E-Ticaret Operasyonlarında AI: Yapay Zekâyı Bir Araçtan İş Sistemine Dönüştürmek

Bir e-ticaret ekibine yapay zekâ kullanıp kullanmadığını sorun, neredeyse herkes evet der. Biri ürün başlıklarını ChatGPT'de yeniden yazar, biri Copilot'a bir Excel formülünü düzelttirir, biri rakibin kampanya sayfasını özetletir. Hepsi işe yarar ama sonuçlara neredeyse hiç yansımaz. Kazanılan zaman o kişide kalır, hiçbir yere yazılmaz ve ertesi gün aynı soru yeniden sorulur.

Gerçek fark yaratan ekipler daha az gösterişli bir şey yapıyor. Her gün zaten tekrarladıkları kontrolleri ve aksiyonları bir sisteme dönüştürüyorlar: her sabah aynı veri, o veriye uygulanan aynı kurallar, her aksiyon için hazır bir taslak ve neyin yayına çıkacağına karar veren bir insan. Yapay zekâ bu sistemin bir parçası, tamamı değil.

Bu yazıda, kendi e-ticaret sitesini ve birkaç pazaryerini aynı anda yöneten bir ekip için bu sistemi anlatıyorum. Müşterilerimden biri olan bir koleksiyon e-ticaret şirketi için kurduğum küçük bir versiyondan ve bir B2B yazılım şirketi için geliştirdiğim ajan akışlarından yola çıkıyorum. Ölçek, ulusal bir perakendeciyle aynı değil. Mantık aynı.

İş bir liste değil, bir döngü

Herhangi bir ticari operasyon ilanını okuyun, görevler bir liste gibi görünür: fiyat ve kampanya aksiyonlarını uygulamak, günlük satışı takip etmek, fiyat doğruluğunu ve stoğu izlemek, listelemeleri içerik ve PIM ekipleriyle koordine etmek, iş kapanana kadar takip etmek, raporlamak, rakipleri izlemek. Gerçekte bunların hepsi her gün dönen tek bir döngü:

1. Dün ne olduğuna ve şu an neyin yayında olduğuna bak.
2. Ters gideni bul: tutmayan bir fiyat, kampanyada olup üç adet stoğu kalmış bir ürün, hiç yayına girmemiş bir listeleme.
3. Ne yapılacağına karar ver.
4. Yap ya da doğru ekibe yaptır.
5. Kapanana kadar takip et ve bir dahaki sefere hatırla.

Birinci ve ikinci adımlar ile dördüncü ve beşinci adımların büyük kısmı mekanik. Üçüncü adım ise muhakeme. İyi bir sistem mekanik kısımları yazılıma ve yapay zekâya bırakır, kararı insanda tutar; üstelik o insana öncekinden daha iyi bilgi verir.

Yapay zekâ destekli bir iş sisteminin dört katmanı

1. Her sabah işin tek bir fotoğrafı

Her şey her gün yeniden oluşturulan tek bir tabloyla başlar: SKU, onaylı fiyat, her kanaldaki canlı fiyat, stok, dünkü satışın plana göre durumu, kampanya ve listeleme durumu. Veriler e-ticaret altyapısından, pazaryeri satıcı panellerinden ya da API'lerinden, PIM'den ve kampanya takviminden gelir. Başlangıçta Excel'de ya da Google Sheets'te durabilir. Önemli olan, insanların da yapay zekânın da aynı rakamlara bakması.

Bu, en az heyecan verici katman; ama diğer her şeyin işleyip işlemeyeceğini o belirliyor. Kurduğum sistemde zor olan hiçbir zaman model olmadı. Zor olan, aşağıdaki örnekte anlattığım gibi, ön siparişteki bir ürünün "stokta" sayılıp sayılmayacağında anlaşmaktı.

2. Kendiliğinden çalışan kontroller

Bu tablonun üstünde kontroller durur. Bazıları düz kurallardır: bir pazaryerindeki canlı fiyat, onaylı fiyattan üzerinde anlaşılan eşikten fazla sapmış; bir ürün aktif bir kampanyada ama stoğu bir günlük satışa bile yetmiyor; bir ürün sayfası gece boyunca stokta yok durumuna düşmüş. Bazıları ise yapay zekânın iyi yaptığı türden bir yorum ister: bir kategorinin satışı yüzde 30 düşmüş, muhtemel sebepler bir rakibin fiyat indirimi ve stokta olmayan iki çok satan ürün. Hepsi, kategori yöneticisinin üzerine aksiyon alabileceği tek bir paragrafta.

Çıktı yeni bir dashboard değil. Kısa bir sabah listesi: ne ters gidiyor, ciroya etkisi ne kadar ve sahibi kim.

3. Her aksiyon için hazır bir taslak

Listedeki her madde için sistem bir sonraki adımı hazırlar: altyapının beklediği formatta fiyat güncelleme dosyası, PIM ekibi için düzeltilmiş başlık ve özellikler, pazaryeri hesap yöneticisine gidecek mesaj, haftalık rapordaki satır. Bir kişi gözden geçirip gönderir. Talebi yazmak çoğu zaman kararı vermekten daha uzun sürer; bu katman o yükü kaldırır.

4. Onay ve işi takip eden bir kayıt

Fiyata, stoğa ya da harcamaya dokunan hiçbir şey bir kişi onaylamadan yayına girmez. Onaylanan her aksiyon bir sahip ve bir teslim zamanıyla birlikte kayda geçer; ertesi sabahki kontroller işin gerçekten yapılıp yapılmadığına bakar. Açık kalan maddeler kendiliğinden bir sonraki güne taşınır. Kimsenin güncellemediği aksiyon listesinin yerini alan kısım burası.

Normal bir haftada nasıl görünüyor

İçeriden: gerçek bir kurulum

Müşterilerimden biri ABD'den koleksiyon kartı ve kutulu ürün ithal edip Türkiye'de online satıyor. Dijital tarafını ben yürütüyorum ve son aylarda hem mağazayı hem de etrafındaki operasyonu baştan kurdum. Küresel bir set çıktığında ön siparişi Türkiye'de dünyayla aynı gün açtık. Lansman ayı reklam harcamasının 15 katı ciro getirdi, ilk parti stok 24 saat içinde tükendi.

Bu sonucun altında oldukça sade bir sistem var. Gerçekte şöyle görünüyor:

Yukarıdaki dört katmana göre okursak tablo şöyle. Günlük tablo, bir yığın Excel yerine tek bir veritabanı: her ürün, fiyatı ve maliyeti, mağazadaki, depodaki ve hâlâ yolda olan stoğu. Stok bir hareket defteri olarak tutuluyor, yani her rakamın nereden geldiği izlenebiliyor. Kontroller bu verinin üzerinde çalışıyor: her gece bir iş, kataloğu piyasa fiyatı, maliyet ve kura göre yeniden fiyatlıyor ve neyin değiştiğini kısa bir özetle gönderiyor; ürün akışı her ürün için stokta mı, sevk tarihli ön siparişte mi, yoksa tükendi mi olduğuna karar veriyor; günlük bir denetim, bir iş ortağının listelemelerini bizimkilerle karşılaştırıyor. Taslakları yapay zekâ hazırlıyor: tedarikçi daha önce hiç satmadığımız bir kutuyu girdiğinde Claude Türkçe açıklamayı yazıyor ve görselleri buluyor; ürün daha depoya gelmeden listeleme hazır oluyor. Kararlar insanda kalıyor: elle fiyatladığımız her ürün gece fiyatlamasının dışında tutuluyor, ekip de sessiz değişiklikler yerine sabah özetini ve anlık uyarıları görüyor.

Yapay zekâ parçaları yerlerini tek ve dar bir işi iyi yaparak hak ediyor. Bir model, tedarikçinin raf fotoğrafına bakıp en olası iki üç ürünü güncel fiyatlarıyla döndürüyor; alım kararları hızlanıyor. Bir diğeri gelen kolilerin kargo etiketlerini okuyor. Onu seçmeden önce iki modeli aynı on iki etiket üzerinde test ettim: biri on ikisini de doğru okudu ve maliyeti diğerinin yaklaşık altıda biriydi, diğeri onunu okuyabildi. Model seçimi bir tercih değil, bir ölçümdü.

Bütün kurulumdaki en zor karar teknik değildi. Ön siparişte olan, kaporası alınmış ve üç hafta sonra kargolanacak bir ürünün "stokta" sayılıp sayılmayacağında anlaşmaktı. Bu kural yazıya geçince site, Google akışı ve reklamlar aynı şeyi söylemeye başladı. Sistem bitmiş de değil ve bunu her mülakatta söylerim: düşük stok hâlâ yalnızca yönetim panelinde görünüyor; aktif bir kampanyada stoğu azalan ürünler için proaktif bir uyarı, listedeki bir sonraki kontrol.

Neredeyse tamamını tek başıma, Claude Code ile kurdum. Ondan önce bir B2B sigorta yazılımı şirketinde, satış ekibi telefonu açmadan önce her gelen lead'i okuyan, ek sorular soran ve skorlayan ajanlar kurdum; kimin aranacağına bir insan karar veriyordu. 2.500 lead, 300 demoya ve 40 müşteriye dönüştü. Farklı bir sektör, aynı kalıp: okumayı ve taslağı yazılım yapıyor, kararı insanlar veriyor.

Sisteme güvenilmesini sağlayan kurallar

• Önce sadece okuma. İlk versiyon yalnızca okur ve raporlar. Fiyatlara ya da kampanyalara yazma yetkisi sonra, her seferinde tek bir aksiyon için ve onayla gelir.
• Her kontrolün bir sahibi var. Sahibi olmayan bir uyarı gürültüdür. Her kontrol, üzerine aksiyon alacak kişiyi ya da ekibi belirtir.
• Mükemmellik değil, eşik. 1 kuruşluk fark sorun değildir. Bir kontrolü açmadan önce neyin sapma sayılacağında, para cinsinden anlaşın.
• Gerekçeyi göster. Yapay zekâ bir satış düşüşünü açıklarken kullandığı rakamları da gösterir; okuyan itiraz edebilsin.
• Sistemin kendisini ölç. Haftada kazanılan saat, para kaybettirmeden yakalanan sorunlar, zamanında kapanan aksiyonlar. Bunlar değişmiyorsa kontrolleri değiştirin.

Başlamak için 30 günlük bir yol

1. 1. hafta: tablo. Kendi site ve iki pazaryerinde en çok satan 200 SKU için günlük tek bir tablo: fiyat, stok, satış, kampanya durumu.
2. 2. hafta: üç kontrol. Fiyat uyuşmazlığı, aktif kampanyada düşük stok, yayına girmemiş listelemeler. Ekibe her sabah bir liste gider.
3. 3. hafta: taslaklar. Fiyat güncelleme dosyaları ve listeleme düzeltme talepleri, onaya hazır şekilde otomatik hazırlanır.
4. 4. hafta: kayıt ve rapor. Onaylanan aksiyonlar kapanana kadar takip edilir, haftalık rapor aynı veriden hazırlanır.

Bir ayın sonunda ekip yeni bir platform satın almış olmaz. Elinde anladığı, çalışan bir döngü, onu değerlendireceği rakamlar ve sırada neyin otomatikleşeceğine dair net bir liste olur.

İşi yapan insanlar için ne değişiyor

Rol küçülmüyor, yer değiştiriyor. Sorun aramaya daha az, onlarla ne yapılacağına karar vermeye ve onları çözebilecek ekiplerle çalışmaya daha çok zaman kalıyor. Kontrolleri eskiden elle yapan uzman, artık onları tasarlayan kişi oluyor. Ve bu kişi, işin nasıl yürümesi gerektiğini yazıya döktüğü için işi herkesten daha iyi tanır hâle geliyor.

Yapay zekâyı bir araçtan iş sistemine dönüştürmek daha fazla prompt demek değil. Net bir döngü, ortak veri ve kararların sahibi olan insanlar demek.