Kırtasiye Dükkanı İçin Makine Öğrenmesi Tabanlı Müşteri Analiz Sistemi

Merhaba, ben Sinan, küçük bir kırtasiye dükkanı işletiyorum. İşlerimizi genişletmek ve müşteri memnuniyetini artırmak amacıyla teknolojiyi daha aktif kullanmaya başlamak istedik. Böylece, makine öğrenmesi teknolojilerini kullanarak, müşterilerimizin ihtiyaçlarını daha iyi anlayabileceğimiz bir yazılım geliştirmeye karar verdik.

🎯 Hedefler ve Amaçlar
Ana hedefimiz, müşterilerimizin alışveriş alışkanlıklarını analiz ederek, onlara daha kişisel hizmetler sunmak. Böylece, rakiplerimizden farklı olarak, müşterilerimize tam da istedikleri ürünleri önerme şansına sahip olacağız. İşin içine biraz da şey, nasıl denir, yapay zeka falan ekleyerek işleri biraz daha ileri götürmeyi hedefliyoruz.

📋 Proje Detayları
Projemiz, kırtasiye ürünleri satın alırken müşterilerimizin tercihlerini öğrenmek ve bu verileri kullanarak stok yönetimimizi optimize etmek üzere tasarlanacak. Örneğin, hangi dönemlerde hangi ürünlerin daha fazla satıldığını falan anlayabileceğiz. Bu bilgiler ışığında, tedarik zincirimizi daha verimli hale getirebiliriz. Müşterilerin geçmiş alışveriş verilerine dayanarak, onlara özel indirimler ve teklifler sunma planımız var. Yani mesela bir müşteri sürekli olarak belirli bir markanın defterlerini alıyorsa, bu ürünle ilgili bir indirim kampanyası ona otomatik olarak sunulacak.

👥 Kullanıcı Türleri
• Admin: Tüm yetkilere sahip, stok ve müşteri verilerini yönetebilir
• Kullanıcı: Ürünleri inceleyebilir ve satın alabilir
• Ziyaretçi: Ürünleri ve kampanyaları görebilir

🔧 Teknik Gereksinimler
Projemiz için, veri toplama ve analiz etme kapasitesi yüksek, güvenli bir veri tabanına ihtiyacımız var. Ayrıca, müşteri etkileşimlerini analiz edebilecek makine öğrenmesi modellerini entegre etmemiz gerekiyor. Özel olarak bir de, şey, kullanıcı dostu bir arayüze sahip olmalı.

💡 İpucu: Müşteri verilerinin güvenliği son derece önemli, bu yüzden yüksek güvenlik önlemleri alınmalı.
> ✅ Not: Proje geliştirme sürecinde müşteri geri bildirimlerini aktif olarak kullanmayı planlıyoruz.

💰 Bütçe Bilgisi
Min bütçe: 100000
Max bütçe: 250000
Ödeme tercihi: Proje milestoneları tamamlandıkça ödeme yapılacak.

⏰ Zaman Çizelgesi
Proje süresi: 6 ay içinde tamamlanması hedefleniyor. İlk etapta sistem tasarımı ve veri toplama, sonrasında model eğitimi ve son olarak da uygulama geliştirme ve test aşamaları olacak.

✨ Başarı Kriterleri
Projeyi başarılı sayacağımız ana kriterler; müşteri memnuniyetinde gözle görülür bir artış, satışlarda yükselme ve işletme maliyetlerinde düşüş olacaktır.