← Sunumlar 1 / 17

Twinkle Pet Food

Premium Pet Food — Marka Yeniden Yapılandırması

Anıl Can Mayancur

Dijital pazarlama, e-ticaret ve yapay zeka tabanlı iş sistemleri üzerine çalışan bir mühendis.

ACM
Firmalar: SemengineerOppmindCreatorTRAncama
Welcome BabyMemorialMgalleryAtasun OptikDiorHermesDolce GabbanaKaraköy GüllüoğluMalatya PazarıNadirTurkon HoldingPolat Holdingİnka İKAlbaksanForelliStaxxStilmaxOnatArtsanatsalAncamaPremiumSvg

Bugün size sadece bir marka hikayesi değil, aynı zamanda veriye dayalı kararların ve yapay zekanın bir markayı nasıl tekrar ayağa kaldırabileceğini göstereceğim.

Sunumun Akışı

1’den 5’e: AI tabanlı marka yeniden yapılandırma süreci

1Veri Toplama ve TemizlemeKaynak, ETL, tek gerçek kaynak
2Ürün & Stok OptimizasyonuSKU, varyant, forecasting
3E-Ticaret AltyapısıVeri merkezi, UX, dönüşüm
4AI Destekli PazarlamaKreatif, bütçe, kanal
5Operasyonel Karar DestekPanel, alarm, aksiyon

🐱 Marka Vaka Konusu

Twinkle — Premium Pet Food

İlk yılında premium kedi maması segmentinde güçlü satış; devir sonrası sistemsel çöküş.

SKU yapılarının bozulması
Ürün takibinin kaybolması
Pazarlama yatırımlarının kesilmesi
Marka iletişiminin zayıflaması

Sonuç: web sitesi kapanması, pazaryeri satışlarının düşmesi, marka algısının zayıflaması.

Peki doğru sistemlerle bu marka yeniden nasıl ayağa kaldırılır?

Bakış Açısı — Marka Vaka / Teşhis

Çöküşün ana nedeni operasyonel mi, stratejik mi, yoksa veri kopukluğu mu? Önce kırılımı bulduk, sonra kök sebebi doğruladık.

Teşhis Özeti
1 Sorduğumuz Soru
Çöküşün ana nedeni operasyonel mi, stratejik mi, yoksa veri kopukluğu mu?
Hangi sistem kırılmaları geri dönüşü zorlaştırdı?
2 Kullandığımız Tool'lar
📦 ERP / Muhasebe Geçmiş satış, stok, maliyet ve güncelleme logları
🛒 Pazaryeri Raporları Trendyol, Hepsiburada, N11
CRM / İYS Eski iletişim ve şikayet logları
🍃 SWOT ve 5 Neden Çerçeve analizi
3 Baktığımız Şey
Satış eğrisindeki kırılma noktaları,
Devir öncesi–sonrası metrik farkları,
SKU sayısı ve stok güncelleme sıklığı,
Müşteri şikayet ve İYS trendi.
Çıkarımımız

Çöküşün ana dinamiği veri kopukluğu ve SKU-depo-pazaryeri uyumsuzluğudur. Stratejik yeniden yapılandırmada önce veri toplama ve tek kaynak doğruluk (SSOT) sağlanmalıdır.

Not: Bu teşhis, "hissetme" değil "ölçüm" yaklaşımıyla; kırılım noktaları ve log verileri üzerinden doğrulandı.

1. Veri Toplama ve Temizleme

Kararların sezgiden değil, veriden üretilmesi.

Toplanan veriler Eski satış verileri · Pazaryeri performans metrikleri · Ürün bazlı karlılık · Kampanya verileri · Stok devir hızları
AI analizleri Anomali tespiti · Talep tahmini · SKU bazlı performans sınıflandırması
Veri Toplama ve Temizleme Pipeline

Bakış Açısı — Veri Toplama ve Temizleme

Hangi veri kaynakları tek gerçek kaynak (SSOT) olmaya aday? Eksik ve çakışan veriler nasıl çözülecek?

1Sorduğumuz Soru

Hangi sistem ana referans olacak? Çakışan kayıtlar hangi iş kuralına göre çözülecek ve hangi noktada manuel kontrol gerekir?

2Kullandığımız Kaynaklar
  • 🛒Pazaryeri API'leriTrendyol, Hepsiburada, N11
  • 📄Muhasebe Dışa AktarımFatura, maliyet, iade
  • CRM / İYSŞikayet ve iletişim logları
3Baktığımız Şey

Kaynaklar arası uyumsuzluk oranları, eksik alan yüzdeleri, aykırı satış-stok-fiyat değerleri ve veri tazeliği.

Çıkarımımız

Pazaryeri API'leri ve muhasebe dışa aktarımları ana kaynak olarak seçildi. Anomali tespiti ve kategorizasyon için yarı otomatik AI pipeline kuruldu. Stok devir hızı ve ürün kârlılığı birincil KPI olarak tanımlandı. Bu yapı kurulmadan yapılan optimizasyonlar sürdürülebilir sonuç üretmez.

2. Ürün & Stok Optimizasyonu

Problemler Yanlış SKU yapısı · Barkod – pazaryeri – depo uyumsuzluğu
AI ile Tutulacak / elenecek ürünler · Varyant optimizasyonu
Forecasting Mevsimsellik · Kampanya sonrası talep dalgalanması · Stok risk tahminleri
Ürün & Stok Optimizasyonu Pipeline

Bakış Açısı — Ürün & Stok Optimizasyonu

Hangi ürünler tutulacak, hangileri elenecek? Varyant yapısı nasıl sadeleştirilmeli ve stok riski nasıl ölçülecek?

1Sorduğumuz Soru

Satış ve kârlılığı taşıyan ürünleri belirlerken; düşük devirli, yüksek maliyetli SKU'ları nasıl eleriz? Varyant sayısını indirirken gelir kaybını nasıl minimize ederiz?

2Kullandığımız Tool'lar
  • ABC / XYZ AnaliziÜrünleri satış ve talep oynaklığına göre sınıflama
  • 📈Talep TahminiHareketli ortalama / trend / sezon etkisi
  • Barkod-SKU EşlemeDepo-pazaryeri uyumsuzluklarını azaltma
  • 🔄Senkron RaporlarıStok güncelleme ve hata takibi
3Baktığımız Şey

Ürün bazlı satış, kârlılık, stok devir hızı; kampanya sonrası düşüş; mevsimsellik; barkod-pazaryeri-depo uyumsuzluk sayıları.

Çıkarımımız

%20 ürün satışın %80'ini oluşturuyor; bu ürünlere öncelik verildi. Yüksek stok maliyeti ve düşük devir hızı olan SKU'lar elenme listesine alındı. Varyant sayısı azaltılarak operasyonel yük düşürüldü. Stok riski için trafik ışığı (yeşil/sarı/kırmızı) eşikleri tanımlandı. Bu yapı sayesinde hem ürün gamı sadeleşti hem de stok kararları "ölçülebilir" hale geldi.

3. E-Ticaret Altyapısının Yeniden Kurulması

Web sitesi sadece vitrin değil, veri merkezi.

  • AI destekli: Ürün sıralama · Dinamik fiyatlama · Akıllı bundle önerileri
  • UX hedefleri: Güven hissi · Premium algı · Tek tık satın alma
E-Ticaret Altyapısı Pipeline

Bakış Açısı — E-Ticaret Altyapısı

Site vitrin mi yoksa veri merkezi mi olacak? Kullanıcı yolculuğunda hangi noktalar dönüşümü etkiliyor?

1Sorduğumuz Soru

Siteyi sadece "satış vitrini" olarak mı kuracağız, yoksa veri toplayan ve kişiselleştiren bir merkeze mi dönüştüreceğiz? Dönüşümü en çok etkileyen adımlar hangileri?

2Kullandığımız Tool'lar
  • 📊GA4Event bazlı funnel & dönüşüm
  • 🔥Hotjar / ClarityIsı haritası, session replay
  • A/B TestVWO veya özel test yapısı
  • 🛒Platform / APIShopify / Woo / özel; sıralama & fiyat
3Baktığımız Şey

Sayfa dönüşüm oranları, sepete ekleme→ödeme geçiş hızı, ürün sayfası süreleri, arama & filtre kullanımı, hemen çıkma oranları.

Çıkarımımız

Site veri toplama ve kişiselleştirme merkezi olarak konumlandırıldı. Ürün sıralaması ve fiyatlama veriye bağlandı. Premium algı için güven sinyalleri ve tek tık satın alma akışları öne çıkarıldı. Bu yapı ile ölçüm → test → iyileştirme döngüsü kalıcı hale getirildi.

4. AI Destekli Pazarlama ve Büyüme

Influencer ve kreatif seçimleri artık veriyle yapılıyor.

  • İçerik performans skorlaması · Kreatif test otomasyonu · Audience clustering · Otomatik bütçe optimizasyonu
  • Creative scoring · Predictive media buying · Kampanya performans simülasyonları

Bakış Açısı — AI Destekli Pazarlama

Kreatif ve influencer seçimleri sezgiye mi yoksa veriye mi dayanacak? Bütçe ve kanal dağılımı nasıl optimize edilecek?

1Sorduğumuz Soru

Kreatif ve influencer kararlarını "tahmin" yerine ölçülebilir metriklerle nasıl yönetiriz? Kanal bütçesini ROAS ve CPA hedeflerine göre nasıl dağıtırız?

2Kullandığımız Tool'lar
  • 📱Meta Business SuiteKampanya yönetimi
  • 🔍Google AdsArama ve remarketing
  • 🎵TikTok For BusinessKreatif odaklı performans
  • 📊Attribution (Triple Whale / Northbeam)Çok kanal atıf
3Baktığımız Şey

Kreatif performans skorları (CTR, CVR, CPA), influencer reach/engagement maliyet verimliliği, kanal bazlı ROAS ve kampanya simülasyonları.

Çıkarımımız

Kreatif ve influencer kararları veriye taşındı. Skorlama + simülasyon ile bütçe dağılımı standardize edildi ve otomatikleştirildi. Büyük bütçe hamlelerinden önce senaryo testleri kullanıldı.

Sonuç: Daha hızlı test döngüsü, daha net ölçekleme, daha düşük riskli büyüme.

5. Operasyonel Karar Destek Sistemleri

Amaç: insanların rapor okuması değil, sistemin karar önermesi.

  • Yönetici panelleri: Anlık satış · Stok risk · Karlılık eğrileri
  • Alarm sistemleri: Stok bitme riski · Karlılık düşüşü · Kampanya verimsizliği

Bakış Açısı — Operasyonel Karar Destek

Yönetici rapor mu okuyacak yoksa sistem mi karar önerecek? Hangi olaylar otomatik alarm tetiklemeli?

1Sorduğumuz Soru

Yönetici rapor mu okuyacak yoksa sistem mi karar önerecek? Hangi olaylar otomatik alarm tetiklemeli?

2Kullandığımız Tool'lar
  • 📊DashboardMetabase / Looker / Data Studio
  • Özel PanelReact/Next.js + REST/GraphQL
  • 🔔Uyarı EntegrasyonuE-posta / Slack / Teams
  • Kural MotoruEşik + trend sapması
3Baktığımız Şey

Stok bitme süresi (days of supply), kârlılık eğrisi sapmaları, kampanya ROAS düşüşü ve anomali oranları.

Çıkarımımız

Trafik ışığı mantığında (yeşil/sarı/kırmızı) alarmlı yönetici paneli benimsendi. Stok bitme, kârlılık düşüşü ve kampanya verimsizliği otomatik tetikleniyor. Amaç: rapor okumak değil, aksiyon önermek. Bu sayede operasyon ekipleri "geç fark etme" yerine "erken aksiyon" sistemine geçti.

Vaka Tanımı

Twinkle - Kedi & Köpek Maması Markası

(Marka var ancak dijitalde görünür değil)

Paradoks:

Kedi-köpek maması ve pet ürünleri pazarı hızla büyürken Bu markanın dijital büyüme göstermemesi / geri düşmesi

Araştırma Sorusu:

"Sektör yükselirken bir marka neden yükselmez?"

Sektör Gerçeği

Arama Trendleri (Genel Gözlem)

Son 5 yılda:

🍽 kedi maması 🍽 köpek maması 👤 yavru kedi maması
📈
İstikrarlı artış

Genel kategori aramalarında düzenli yükseliş

Pandemi sonrası kalıcı yükseliş

Talep geri çekilmedi, yeni taban oluştu

Trend Özet son 5 yıl
💡
Çıkarım: Talep yok değil, tam tersine artan bir talep var. Yani problem "pazar yokluğu" değil.

Beklenen Sonuçlar

AI burada bir araç değil, işletmenin sinir sistemi gibi çalışır: veriyi toplar, anlamlandırır ve aksiyona dönüştürür.

OUTPUT

Aynı ekip ile daha yüksek doğruluk, daha düşük maliyet ve daha güçlü premium algı.

↑ Forecast Accuracy↓ Sürpriz Sapmalar
Satış tahmin doğruluğu artar

SKU bazlı talep sinyalleri ile dönemsel dalgalanmalar önceden yakalanır; planlama "tahmin" değil "model" olur.

↓ Stok Maliyeti↓ Over/Understock
Stok maliyetleri düşer

Doğru ürün–doğru adet–doğru zaman. Depoda bekleme azalır, stok devir hızı yükselir.

↑ ROAS↓ Boşa Harcama
Pazarlama bütçesi daha verimli kullanılır

Talep–stok–marj üçgenine göre kampanya önceliklendirme yapılır; bütçe en kârlı SKU'lara akar.

↑ Premium Algı↑ Tekrarlı Satın Alma
Marka tekrar premium konuma taşınır

Fiyat/ürün/iletişim tutarlılığı sağlanır; pazaryeri algısı, yorum kalitesi ve içerik dili aynı çizgiye oturur.

↑ Sürdürülebilir Büyüme✔ Operasyonel Yük↑ Hızlı Karar
Sürdürülebilir büyüme sağlanır

Sistem "tek seferlik optimizasyon" değil; sürekli öğrenen bir karar mekanizmasıdır. Talep değiştikçe plan, bütçe ve stok otomatik olarak yeniden dengelenir.

Net mesaj: AI; satış, stok, pazarlama ve marka algısını tek bir "veri → karar → aksiyon" hattında birleştirir. Sonuç: daha doğru tahmin, daha düşük maliyet, daha güçlü premium konum.

Performans Metrikleri

TO Maliyet Arama Ağı Göst. payı Arama Ağı Kaybedilen Gösterim Payı (bütçe) Arama Ağı Kaybedilen Gösterim Payı (sıralama)
%9,32 ₺41,45 0,1 0,01 0,9
%7,7 ₺639,16 0,11 0,02 0,89
%19,16 ₺571,72 0,15 0 0,88
%1,65 ₺15,46 0,14 0,03 0,87
%5,01 ₺728,32 0,2 0,07 0,85
%11,9 ₺304,23 0,23 0,04 0,83
%4,39 ₺87,31 0,13 0,06 0,8
%8,78 ₺316,49 0,11 0,11 0,79
%13,2 ₺1.386,54 0,18 0,13 0,78
%5,82 ₺180,34 0,15 0,01 0,77
%6,76 ₺686,52 0,12 0,12 0,76
%5,41 ₺345,04 0,11 0,15 0,75
%10,02 ₺333,35 0,13 0,01 0,75
%6,81 ₺698,56 0,12 0,12 0,75
%6,93 ₺582,19 0,11 0,11 0,75
%9,3 ₺688,78 0,1 0,1 0,75

doğru strateji + doğru kreatif

817 ROAS'a ulaştık!

Harcanan Tutar Gösterim Erişim Alışveriş dönüşüm değeri ROAS
379,25 TL 3.314 1.906 310.087,00 TL 817,63

Markanızı birlikte zirveye taşıyalım!

Organik Tıklama Trendi

1.5B 1B 500M 0 1 Eki 15 Eki 1 Kas 15 Kas 1 Ara 30 Ara Clicks

Organik Gösterim Trendi

20B 18B 16B 14B 12B 10B 1 Eki 15 Eki 1 Kas 15 Kas 1 Ara 30 Ara Impressions

Son Altı Ayda Dijital Varlığımızı Dönüştürdük:

%350'nin Üzerinde Büyüme Kaydettik

%350,65
Artış: Toplam Kullanıcı Sayısı
(1.394'ten 6.282'ye)
%366,42
Artış: Toplam Oturum Sayısı
(2.010'dan 9.375'e)
Toplam Kullanıcı Sayısı
Önceki Dönem Mevcut Dönem

UGC kampanyaları, Aralık ayında yalnızca satış üretmekle kalmamış; katalog ve ADV+ kampanyalarının performansını da yukarı çekmiştir. Bu yapı, markanın güven algısını güçlendiren ve dönüşüm oranlarını artıran önemli bir faktör olmuştur.

Öne çıkanlar:

UGC Anne Bot Satış: ROAS 16,86
UGC Videolar Satış: ROAS 12,11
-Neva UGC: ROAS 14,9
- Adore UGC: ROAS 13,7
UGC Petro Erkek: ROAS 9,43
UGC Macide Fizyoterapist Satış: ROAS 10,45
Anne UGC
Neva UGC
Adore UGC
Macide UGC
Petro UGC

Dönüşüm oranı dökümü

%242
Oturumlar
100%
3.181.727
%309
Sepete eklen...
1%
33.143
1,2 B%
Ödeme sayfa...
0.5%
16.148
%804
Ödeme...
0.1%
5.537
1,3 B%

Twinkle örneği bize şunu gösteriyor:
Markalar batmaz, sistemler çöker.
Doğru sistem kurulduğunda, doğru marka her zaman geri dönebilir.

Teşekkür ederim

Bana Ulaşın

Anıl Can Mayancur