lumtify
English

İşlerimiz

Kurumsal müşterilerimiz için ürettiğimiz analitik, optimizasyon ve yapay zeka çözümleri.

Çimsa

Çimsa S&OP: global ağ optimizasyonundan yakıt satın alma kararına

Çimsa'nın 15 lokasyondaki üretim, lojistik ve satış ağını tek bir karma tamsayılı modele bağladık; ardından çıkan klinker üretim planını yakıt reçetesi ve satın alma kararına dönüştüren ikinci bir model kurduk.

  • %10 ↓ Stok maliyeti
  • %3 ↓ Üretim, depolama, dağıtım maliyeti

Derimod

Derimod: veri ambarından Optail'e üç katmanda yedi proje

AX ERP, Excel ve CRM'de dağınık duran veriyi tek bir veri ambarında birleştirdik; üzerine 20'den fazla Power BI dashboard'u kurduk; en üste de ilk sevkiyat, replenishment ve mağazalar arası transfer kararlarını veren Optail'i koyduk. Ardından stok analitiği (satış kaybı, kırıklık, atıl stok) ve CRM katmanı geldi. Bu sayfa genel bakış; yedi projenin her birinin ayrı sayfası var.

  • 20+ Dashboard
  • 7.000+ Optail senaryosu

Türkiye Basketbol Federasyonu

TBF: hakem ve değerlendirici ataması için karar destek sistemi

Türkiye Basketbol Federasyonu Merkez Hakem Kurulu'nun haftalık hakem atama işini, federasyon kurallarını ve hakemler arası adaleti gözeten bir karma tamsayılı optimizasyon problemi olarak kurduk. Sistem öneri üretiyor; kurul öneriyi inceliyor, gerekirse elle düzenleyip kesinleştiriyor. Değerlendirici ataması ikinci bir problem olarak eklendi. Sistem 2026–27 sezonundan bu yana federasyonun kendi sunucusunda canlıda ve kurul hakem ve değerlendirici atamalarını kimlik doğrulamalı bir web uygulamasından yapıyor.

  • Öneri Karar
  • 9 Hard kural

Defacto

Defacto DSO: veri bilimi ofisinin kuruluşu ve dört yıllık danışmanlık

2021'de işe alım Datathon'unda mentör olarak başladık. 2024 sonuna kadar ekibi eğittik, DSO'nun veritabanı ve sunucu altyapısını kurduk, on üçten fazla projeyi yazıp hayata geçirdik. Bugün DSO, Defacto'nun perakende analitiği, yapay zeka ve iş zekası ihtiyaçlarını karşılayan bir direktörlük.

  • 4 yıl Süre
  • 13+ Proje

Defacto

Defacto Norm Kadro: her mağazanın olması gereken kadrosunu veriyle hesaplamak

Mağaza kadrosu kararını fiili bordrodan ve sübjektif taleplerden çıkarıp ölçülen iş hacmine ve aynı segmentteki verimli emsale dayandıran model. Her mağaza × rol için 2025 normu, 2026 hedefi ve artır / azalt / koru kararı üretiyor; tamamen BigQuery üzerinde, parametrik.

  • Mağaza × rol Karar birimi
  • Frontier Referans

MMK

MMK: çelik sac üretiminde hat dengeleme ve sipariş–hammadde eşleştirme

Açık siparişleri doğru hammaddeyle eşleştiren, bunu yaparken üretim hatlarının kapasitesini ve ürün ağacının her aşamasını gözeten bir optimizasyon sistemi. Üç fazda kuruldu.

  • 4.000+ Açık satış siparişi
  • ~9 Sipariş başına hammadde adayı

Gürmen Grup

Gürmen MATS: mağazalar arası transferi Excel'den SKU seviyesinde karar veren bir sisteme taşımak

Ramsey ve Kip mağazalarında satmayan ürünü, indirime girmeden önce satan mağazaya taşıyan Mağazalar Arası Transfer Sistemi. Alıcı ve göndericiyi cover ile option seviyesinde belirler, ihtiyacı satış hızından hesaplar, eşleştirmeyi SKU seviyesinde yapar. Blok, tekleme ve böl-parçala transfer türleri aynı altyapıda çalışır. SQL projesi olarak Gürmen'in sunucusunda duruyor, sonuçlar ERP'ye aktarılıyor.

  • SKU Karar birimi
  • Cover Alıcı / gönderici

Kuveyt Türk

Kuveyt Türk: Dijital Pazarlama ve Bireysel Müşteri Analitiği ekiplerine usta–çırak mentörlüğü

2023'te Dijital Pazarlama'nın analitik ekibiyle SQL, Power BI, Python ve makine öğrenmesi eğitimleriyle başladı. Ardından ekip kendi projelerini Lumtify mentörlüğünde kurdu: dijitallik puanı, hedef kitle yönetimi, churn neden analizi, arayüz kullanım analizi, ürün öneri ve churn tahmin modelleri. 2025'ten beri Bireysel Müşteri Analitiği ekibiyle harcama analitiği, lüks harcama skoru ve sonraki en iyi aksiyon önceliklendirmesi üzerinde çalışılıyor. Kodu ekip yazıyor; Lumtify yön gösterip yöntemi getiriyor ve çıktıyı denetliyor.

  • Usta – çırak Model
  • 8+ Dijital projeler

Kalekim

Kalekim: üç yılda MVP'den tahmin yönetim sistemine

İki ürün grubu için Excel'den beslenen bir makine öğrenmesi MVP'siyle başladık; ikinci yıl tüm ürünler için her ay yeniden eğitilen bir tahmin sürecine, üçüncü yıl planlamacının kendi çalıştırdığı Kalekimforecast uygulamasına dönüştü. Tahmin bugün Kalekim'in tedarik, üretim ve lojistik planlamasının girdisi.

  • 2 grup → tümü Kapsam
  • 3 Encoding yöntemi

Motor Aşin

Motor Aşin: iki ERP'yi birleştiren veri ambarı, panolar ve karar destek sistemleri

Logo Tiger ve J-Platform'da bölünmüş veriyi SSIS ile tek bir SQL Server veri ambarına aldık; üzerine satış, stok, ürün, depo karşılanabilirlik, bütçe, satışçı karnesi ve satın alma panolarını kurduk. Panoların bir kısmını Motor Aşin ekibi mentörlüğümüzle kendisi geliştirdi. Veri Ekim 2024'ten beri kesintisiz akıyor. 2026'daki üçüncü faz sepet analizi, yok stok–kayıp satış, atıl stok ve tedarikçi başarısını kapsıyor.

  • 2 ERP Kaynak
  • Kesintisiz Veri akışı

Hayat Kimya

Hayat Kimya: e-ticaret siparişleri için Microsoft Fabric üzerinde haftalık tahmin

Pazaryeri ve e-ticaret siparişlerini, depo vardiya planının ihtiyaç duyduğu kırılımda haftalık tahmin eden ve veri ambarından rapora kadar tek bir Fabric pipeline'ı olarak çalışan sistem.

  • Haftalık Tahmin ufku
  • Tek pipeline Otomasyon

Defacto

Defacto İK Analitiği: dashboard'lar, uyarılar ve Norm Kadro modeli

DSO'dan sonra Defacto'yla ikinci dönemde İnsan Kaynakları'nın analitik ekibine danışmanlık veriyoruz. Kapsamda turnover, demografi, akademi ve HRBP dashboard'ları, giriş-çıkış ve prim otomasyonları ve şirket içi asistana bağlı bir uyarı kurgusu var; merkezde Norm Kadro modeli duruyor. Aralık 2025'ten beri sürüyor.

  • 2. dönem Dönem
  • 4 Katman

Türkiye Finans Katılım Bankası

Türkiye Finans: İK analitiği ekibine eğitim ve proje mentörlüğü

2024'te katılım bankasının İK Analitiği ekibiyle haftada bir gün çalıştık: önce Python ve makine öğrenmesi eğitimi, ardından ekibin kendi projelerinde mentörlük. İşe alım değerlendirme envanterinin performans ve tutundurmayla ilişkisi iş grubu bazında analiz edildi; çalışan kaybı tahmini için literatür taraması ve model tasarımı yapıldı. Ekip öğrendiği yöntemi hemen kurumun kendi verisine uyguladı.

  • Haftada 1 gün Format
  • Python · ML Eğitim

Kale Seramik

Kale Seramik: devam etmediğimiz talep tahmini PoC'si

Kalekim'le aynı yol haritasıyla başlayan bir MVP: iki ürün fonksiyonu, 34 metot, üç encoding yöntemi. Sonuç hedefin altında kaldı ve ikinci faza geçilmedi. Bu sayfa neyin işe yaramadığını ve nedenini anlatıyor.

  • 141 DFU
  • 200+ Ürün özelliği

Mayadem

Mayadem: oyun event'lerinden ClickHouse veri ambarına

Çocuk oyun ve içerik uygulamaları geliştiren Mayadem için iki dönemde iki iş yaptık. 2022'de TRT Çocuk Oyun Dünyası'nın event tasarımını ve pazarlama panolarını kurduk. 2025'te MagicPages okuma uygulaması için PostgreSQL ve S3'ü tek bir ClickHouse analitik ambarında birleştirdik; boyutlar JOIN gerektirmeyen dizi yapısında, olgu tabloları saniyeler içinde cevap veriyor. Çalışma veri merkezli yapılanma danışmanlığı olarak devam ediyor.

  • 7 → 1 Kitap boyutu
  • 130+ Event tanımı

Türkiye Basketbol Federasyonu

TBF: Basketbol Yönetim Sistemi için veritabanı tasarımı ve eski sistemden geçiş

Türkiye Basketbol Federasyonu kendi yazılım ekibiyle yeni bir Basketbol Yönetim Sistemi yazarken, sistemin üzerinde çalışacağı veritabanını tasarladık ve eski sistemdeki 454 tablo, beş milyon kaydı modül modül yeni yapıya taşıdık. Çalışma adlandırma standardını, 1.685 kolon eşlemesini, 226 yabancı anahtarı, belge dışa aktarımını, kesim günü aktarımını ve dokümantasyonu kapsadı. Federasyonun bugün kullandığı BYS bu veritabanı üzerinde çalışıyor.

  • 454 → 121 Tablo
  • 1.685 Kolon eşlemesi

Upily

Upily: Wonjo Kids'in veri altyapısı için keşif ve audit

Çocuklar için oyun uygulaması Wonjo Kids'in Firebase, Adjust ve RevenueCat verisi BigQuery'de toplanmış, ama altyapı organik olarak büyüyüp karmaşıklaşmıştı. Tablo envanteri, pipeline, cross-platform eşleşme, platform paritesi, taksonomi, event tracking ve dashboard olmak üzere yedi alanda 1.500'den fazla BigQuery objesini ve 330'dan fazla event'i inceledik. Güçlü yönleri, riskleri ve dört fazlı dönüşüm yol haritasını tek bir raporda teslim ettik.

  • 1.500+ İncelenen obje
  • 330+ Event

Karaca

Karaca: veri ambarından CustoMation'a veri analitiği danışmanlığı

Karaca grubunun (Karaca, Karaca Home, Emsan, Homend, Kaşmir) mağaza ve e-ticaret verisi için 2022–2023'te veri analitiği ekibinin yanında danışmanlık: veri ambarının analitik katmanı ve küp, ürün ve atıl stok dashboard'u, mağaza ve e-ticaret satış kaybı, kapasite sistemi tasarımı, transfer önerisi ve RFM segmentleriyle kampanya kitlesi seçen CustoMation. Bu sayfa çatı; CustoMation'ın kendi sayfası var.

  • 6 Proje
  • 5 Marka

Türkiye Bankalar Birliği

TBB: bankacılar için veri bilimi eğitimi

Türkiye Bankalar Birliği'nin eğitim programı kapsamında, işinde veri kullanan banka çalışanları için 62 saatlik, 21 günlük 'Veri Analitiği Yolculuğu' programı: veri bilimine giriş, SQL, Python, istatistik ve EDA, görselleştirme, makine öğrenmesi, sektör vakaları. Oturumlar akşamları yapıldı, her modülün ödevi vardı, uygulamalar Colab'da yürüdü. TBB her modülü katılımcı anketiyle 10 üzerinden puanladı; ortalama 9'un üzerinde çıktı.

  • 62 saat Süre
  • 9+ / 10 Değerlendirme

Defacto

Defacto IofTheCustomer: müşteri yorumlarını sınıflandırıp ilgili birime yönlendiren NLP sistemi

defacto.com ve pazaryerlerinden gelen her ürün yorumu saniyeler içinde duygu analizinden geçiyor; negatifse dokuz kategoriden hangisine girdiği belirlenip ilgili birime yönlendiriliyor. 2021'de kurulan sistem üç yıldır kesintisiz çalışıyor ve 2023'te Stevie ödülü aldı.

  • 9 Kategori
  • 700K+ İşlenen yorum

Defacto

Defacto Sorting: kategori sayfasında ürünlerin sırasını belirleyen skor algoritması

defacto.com'da bir kategori sayfası açıldığında ürünlerin hangi sırayla görüneceğini belirleyen dinamik skor algoritması. Satış, tıklanma, beden kırıklığı, stok ve raf ömrünü birlikte tartar; yeni ürünler için cold start çözümü ve senaryo bazlı ağırlıklandırma içerir.

  • 5 Sinyal
  • Cold start Yeni ürün

Defacto

Defacto ELOSS: e-ticarette yok-stok yüzünden kaçan satışı ölçmek

Defacto'nun kendi sitesi ve pazaryerlerinde stoğu biten her SKU için 'ürün olsaydı ne satardı' sorusuna cevap veren haftalık hesaplama. Yok-stok öncesi satış hızı, özel gün ve trend etkileriyle satış kaybını hesaplar, günlük satış dağılımıyla güne kırar. Artımlı yapı sayesinde saatler süren hesap dakikaya indi.

  • Haftalık Çalışma
  • ~30 dk Süre

Defacto

Defacto NoSales: 28 gündür satmayan stoğu her hafta aynı kuralla ölçmek

Pazar günü stoğu olan her option × mağaza çifti için son 28 günde satış olup olmadığını kontrol eden, hareketsiz stoğu mağaza, ürün ve bölge kırılımında raporlayan haftalık sistem. BigQuery'de zamanlanmış sorgular, Power BI'da beş sayfalık dashboard; 2021'den bu yana trend.

  • 28 gün Kural
  • Pazartesi 05:30 Çalışma

Defacto

Defacto PAT: Teams'ten Meet'e geçerken bozulmayan toplantı analitiği

Çevrimiçi toplantı verisinden katılım, konuşma süresi ve toplantı verimliliği metrikleri üreten dashboard. Microsoft Teams'in ilişkisel verisiyle kuruldu; şirket Google Meet'e geçince Meet'in iç içe olay verisi Teams şemasına çevrildi ve dashboard hiç değişmeden devam etti. Satır seviyesi güvenlikle herkes yalnızca kendi hiyerarşisini görür.

  • 2 Platform
  • Günlük Yenileme

Defacto

Defacto DISCO: bu ürüne şu fiyatı verirsem 14 günde kaç adet satar?

İndirim kararını tahmine dayandıran sistem. Fiyatı değişen her ürün için sonraki 14 günün satış adedini stok, kırıklık, satış hızı, fiyat geçmişi ve takvim etkilerinden öğrenen bir XGBoost modeli kurduk. Hat her gün çalışıyor, hata 14 gün sonra gerçekleşenle ölçülüyor ve planlamacı bir demo arayüzünde beş psikolojik fiyatı yan yana deneyebiliyor. MVP tamamlandı; yönetim kararıyla fiyatlandırma sürecine alınmadı.

  • Fiyat → adet Soru
  • İki yönlü Yön

Derimod

Derimod veri ambarı: AX, Excel ve CRM'den tek analitik veritabanına

Derimod'daki diğer projelerin üzerine oturduğu katman. AX ERP'nin işlem seviyesindeki verisini, ekiplerin Excel'lerini ve CRM'i SQL Server üzerinde tek bir analitik veritabanında birleştirdik: şema ve adlandırma standardı, prosedür kayıt ve log mekanizması, SSIS ile günlük akış, partition switch ile kesintisiz yükleme, RowHash ile delta tespiti. Dashboard'lar da Optail de bu ambardan besleniyor.

  • 3 Kaynak sistem
  • 7 Şema

Derimod

Derimod iş zekası: tek ambardan beslenen 20+ Power BI dashboard'u

Veri ambarındaki temiz veriyi Derimod'un her ekibinin doğrudan ulaşıp yorumlayabildiği dashboard'lara çevirdik: satış, ürün, müşteri, bütçe, mağaza ve depo kapasitesi, lojistik, e-ticaret operasyonu, Optail başarı raporları. Dashboard'lar dört adımlı bir katalogla (raporlama, derin analiz, trading, CEO) kuruldu ve hepsi aynı ambardan besleniyor; hiçbir raporun ayrı bir veri kaynağı yok.

  • 20+ Dashboard
  • 4 Katalog adımı

Derimod

Optail İlk Sevkiyat: master plan, mağaza gruplama ve kapasiteyle yeni ürünün ilk dağıtımı

Yeni ürün depodan çıkarken henüz satış verisi yoktur; karar benzer ürünlerin geçmişine, mağaza gruplarına ve kapasiteye dayanır. Derimod için sezon öncesi ve sezon boyunca planlamanın yapıldığı Master Plan ekranını, mağaza cluster'larını, doluluk ve sevk önceliği yönetimini kurduk; önce ayakkabı ve çanta, sonra giysi canlıya alındı. 2026'da Flow Through, açık adet sevkiyat ve simülasyon ekleniyor.

  • 3 Kategori
  • Master plan Karar girdisi

Derimod

Optail Replenishment: satan ürünün yerine depodan mağazaya otomatik besleme

Ekim 2024'te canlıya aldığımız replenishment, satış hızına göre depodan mağazaya akışı yönetiyor: kaç haftalık cover, minimum lot, hangi depo, hangi mağaza grubu. İlk iki ayda replenishment'ın üçte ikisi Optail'den geldi; 2025'te ayakkabıda %95'e yaklaştı. Her replenishment'ın satışa dönüp dönmediğini ölçüyoruz; Optail'in satışa dönme oranı manuel sevkiyattan da geçen yıldan da yüksek.

  • ~%95 Otomasyon
  • ~1,5× Satışa dönme

Derimod

Optail Mağazalar Arası Transfer: kırıklık-tekleme, koleksiyon dışı ve sezon sonu transferleri

Optail'in ilk modülü. Şubat 2024'te blok transferle başladı; üzerine kırık bedenleri toplayan tekleme transferi, koleksiyonunda olmayan mağazaya ürün taşıyan koleksiyon dışı transfer, kapanan mağaza boşaltma ve sezon sonunda ürünü satan mağazalarda toplayan klasman bazlı transfer eklendi. Transfer edilen ürünün 21 günde satışa dönme oranı Optail'de manuelin beş katı.

  • ~%25 Satışa dönme
  • 5 Transfer tipi

Derimod

Derimod stok analitiği: satış kaybı, kırıklık, atıl stok ve her sevkiyatın başarısı

Optail'in kararlarının işe yarayıp yaramadığını ölçen katman. Satış kaybı, kırıklık ve satmayan stok için tanım koyduk, haftalık dashboard'lara bağladık; depo ve mağazalardaki stoku ve her ürün hareketini (yolda, çıkış emrinde, gelecek) görünür yaptık; ilk sevkiyat, replenishment ve transferin her birinin satışa dönme oranını ilk girdi–ilk çıktı bağıyla hesapladık. Bir sezonda ayakkabıda satış kaybı %14'ten %10'a, kırıklık %10,6'dan %8,4'e indi.

  • %14 → %10 Satış kaybı
  • %10,6 → %8,4 Kırıklık

Derimod

Derimod CRM analitiği: müşteri 360, kampanya başarı datamart'ı ve dashboard'u

Stok tarafı oturduktan sonra sıra müşteriye geldi. Dynamics CRM, Shopify ve ERP'deki müşteri, üyelik, puan ve kampanya verisini aynı veri ambarına bağladık; kampanya sonuçlarının tek satırda özetlendiği yapının yerine fiş satırı grain'inde bir yıldız şema kurduk. MASS ve loyalty kampanyaları, puan kazanımı ve harcaması burada kanal, segment ve ürün kırılımında izleniyor. Günlük segment ve puan güncellemesi canlıda, müşteri 360 görünümü prototip aşamasında; churn ve sıradaki en iyi teklif ise yol haritasında.

  • Fiş satırı Grain
  • 2 Kampanya türü

Karaca

Karaca CustoMation: RFM ve davranış segmentleriyle kampanya kitlesi seçimi

Bir kampanyanın kime gideceği sorusunu Excel filtrelerinden çıkarıp tek bir araca koyduk. CustoMation, Karaca grubunun beş markası ve on bir kanalı için müşteriyi RFM segmenti, marka bazlı davranış segmenti, satın aldığı ürün grubu, marka ve son alışveriş penceresine göre seçer. Dahil ve hariç kuralları birlikte tanımlanıyor, her seçim senaryo olarak kaydediliyor ve geçmiş koşularla karşılaştırılabiliyor. Kitle kampanya aracına Excel olarak gidiyor.

  • 10 + 19 Segment
  • 8 Filtre boyutu