Perakende İçin Ai Raf Boşluğu Tahmini ve Otomatik Sipariş Önerisi

Veri kaynakları:
– POS satış verisi
– Stok ve depo verisi
– Kampanya takvimi

Entegrasyonlar:
– ERP/WMS
– BI dashboard
– E‑posta/Slack rapor

Önerilen iş akışı (MVP):
– POS satış verisini ve stok seviyelerini al
– Şube/ürün bazlı talep tahmini üret
– Raf boşluğu riskini hesapla
– Sipariş önerisi ve tedarik planı oluştur
– İstisna yönetimi (kampanya, hava durumu, tatil)
– Şube performans raporları üret

Ürün içinde kalite kontrol için iki katman önerilir: (1) kural tabanlı doğrulama (zorunlu alan, format, hassas ifade filtresi) ve (2) çıktı değerlendirme (tutarlılık, eksik alan, öneri puanı). Bu sayede ekip içi standart oluşur ve hatalı otomasyon riski düşer.

Rekabet avantajı (moat) önerileri:
– Şube bazlı mikro tahmin modelleri
– İstisna yönetimi ve kampanya etkisi öğrenimi
– Aksiyonların satış etkisini ölçme

Fiyatlandırma ve paketleme:
– Şube sayısına göre abonelik
– Ürün kategorisi modülleri
– Kurumsal: özel model + SLA

Operasyonel riskler ve azaltma yöntemleri:
– Veri gecikmesi → near‑real‑time pipeline
– Kampanya etkisi → manuel override
– Tedarik kısıtları → kapasite modelleme

Ürün yol haritası (6–12 ay):
– Dinamik fiyat ve israf optimizasyonu
– Soğuk zincir uyarıları
– Tedarikçi performans skorlaması

Aşağıdaki satış ve stok verisine göre 7 günlük sipariş önerisi çıkar. Veri: {json}