Kategori arşivi: Perakende Analitiği

Ne İş Yapıyorum – Big Data ve Machine Learning – Bölüm 2

Yazının birinci bölümünü okumadıysanız buradan ulaşabilirsiniz.

Ali, Veli ve Pelin kim olduğunu bilmiyorsanız, bu yazıyı okuyabilirsiniz.

Bir önceki bölümde, kısaca Big Data, Machine Learning kavramlarının ne olduğunu ve ayrı ayrı düşünüldüğünde Perakendede nasıl uygulanabileceğinin üzerinde durmuştuk. Şimdi ise bunlar birleştiğinde Perakendede nasıl olacağını hayal edeceğiz ve bu hayalimizi de bir hikaye ile anlatacağız. Başrolünde Pelin’in olduğu, Truman Show, Terminatör, Starbucks, Augmented Reality gibi birbirinden ilginç konuların bulunduğu bu hikayeyi tek solukta okuyacaksınız. İyi okumalar

Haydi bir hikaye yazalım. Hikayemiz Pelin hakkında. Pelin’i bilenler bilir. Analything dergisinin 3 yıldızından bir tanesiydi. Hani şu planner olan. Hikayemizin ismi de “Gelin Pelin Jacqueline”

Pelin işten çıkıp eve gittiğinde, hemen uyumak istiyordu. Çok yorulmuştu. Yaklaşan düğün heyecanı ve işlerin yoğunluğu artık son noktaya gelmişti. Bir taraftan gelinlik hakkında araştırma yapıyor, bir taraftan balayı programını en eksiksiz bir şekilde hazırlamaya çalışıyor, bir taraftan alması gereken hediyeleri araştırıyor, bir taraftan da planlama ile ilgili olan işleri yapıyordu. Yemeğini yedi, televizyonu açtı, koltuğa uzandı ve gözlerini kapattı.

06:15‘de çalan alarm ile güne gözlerini açtı. Gözlerini açtığında hala gün(düz) değildi. Gözlerini tekrar kapatmak istedi fakat servisi kaçırırsa vereceği taksi parasını düşündükçe bu fikrinden uzaklaşıyordu. Telefonunu eline aldı. LCSO (LC Waikiki Servis Otomasyonu) adlı uygulamayı açtı. Servisin 25 dakika mesafede odluğunu gördü. Şu anki yol durumuna göre her zamanki vaktinde gelecekti. Evinden servis bekleme yerine yürüme mesafesi de 2 dakika gösteriyordu. Uygulama üzerinden son 5 dakika hatırlatmalı alarmı kurdu ve hazırlanmaya başladı. “5 dakika kaldı” alarmı çaldığında hazırdı. Acele etmeyerek yavaş yavaş servis bekleme noktasına yürümeye başladı. LCSO’ya göre Ali (the Allocator) bugün servise binmemişti. Hasta olduğunu düşünerek mi üzülse yoksa işlerin bir kısmı kendisine kalacağına mı üzülse bilemedi. Neyse ki Veli kendini çok geliştirmişti. O yüzden bu konuyu düşünmeden yürümeye devam etti. Servisi 1-2 dakika bekledikten sonra geldi. servise bindiğinde kısık bir dıt sesi çıktı ve yerine geçip oturdu. LCSO’dan gelen yeni bir push notfication dikkatini çekti. (İşe gelmeyecekleri zaman, uygulama üzerinden işaretleme yapıyorlardı ve bu sayede, şoför dinamik rotalama yapabiliyordu. Çalışanlara servise binecekleri saatlerin değişmesi durumunda push notification ile haber verilebiliyordu) İşe geldiği son 10 gündür servisi hiç bekletmediği ve hep zamanında geldiği için, 1 adet tall mochasını, aşağıda bulunan kare kodu kullanarak şirketin içinde bulunan starbuckstan alabileceğini belirtiyordu. Mutlu oldu. Arkasına yaslandı.
35 dakikalık bir yolculuk onu bekliyordu. Uyumak ya da uyumamak arasında gidip geldikten sonra düşünmeyi tercih etti.

Çalışma hayatının belki de en büyük zorluklarından bir tanesi sabah erken kalkma ve servisle geçirdiğin bu koca vakitti. Düşünsene her gün gidiş geliş 1.5 saat vakit harcıyordun. Yine de bir işe sahip olmak ve sevdiğin bir işe sahip olmak bu günlerde bulunmaz nimetlerden bir tanesiydi. Son 3 sene çok hızlı geçmişti.

Allocatorlıktan plannerlığa geçmişti, ilk başta çok zor gelse de zamanla alışmıştı. Plannerlıktaki 3. senesini tamamlamıştı. Araba ve ev alma konusunda gidip gelmiş ve sonunda bir ev almaya karar vermişti. Eşyalar, taşınma, vs. derken 1 sene geçmişti bile.

Yeni hobiler edinmişti. Terrarium ile uğraşıyordu ve stresini bu şekilde atmaya çalışıyordu.
Geçen sene bir arkadaşı vasıtasıyla tanıştığı “Patrick Jacqueline” adlı kişi ile 6 ay sonra evlenecekti. Aşık olmuştu ama doğru mu yapıyorum diye de sormadan edemiyordu kendine.

Bunları düşünürken, iş yerine ulaştı. Servis kapalı otoparka girerken, yavaşçana toparlandı. Yeni bina eski binadan daha modern olmasına rağmen, arada eski binayı özlediğini farketti. Simit yemek istiyordu ama bu kadar üşengeçken çok mümkün değildi. Yavaş yavaş yukarı çıkmaya başladı. Aklına Starbucks hediyesi geldi. Starbucks’a doğru yürürken 2 şey aklına takılmıştı.
“Birincisi, son 10 gündür servise zamanında geldiğimi nereden biliyorlardı?”
“İkincisi, Mocha’yı ben sevdiğim için mi hediye etmişlerdi yoksa bu bir rastlantı mıydı?”

Tabiki rastlantıydı. Herkesin ne sevdiğini nereden bilebilirlerdi ki? Tam bu cümleyi aklından geçirirken, karşıdan Melih’in ona doğru yürüdüğünü gördü. Ağzı kulaklarına varmıştı. Söze ilk giren o oldu:

“Pelin, sana çok ilginç bir şey söyleyeceğim. Benim hep servise geç kaldığımı biliyorsun. Fakat son 5 gündür geç kalmıyordum. Bugün bir mesaj aldım. Tahmin et ne yazıyordu?”
Bu soru cümlesi cevap bekleyen bir cümle miydi, yoksa devam etmesi için doğrulaması mı gerekiyordu bilemiyordu. Sadece kafasını sağa sola çevirdi. O da devam etti.
“Bana gönderdikleri mesajı dinle: “Senin başarın diğer kişilerin başarısından daha değerli. Azmini tebrik ediyoruz. 5 kere üst üste geç kalmadın. Vanilya Cafe Latte (Yumuşak İçim) kahve bugün bizden. Afiyet olsun.” İnanabiliyor musun? En sevdiğim kahveyi hediye etmişler. Rastlantının böylesi ve bu kadarı”
“Vay be” diyebildi sadece. İçinde hem sıcak hem de soğuk bir rüzgar esti.

Kahvesini almaktan vaz geçerek masasına gitti. Masasına oturdu. (Neden sandelyede oturulmuyordu hala bilmiyordu) Veli çoktan yerine oturmuş ve çalışmaya başlamıştı. Maillerini açtı ve teker teker okumaya başladı. Günlük raporların dışında bir mail gözüne çarptı:

“WGSN Fotoğraları ile Trend Analizleri”

Reklamdır diye düşünüp devam etmek istedi fakat bir şans vermeye karar verdi. Raporu anlatan kısa bir yazı bulunuyordu:

“WGSN Worth Global Style Network, Dünyadaki her markanın vitrininden tutun da, moda dergilerinin kapaklarına kadar, önemli moda şehirlerinde yolda yürüyen insanların giydiği kıyafetlerden, “bu da moda mı yav” diyeceğiniz defilelere kadar, dünyanın modasının nabzını tutan bir portaldır. Biz Data’cılar bu siteye girdiğimizde hiç bir şey anlamıyoruz. Moda ne kadar “değişik” bir şey diyoruz. Fakat Data’nın yalan söylemeyeceğini de biliyoruz. Bu sebeple, bu sitede bulunan fotoğrafları analiz eden, sınıflandıran, kategorilere ayıran, birbirleri arasındaki ilişkiyi ortaya çıkaran bir yapı geliştirdik. Bu yapı sayesinde,

  • Yıl (Zaman)
  • Şehir, Ülke (Yer)
  • Cinsiyet (Kadın, Erkek, ?)
  • Yaş Grubu (Çocuk, Büyük)
  • Marka (X, Y, Z)

boyutlara göre, Renk ve Range bilgilerine ulaşabilirsiniz. moda olan renklerin dışında, Range bilgisi sayesinde o sene hangi tarz kıyafetlerin (Kısa kollu, uzun kollu, çizgili, düz, vs.) ve Klasman detayında analizler (Elbise, T-shirt, Etek, Pantolon, vs.) yapabileceksiniz.
Rapor test aşamasında olduğu için, herhangi bir problemle karşılaşırsanız lütfen bize iletin.”

Bu nasıl mümkün olabilirdi? Şirkette ilginç bir ekip vardı ve hep böyle değişik analizler yapıyorlardı. Geçen ay da, Sosyal medya üzerinde ünlülülerin giydiği kıyafetlerle ilgili bir veritabanı oluşturmuşlardı. Yer yerinden oynamıştı.

Bu verileri kullanarak, tasarımcılarla çok daha verimli toplantılar yapabileceğini düşündü. “Sence Bu Kaç Satar?” adlı uygulama ile bu analizler birleştirince tamamen akıllı bir planlama yapılabilirdi.

“Sence bu kaç satar” uygulaması geçmiş veriden beslenen bir uygulamaydı. Önceki senelerde üretilen ürünlerin bileşenleri ve satışa detlerine göre, her bir bileşenin satışa etkisini buluyordu. Şimdi bu sistemle, gelecek verisi birleşecekti. Dünyada bir numara olmaya çok az kalmıştı.

Morali yerine geldi. “Şimdi gidip kahvemi alabilirim” dedi. Masaüstündeki, bir uygulamayı çalıştırdı. Ekrana çıkan text alanına, “gelinlik, bride, bridal gown, wedding gown” yazdı ve kahvesini almaya gitti.

Kahvesini alıp geldiğinde, bilgisayarının ekranı dolmaya başlamıştı. Yazdığı kelimelerle ilgili, sosyal medyada en çok paylaşılanlar, instagramda en çok beğenilen fotolar, bunla bağlantılı olan web sitelerin listesi, bir liste ve klasörün içinde duruyordu. Öğlen yemeğinden sonra incelerim diyerek programı durdurdu. Tam işe başlayacaktı ki, aklına Patrick’in doğum günü için hiç bir hediye almadığı geldi. Ne alacağını düşünmüştü ve karar vermişti ama fiyat araştırması yapmamıştı. Alacağı hediye, Playstation 4’tü. Son zamanlarda kendisi de biraz oyun oynadığı için, evlendikten sonra da işe yarar bişey almak istemişti.

Bir kaç fiyat araştırma sitesine girdi, Önde gelen firmaların web sitelerine girecekti ki trading toplantısının başlayacağı aklına geldi. Hemen apar topar koştura koştura toplantı odasına gitti. Toplantı başlamıştı. Fast seller ürünlerin artık duvara dizilmek yerine hologram ile duvarların üzerinde belirmesi çok hoş olmuştu. Herkes buna hologram diyordu fakat bu bildiğin “augmented reality”di. O hafta VR ekibi tarafından hazırlanıyor ve 1 hafta boyunca bu şekilde duvarlarda bu ürünler duruyordu. (Bunun otomatik ve filtrelenebilir bir hale getirilmesi için çalışmalar devam ediyormuş. Bittiğinde sanırım çok daha güzel olacak)

Toplantıya konsantre olmadan önce başladığı içi bitirmeye karar verdi. Teknö adlı siteye girdi, satın alma işlemi için ürünü seçti, üyelik işlemlerini tamamladı, kredi kartını cebinde ararken… kalbi hızla atmaya başladı. Kımıldayamıyordu. Toplantı odasındaki herkes ona dönmüştü. Kafalarında ilginç cihazlarla ona bakıyorlardı. Olayın ne olduğunu kısa sürede anlayıp, cep telefonunu cebine koyup, duvarın önünden çekildi. Siparişi sonra tamamlarım dedi ve toplantıya konsantre oldu.

Akşam iş çıkışında, arkadaşlarıyla AVM’de yemek yemeye karar verdi. Evine yakın bir AVM seçilmesi için, baya naz yapması gerekmişti. Yemeği yedikten sonra, AVM dolaşmaya başladılar. Telefonuna bir mesaj geldi daha doğrusu bir push notification. Mesaj şu şekildeydi:
“Merhaba Pelin. Daha önce ilgilendiğin fakat almadığın Playstation 4, şu anda mağazamızda sana özel %10 indirimle” Kafasını kaldırdı ve Teknö mağazasının o turkuaz tabelasını gördü. İçini yine o sebebini bildiği korku kaplasa da hoşuna da gitmişti. Hemen mağazaya girdi. Playstationların nerede olduğunu tam soracakken, telefonuna bir uyarı daha geldi.

“Televizyonların arasındaki koridordan Düz devam et”

“Hoydaaa” dedi. Bu kadar da olamaz herhalde diye düşündü. Kafasını yavaşça yukarı kaldırdı. Kameraların kendisini farketmemesi için şüpheli hareketlerden kaçınmaya çalışıyordu ama daha çok şüphe çekiyordu. Evet anlamıştı. Evet kesinlikle anlamıştı. Bunu nasıl fark edememişti. Ali, Veli, Patrick, Melih, hepsi profesyonel oyuncuydu (sinema oyuncusu). Truman Show adlı filmin ikincisi çekiliyordu ve kendisi de başrol oyuncusuydu. Ama bir dakika, böyle bir durum olsa kendisinin haberi olması gerekmez miydi? Tamam, yeni nesil sinemacılık bu olsa gerekti. Haberi bile olmadan çekiliyordu. Filmin çıkacağını geçen sene duymuştu. Kesin bu filmin bir sahnesiydi. Anladığımı belli etmemeliyim diye düşündü. Tam hareket edecekti ki, önünde durduğu televizyonlardan bir tanesinde Truman Show 2 filminin fragmanı çıktı. (Yazar burada abarttığının farkında ama siz onun kusuruna bakmayın)
“Oha canlı fragman yayınlıyorlar” diye düşündü. Ama başrolündeki kendisi değil, hatta başrolündeki hintli bir erkek oyuncuydu. Omzuna birisinin dokunmasıyla çığlığı bastı.

“(Ciyak) AAAAALiiiii!”

Ali biraz hasta olduğu için işe gidememişti. Kendini biraz iyi hissedince, hem biraz hareket etmek için hem de bir çorba içmek için evinin yanındaki bu AVM’ye gelmişti. Pelin’i hareketsiz bir şekilde görünce de merak edip yanına gelip bir süre izledikten sonra kötü bir şey olduğunu düşünüp omzuna dokunmaya karar vermişti.

Pelin, Ali’yi görünce çok sevindi. Bir çırpıda olanları ona anlattı. Ali kahkahalarla ona gülüyor ve dalga geçiyordu. Pelin gıcık oluyor ama bozuntuya vermiyordu. Anlatması bitince Ali söze girdi.
“In-Store Analytics” dedi ve devam etti:

“Bu kullanılan sistemlerden sadece bir tanesi! Müşterilerin kullandığı wi-fi ya da hücresel veri sayesinde, mağaza önünde ya da içinde hareketlerini takip edebiliyorsun. Eğer kayıtlı müşteri ise ve mağaza içi izleme için gerekli izinler de verilmişse (uygulaması varsa ve kullanıyorsan büyük ihtimalle vermişsindir) sen mağazaya girdiğinde otomatik haberleri oluyor. Sana özel gönderilen kampanya mesaj zamanı ve senin mağazaya girişin arasındaki süre de hesaba katıldığında, gitmek istediğin yer aşikar. Tüm bu sistemler birleşince, sadece senin ürünü alman kalıyor”

Pelin şoku üzerinden atmıştı. Playstation 4 hediye paketi olurken, bugün olan olayları düşünüyordu. Dünya çok hızlı değişiyordu. Perakende de bu hıza ayak uydurmaya çalışıyordu. Bir planner olarak sadece bu olaylara şahit olmuştu. Fakat her gün bunun gibi bir çok yenilik çıkıyordu. Hoşuna gitse de, korkuyordu. Korkuyordu çünkü kontrolü kaybettiğini düşünüyordu. Her şeyi tadında yaşamak lazımdı.

“Robotlar bizi ele geçirir mi dersin Ali?” dedi

Ali cevap vermedi. Sadece sağ gözündeki led kırmızı yandı. Ta tan tan ta tan!

Umarım hikayemi beğenmişsinizdir. Perakendede big data ve machine learning uygulamarını içeren hikayemizi bitirdikten sonra kısa bir kaç söz söylemeden geçemeyeceğim. Evet LC Waikiki’de çalışırken Machine Learning’i tam anlamıyla yapamadık ama Analitik çözümler konusunda sektörün çok ilerisindeydik. 550 mağazalık (şimdi 650’yi geçmiştir) bir perakende zincirinin Otomatik Sevkiyat Sistemlerini kurduk, Optimizasyon ile çalışan Otomatik Transfer sistemini devreye aldık, Dünya devi rota optimizasyon firmalarından daha iyi sonuç çıkaran çözümler ürettik. Bu yaptıklarımız, Machine Learning’den çok daha önemli ve çok daha katma değerliydi (Büyük ihtimalle) Beni yol ayrımına getiren yaptığımız işin büyüklüğü ya da başarısı değildi. Zaten öyle olsa hala çalışıyor olurdum.

Beni yol ayrımına getiren, Gelecek kaygısıydı! Evet bu yaptıklarımla çok paralar kazanabilirdim. 5 sene daha, hadi bilemedin 10 sene daha. Fakat sonra bu sistemleri yazmak ne beni mutlu edecekti ne de karnımı doyuracaktı. (Mutlu etmesi daha önemli) Farkında değil misiniz? Dünya değişiyor. Alışveriş alışkanlıkları, hayat tarzlarımız, günlük aktivitelerimiz, çocuklarımız, gençlerimiz hatta yaşlılarımız. Herşey değişiyor. Perakende de değişiyor. 10 sene önceki gibi değil, 10 sene sonra da bugün gibi olmayacak.

Bundan 10 sene önce kariyerime ilk başladığımda, bu alanda çalışırken şu cümleyi kuruyordum: Şimdi bu yaptığımız işin değerini anlamıyorlar ama 5-10 sene sonra anlaşılacak. Evet şu anda anlaşılıyor. Fakat 5-10 sene sonra? Ben şu anda bulunduğum alana geçmekte geç bile kaldım. Ama yine de bu alanda olmak, bu işi yapmak çok güzel.

Evet sonunda yazımızın son kısmına yani ne iş yapıyorum sorusunun cevabına geldik.
Yazı dizisinin en başında dediğim gibi, kaç senelik perakende tecrübemi bir kenera bırakıp, bilmediğim bir sektöre adımımı attım. Karar vermek gerçekten çok zor oldu. İstişareler, fırsatlar, düşünceler, korkular, swatlar, eksiler, artılar, tablolar, hesaplamalar, vs. Ve tabi bunların yanında işe kabul edilme ve edilmeme ihtimalleri…

Yazının devamı haftaya 🙂

Ne İş Yapıyorum – Big Data ve Machine Learning – Bölüm 1

Not: Yazıya klasik kendi iç konuşmalarımı yazma niyetiyle başladım. Ardından TRT World’de ne iş yaptığımı anlatayım dedim. Sonra onu anlatmak için Big Data’nın ne olduğunu anlatmam gerektiğini fark ettim. Fakat bunu anlatmak için perakende bilgimi kullanmanın faydalı olacağını düşündüm (Nedenini okuyunca anlayacaksınız) Sonra Machine Learning derken yazı uzadı da uzadı. Hatta TRT World’de yapmak istediğimiz işlere global örnekler vermeye çalışırken yazı bitmek bilmedi. Bu sebeple yazıyı üçe bölmeye karar verdim. Yazının tamamı bittiği için 5-6 gün arayla yazı yayınlanacak ve bitecektir. Okuduğunuz için teşekkür ederim. Tekrar yazmak çok güzel. Günde 1 saat yazmak iyi gelir, herkese tavsiye ederim.

-Ooooo Müdür naber? Hiç görüşemiyoruz.
-Ben artık müdür değilim bu birincisi. Görüşemiyorsak, bu çift taraflı bir problem değil mi sence de?
-Haydaa, ben mi seni müdürlükten aldım. Neden kızıyorsun ki? Hala 4 saat yollarda sürünüyor musun?
-Hee senin haberin yok mu? Ben iş değiştirdim, yeni çalıştığım yer Ortaköy’de. Akşam 6’da eve oluyorum.
-Vay vay vay. Öyle iş mi var ya. Bize de iş bulsana oradan.
-Yok abi bulamam ben sana iş.
-Neresi orası?
TRT World.
-TRT mi? Ne yapıyorsun ki abi sen orada? Sen perakendeci değil miydin? Hayır yani ne alaka?
-Uzun hikaye…
-Gerçi iyi olmuş, perakendeye hep parakende diyordun.
-…
-Anlat anlat, vaktim var benim. Eski Parakande Analitiği Müdürü 😀
-…….

9 sene. Dile kolay. Perakendede dirsek çürütülmüş 9 sene. TRT World’de çalıştığımı söylediğimde aynı tepkiyi veren sizler, haksız değilsiniz? “Neden böyle saçma bir şey yapmış” diye içinizden geçirdiğinizi biliyorum. “O kadar senelik emeğini bir kenara atmış” dediğinizi de biliyorum. “En verimli olacağı zamanda bu sektör bırakılır mı?” diye beni düşündüğünüzü de biliyorum. Ama durun bir dinleyin söyleyeceklerim var.

Anlatmaya nereden başlasam. LC Waikiki’deki son 1 sene başlangıç için iyi olacak. 2014-2017 yılları arasında bir çok üniversiteye konuşmacı olarak gittim. İki amacımız vardı, birincisi yaptığımız işi anlatıyorduk ikincisi ise çalıştığımız şirketin bize bu imkanı verdiğinden bahsediyorduk. Anlattığımız konular, Optimizasyon (Matematiksel Modelleme), Simülasyon, Otomatik Sevkiyat Sistemleri, İş Zekası, İş Analitiği, Big Data, Veri Madenciliği, Machine Learning gibi konulardı. Saydığım konuların çoğunu çalıştığım şirketlerde yapıyorduk. Fakat konu Big Data ve Machine Learning’e geldiğinde, ne yazık ki sadece konuşuyordum. Çok güzel anlatıyordum ama yaptığım elle tutulur bir örnek yoktu. İşin garibi, iş dışında da bu konularla ilgili bir gelişme kaydedemiyordum. (Silikon Vadisine ve NRF’e gitmeseydim bunlar olmayacaktı)

Acaba ML ve BD uygulaması yapmamış olmam, uygulama alanı olmadığı için olabilir mi? Hadi bunu sorgulayalım.

Perakende sektöründe Big Data var mıdır?
Bugüne kadar hep data ile uğraştım. Akşam yattım data, gece rüyamda data, sabah kalktım data, gün boyu data, data, data (20 defa arka arkaya data deyince traktör sesi çıkıyor 🙂 )
Uğraştığım data hep yapılandırılmıştı. Daha doğrusu ben yapılandırılmış data üzerinden analizlerimi yapıyordum. Satış, Stok, Mağaza, Müşteri gibi datalardı. Ne, Nerede, Ne kadar gibi soruların cevabı netti ve tekti.

Kısa bir bilgi vermek gerekirse, yapılandırılmış veriler incelenirken dimension (boyut) ve measure (ölçüm) ile incelenir. Perakendedeki verilerin boyutlarına bakacak olursak,

  • Lokasyon (Ülke, Şehir, Mağaza, vs.)
  • Zaman (Yıl, Hafta, Ay, Gün, Saat, vs.)
  • Ürün (Kategori, Buyer Grup, Klasman, vs.)
  • Müşteri (Müşteri No, İsim, Adres, Telefon, vs.)
  • Plasiyer – Satış Danışmanı (İsim, Yaş, Çalıştığı sene, vs.)

Ölçümlere bakacak olursak,

  • Satış
  • Stok
  • Fiyat
  • Vs.

Bu boyutlar ve ölçümler kullanılara, çeşitli hesaplanmış alanlar oluşturulabilir ve farklı boyutlarda farklı analizler yapılabilir.

Peki, bu büyük veri midir? Elimizde bu verilerden milyonlarca olsa büyük veri mi olur? Peki ya milyarlarca olsa? Şimdi literatürde büyük veri ne demek kısaca ona bakalım.

İlk tanım: Big Data, zamanla elde edilen, yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış, yani henüz geleneksel yöntem veya araçlarla işlenerek kullanılabilir hale getirilmemiş verilerdir.
İkinci tanım: Büyük veri, tek bir sunucuya sığmayacak ölçüde büyük, yapılandırılmamış veya statik bir veri ambarına sığmayacak şekilde sürekli akan veriler için kullanılır.
2012 yılında dünyada 2,8 zetabayt’dan daha fazla veri tutulmuş. Bu verilerin sadece %0,5’i analiz edilmiştir. Bunun en büyük nedeni, bu verinin satır sütun formatında olmamasıdır.(2,8 trilyon gigabyte) Bu veri boyutunun exponential arttığı düşünülürse 2016 yılında kaç olduğunu hadi siz tahmin edin 😛

Big Data ile ilgili en az bir konferansa katıldıysanız aşağıdaki tanım size hiç yabancı gelmeyecektir.

Big Data 5V’den oluşur:
Volume: Verinin büyüklüğü artıyor ve büyük veriyi bir yere yazmak lazım
Velocity: Verinin elde edilme hızı artıyor. Veri çok hızlı büyüyor. Hızlı okumak hızlı yazmak lazım.
Variety: Elde edilen verinin %80’i yapısal değil. Her kaynağın verisi farklı formatta.
Value: Verinin üretilmesi ve işlenmesi sonucunda ortaya çıkan değer.
Veracity: Hakikat! Doğruluk! Elde edilen verinin içindeki gerçek anlamı ve hakikatı ortaya çıkarmak. (Örneğin Twitter gibi bir mecrada yazılmış 140 karakterli bir yazıdan anlamlı bir şey çıkarmak olarak yorumlanabilir)

Şimdi düşünelim, elimizdeki milyarlarca data big data mıdır? (Bu analizler geleneksel perakendeciler için yazılmıştır. Zaten yazının ilerleyen yerlerinde geleneksel perakende, big data ve machine learning birleşiminden bahsedeceğim.)

Volume: Verimiz hızla artıyor fakat tek bir veriambarında bu veriyi tutabiliyoruz. X
Velocity: Verinin elde edilme hızı, mağaza sayısı ile doğru orantılıdır. Bu sebeple mağaza sayısının artmadığı durumlarda hızı da artmaz. X
Variety: Elde edilen veri yapısal veridir. Satış stok bunlar yapısal veriler. X
Value: Analizler ve çeşitli teknikler değerin kralını üretir. Otomatik sistemler, karar destek sistemleri çıkar. V
Veracity: Bu terim sonradan çıkarıldı. Hala bende oturmayan yerler var. Rakamları anlama dönüştürebilmek olarak alırsak, bunu da dahil etmeliyiz. V

Sonuç olarak 2/5 büyük veri olmadığını görüyoruz. Peki perakendede büyük veri nedir? (İki saattir ne değildir diye anlatıp duruyorsun be adam, zaman kazanmayı bırak da anlat bize)
2015 yılında Big Data nedir diye internet üzerinde ararken hep aynı şeyler karşıma çıkıyordu. Aradığım tanımı bulamıyordum. LC Waikiki vasıtasıyla Boğaziçi Üniversitesi’nde bir etkinliğe juri olarak katıldım. Sunum yapan çocuklardan bir tanesinin konusu, makinelerin bakım zamanlarının tahminini big data yardımı ile yapılmasıydı. İlk cümlesi şuydu:

Big Data nedir? Big Data, şu ana kadar ölçmediğiniz veridir.

Dediğinden hiç bir şey anlamadım. Sonra aklıma şu özlü söz geldi.
Ölçtüysen senindir, ölçmediysen hiç senin olmamıştır.
Evet evet! Anlıyordum, aydınlanıyordum! Evreka Evreka diyerek bağırmaya başladım. Sanırım bağırmak yerine horlamışım ve yanımdaki adam beni dürterek uyandırdı. Utanarak sunumu dinlemeye devam ettim.

Ölçmek ya da ölçmemek! İşte bütün mesele bu.

Perkanedeyi oluşturan her bir öğenin içinde bir big data kırıntısı bulunabilir.
Lojistik: Araç takip sistemleri ve araç sensörleri ile oluşan veri. (Araç güzergah bilgileri, aracın hızı, aracın kalma durma süreleri, araç iç sıcaklık, vs.)
Depo: RFID, beacon gibi teknolojiler ile, depo içerisinde her bir ürünün hareketinin tespit edilmesi.
Mağaza: In-Store Analytics dediğimiz, mağaza içindeki müşterilerin hareketlerinin takip edilmesi, sıcaklık ölçen kameralar ile mağaza içi heatmapler, mağaza shiftlerinin daha iyi oluşturulması için personellerin giriş çıkışlarının otomatik yapılması, RFID ile ürünlerin mağaza içindeki hareketler
Merchandising: Sosyal Medyadaki trendlerin takip edilmesi
CRM: Müşterilerin ihtiyaçlarının tespiti, kişiye özel süpriz çözümler

Evet çok kısa kısa ve biraz da altını boş bıraktığımın farkındayım. Fakat sadece Sosyal Medya ile ilgili big data kavramını 4-5 sayfada anlatabilirim. Onun yerine yazının ilerleyen kısmında kısa bir hikaye anlatacağım. Perkande, Big Data ve Machine Learning ile ilgili bu güzel hikayede, olayları daha iyi kafanızda canlandırabileceksiniz. (Şimdilik bir virgül koyuyoruz)

Perakende sektöründe Machine Learning uygulaması var mıdır?
Öğrenme, bireyin yaşantılar sonucu davranışlarda meydana gelen oldukça uzun süreli değişmelerdir. En yalın tanımla Bilebilme ve Yapabilme eylemidir. Yapay Zeka, Bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyetine denir. Yapay Zeka’nın alt bir dalı olan Makine Öğrenmesi (Machine Learning) ise, bilgisayarın “öğrenme” işlemini sağlayacak algoritma ve tekniklerin gelişimi ile ilgili bir çalışma alanıdır. ML, geçmiş deneyimleri veya örnek verileri kullanarak daha iyi sonuçlar üretmek üzere gerçekleştirilmiş bilgisayar yazılımları oluşturma tekniğidir. ML tekniklerine bir kaç örnek verecek olsak, Kredi Taleplerini Değerlendirme, Yüz tanıma sistemleri, Spam Mail belirleme, IBM Watsons, vs.

Şimdi perakende sektöründeki ML uygulamalarını düşünelim. İlk aklıma gelen, CRM ile ilgili konular.

  1. Recommendation Engine : Türkçe’de bilinen adıyla “Bunu alan bunu da aldı” sistemi. Recommendation Engine ile ilgili bir konu olduğunda, Amazon örnek olarak verilir.
  2. Customer Churn : Müşterinizin sizi terk edip etmeyeceğini öngörerek buna göre aksiyon almanıza yardımcı olur.
  3. Market-Basket Analysis : Sepet analizi yaparak, en çok birlikte satan ürünleri tespit ederek, bu ürünleri paket (bundle) şeklinde satmanıza yardımcı olabilir.
  4. Cluster Analysis : Müşteri, ürün ya da mağazalarınızı gruplayarak, karar mekanizmalarını güçlendirebileceğiniz bir yöntem. Örneğin, müşterileri LTV ve Karlılığa göre gruplayarak onları isimlendirebilir ve kampanyaları gruplara özel çıkabilirsiniz.
  5. Müşterilerin stillerinin belirlenmesi : Bu cluster analizin içine dahil edilebilse de, yaptığı alışverişe göre, hangi renkleri, hangi kıyafet tarzlarını, ürün bilgisi ile birleştirip, birinci maddedeki öneri sistemlerinde kullanılabilir. Eğer elinizde ürün bilgisi yok ise, opencv gibi teknikler kullanarak, ürünün resminden bu bilgiyi çıkarabilirsiniz.
    CRM dışında örneklere bakacak olursak
  6. Kombinli Satışın Plasiyer etkisi : Kombinli olarak satılan ürünlerde, plasiyer (satış danışmanı) etkisinin olup olmadığının tespit edilmesi
  7. Başarılı Plasiyer Sistemi : Bağımsız değişkenlerin, plasiyer başarısına etkisinin olup olmadığının tespit edilerek, yeni eleman alımlarında bunun göz önünde bulundurulması
  8. Ürün başarı nedenleri : Satılan ürünün başarısının, bileşenleri ile analizi ve yeni ürün geliştirmede kullanılması (a.k.a. Besim)
  9. Yeni mağaza açma : Yeni açılacak mağazanın yerinin, nüfus, gelir seviyesi, aynı caddede bulunan diğer mağazalar gibi bağımsız değişkenlerle tespit edilmesi
  10. Çalışan Terketme 😛 : Çalışanlarınızın istifa edeceğini önceden tespit etmek. Bu mümkün mü evet mümkün ama bence çok zor ve riskli bir uygulama 🙂
  11. Çocuklar büyüyor : Çocuklar için alışveriş yapan müşterilerin, veri ile çocuklarının büyümesinin tespit edilip, önerilerde bu verinin kullanılması.
  12. Biten ürün : Raf ömrü belli olan ürünlerde, müşterinin ürünü bittiğinde kendisine o ürünü (uygun fiyatla) önerilmesi.

Hem Big Data hem de Machine Learning ile ilgili ayrı ayrı bilgi edindik. Şimdi geldi bunları Perakende ocağında pişirip birleştirmeye. Fakat yazımızın ilk bölümü burada bitiyor. Bir sonraki bölümde Pelin the Planner ile ilgili bir hikaye ile BD ve ML uygulamalarından bahsedeceğiz. İkinci yazı önümüzdeki hafta bugünlerde yayınlanır diye düşünüyorum. Görüşmek üzere.

Startup Nedir? – Silikon Vadisi – Bölüm 2

Silikon Vadisi gezimizde, nereye baksak gördüğümüz iki şey vardı. Birincisi Hintli, ikincisi ise Startuplar. Google’da çalışanından tutun da, Stanford’da okuyanına kadar herkes bir şey üretmeye, bir startup kurmanın peşindeydi. Kimle konuşsak yeni bir şey bulmak için kafa patlatıyordu. Kuluçka Ofislerinde, fikirler pişiriliyor ve hayata geçirmek için gün sayıyorlardı. O kadar çok startup kelimesini duydum ki, sonunda bu bölümle alakalı bir yazı yazmaya karar verdim. İkinci gün olan, IBM, Amerika Ofisi ve Amazon yazıma geçmeden önce kısa bir ara verip startup neyin nesiymiş bir öğrenelim istedim.

startup

2008 yılının sonlarına doğru Amerika’da başlayan bir kriz ortaya çıkmıştı. Nam-ı diğer Mortage Krizi, tüm dünya piyasalarını kasıp kavurmuş ve sonuçları çok acı olmuştu. Taşınmaz malların değer kaybetmesinden dolayı, ekonomi çökmüş ve Amerika’da başlayan bu kriz Küresel bir boyut almıştı. Startupların doğuşu da tam bu döneme rastlamaktadır.

mortgage

2000 yılında ortaya çıkan Dot-com balonu, Amerika için bir çöküştü. 5 trilyon dolarlık bir zarar ortaya çıkmıştı. Bu yarayı sarmak için faziler aşağı çekilmiş ve emlak satışlarında bir patalama olmuştu. Ardından 2008 yılındaki krize zemin hazırlanmıştı. Her kriz, zararları ile birlikte fırsatları da beraberinde getiriyor. Startuplar da, işte tam bu dönemde ortaya çıkmaktadır. Yeni nesil girişimciler, zaten mevcut olan bir kültürü daha da ön plana çıkarmış ve dot-com balonundan alınan dersleri de defterlerine not ederek, doğru hamlelerle milyon dolarlık işlere imza atmaya başlamışlardır.

dot_com

Startup nedir diye bana soracak olursanız, ben size tek kelime ile girişim derdim, ta ki Amerika’ya gidene kadar. Eğer biz her girişime startup deseydik, bizim 3 sene önce açmak istediğimiz çiğ köfte dükkanı da bir startup olurdu, ama değil 🙂 Evet girişim kelimesini içeriyor fakat daha fazlası da var. Harekete geçmek, harekete geçirmek ve bunu iş haline getirmek. En önemli şeylerden bir tanesi de, çözümün belli olmamasıdır. Ortada bir fikir var, bu fikir bir çok insanın hayatını değiştireceğine inanıyorsunuz, fakat nasıl yapacağınıza emin değilsiniz. Ve sonucunda başarılı olmama ihtimaliniz var. İşte startup bu.
Girişimcilerin babası, Stanford üniversitesi öğretim görevlisi, Yalın Startup hareketini oraya çıkaran Steve Blank’ın tanımı ise, “Ölçeklenebilir ve tekrar edilebilir bir iş modeli bulmak için oluşturulan bir yapı” dır.

startup_2

En büyük yanılgı, her girişimin bir startup olduğu yönündedir. Yeni bir cafe, kitapçı ya da restoran açmak ya da herhangi bir işletme kurmak startup başlığı altında değerlendirilemez.

Startupları en çok destekleyen oluşumlardan biri olan Y Combinator’ün kurucularından Paul Graham, startuplar için şunları söylemektedir:

“Hızlı büyümek için tasarlanmış şirketlerdir Startuplar. Eğer bütün şirketler temelde aynı olsaydı ama bazıları şans ya da kurucularının fazladan çaba göstermesi sebebiyle daha hızlı büyüseydi, farklı bir kelimeye ihtiyaç duymazdık. Sadece çok başarılı şirketler ve daha az başarılılardan bahsederdik. Ama aslında olan şey şu, startupların diğer girişimlerden farklı DNA’ları var.”

Startupların farklı bir DNA’sı var. Bu çok iddialı, aynı zamanda için doldurmanın çok zor olduğu bir cümle. Peki nedir Startupları farklı yapan, hangi kromozondur detaylı inceleyelim.

DNA600x100_02

Öncelikle, ihtiyaçlarımızı baştan tasarlıyorlar ya da yeni ihtiyaçlar ortaya çıkarıyorlar. Facebook hangimizin günlük hayatında olan bir ihtiyaçtı ya da snapchat. Ben günde en az 4 defa snapchate bakıp kim ne paylaşmış ona bakıyorum. Ya da taksi çağırmak için, taksi durağını aramak varken, neden uber ya da bi taksi gibi uygulamalar kullanmaya başladık. İşte ihtiyaçlarımızı doğru yorumlayan insanlar bunları başardılar.
Peki startupların tek farkı fikir mi? Hayır tabiki. Hem şirket yönetimi hem de proje yönetimi açısından, kurumsal firmalardan ayrışıyorlar. Akıllarına gelen fikirleri anında gerçekleştirmeye çalışıyrolar ve sonuç odaklı gidiyorlar. Agile yani çevik yönetim uyguluyorlar.

Özetleyecek olursak startupların formülü aslında basit. İki değişkeni bir araya getirmeniz gerekiyor.
Çok fazla insanın isteyeceği bir şey üretmesi
Bu insanlara ulaşarak hizmet sunması

Bu ürettiği bir hizmet, uygulama, teknolojik bir alet ya da bunların birleşimi olabilir.

Startupın ne demek olduğunu anlatabildim sanırım. Bu anlatımları yaparken, Okan Barlas ve 2kere2beseder adlı sitelerden ciddi anlamda faydalandım. Kendilerine teşekkür ediyorum.

Bir fikriniz var ve Silikon Vadisi’nde bu fikre yatırım bulmak istiyorsunuz. Şimdi de yatırım türlerine ve çalışma şekillerine kısaca bir göz atalım.

Kuluçka merkezi
Kuluçka merkezi aslında bir yatırım türünden çok yol göstericidir. Bir rehber olarak adlandıracağımız kuluçka merkezlerinde, yüksek miktarda finansal destek sağlamak yerine, girişimci ve yatırımcı arasındaki köprü görevi görür. İş bağlantılarını düzenler, eğitim verir, fikri nasıl geliştireceği konusunda danışmanlık sunar, yatırım için yapacağınız sunumlar konusunda sizi yönlendirir. Fikrin elinden tutan ilk kurumdur. Kuluçka ofisinde ister bir masa kiralayabilirsiniz, isterseniz de bir oda tutabilirsiniz.

incubator

Angel Investor
Her bir girişimcinin hayalini süsleyen kişidir. Melek Yatırımcı olarak Türkçemize girmiştir. Her klasik girişimcinin peşinde koştuğu kişidir. Doğru bir tanım yapacak olursak, kendi bireysel birikiminden gelecek gördüğü projelere yatırım yapan kişidir. Eğer bu yatırım yapan kişi, aynı zamanda tecrübeli bir kişi ise, yatırım yaptığı girişimlere mentörlükte yapmaktadırlar. Melek yatırımcılar, samanlıkta aranan bir iğne gibi oldukları için, eğer yatırım yaparlarsa istedikleri hisseler normalden biraz daha fazla olabilir.

angel_investor

Seed Capital
Fikir aşamasında olan ya da yeni filizlenmiş bir projenin ayağa kalkması için sağlanan finansal desteğe denir. Seed kelime anlamı da tohumdur. Şunu yazmadan geçemeyeceğim. Kolay kolay kimse fikre para vermez. Fikriniz bir ürüne dönüştükten sonra ve karşılığını gördükten sonra yatırım almak çok daha kolaydır. Seed yatırımınını fikir aşamasında alırsınız. Fikrinizi, herkese gidip anlatamyacağınız için, genelde bu yatırım yakınlarınızdan eşten dosttan gelir.

seed_capital

Venture Capital
Türkçemize Risk Sermayesi olarak geçen bu yatırım türü, fikre değil hayata geçmiş projelere yatırım yapar. Biraz aşağıda Seri Yatırımlar başlığı altında yüksek paralar bağlayan bu yatırım fonları, verdikleri bu paranın hakkını almak isterler. Yaptıkları yatırım sonucunda, şirket hisselerinin de bir kısmını alan bu fonlar, yönetimde söz sahibi olurlar. Şriketin gidişatı ile ilgili herşeyi takip ederler ve paralarına para katmanız için sizi denetlerler. Düşünsene, adam sana 2 Milyon dolar para vermiş. Bunu babasının oğlu olduğun için değil, sen de ışık görmüş ve 2 Milyon 4 Milyon olsun istemiş. Sen gidip 2Milyonu teknelerde yersen, adam da bunun hesabını sorar. (ehehe çok Türk mantığıyla yaklaşıyorum olaylara )

ventur_capital

Series A, B, C
Crunchbase’e girdiğinizde, firmaların altında Series A,B,C gibi terimler görürsünüz. Bu terimler, yatırım miktarını, yatırım yapanı ve yatırım alan şirketin durumuna göre farklılık göstermektedir. Birkaç örnek vermek gerekirse, Eğer yatırım Türkiye şartlarında 500k – 1M, Amerika’da 1M-2M altındaysa buna Seed ya da Melek yatırımcı denir. Eğer miktar bu değerin üstündeyse bir Venture Capital tarafından yapıldıysa Seri olarak adlandırılır. Seriler sırasıyla A, B ve C olarak adlandırılmaktadır. Yatırım miktarı ve hisse miktarı serilere göre değişiklik göstermektedir. Bu yatırımların ardından, şirket hisseleri büyük oranda yatırımcıya geçer. Şirket kurulurken sahibi olan girişimci, artık board member, CEO, CTO ya da farklı bir konuma gelmiş olabilir. Ama tabi paraya da para demiyordur. Ne diyordur bilemiyorum.

Yaptığım araştırma sonrasında yatırım miktarlarının Türkiye ve Amerika için inceleyecek olursak, (İlk satır TR, İkinci satır USA)

yatirimlar

Yatırım miktarlarının çok geride kaldığı yönünde. Yine de bir startup kültürünün günden güne arttığını görmek umut verici.

TechCrunch’ın her sene düzenlediği Startupların yarıştığı bir yarışma mevcut. https://techcrunch.com/startup-battlefield/ adresinden inceleyebildiğiniz bu yarışmada, her sene çeşitli kategorilerde bir çok startup öne çıkmak için yarışıyor. Bugünlerde, eskiden popüler olan marketplace uygulamalar yerine, IoT ve kişisel yardımcıların aldığını görebiliyoruz. Machine Learning’in ön plana çıktığını ve yapay zekanın günden güne güçlendiğini farkediyoruz.

Türkiye’de yakın zamanda Startuplar üzerine çok güzel programlar düzenlenmeye başlandı. Özellikle bu Ekim ayında düzenlenecek Startup İstanbul http://startupistanbul.com/ etkinliği çok güzel geçeceğe benziyor. Yine Şubat ayında düzenlenen, Startup Turkey’in programına baktığımızda çok başarılı olduğunu görüyoruz. Türkiye’de şu anda marketplaceler ön plana çıksa da yakında daha farklı fikirler göreceğimize eminim. Uber’in lokalize edilmiş hali BiTaksi ya da yemeksepeti gibi örneklerin çoğalacağına inancım yüksek.

Startup yazımızın da sonuna gelmiş bulunmaktayız. 3. Bölümü en yakın zamanda yayınlayacağım. Görüşmek üzere.

Macera Dolu Amerika – Silikon Vadisi – Bölüm 1

Öncelikle herkese merhaba. Uzun süredir kalemi elime almadığım için kendimi paslanmış hissediyorum. Yazmak, uzun uzun yazmak istiyorum. Heyecanım kaçmadan, enerjim bitmeden, düşüncelerim uçmadan yazmak istiyorum. Hani gece uyanırsın, çok güzel bir rüya görmüşsündür ve tüm detaylarını hatırlarsın. Sonra tekrar uyursun. Sabah kalktığında rüyanı hatırlayamazsın. Ben şu anda gece uyandım ve size rüyamı anlatacağım. Eğer tekrar uyursam bu rüyayı unutacağım ve anlatacak bir şeyim kalmayacak. Evet, kısa kes San Francisco havası olsun dediğinizi duyar gibiyim. O yüzden başlıyorum.

Nereden çıktı bu Amerika?
Günlerden bir gün CEO’muz ile Skype üzerinden toplantı yapıyorduk. Biz 4 kişi Türkiye’de, Ahmet Bey Amerika’da CRM hakkında konuşuyorduk. Satın alacağımız bir yazılım hakkında istişare ederken, “Neden buraya gelip, son pazarlıkları firma ile yüz yüze yapmıyorsunuz?” dedi Ahmet Bey. Cemil Bey ve IT direktörümüz bu konuda hem fikir oldular. IT direktörümüz Hakan Bey, “Bu sefer Sabri Bey de gelsin, hem Silikon Vadisini görmüş olur” dedi. Ahmet Bey bana vizem olup olmadığını sorup, olmadığını (!) öğrendikten sonra, tarihe geçen şu sözleri söyledi: “Sen, 8 sene Analitik alanda çalışmış bir kişi olarak, hiç Silikon Vadisine hatta Amerika’ya gitmedin mi?” Cevap aslında çok basitti. Bahane üretmeye gerek yoktu. “Hayır” dedim. Götürmeyenler göndermeyenler utansın diyecektim ama suç bendeydi. Sustum ve vize almak için Amerika konsolosluğunun yolunu tuttum. Evet işte Amerika yolculuğumuz bu şekilde başladı. Vizemiz çıktı, biletlerimizi aldık ve Genel Müdürümüz Osman Bey, Merkez Planlama Direktörümüz Cemil Bey, IT Direktörümüz Hakan Bey ve naçizane Perakende Analitiği Müdür olarak ben Sabri Suyunu Amerika’nın en uzak noktalarından San Francisco’nun yolunu tuttuk.

Silikon Vadisi

Gecem Gündüzüme Karıştı
Benim gibi ülkesini çok seven ve yurtdışına sadece 5 kere çıkmış, onda da en fazla 4 saat uzağa gitmiş biri iseniz, Amerika seyahati tam sizin için. Harika bir deneyim yaşayacaksınız. Buradan San Francisco sadece 14 saat(cik). Çok eğlenceli değil mi? Ekonomide değil de Comfort ya da Business’da uçuyorsanız gerçi çok problem etmenize gerek yok. Piremsesler gibi uyuyabilir, o yemek gitsin bu yemek gelsin diyerek gününüzü gün, gecenizi gece edebilirsiniz. Yine de şunu açık yüreklikle söyleyebilirim ki, THY çok başarılı bir kuruluş. Her ne kadar onlar da her bir şirket gibi karlılığı düşünüp koltukları çok dar yapsalar da, diğer sağladıkları imkanlar gayet mutluluk verici.
Özellikle uçuşa geçmeden önce Atatürk Havalimanı’nda bulunan Dış Hatlar Lounge’dan bahsetmek istiyorum. Daha önce yurtiçi lounge girmiştim. Ne kadar farklı olabilir ki diyordum. OMG! 5 yıldızlı bir otelden faksız bir yer ile karşılaştım. Tüm dünya mutfağından, çeşitli yemekler, sizin için pişiriliyor. Uyumak için özel alanlar, oyun konsolları, hatta duş bile bulunuyor. Uçuşunuzdan 4 saat önce gelip burayı kullanabiliyorsunuz. Şirketimin verdiği corparate card sayesinde ücretsiz olarak kullandık biz de.
Neyse uçuş başladı. Her yolculuk klasiği gibi, ilk başta enerjim gayet yüksekti. Fakat yolculuk devam ettikçe enerjim düştü, düştü ve yolculuğun sonunda 4-5 saat uyudum sanırım. İstanbul’dan saat 14:00 gibi yola çıktık. Dünyanın yuvarlak olmasından dolayı uçak ilk olarak Kuzey Kutuplarına doğru yol aldı. Ardından tekrar ekvatora doğru yönelerek yarım elips şeklinde bir güzergahta gitti. Uçağa bindiğimizde öğlendi, ardından ikindi sonra akşam ve gece oldu. Kutuplarda gece yolculuğumuz ardından Birden gün ağarmaya başladı. Tekrar akşam ve ikindi oldu. San Francisco’ya indiğimizde saat 17:00 civarıydı. Toplam 14 saat gittikten sonra, sadece 3 saat ileri gitmiştik. Buradan şunu anlayabiliyordum. Bu gidişin dönüşünde şaftım kayacaktı 🙂

ucus_haritasi

Yo! Neden Geldin Amerika’ya dostum?
Uçak indi. Dizlerimizdeki o ince sızı yürümeye başlayınca önce çıtırtılara, ardından gevşemeye başladı. Uzun yolculuğa gidecek olanlara ilk tavsiyem, yanlarında mutlaka kişisel ilaçlarını götürmeleri olacaktır. Örneğin benim gibi alerjik bir insansanız, yanınıza mutlaka devamlı kullandığınız anti-histaminikleri alınız. Ağrı kesici, kaç gevşetici, vitamin, vs. bunları unutmayınız. Tamam tamam biz de biliyoruz walgreens ve cvs’yi. Ama yanınızda taşıyın işte. Kabahat size tavsiye veren de. Uçaktan indikten sonra bavullarımıza ulaşmadan önce, sevgili pasaport görevlisi, Ne(r)den Geldin Amerika’ya dedirtecek sorular soruyor sizlere. Neden geldin, ne iş yapıyorsun, ne kadar kalacaksın, ne yapacaksın gibi uzayıp giden sorular soruyor. Siz de sabırla cevap veriyorsunuz. Sonuç olarak geçiyorsunuz ve bavullarınıza ulaşıyorsunuz. Bavulları da aldıktan sonra biz araç kiralamak için araç kiralama istasyonuna doğru yola koyulduk.

hava_limani

Güzel bir uygulama yapmışlar. Aslında çok basit. Uzun süreli araç parkı ve Araç kiralama istasyonlarını havaalanından 1 km kadar uzak bir yere konumlandırmışlar. Havaalanının içinde dolaşan iki adet insansız havaray ringi, terminaller, otopark ve araç kiralama durakları arasında dolaşıyor. İnsansız konusuna dikkat çekmek istiyorum. Amerika seyahetimiz boyunca, özellikle otomasyon, akıllı sistemler, robotlar gibi örneklerden çok bahsedeceğim. Kendi kendine giden tren gerçekten çok basit bir örnek ama 7/24 kendi kendine çalışan makinistsiz bir tren bence gayet şaşırtıcı idi.

Araç kiralama istasyonuna gittik. Çok farklı bir şey yok. Buradaki gibi. Abartmaya gerek yok. Sadece fiyatlar biraz daha ucuz. Biz biraz kalabalık olduğumuz ve eşyamız çok olduğu için büyük bir araç kiraladık. 7 koltuklu bu araç, tam bir canavar.

kiralik_araba

Hayatımda böylesine bir canavarı ilk defa kullandım. Bu arada anladığınız kadarıyla, Amerika’da araba kullanma deneyimini de elde etmiş oldum. En çok dikkatimi çeken, “Yola adımını at, araba durur” hehe şaka şaka. Asıl dikkatimi çeken, yerlerdeki “STOP” işaretleri. Amerika’da bir dört yol üzerinde iki araç aynı anda farklı yönlerden gelip kavşakta durdukları vakit, hangi araç önce full stop yapmış ise sonradan duran araç, önceden duran araca yol verir. İlk gelen ve ilk duran, her zaman ilk gider yoluna devam eder. Bu kuralın nasıl çalıştığını görseniz hayretler içinde seyredersiniz. Böyle söylüyoruz çünkü Türkiye’de sinyal sistemleri çalışıyorken dahi kavşakları kilitleyen usta şoförler var. Amerika’da en karmaşık çok şeritli kavşaklarda dahi sinyal sistemleri bozulacak olsa, bu basit kural sayesinde herkes birbirine düzenli olarak yol verdiğinden, bir saniye olsun trafiğin kilitlendiğine ve arabaların birbiri üstüne yığıldığına, şoförlerin araçlardan sarkıp birbirini yediğine şahit olamazsınız. (kaynak: http://www.dialognette.com/Icerik/7250/MERAKLISINA-GREEN-CARD-VE-OF-COURSE-ARDINDAN-AMERIKAN-VATANDASLIGI—5)

kliseler

Eğer bana biri STOP’un ne işe yaradığını söylememiş olsaydı, ciddi bir kazaya sebep olabilir, ceza yiyebilir hatta Allah korusun hapse girebilirdim. Abartmıyorum, çok ciddi önem verilen bir olay. İnsanların bu kadar kurallara riayet etmesinin de bir sebebi var. Yaptırımlar ve cezalar. Siz bu kurallara uymazsanız, cezanızı çekersiniz.

Arabayla yaptığımız kısa bir yolculuğun ardından otelimize ulaştık. Crowne Plaza Palo Alto adlı otelde kaldık. Otelimiz Silikon Vadisine ve Stanford Üniversitesine çok yakın olan bir oteldi. Konforlu, bakımlı ve tertemiz bir otel. Çok rahat ettiğimizi söyleyebilirim. Şirketime tekrar teşekkür ediyorum böylesine güzel bir otel ayarladığı için.

crowne-plaza-cabana-palo-alto

Jet Lag
Bir insan Jet Lag olmadan, Jet Lag’ın (JL) ne olduğunu anlaması mümkün değilmiş. Hep duyuyordum ve “yav he he” diyip geçiyordum. İlk gün yorgunluktan hiçbir şey anlamadım. Ama ikinci gün olduğunda gece yatağa kafamı koyduğumda, bu JL denilen şeyin ne menem şey olduğunu anlamış oldum.

Jet lag, jet sendromu, jet yorgunluğu veya eşzamanlama bozukluğu; kısa zamanda uzun mesafeler kateden insanlarda farklı zaman dilimlerine ulaşılmasına bağlı olarak biyolojik ritmin bozulması. İnsan vücudunun yaklaşık 24 saatlik biyolojik etkinlik çevriminin ani değişmeler nedeniyle uğradığı geçici değişiklik ve düzensizliklerdir. Genellikle uyku ve yeme düzeninin bozulması, baş ağrısı, zihinsel performans düşüklüğü ve yorgunluk hissi ile kendini gösterir. Bazı vakalarda depresyona da rastlanır.
Jet lag’in etkileri en çok doğuya doğru gerçekleşen yolculuklarda görülür. Bunun nedeni doğuya uçarken, zaman dilimlerinin artması nedeniyle, varış noktasında geçirilen ilk günün 24 saatten kısa olmasıdır. Biyolojik ritmi 24 saatin altına düşürmek çok güç olduğu için, vücut aradaki zaman farkını kapatmakta zorlanır. (Wikipedia)

Ben de tam tersi oldu. Dönüşte değil de gidişte daha hissedilebilir bir sendrom yaşadım. Buradan 10 saat üzerinde uçuş yapan kişilere en büyük tavsiyem, biyolojik saatinizi mümkünse bir gün önceden değilse uçakta ayarlamaları yönünde olacaktır.

Gez, Gör, Çalış
Amerika ziyaretimizin 4 amacı bulunmaktaydı.
1- CRM projelerimiz kapsamında anlaşma yapacağımız firma ile görüşmek
2- Order Management System (OMS) ve Omnichannel ile ilgili iki firma ile görüşmek
3- Silikon vadisindeki teknoloji firmalarını ziyaret edip onlarla istişare etmek
4- Gezmek 🙂
Açık konuşmak gerekirse çok fazla gezeriz, San Francisco’nun altını üstüne getiririz diye düşünüyordum. Fakat, verimlilik konusunda kariyer yapmış 1 CEO, 1 Genel Müdür ve 2 Direktör ile bu çok mümkün olmadı. Çok çalıştık. Hatta bir gün gece 23:00’dı ve biz hala toplantı yapıyorduk. (Tamam 2 gün full gezdik. Bunu mu duymak istiyorsunuz)

Gittiğimiz günün ertesi günü (Pazar), normal şartlar altında Groupon ile görüşmemiz bulunmaktaydı. Fakat bu programın hafta içine ertelenmesinden dolayı birden Pazar günü bize kaldı. Atladık ufak arabamıza, açtık Rafet El Roman’dan Macera Dolu Amerika şarkımızı koyulduk San Francisco merkeze. Bulunduğumuz yer ile SF arası yaklaşık 1 saat sürüyordu. İlk durağımız SF’nin en ünlü yeri olan Galden Gate Köprüsü idi. Amerika’ya gideceklere en önemli tavsiyelerimden bir tanesini daha veriyorum. Navigasyonsuz arabaya binmeyiniz. Eğer internetinize güveniyorsanız, Cep telefonu da iş görecektir. Fakat internet sıkıntı olacaksa, mutlaka araba kiralarken bir tane navigasyon cihazı da alın.

macera_dolu_amerika

Bu arada Amerika’da artık insanlar Waze adlı uygulamayı yoğun olarak kullanıyorlar. Türkiye’de henüz popüler olmasa da Amerika’da çok başarılı olduğunu kullanan kişilerden duydum.

Son bir tavsiye ile tavsiye sezonunu şimdilik kapatayım. Biz araç kiralarken bir tane de wifi hotspot kiraladık. Bu wifi hotspot aslında içine yazılım atılmış bir Samsung Note 2 telefon. İçindeki yazılım sayesinde 4 kişiye kadar sınırsız internet kullanabiliyorsunuz. Buna ek olarak günlük 60 dakikaya kadar uluslararası konuşabiliyorsunuz. Bizim hayatımız çok kolaylaştırdığını söyleyebilirim. Nerede yemek yiyebiliriz, nereye gidebiliriz, buranın neresi iyidir gibi soruları cevapladık. Aynı zamanda sınırsız sosyal medya, whatsapp ve skype görüşmesi de yapabildik. Biraz tuzlu bir alet. Günlük 20 dolar. Eğer bizim gibi 4 kişiyseniz aslında mantıklı bir olay. Ama 1 kişi iseniz gidip AT&T’den kontörlü bir hat almanızı tavsiye ederim. (Öyle bir şey var mı bu arada, kontör mü kaldı ya :))

Altı üstü bir köprü? Kırmızı hem de.
Golden Gate Köprüsü Amerika’nın sembollerinden biri olarak görülmektedir. Özgürlük heykelinden sonra Golden Gate köprüsü en önemli yapıtlardan bir tanesidir. Açıkçası köprü hayranlığı olan bir insan olmadığım için bana sadece bir köprü olarak göründü. Sonra neden bu kadar önemli bir yapı olduğunu araştırayım dedim.

golden_gate

Öncelikle bu köprü kırmızı. Kırmızı köprü mü olur diye soracaksanız bana sormayın. Biliyorsunuz ki renk körü olduğum için, kırmızı olduğunu istanbul’a gelip bu yazıyı yazmaya başlayınca öğrendim. Hatta bunun hakkında bir kitap bile bulunuyor. This Bridge will not be Gray http://www.fastcodesign.com/3053575/why-the-golden-gate-bridge-is-orange
Adamların her yerinden özgünlük fışkırıyor. Hatta özgürlük fışkırıyor. Bence bu köprünün bu kadar öne çıkmasının üç nedeni var. Birincisi köprünün geçmişi yani yapımı ve kırdığı rekorlar. İkincisi köprünün yürüyüşe, bisiklet binmeye açık olması. Bu da aslında özgürlüğü simgeliyor. Sonuncusu, reklamının çok başarılı yapılması. Adamlar, Golden Gate köprüsünün girişinde bir dükkan açıp, sadece bu köprü ile ilgili malzemeler satıyorlar. Çatal bıçaktan tutun da kitaplara, Çıkartmalardan tutun da tabaklara, aklınıza gelebilecek bir çok hediyelik eşyayı bu köprüye uyarlamışlar. Ve kasada genelde sıra var 🙂 Fiyatlar da öyle ucuz değil.

golden_gate_1

Köprü hakkında da kısa bir bilgi geçelim. Köprü 1933-1937 yılları arasında yapılmış. Şimdi düşününce o zamanki teknoloji ile böylesine bir köprü yapılması da baya efsaneymiş gerçekten. 1964 yılına kadar dünyanın en uzun asma köprüsü ünvanını taşımış. Benim en çok dikkati çeken halatların kalınlığı idi. Tam 92cm çapında halat kullanmışlar. Hadi o halatı kullandın, nasıl çektin yukarı arkadaş. Fotoğraflarda da görebilirsiniz ne kadar deli halat kullandıklarını.

golden_gate_2

Hava soğuktu ve yağmurluydu. Golden Gate köprüsünün altında şiddetli akıntıları ile meşhurmuş. Ve buna ek olarak ciddi dalgalar oluşuyormuş. Vatandaş büyük dalga buldu mu affeder mi? Affetmez tabi. Adamlar havanın soğuğuna aldırmadan sörf yapıyorlardı. Hatta bir tanesi düştü kayalara yapışıp beyninin pekmezi akıyordu neredeyse. Arkadaşı geldi kurtardı.

Balıkçı dediğin Wharf der!
Golden Gate köprüsünden sonraki durağımız, Fisherman’s Wharf adı verilen mekandı. Arabada Wharf’ın nedemek olduğunu tartıştıktan sonra “Rıhtım”, “İskele” sonucuna ulaşıp rahatladık. Uçaktan indikten sonra gözümü kapatıp buraya getirselerdi ve burası SF deselerdi, “Bırakın dalga geçmeyi. SF diyorsun ama burası bildiğin Tayland sahil kasabası” derdim. Bilimum deniz canlılarını – özellikle yengeç – yiyebileceğiniz, geliri orta altı insanların takıldığı bir yer. Hem satıcıların hem de ziyaretçilerin uzakdoğulu olduğu göze çarpıyordu. Havanın da kapalı olması sebebiyle çok sarmadığını söyleyebilirim. Gerçi bir iki karides götürseydik hiç fena olmazdı.

wharf_2

Oyuncak değil Atari Müzesi
Tam buradan ayrılıyorduk ki, Tripadvisor’ın bir tavsiyesi gözüme çarptı. Mekanik Müzesi. Mekanik müzesi ücretsiz bir müze. Aslında dünden bugüne atari salonun tarihçesi diyebiliriz. Tam ismi “Musee Mecanique” Burada en çok dikkatimi çeken, insanların geninde oyun oynamak, eğlenmek ve yarışmak var. Bu böyle gelmiş böyle gider. Bugün milyon dolarlık oyunlar yapılmasının ve bu oyunun ciddi bir pazara sahip olmasının nedeni de bu. Diğer dikkatimi çeken konu da, Amerika’nın bu noktaya gelmek için, ciddi yol kat etmiş olduğu. Bugün düşünüyorum da, biz bir oyun yapmak için bu yoldan geçmeden nasıl başarılı olabiliriz? Amerika’yı tekrardan keşfetmek gerekmez mi?

musee

DownTown Abi (Abbey)
Buradan çıktıktan sonra SanfRancisco merkeze yani namı diğer DownTown’a gittik. DownTown nedemek diye baktığımda, kafanızı kaldırdığınızda gökyüzünü görmek için uğraştığınız yer diye yazıyordu. Şehir merkezinde en çok dikkatimi çeken, çok aşırı modern olmamasıydı. Cable Car dedikleri, otobüs ve treleybüs karşımı bir araç ile insanlar yolculuk ediyordu. Fakat asıl dikkatimi çeken şey ise, Midtown Madness günlerinden kalma yolların gerçek hallerini görmem. Harika yokuşlardan uçarak geçmek ne kadar da eğlenceli olurdu kim bilir. Kim bilir, bizim bilmeyeceğimiz kesin. SF merkezde ne yaptık. Karnımız çok açtı. Yemek yedik. Bu ziyaretimizdeki bence en iyi yemeklerden birini yedik. Amerika’yı ziyaret edecek kişilere tavsiyelere devam ediyoruz. Öncelikle bizim gibi, Helal yiyecek konusuna dikkat ediyorsanız, yemek seçenekleriniz otomatik olarak 100’den 10’a düşüyor. Hatta 5’e falan düşüyor olabilir. Zomato, Foursquare ve özellikle Zabihah adlı uygulamayı indirmenizi tavsiye ederim. Bulunduğunuz yere yakın helal restorantları buralardan görebilirsiniz. SF merkezde biz ne yedik. Ziggy’s Burger adlı mekanda, Burger menü yedik. “South of the Border Burger” adlı burgerin yanında Curly Fries ve sınırsız kola ile bir güzel mideye indirdim. Fotoda görebildiğiniz üzere, belli ürünlerin dışında kalan tüm yemekler helal. Lezzetini soranlar için şunu söyleyebilirim ki, Türkiye’de herşeyin en güzelini bulabilirsiniz. Amerika’da şunu yedim ki Türkiye’de yok diyebileceğim bir şeye rastlamadım. Canım ülkemde eğer doğru yerlere giderseniz en güzel yemekleri yiyebilirsiniz. Ama Ziggy’s ortalamanın gayet üstündeydi. Bir Virginia Angus değildi tabiki ya da bir mano?

ziggy_1 ziggy_2

Buradan çıktıktan sonra şehir merkezinde biraz dolaştık. Otoparkçı abinin Türk çıkıp bizden para almamasını saymazsak ilginç bir şeye rastlamadım. Son durağımız, Lombard Street ve Ghirardelli Square (Çikolata Fabrikası) idi. Lombard Street’e gece gittiğimiz için çok bişey anlamadık. Aslında bu dik sokaklardan bir tanesini zig zag şeklinde indirelim de insanlar burayı ünlü saysınlar demişler. Biraz yeşillik eklemişler, bakın burada yalnız duran birkaç çiçek var demişler, ahanda size olmuş lombard street.

lombard

Son olarak Çikolata fabrikamızı – Ghirardelli Chocolate – da anlatayım ve bu yazıya bir son vereyim artık. Ekşi Sözlük’de güzel bir benzetme var. “istiklal’deki j’adore’un koskocaman bir alana taşındığını düşünün!” aynen öyle. Tatlıların isimleri SanFrancisco’daki şehre özgü olan şeyler yapılmış. Cable Car, Golden Gate, vs. Oh la la beatrice’nin kralını burada yiyebilirsiniz. Yedim de. Ama diyorum ya, bizim damak zevkimiz gerçekten çok gelişmiş. Biz yemek kültürü olarak çok ciddi bir konumda bulunuyoruz. Eti pişirmeyi bilmiyorduk, onu da tam olarak öğrendik, bence çok da güzel oldu.

Ghirardelli

Ve bu uzun günün ardından otelimize dönüş yaptık. Peki nereleri gezmedik ya da gezseydik güzel olurdu.
İlk olarak Alcatraz’a gitmeyi isterdim. Golden Gate Milli Rekreasyon Alanı’na gidebilirdik hava güzel olsaydı. Palace of Fine Arts önünden geçtik, aklımda kalmadı değil. Segway turları adı verilen ve bu iki tekerlekli zamazingolarla yapılan şehir turu harika olurdu. Ama şimdi baktım da baya gezmişiz. Hakkını yemeyelim.

Evet ilk yazımızın sonuna gelmiş bulunmaktayız. Gördüğünüz gibi ilk yazı, gezme, görme ve yeme üzerineydi. İkinci yazımızda, ilk durağımız olan IBM, sonrasında şirketimizin silicon vadisindeki ofisi ve son olarak Amazon.com yöneticilerinden biri ile yaptığımız söyleşinin başlıklarına yer vereceğim.

İkinci yazı da görüşmek üzere.

Aydınlık Günlere Merhaba – Aydınlı Grup

Bildiğiniz üzere 30 Haziran 2015 tarihinde LC Waikiki firmasından ayrıldım. O gün benim için unutulmayacak bir gün olarak tarihe geçti. Hem 8 senelik bir serüvenin son bulması hem de sevdiğim insanlardan ayrılmam hem de hiç beklemediğim bir veda töreni ile uğurlanmam. Veda törenini şimdi bile düşününce gözlerim yaşarıyor. Veda töreni ile ilgili belgeler elime ulaşınca ayrı bir yazı yazacağım.

LC Waikiki’den ayrıldıktan sonra profesyonel hayata 1 ay süre ile ara verdim. Eşim Zehra ve oğlum Ahmet Kerem ile daha fazla vakit geçirme şansı buldum. Okumak istediğim kitapları okumaya çalıştım Ahmet Kerem izin verdiği kadarıyla 🙂 Gezmeye çalıştık Ahmet Kerem izin verdiği kadarıyla 🙂 vesaire vesaire. Varsın izin vermesin. Eşim ve oğlum sağlıklı olsun da ben daha az okuyayım daha az gezeyim.

1 aylık aradan sonra tekrar profesyonel çalışma hayatına geri döndüm. 27 Temmuz 2015 tarihinde Aydınlı Grup bünyesinde Perakende Analitiği Müdürü olarak göreve başladım. Aşağıda Cemil Bey tarafından kaleme alınan departmanımı ve beni tanıtan şirket içi duyuruyu bulabilirsiniz.

Merhaba Arkadaşlar,

Hızlı olduğu kadar, hızla değişen sektörümüz bizi de bu değişikliklere hızlı bir şekilde adapte olmayı zorunlu kılmakta. Daha dün çok kanallı yapılara geçmişken bugün omnichannel den bahsediyoruz. Henüz bankamız tarafından ilk doğum günümüzü kutlayan mesajı unutmamış iken bugün posta kutumuza düşen e-maillerin içeriğinin bize özel olmasını ister olduk. Delikli kartuşlarla program yapanlar henüz emekli olmamış iken, cep telefonlarına uygulama geliştiriyor olduk ve bunu müthiş bir ekosistem içerisinde dünyanın neresinde olursak olalım rahatlıkla paylaşabilir olduk. İnternetten alışveriş yapmayı çok çabuk öğrendik, artık mobilden, internetten yapacağımız alışverişte yaşadığımız deneyim bize özel değil ise burun kıvırmaya başladık. Alışveriş yaptığımız sitenin bize önerdiği ürünlerin tamda aradığımız, ihtiyacımız olan ürünler olmasını bekler olduk. Daha veri nedir, analiz nedir yeni yeni çözmeye başlamış iken, öte yandan “geçen bu ürünü satın almıştım, neden şimdi bu ürünle ilgili reklam gösteriyor bana” tarzından eleştiriler yapar olduk. Dünyanın öbür ucundan bir ürünü bir tıkla alır olduk ve bu ürünün iki gün geç gelmesini “falan site üç saat sonra teslimat yapıyor” cümlesi ile eleştirir olduk. Bu faslı uzatmayıp burada virgül koysam eminim ki sizler bir bu kadar daha ilave ederek bu hızlı değişimi gözler önüne sermeye devam edebilirsiniz.

Baş döndüren bu değişikliğe ayak uydurabilmek adına yaptığımız istişareler neticesinde şirketimizde Perakende Analitiği Departmanı kurulmasına karar verilmiştir. Perakende Analitiği Departmanımız sistematik ve bilimsel bir yaklaşımla verinin bilgiye dönüşme sürecinde rol alacaktır.

Veri derken;

  • Ürünlerimizin, tasarım aşamasından satış ve sonrasına kadar tüm aşamalarda bıraktığı her iz,
  • Müşterilerimizin mağazalarda, e-ticaret sitelerimizde, sosyal medyada bizimle yaşadığı her deneyim,
  • Hava sıcaklığı, trafik durumu, özel zamanlar… vb. dışsal, anlam ifade edebilecek her olay

Bilgi derken;

  • Müşterilerimizin her gün yaşadığı binlerce deneyim arasında anlamamızı beklediği her sır,
  • Süreçlerimiz ile ilgili Neden ve Nasıl sorularının, veri yığınları içerisinde saklı her cevabı,
  • Operasyonlarımızı yürütürken günün yoğunluk ve telaşı içerisinde kaybettiğimiz her verim,
  • Doğru ürünü, doğru zamanda, doğru yerde, doğru miktarda bulunduramadığımızda kaybettiğimiz her fırsat

Yeni departmanımız, Merchandise Planlama, Ürün Yönetimi, Lojistik, CRM, E-Ticaret, Mağaza Operasyon, Sistem Geliştirme ve IT ekiplerimiz ile koordineli bir şekilde çalışarak bilimsel metotlar ışığında verinin bilgiye dönüşümünü gerçekleştiriyor olacak. Bunu yaparken bazen belki bir dashboard üretiyor olacaklar, bazen kimselerin görmediği fakat bir dizi sistemde kullanılan bazı metrikleri hesap edip saklıyor olacaklar, bazen bir problemin optimizasyon modelini kurguluyor olacaklar. Bazen tonlarca veri içerisinden anlamlı paternleri bulmak için istatistiki metotlar içerisinde kayboluyor olacaklar. Bazen kullandığımız bir ekranın akıllandırılması için arka tarafta bir algoritma geliştiriyor olacaklar.

Yeni departmanımızın sorumluluğunu paylaşmak üzere sektörümüzün Perakende Analitiği alanında tanınan isimlerinden Sabri SUYUNU Bey Perakende Analitiği Müdürü unvanı ile aramıza katılmıştır. Fatih Üniversitesi Endüstri Mühendisliğinden mezun olan Sabri Bey, yaklaşık 5 yıllık İş Analitiği Uzmanlığı ve 3 yıllık İş Analitiği Müdürü deneyimi ile sektörümüze geliştirdiği algoritmalar, metotlar, optimizasyon yaklaşımları ile değer katmakta ve katmaya devam etmektedir.

Sabri Bey’e aramıza hoş geldiniz derken, yeni yapılanmanın hem şirketimiz hem Sabri Bey için hayırlı olmasını temenni ederim.

Cemil Yıldız
Merkezi Planlama Direktörü

Aydınlı Grup’u bir kelime ile anlatacak olsam “Aile” derdim. Üç kelime ile anlatacak olsam “Huzurlu bir Aile” Ben Aydınlı’da henüz bir hafta geçirdim. Bu bir haftada çalışanların yüzüne yansıyan mutluluk ve huzur duygusu beni çok etkiledi. Daha önce de söylediğim gibi. Eğer huzurlu bir çalışma ortamınız varsa mutlu olursunuz, mutlu olursanız daha verimli olursunuz, daha verimli olunca otomatik olarak daha fazla para kazanmaya başlarsınız. Ben şu anda Huzurluyum ve Mutluyum. Allah bozmasın inşallah.

Aydınlı’da çalışmanın diğer bir güzel yanı ise, seneler sonra Cemil Bey ve Osman Bey ile tekrar çalışma fırsatını yakalamak oldu. Cemil Bey ve Osman Bey kim mi? İşe Nasıl Girdim? LC Waikiki Maceram benim ilk işe alımımda masada bulunan 3 kişiden İkisi 🙂

Bundan sonra Aydınlı Grup’un başarısı için elimden geleni yapacağım. İnşallah muvaffak oluruz ve hem Türkiye’de hem Dünya’da ilk defa yapılan ve başarıyla söz edilen projelere imza atarız.