E‑ticaretin en “sessiz” kaybı çoğu zaman fiyat tarafında yaşanır: Rakipler gün içinde birkaç kez fiyat değiştirir, pazaryerlerinde kuponlar devreye girer, stoklar dalgalanır. Bu hareketlilikte manuel takip yapan bir ekip ya marjı eriterek gereksiz indirim yapar ya da geç kaldığı için satış kaçırır. “Fiyat Nabzı Radar” fikri; rakip fiyatlarını, kupon/indirim sinyallerini ve kendi maliyet–marj hedeflerini birlikte okuyup ürün bazında uygulanabilir fiyat aralığı ile kampanya senaryoları üreten bir Ai fiyatlandırma motorudur.

Ürünün ana yaklaşımı “tek bir doğru fiyat” vermek değil, işletmenin gerçeklerine uyan bir karar aralığı oluşturmaktır. Çünkü fiyatlandırma sadece rakibe bakarak yapılmaz: Tedarik maliyeti, iade oranı, kargo maliyeti, komisyon, hedef marj, stok yaşı, sezon, marka konumlandırması ve hatta müşteri memnuniyeti gibi değişkenler vardır. Radar, önce ürünün “ticari profilini” çıkarır: Bu SKU hızlı dönen mi yoksa premium mu? Stok riski var mı? Aynı ürünün varyantları arasında çapraz satış etkisi var mı? Ardından rakip pazarını modelleyip “piyasa bantlarını” çıkarır: En düşük, medyan, üst segment ve anormal uç fiyatlar. Bu sayede bir rakip aşırı kırdığında tüm fiyatı sürüklemez; outlier filtrelenir.

İkinci katman, kurallı güvenliktir. İşletme, “minimum marj %X”, “belirli markalarda fiyat kırma”, “stok 10’un altına inince fiyatı sabitle”, “iade oranı yüksek üründe agresif indirim yapma”, “pazaryeri komisyonu değiştiğinde fiyatı revize et” gibi kuralları tanımlar. Sistem her öneriyi bu kurallardan geçirir ve riskleri açıklar: “Bu fiyat aralığı marj hedefini tutturuyor; ancak rakip A’nin kuponu bitince piyasa tekrar yukarı çıkabilir.” Böylece ekip, öneriyi körü körüne uygulamaz; nedeni ve riski görür.

Üçüncü katman, kampanya senaryolarıdır. Radar; indirim oranı vermek yerine “senaryo paketleri” üretir: Savunmacı (marjı korur, satış kaybını minimize eder), Dengeli (satış + marj dengesi), Agresif (pazar payı büyütme). Her senaryoda beklenen etkiler listelenir: dönüşüm artışı, kârlılık etkisi, stok tükenme ihtimali, iade riski. Bu, özellikle kategori yöneticileri için güçlüdür çünkü tartışma “kaç TL yapalım?”dan “hangi stratejiyi seçiyoruz?”a kayar.

MVP’de çalışacak veri kaynakları oldukça pragmatik kurulabilir: Ürün eşleştirme (EAN/GTIN, benzerlik modeli, manuel eşleştirme), rakip fiyat çekimi (pazaryeri API, feed, izinli scraping), iç maliyet verisi (ERP/CSV), satış–stok verisi (WooCommerce, Shopify, pazaryeri paneli). Çıktı ise basit bir panelde ürün listesi, önerilen fiyat aralığı, önerilen kampanya ve risk notları olarak görünür. Uygulama tarafında “onaylı değişiklik” yaklaşımı önemlidir: Sistem fiyatı otomatik değiştirmek yerine önce önerir; insan onayıyla uygular. İkinci aşamada güven oluşturdukça otomasyon seviyeleri artabilir.

Profesyonel bir versiyonda Radar, fiyat kararlarını sadece “bugün” değil “yakın gelecek” için de optimize eder. Örneğin hafta sonu trafik artacaksa ve stok sınırlıysa agresif indirime gerek olmayabilir. Ya da tedarik gecikecekse fiyatı korumak daha iyi olabilir. Burada basit tahminler bile değer katar: 7 günlük satış tahmini, stok tükenme tahmini, sezon trendi. Ayrıca marka/ürün grubu bazında raporlar üreterek yönetime net KPI sağlar: marj korunumu, satış etkisi, fiyat değişim sayısı, rakip baskısı endeksi.

Gelir modeli tarafında ürün, özellikle KOBİ ve pazaryeri satıcılarına hitap eder: SKU adedi bazlı abonelik mantıklıdır. Daha büyük firmalarda entegrasyon ve analitik paketleriyle büyür: ERP bağlantısı, birden fazla pazar, çoklu ülke, farklı para birimleri, farklı vergi/komisyon yapıları. Ajanslar veya danışmanlar için de “müşteri başına” plan yapılabilir. Sonuç olarak “Fiyat Nabzı Radar”, e‑ticaretteki en kritik ama en zor yönetilen alanlardan birini operasyonelleştirir: fiyatı sezgiyle değil, veriye dayalı ve açıklanabilir bir şekilde yönetmek.

Bu ürün için hedef marj %{margin}. Rakip fiyatları: {prices}. Bugün uygulanabilir 3 fiyat önerisi ver ve her birinin risklerini açıkla.

E‑ticaretin en “sessiz” kaybı çoğu zaman fiyat tarafında yaşanır: Rakipler gün içinde birkaç kez fiyat değiştirir, pazaryerlerinde kuponlar devreye girer, stoklar dalgalanır. Bu hareketlilikte manuel takip yapan bir ekip ya marjı eriterek gereksiz indirim yapar ya da geç kaldığı için satış kaçırır. “Fiyat Nabzı Radar” fikri; rakip fiyatlarını, kupon/indirim sinyallerini ve kendi maliyet–marj hedeflerini birlikte okuyup ürün bazında uygulanabilir fiyat aralığı ile kampanya senaryoları üreten bir Ai fiyatlandırma motorudur.

Ürünün ana yaklaşımı “tek bir doğru fiyat” vermek değil, işletmenin gerçeklerine uyan bir karar aralığı oluşturmaktır. Çünkü fiyatlandırma sadece rakibe bakarak yapılmaz: Tedarik maliyeti, iade oranı, kargo maliyeti, komisyon, hedef marj, stok yaşı, sezon, marka konumlandırması ve hatta müşteri memnuniyeti gibi değişkenler vardır. Radar, önce ürünün “ticari profilini” çıkarır: Bu SKU hızlı dönen mi yoksa premium mu? Stok riski var mı? Aynı ürünün varyantları arasında çapraz satış etkisi var mı? Ardından rakip pazarını modelleyip “piyasa bantlarını” çıkarır: En düşük, medyan, üst segment ve anormal uç fiyatlar. Bu sayede bir rakip aşırı kırdığında tüm fiyatı sürüklemez; outlier filtrelenir.

İkinci katman, kurallı güvenliktir. İşletme, “minimum marj %X”, “belirli markalarda fiyat kırma”, “stok 10’un altına inince fiyatı sabitle”, “iade oranı yüksek üründe agresif indirim yapma”, “pazaryeri komisyonu değiştiğinde fiyatı revize et” gibi kuralları tanımlar. Sistem her öneriyi bu kurallardan geçirir ve riskleri açıklar: “Bu fiyat aralığı marj hedefini tutturuyor; ancak rakip A’nin kuponu bitince piyasa tekrar yukarı çıkabilir.” Böylece ekip, öneriyi körü körüne uygulamaz; nedeni ve riski görür.

Üçüncü katman, kampanya senaryolarıdır. Radar; indirim oranı vermek yerine “senaryo paketleri” üretir: Savunmacı (marjı korur, satış kaybını minimize eder), Dengeli (satış + marj dengesi), Agresif (pazar payı büyütme). Her senaryoda beklenen etkiler listelenir: dönüşüm artışı, kârlılık etkisi, stok tükenme ihtimali, iade riski. Bu, özellikle kategori yöneticileri için güçlüdür çünkü tartışma “kaç TL yapalım?”dan “hangi stratejiyi seçiyoruz?”a kayar.

MVP’de çalışacak veri kaynakları oldukça pragmatik kurulabilir: Ürün eşleştirme (EAN/GTIN, benzerlik modeli, manuel eşleştirme), rakip fiyat çekimi (pazaryeri API, feed, izinli scraping), iç maliyet verisi (ERP/CSV), satış–stok verisi (WooCommerce, Shopify, pazaryeri paneli). Çıktı ise basit bir panelde ürün listesi, önerilen fiyat aralığı, önerilen kampanya ve risk notları olarak görünür. Uygulama tarafında “onaylı değişiklik” yaklaşımı önemlidir: Sistem fiyatı otomatik değiştirmek yerine önce önerir; insan onayıyla uygular. İkinci aşamada güven oluşturdukça otomasyon seviyeleri artabilir.

Profesyonel bir versiyonda Radar, fiyat kararlarını sadece “bugün” değil “yakın gelecek” için de optimize eder. Örneğin hafta sonu trafik artacaksa ve stok sınırlıysa agresif indirime gerek olmayabilir. Ya da tedarik gecikecekse fiyatı korumak daha iyi olabilir. Burada basit tahminler bile değer katar: 7 günlük satış tahmini, stok tükenme tahmini, sezon trendi. Ayrıca marka/ürün grubu bazında raporlar üreterek yönetime net KPI sağlar: marj korunumu, satış etkisi, fiyat değişim sayısı, rakip baskısı endeksi.

Gelir modeli tarafında ürün, özellikle KOBİ ve pazaryeri satıcılarına hitap eder: SKU adedi bazlı abonelik mantıklıdır. Daha büyük firmalarda entegrasyon ve analitik paketleriyle büyür: ERP bağlantısı, birden fazla pazar, çoklu ülke, farklı para birimleri, farklı vergi/komisyon yapıları. Ajanslar veya danışmanlar için de “müşteri başına” plan yapılabilir. Sonuç olarak “Fiyat Nabzı Radar”, e‑ticaretteki en kritik ama en zor yönetilen alanlardan birini operasyonelleştirir: fiyatı sezgiyle değil, veriye dayalı ve açıklanabilir bir şekilde yönetmek.

Bu ürün için hedef marj %{margin}. Rakip fiyatları: {prices}. Bugün uygulanabilir 3 fiyat önerisi ver ve her birinin risklerini açıkla.