Mobil Kullanıcı Etkileşimlerinden AI Destekli Talep ve Satış Tahmini Yaklaşımları

Mobil Kullanıcı Etkileşimlerinden AI Destekli Talep ve Satış Tahmini Yaklaşımları

Mobil cihazlar, kullanıcıların dijital dünyayla etkileşiminin merkezinde yer almaktadır. Günlük uygulama kullanımı, lokasyon hareketleri, tıklama davranışları, bildirim etkileşimleri ve satın alma öncesi mikro aksiyonlar; işletmeler için son derece değerli davranışsal veri sinyalleri üretmektedir. 2025 itibarıyla bu sinyallerin Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) algoritmalarıyla analiz edilmesi, talep ve satış tahmininde klasik yöntemlerin çok ötesine geçen doğruluk seviyeleri sunmaktadır.

Bu makalede, mobil kullanıcı etkileşimlerinden elde edilen verilerin AI destekli talep ve satış tahmin modellerinde nasıl kullanıldığı, hangi tekniklerin öne çıktığı ve işletmelere sağladığı stratejik avantajlar detaylı biçimde ele alınmaktadır.

Mobil Kullanıcı Etkileşim Verileri Nedir?

Mobil kullanıcı etkileşimleri, bir kullanıcının mobil cihaz üzerinden gerçekleştirdiği tüm dijital davranışların ölçülebilir çıktılarıdır.

Temel Mobil Etkileşim Veri Türleri

• Uygulama içi davranışlar (sayfa geçişleri, süre, scroll derinliği)
• Tıklama ve dokunma sıklığı
• Bildirim açma / kapatma oranları
• Lokasyon ve zaman bazlı hareketler
• Sepete ekleme – terk etme sinyalleri
• Arama, filtreleme ve karşılaştırma davranışları
• Cihaz, işletim sistemi ve bağlantı tipi bilgileri

Bu veriler, kullanıcının yalnızca ne satın aldığını değil, ne satın almaya yaklaştığını da gösterir.

Geleneksel Tahmin Modellerinin Sınırları

Klasik satış tahmin yöntemleri genellikle şu verilere dayanır:

• Geçmiş satış rakamları
• Sezonluk trendler
• Aylık veya yıllık ortalamalar

Ancak bu modeller:

• Gerçek zamanlı değişimleri yakalayamaz
• Kullanıcı niyetini ölçemez
• Mikro davranışları dikkate almaz
• Ani talep dalgalanmalarına geç tepki verir

Bu noktada AI destekli mobil veri analitiği, tahminleme yaklaşımını kökten değiştirmektedir.

AI Destekli Talep ve Satış Tahmini Yaklaşımları

1. Davranışsal Özellik Mühendisliği (Feature Engineering)

AI modelleri için mobil veriler şu şekilde dönüştürülür:

• Son 24 saatteki uygulama etkileşim yoğunluğu
• Belirli ürün kategorilerine tekrar eden ziyaretler
• Fiyat karşılaştırma sıklığı
• Zaman-of-day (saat bazlı) satın alma eğilimi
• Lokasyon bazlı talep kümelenmeleri

Bu özellikler, satış niyetinin öncü göstergeleri olarak kullanılır.

2. Makine Öğrenimi Tabanlı Talep Tahmini

Kullanılan başlıca modeller:

• Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
• Random Forest
• Support Vector Regression (SVR)

Bu modeller:

• Kısa vadeli talep artışlarını
• Kampanya etkilerini
• Ürün bazlı stok ihtiyacını

yüksek doğrulukla öngörebilir.

3. Derin Öğrenme ile Zaman Serisi Tahmini

Mobil etkileşim verileri zaman bağımlı olduğu için 2025’te öne çıkan modeller:

• LSTM (Long Short-Term Memory)
• GRU
• Temporal Fusion Transformer (TFT)

Bu yaklaşımlar:

• Talep trendlerini
• Mevsimsel kırılmaları
• Ani davranış değişimlerini

dinamik olarak öğrenir.

4. Gerçek Zamanlı Satış Olasılığı Skorlaması

AI modelleri her kullanıcı için anlık olarak:

• Satın alma olasılığı
• Ortalama sepet büyüklüğü tahmini
• Satın alma zaman penceresi

üretir. Bu skorlar:

• Dinamik fiyatlandırma
• Kişisel kampanya tetikleme
• Stok önceliklendirme

kararlarını otomatikleştirir.

Mobil Veri + AI = Proaktif Satış Yönetimi

AI destekli tahmin sistemleri sayesinde işletmeler:

• Talep oluşmadan önce hazırlık yapar
• Stok fazlası ve stok-outs riskini azaltır
• Kampanya bütçesini doğru zamana yönlendirir
• Satış ekiplerini yüksek potansiyelli segmentlere odaklar

Bu yaklaşım, reaktif satıştan proaktif satışa geçiş anlamına gelir.

E-Ticaret ve Perakende İçin Stratejik Kazanımlar

• 📈 Satış tahmin doğruluğunda %20–40 artış
• 📉 Stok maliyetlerinde ciddi düşüş
• 🎯 Kampanya dönüşüm oranlarında artış
• 🧠 Gerçek kullanıcı niyetine dayalı karar alma
• ⚡ Anlık pazar değişimlerine adaptasyon

Özellikle e-ticaret, hızlı tüketim ve omni-channel perakende sektörlerinde bu sistemler rekabet avantajı sağlar.

Veri Gizliliği ve Etik AI Kullanımı

2025 itibarıyla AI destekli tahmin sistemleri:

• KVKK & GDPR uyumlu
• Anonimleştirilmiş veri setleriyle
• Açıklanabilir AI (XAI) prensipleriyle

tasarlanmalıdır. Güvenilir tahmin, etik veri kullanımıyla mümkündür.

Gelecek Perspektifi: Otonom Talep Tahmin Sistemleri

Yakın gelecekte:

• AI modelleri kendini otomatik güncelleyen
• Kampanya, fiyat ve stok kararlarını entegre yöneten
• İnsan müdahalesi minimuma indirilen

otonom satış tahmin platformlarına dönüşecektir.

Mobil kullanıcı etkileşimleri, bu sistemlerin ana yakıtı olmaya devam edecektir.

Mobil kullanıcı etkileşimlerinden elde edilen verilerin AI destekli talep ve satış tahmin modelleriyle analiz edilmesi, işletmeler için yalnızca bir analitik gelişme değil; stratejik bir dönüşümdür. 2025 ve sonrasında rekabetçi kalmak isteyen markalar için bu yaklaşım artık bir seçenek değil, zorunluluktur.

Ayrıntılı bilgi ve ücretsiz danışmanlık talebi için : +90 544 613 95 94 - bilgi@ceptelefondata.com