Proje İçeriği

Bu proje, kampanya planlama süreçlerini manuel ve deneyime dayalı yaklaşımdan çıkararak yapay zekâ ve makine öğrenmesi destekli, ölçülebilir ve öngörülebilir bir yapıya dönüştüren bir kampanya analiz ve tahmin platformudur.

Platform; geçmiş kampanya sonuçları, satış trendleri, müşteri davranışları, stok durumu gibi kurum içi verileri; hava durumu tahminleri, ekonomik göstergeler ve etkinlik takvimi gibi dış veri kaynaklarıyla birlikte değerlendirir. Kullanıcı, kampanya parametrelerini (tarih, süre, indirim oranı, hedef segment, kategori vb.) girdikten sonra sistem analiz sürecini otomatik başlatır ve kampanya için:

0–100 arası başarı skoru,

risk seviyesi (düşük/orta/yüksek),

tahmini gelir/performans çıktıları,

aksiyon önerileri (ilerle / revize et / yeniden değerlendir)
üretir.

Teknik olarak çözüm; Orchestrator (karar motoru) tarafından yönetilen, uzmanlık alanlarına ayrılmış Analyst mikroservisleri (takvim/etkinlik, hava durumu, ekonomi, stok, müşteri ve kampanya analizi) üzerinden çalışır. Bu servisler, gerekli verileri toplayıp skor bileşenleri üretirken; ML tahmin servisleri kampanyanın başarı olasılığı, beklenen gelir ve risk skoruna ilişkin sayısal öngörüler sağlar. Üretilen skorların ve risklerin gerekçeleri ise LLM katmanı ile açıklanabilir hale getirilir; böylece kullanıcı sadece sonucu değil, sonucun nedenlerini de görür.

Platform, hibrit bir yaklaşımla tasarlanmıştır: AI/ML analiz ve öneri üretir; nihai karar kullanıcıya aittir. Bu sayede kampanya kararları daha hızlı, tutarlı ve denetlenebilir şekilde alınırken; süreç aynı zamanda kurumsal hafızaya katkı sağlayacak biçimde analiz kayıtlarını saklar ve raporlama (PDF/Excel) çıktıları üretir.

Projenin Amacı

Bu proje, kampanya planlama süreçlerini manuel ve deneyime dayalı yaklaşımdan çıkararak yapay zekâ ve makine öğrenmesi destekli, ölçülebilir ve öngörülebilir bir yapıya dönüştüren bir kampanya analiz ve tahmin platformudur.

Platform; geçmiş kampanya sonuçları, satış trendleri, müşteri davranışları, stok durumu gibi kurum içi verileri; hava durumu tahminleri, ekonomik göstergeler ve etkinlik takvimi gibi dış veri kaynaklarıyla birlikte değerlendirir. Kullanıcı, kampanya parametrelerini (tarih, süre, indirim oranı, hedef segment, kategori vb.) girdikten sonra sistem analiz sürecini otomatik başlatır ve kampanya için:

0–100 arası başarı skoru,

risk seviyesi (düşük/orta/yüksek),

tahmini gelir/performans çıktıları,

aksiyon önerileri (ilerle / revize et / yeniden değerlendir)
üretir.

Teknik olarak çözüm; Orchestrator (karar motoru) tarafından yönetilen, uzmanlık alanlarına ayrılmış Analyst mikroservisleri (takvim/etkinlik, hava durumu, ekonomi, stok, müşteri ve kampanya analizi) üzerinden çalışır. Bu servisler, gerekli verileri toplayıp skor bileşenleri üretirken; ML tahmin servisleri kampanyanın başarı olasılığı, beklenen gelir ve risk skoruna ilişkin sayısal öngörüler sağlar. Üretilen skorların ve risklerin gerekçeleri ise LLM katmanı ile açıklanabilir hale getirilir; böylece kullanıcı sadece sonucu değil, sonucun nedenlerini de görür.

Platform, hibrit bir yaklaşımla tasarlanmıştır: AI/ML analiz ve öneri üretir; nihai karar kullanıcıya aittir. Bu sayede kampanya kararları daha hızlı, tutarlı ve denetlenebilir şekilde alınırken; süreç aynı zamanda kurumsal hafızaya katkı sağlayacak biçimde analiz kayıtlarını saklar ve raporlama (PDF/Excel) çıktıları üretir.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Proje, müşterimiz olan Columbia Türkiye’nin kampanya planlama sürecini iyileştirmek amacıyla başlatılmış olmakla birlikte; ortaya çıkan çözüm, kurum içerisinde aktif olarak kullanılabilen ve ürünleştirilebilir nitelikte yapay zekâ destekli bir karar destek hizmetine dönüşmüştür.

Başlangıçta hedef, Columbia Türkiye bünyesinde manuel, deneyime dayalı ve parçalı şekilde yürütülen kampanya planlama sürecini daha hızlı, tutarlı ve ölçülebilir bir yapıya kavuşturmaktı. Ancak proje kapsamında geliştirilen mimari; çoklu veri kaynaklarını entegre eden, yapay zekâ ve makine öğrenmesi modelleri ile kampanya performansını önceden öngörebilen ve farklı kampanya senaryolarını karşılaştırmalı olarak analiz edebilen kapsamlı bir platform niteliği kazanmıştır.

Bu yönüyle proje;

Columbia Türkiye’nin mevcut kampanya planlama sürecini iyileştiren,

Aynı zamanda yeniden kullanılabilir, ölçeklenebilir ve farklı kurumlara uyarlanabilir yeni bir yapay zekâ destekli karar destek hizmeti ortaya koyan

hibrit bir yapıya sahiptir.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Analitik ve Veri Ekipleri, Üst Yönetim ve Karar Vericiler, Operasyon ve Planlama Ekipleri

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet, proje süresince müşteri kurum tarafında ilgili üst yönetim ve birim yöneticilerinin desteği alınmıştır. Projenin iş süreçlerine doğrudan etki etmesi nedeniyle, özellikle sipariş operasyonları ve ERP süreçlerinden sorumlu yöneticiler proje kapsamının belirlenmesi, önceliklendirme ve canlıya geçiş kararlarında sürece dahil olmuştur. Üst yönetim desteği sayesinde proje; operasyonel ihtiyaçlara uygun şekilde şekillendirilmiş ve canlı kullanım için gerekli organizasyonel uyum sağlanabilmiştir.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

vet, proje sonunda ortaya çıkan sonuçlar hem nicel hem de nitel olarak analiz edilmiştir.

Proje kapsamında geliştirilen sistem; kampanya başarı skoru, risk seviyesi, tahmini gelir ve önerilen aksiyonlar gibi çıktıları kayıt altına almakta ve geçmiş kampanya sonuçları ile karşılaştırmalı analiz imkânı sunmaktadır. Bu sayede:

Yapay zekâ tarafından üretilen tahminler ile gerçekleşen kampanya performansları karşılaştırılabilmiş,

Farklı senaryoların sonuçları ölçülebilir hale getirilmiş,

Kampanya kararlarının tutarlılığı ve doğruluğu analiz edilebilmiştir.

Elde edilen çıktılar, sistemin kampanya planlama sürecinde karar kalitesini artırdığını ve öngörülebilirliği güçlendirdiğini göstermektedir.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

Projede, Norax ve müşteri kurum ekipleri birlikte çalışmış olup aktif olarak yaklaşık 6 kişilik bir ekip görev almıştır.

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Yok.

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Microsoft SQL Server,Python Tabanlı ML Servisleri, .NET Core / .NET 8, Web Tabanlı Kullanıcı Arayüzü, RESTful API Entegrasyonları