Kendini anlayan bir mağaza.

Kapsam

LC Waikiki 60'tan fazla ülkede 1.300'ün üzerinde mağaza işletiyor. Bu ölçekte dönüşümde, mağazada geçirilen sürede ya da stok doğruluğunda tek puanlık bir kazanç milyarlarca liraya karşılık geliyor. Ar-Ge sorusu somuttu: yapay zekâ destekli, görüntü işleme ve RFID temelli bir platform, mağaza müdürüne kapı ile deneme kabini arasında gerçekte ne olduğunu anlık olarak gösterebilir mi?

Araştırmanın, birbirinden çok farklı iki kitlenin aynı anda değerlendirebileceği bir biçimde teslim edilmesi gerekiyordu: algoritmalara ve modellere bakacak teknik ekip ve yalnızca demoyu ve rakamları görecek teknik olmayan kitle.

Ne kurdum

İş kolunu uçtan uca ben yürüttüm: hattı tasarladım, görüntü işleme modellerini ince ayarladım ve tüm sistemi canlı bir ürün gibi paketleyen etkileşimli demoyu kurdum. Demonun yanına rekabet analizi, teknik mimari, aşamalı yaygınlaştırma planı, donanım ve yazılım gereksinimleri, KVKK uyumu ve finansal modeli kapsayan yazılı bir teklif hazırladım.

• Perakende için ince ayarlanmış görüntü modelleri. Ürün tanıma, eldeki inceleme anları ve mağazada geçirilen süreye uyarlanmış tespit ve takip modelleri; veri düzenleme ve değerlendirme döngüsü bana aitti.
• Canlı kamera panelleri — eline alınan ürünleri, ürün koduna göre inceleme süresini ve şüpheli davranış senaryolarını (belirli ürünlerde hırsızlık işareti) öne çıkarıyor.
• Gerçek ürün verisi — gerçek perakende ürün kodları ve en çok satanlar; böylece demo gerçek bir mağaza gibi okunuyor.
• Müdür panosu ve yapay zekâ destekli karar zinciri: ham sinyalden ("müşteri SKU-4388'i 47 saniye elinde tutuyor") iş aksiyonuna ("depodan transfer başlat").
• Satış katı yoğunluk haritası ve mağaza düzeyinde ciro modeli; öngörüleri tek mağazadan yüzlerce mağazalık bir ağa ölçekliyor.

Canlı demo

Analiz ve sonuçlar

Finansal model sıfırdan, gerçek perakende rakamları üzerine kuruldu. Mağaza başına aylık taban ciro 48,75 milyon TL olarak alındı; platformun öngörülen katkısı — daha iyi stok kararları, mağazada geçirilen süreye dayalı yerleştirme ve kayıp önleme ile — mağaza başına yılda ≈111 milyon TL, 100 mağazada yılda ≈11,1 milyar TL çıktı. Pilot yatırım bütçesi ise ~355 bin dolardı.

Proje hâlâ Ar-Ge aşamasında — algoritmalar, modeller ve etkileşimli demo tamamlandı, ancak platform henüz üretime geçmedi. Bu çalışma, o günden beri kullandığım tekrar edilebilir bir yaklaşımı da kanıtladı: derin teknoloji sistemlerini sunum dosyası olarak değil, canlı ve ürün biçiminde bir demo olarak paketlemek.

Bundan sonrası

Aynı platform mimarisi ve uyarlamaları şu anda Türkiye'deki birkaç perakende markasıyla görüşme aşamasında — her müşteri için yeniden ölçeklenmiş finansal model, markaya özel palet ve kategoriye uygun görsel kimlik. İsimler ve detaylar görüşmeler olgunlaşana kadar gizlilik anlaşması altında.