veri
12.480
Öneri sunulan sepet
%18,4
Dönüşüm oranı
2.296
Dönüşen sepet
₺184.320
Getirilen ek ciro
günlük kabul edilen öneri

Yeniden alım zamanlaması

Bazı ürünler bitince alınır: mama, su, deterjan, bebek bezi. Bu ürünlerde doğru öneri “ne” değil “ne zaman” sorusudur.

Neye göre

  • Müşterinin o üründeki kendi alım aralığı
  • Paket büyüklüğü ve tüketim hızı
  • Son alımdan geçen süre
  • Hane büyüklüğünü ima eden sepet deseni

Nasıl

  • Her müşteri-ürün çifti için kişisel bir tazeleme aralığı öğrenilir; kategori ortalaması değil, o kişinin ritmi.
  • Aralık dolmaya yaklaştığında ürün öneri havuzuna girer.
  • Erken hatırlatmak rahatsız eder, geç kalmak satışı kaçırır — zamanlamanın kendisi modelin işidir.

Mağazada karşılığı

Bir müşteri kedi mamasını ortalama 24 günde bir alıyor. 21. günde kasaya geldiğinde mama öneri listesine giriyor; 5. günde gelirse girmiyor.

fiş akışı örnek veri
14:31:58 merkez-01 · 4 kalem ₺284,40
14:32:07 merkez-01 · 2 kalem ₺124,40
14:32:11 sahil-03 · 9 kalem ₺612,90
14:32:14 e-ticaret · 3 kalem ₺349,00
14:32:19 merkez-02 · 1 kalem ₺39,50
akış sürüyor…

Talep tahmini

Öneri satışı artırır; talep tahmini o satışın karşılanabilmesini sağlar. Rafta olmayan ürünün önerisi işe yaramaz.

Neye göre

  • Ürün ve mağaza bazında satış geçmişi
  • Mevsimsellik ve haftalık desen
  • Kampanya dönemlerinin etkisi
  • Özel günler ve tatiller

Nasıl

  • Her ürün-mağaza çifti için ileriye dönük satış aralığı tahmin edilir.
  • Tahmin tek bir sayı değil bir aralıktır; belirsizliği gizlemek stok kararını kötüleştirir.
  • Çıktı hem sipariş planına hem öneri motorunun stok süzgecine bağlanabilir.

Mağazada karşılığı

Bayram öncesi hafta için bir şubede kuruyemiş talebinin iki katına çıkacağı görülüyor. Sipariş buna göre açılıyor, öneri motoru da o hafta o ürünü rahatça önerebiliyor.

e-ticaret vitrini örnek veri
Vadi Market
Kahvaltılık İçecek Atıştırmalık
Türk Kahvesi 100 g
₺84,90
stokta · merkez-01
Bunları da alanlar oldu
Siyah Çay
₺48,00
Küp Şeker
₺39,50
Süzme Peynir
₺129,00
Siyah Zeytin
₺94,50

Kayıp riski

Müşteri sizi bir gün terk etmez, yavaşça uzaklaşır. Bunu ayrılık gerçekleşmeden görmek, sonradan geri kazanmaktan ucuzdur.

Neye göre

  • Ziyaret aralığının kendi normalinden sapması
  • Sepet tutarındaki düşüş eğilimi
  • Kategori çeşitliliğinin daralması
  • Segmentler arası geçiş yönü

Nasıl

  • Her müşterinin “normal”i kendi geçmişinden çıkarılır; herkese aynı gün eşiği uygulanmaz.
  • Uzaklaşma sinyali bir olasılık olarak hesaplanır ve müşteri gruplarına yansır.
  • Risk kasada tanındığında kampanya kuralı aynı işlemde devreye girebilir.

Mağazada karşılığı

Haftada bir gelen bir müşteri üç haftadır uğramıyor. Kayıp riski yükseliyor ve dördüncü hafta kasaya geldiğinde geri kazanım kuralı otomatik ateşleniyor.

segmentler örnek veri
Şampiyonlar 82%
en sık ve en çok alan · 1.284
Sadık müşteriler 64%
düzenli gelen · 3.402
Cumartesi akşamı atıştırmalıkçıları 48%
davranışsal · 2.117
Risk altında 31%
90+ gün · 642

Hangisi sizin için önce gelmeli?

Yol haritasını müşterilerimizle konuşarak sıralıyoruz. Sizin için kritik olanı söyleyin, nerede durduğunu açıkça konuşalım.

Ücretsiz başlayın 30 dakikalık demo isteyin
  • Kart bilgisi istemiyoruz
  • Kurulum dakikalar sürer
  • Kimliksiz müşteride de çalışır