Yapay Zeka Destekli Ürün Fiyatlandırma Sistemi
Günümüz rekabetçi e-ticaret ortamında ürün fiyatlarının doğru ve zamanında belirlenmesi, şirketlerin kârlılığını doğrudan etkileyen en önemli faktörlerden biri haline gelmiştir. Pazar dinamiklerinin hızla değişmesi, ürün çeşitliliğinin artması ve müşteri taleplerinin dalgalı seyri, geleneksel fiyatlandırma stratejilerinin yetersiz kalmasına neden olmaktadır.
Bu bağlamda, Yapay Zeka (YZ) Destekli Dinamik Ürün Fiyatlandırma Sistemleri; firmaların stratejik fiyat kararlarını optimize etmelerine olanak tanıyan yenilikçi çözümler sunmaktadır.
Bu proje kapsamında geliştirilmiş olan sistem; sektörel veri kaynaklarından toplanan fiyat bilgilerini, stok düzeylerini, satış geçmişini ve ürün özelliklerini dikkate alarak makine öğrenmesi tabanlı algoritmalarla analiz ederek; her bir ürün için kârlılığı maksimize edecek optimal fiyatı dinamik olarak belirlemektedir.
Ayrıca; sistemin önerdiği fiyatların otomatik olarak platforma entegre edilmesini sağlayan bir yapı ile manuel fiyatlandırmaya bağlı hataların azaltılması sağlanmaktadır.
Yapay Zeka Destekli Ürün Fiyatlandırma Sistemi Nedir?
Yapay Zeka Destekli Dinamik Fiyatlandırma Sistemi; ürünlere ilişkin geçmiş satış verileri, stok durumları, pazar fiyatları, rekabet verileri ve müşteri talep eğilimleri gibi çok boyutlu verileri toplayarak analiz eden, bu analizler doğrultusunda her bir ürün için en uygun fiyatı gerçek zamanlı olarak belirlemeyi amaçlayan bir sistemdir.
Sistem; makine öğrenmesi ve istatistiksel modelleme algoritmaları yardımıyla, ürünlerin mevcut durumu ve piyasa koşullarını dinamik biçimde değerlendirir. Böylece ürünün eldeki stok miktarı, satış performansı, fiyat elastikiyeti ve dış rekabet unsurlarını göz önünde bulundurarak, hem kârlılığı maksimize edecek hem de satış oranlarını artıracak fiyat düzeyini otomatik olarak önerir.
Geliştirilen bu teknoloji, manuel fiyatlandırmadan kaynaklanan hataları azaltırken, şirketin kâr marjı ve stok devir hızı gibi performans göstergelerinde ölçülebilir iyileşmeler sağlamayı hedeflemektedir.
Sistemin İşleyişi
1. Veri Toplama
Dinamik Fiyatlandırma süreci, doğru fiyat tahminlerinin yapılabilmesi için çok kaynaklı veri toplamayı gerektirir.
Bu veriler; e-ticaret sitesindeki ürün satış kayıtları, stok seviyeleri, geçmiş fiyat bilgileri, rakip firmaların fiyatları (web scraping yoluyla), ürün kategorileri ve sezonluk trendlerden elde edilir.
Ek olarak, ürünlerin raf ömrü ve devir hızları gibi lojistik veriler de sistemin veri havuzunu besler.
2. Veri Hazırlama ve İşleme
Toplanan veriler, analitik modellere uygun hale getirilmeden önce çeşitli işlemlerden geçirilir.
Bu aşamada; veri temizliği, eksik değerlerin tamamlanması, kategorik verilerin sayısallaştırılması, normalizasyon ve gerektiğinde boyut indirgeme yöntemleri kullanılarak yapılandırılmış ve güvenilir bir veri seti oluşturulur.
3. Model Eğitimi
Temizlenmiş veriler kullanılarak fiyat tahminleme modelleri eğitilir.
Bu süreçte, regresyon tabanlı yöntemler (Çok Değişkenli Regresyon, Lasso/Ridge, Destek Vektör Regresyonu), ağaç tabanlı algoritmalar (Random Forest, Gradient Boosting) ve yakın komşuluk algoritmaları (K-Nearest Neighbors) gibi farklı makine öğrenmesi teknikleri değerlendirilir.
Model eğitimi, geçmiş fiyatlama-satış ilişkisi üzerinden yapılır.
4. Tahmin ve Öneri Sunma
Eğitilmiş model, her ürün için mevcut stok durumu, pazar fiyatları ve satış trendleri gibi parametreleri dikkate alarak optimum fiyatı tahmin eder.
Sistem bu fiyatı, tanımlanan kâr hedefleri ve rekabetçi stratejiler doğrultusunda belirleyerek, e-ticaret platformunda otomatik olarak güncellenmesini sağlar.
Gerekli durumlarda manuel kontrol paneli üzerinden onay mekanizması da uygulanabilir.
5. Geribildirim ve Model Güncelleme
Gerçekleştirilen satışlar, stok hareketleri ve müşteri tepkileri (ör. sepete ekleme oranı, fiyat duyarlılığı) sistem tarafından geribildirim olarak değerlendirilir.
Bu yeni veriler, modelin belirli periyotlarla yeniden eğitilmesini sağlar.
Böylece sistem, zaman içinde değişen pazar koşullarına ve müşteri davranışlarına adaptasyon göstererek daha isabetli fiyat tahminleri sunar.
