Moda perakendesi, talebin hem mevsime hem trende bağlı olduğu az sayıdaki sektörden biri. Bir ürünün ömrü kısa ve ikinci şansı yok: sezon içinde yanlış mağazada duran stok, sezon sonunda indirimle eriyor.

Sezonun iki yarısı

Perakende planlaması iki ayrı problem gibi görünür ama tek bir zincirdir.

Sezon öncesinde koleksiyon kurgulanır, bütçe dağıtılır, ilk fiyat belirlenir, mağazalar gruplanır. Buradaki hatanın bedeli yüksektir çünkü sezon içinde tam olarak düzeltilemez. Yanlış kurgulanmış bir koleksiyonu iyi bir dağıtım da kurtaramaz.

Sezon içinde ilk sevkiyat yapılır, ikmal edilir, mağazalar arası transfer kararları verilir, indirim zamanlaması ayarlanır. Burada hız belirleyicidir: bir haftalık gecikme, satılabilecek ürünün indirime düşmesi demektir.

Bu zincirin tamamı perakende planlama haritamızda duruyor: 37 algoritma, her biri hangi aşamada hangi soruyu cevapladığıyla birlikte.

Çalıştığımız problemler

Dağıtım ve transfer. Üretim planı, hava durumu ve mağaza kapasitesi kısıtları altında hangi mağazaya ne zaman kaç adet gönderileceği. Satmayan ürünün, satabilecek mağazaya lojistik maliyet ve satış olasılığı hesaba katılarak kaydırılması.

Beden ve kırıklık. Bir mağazada beden setinin bozulması, o üründen artık satış yapılamaması demektir. Koli içindeki beden dağılımının baştan doğru kurulması bu yüzden önemli.

Fiyat ve indirim. Fiyat elastikiyeti ölçümünden başlayıp, sezon sonu hedefleri altında hangi ürüne hangi hafta hangi indirim derinliğinin uygulanacağına kadar.

Satış kaybı. Stoksuz kalınan dönemde kaçırılan satışın SKU seviyesinde ölçülmesi.

Müşteri tarafı. Segmentasyon, terk tahmini, yaşam boyu değer, öneri sistemleri ve kampanya kitle belirleme.

Açık paylaştığımız kısım

Perakende analitiği üzerine çalışmalarımızın bir kısmını açık olarak yayınlıyoruz. Her problem gerçek bir iş sorusuyla başlıyor, matematiksel modeliyle kuruluyor ve SQL ile Python çözümü adım adım gösteriliyor. Bütün çözümler Lumoda adını verdiğimiz 25 mağazalık kurgusal bir moda zincirinin sentetik verisi üzerinde çalışıyor.

Veriye, koda ve modellere perakendeanalitigi.com adresinden form doldurmadan ulaşılabiliyor.

Bu alandaki işlerimiz

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

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

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

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

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

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