tarihinde yayınlandı Yorum yapın

LC Waikiki Datathon 2019

Bu yazı 13.03.2019 tarihinde perakendeanalitigi.com adresinde yayınlanmıştır. Perakende Analitiği websitesi farklı bir misyonla yoluna devam edeceği için bu yazının burada tekrar hayat bulacağını umut ediyorum. Crawlers ekibinin bir üyesi olarak kaleme aldığım bu yazıyı keyifle okumanız dileğiyle.

8–11 Mart 2019 tarihleri arasında, Türkiye’de ilk defa bir perakende firması, kendi verisini kullanarak Datathon gerçekleştirdi. Cuma günü saat 15:00’da başlayan bu maraton, Pazar günü ödüllerin verilmesi ile son buldu. Perakende Analitiği ekibi olarak bizi yakından ilgilendiren bu zorlu, keyifli ve bir o kadar da öğretici olan Datathon hakkında, kısa bir yazıyı kaleme almak istedik.

Bu yazıda,

  1. Datathon nedir?
  2. LC Waikiki Datathon Süreci
  3. Program Hakkında Bilgi
  4. Jüri ve Danışmanlar
  5. Problemler hakkında bilgi
  6. Birinciliği kazanan Crawlers Takımı ile kısa bir röportaj 🙂

Kısaca LC Waikiki firmasını tanıyalım.

George Amouyal, 1988 yılında bir uçak yolculuğu yaparken, önünde bulunan koltuğun cebinde bulunan dergiyi incelerken gördüğü Waikiki Adası’ndan çok etkilenmişti. Waikiki Adası’nda herkes çok mutluydu. Kurmak üzere olduğu şirkete harika bir isim bulmuştu. 1988 yılında başlay… (LC Waikiki’nin hikayesini tabi ki bu şekilde anlatmayacağız. Eğer bu hikayenin devamını merak ediyorsanız, yorum bırakabilirsiniz. Ben de size bu hikayenin tamamını anlatırım)

Kurumsal bilgiye gelecek olursak:

LC Waikiki, 1988 yılında Fransa’da çıktığı marka yolculuğuna, 1997 yılından beri LC Waikiki Mağazacılık Hizmetleri Ticaret A.Ş. çatısı altında Türk markası olarak devam etmektedir. “İyi giyinmek herkesin hakkı” felsefesi ile bugün 45 ülkede 922 mağazada uygun fiyata kaliteli ürünler sunarak müşterilerine ulaşılabilir modanın keyfini yaşatmaktadır. LC Waikiki, 2009 yılında ilk adımını Romanya’da atarak başladığı yurt dışı yatırımları ile “2023 yılına kadar Avrupa’nın en başarılı üç moda perakendecisinden biri olmayı’’ hedeflemektedir.

45 ülkede 922 mağazada hizmet sunan LC Waikiki, genel merkezinde bu organizasyona ev sahipliği yaptı.

Öncelikle Datathon nedir ve Datathon ile Hackathon arasındaki fark nedir ondan bahsedelim.

Wikipedia’daki tanıma göre, “A Hackathon is a design sprint-like event in which computer programmers and others involved in software development, including graphic designers, interface designers, project managers, and others, often including domain experts, collaborate intensively on software projects.”

“Hackathon; bilgisayar programcılarının ve yazılım geliştirme sürecinde olan grafik tasarımcıları, ara yüz tasarımcıları, proje yöneticileri ve alanında uzman kişilerin dahil olduğu, genellikle bir yazılım projesi üzerinde çalışılan etkinliktir.

Datathon ise, Hackathon’da yapılan çalışmaların merkezinde veri olan versiyonudur. Bir yazılım projesi geliştirmek yerine, sunulan bir veri setinin amaca uygun olarak çözümlenmesi veya hedef değerlere en yakın sonuca ulaşmayı hedeflemektedir.

Şimdi kısaca bu etkinlik hakkında bilgi verelim.

Moda Perakendesinin öncü firması, bir Datathon düzenlerde katılım az olur mu? Tabi ki olmaz. 400 kişi başvurmuş.

Bu kadar çok başvuru olunca, bir ön eleme yapılmasına karar verilmiş. Etkinlikten 1 hafta önce, katılımcılara ufak bir problem yollandı. E-Ticaret müşterilerinin sitede kalma süreleri, açtıkları sayfalar, session sayıları, bounce rateleri, vs. gibi değerler ile alışveriş yapıp yapmadıkları verilmişti. Ekiplerden, bu verileri kullanılarak bir model kurmaları isteniyordu. Belirlenen zamanda bu modeli yollayanlar arasından, Datathon’a katılacak ekipler belirlendi.

Gelelim ana etkinliğimize.

Etkinlik ilk duyurusu yapıldığında 2 ana kategori verilmişti. Birincisi “Satışı Keşfet”, İkincisi ise “E-Ticareti Keşfet”. Bu iki kategoriyi görünce, dışarıdan biri olarak içeriği merak ettik. Acaba detayda ne sorulacak. Daha doğrusu bu iki güne sığdırılacak bir problem ne olacak diye. Ardından, etkinlik yaklaştıkça detaylar su yüzüne çıkmaya başladı. Ekiplerin 3 problemden birini seçmesi istendi.

  • Satış Tahmini
  • Churn Tahmini
  • Görüntü İşleme

Etkinlik başladığı ilk gün, şirket yetkilileri sahneye çıkarak, problemleri ve bu problemlerin çözümünden ne beklediklerini anlattılar. Sunumların sonunda, konularını seçen ekiplere veri setleri ve bu veri setlerinin açıklamaları verildi. Normalde Hackathonlarda, etkinlik boyunca aynı mekanda kalınır ve kimse eve gitmeden gece gündüz çalışılır. Hatta, uyku tulumlarında, belirlenen koltuk alanlarında uyunur. Fakat LC Waikiki’nin düzenlediği bu etkinlik, sadece gündüzleri yapıldı. Sabah ve akşamları katılımcılar servislerle ulaşımlarını sağladılar. Bunun tam olarak nedenini bilmesek de, katılımcı sayısının çok fazla olması, iş güvenliği, bilgi güvenliği (ISO 27001), sağlık vs. gibi nedenlerden biri olduğunu düşünüyoruz. Zaten yarışmayı kazanmak isteyen ekiplerin, eve gittiklerinde sabahlayıp yarışmayı kazanmak için ellerinden geleni yaptıklarını tahmin ediyoruz.

Problemlerin detaylarına geçmeden önce Ödülün ne olduğunu hatırlayalım. Birinciye tam 15.000TL, İkinciye 10.000TL, üçüncüye ise 5.000TL ödül verildi. Diğer etkinliklerle kıyaslandığında ödülün iyi olduğunu söyleyebiliriz.

Yazıyı buraya kadar okuduysanız, bu etkinlik hakkında övgüyle bahsettiğimizi anlamışsınızdır (biraz fazla mı övüyoruz). Bunun bir nedeni de, Jüri ve Danışmanların kalitesi. Hepsi birbirinden değerli ve sektörün önde gelen “iş insanları”. Jüri, Şampiyonlar Ligi gibi. Perakende denince akla gelen herkes orada. Jüride bulunan 4 kişiyi yakinen tanıyorum ve diğer kişileri de uzun zamandır takip ediyorum ve hepsi örnek aldığım kişiler.

Danışmanlar, her biri alanında uzman kişiler. Öğretim Üyeleri, farklı sektördeki profesyoneller, bu alana hayatını adamış eğitmenler, yazarlar ve tabi ki LC Waikiki çalışanları (Kalp).

Bu listede ismi olmayan fakat, katılımcılarla ayrı ayrı ilgilenen, Amazon (AWS), Google (Cloud) ve Microsoft (Azure) yetkililerine de buradan bir selam çakmamız lazım. Etkinliğin en başından sonuna kadar, ekiplerle ilgilenip destek verdiler.

Şimdi gelin, kısaca problemlerden bahsedelim.

Satış Tahmini

Satış Tahmini probleminden bahsetmeden önce Ürün Hiyerarşisi nedir onu kısaca anlatalım.

Bir perakende şirketinde, şirketi daha verimli yönetmek ve metrikleri doğru takip etmek için ürün, lokasyon, zaman hiyerarşilerine ihtiyaç duyulur. Bunun bir nedeni de, şirketteki personellerin konumlandırmasını doğru yapmaktır. Ürün hiyerarşisinde hem markalara hem cinsiyetlere hem de satın alma yapılan ürün cinsine göre şekillenmektedir.

LC Waikiki bu problemde, Mağaza-Gün-Class seviyesinde (Neee?) tahmin yapılmasını istemekteydi. Verdikleri train veri seti ile modeli geliştirip, test için hazırlanan veri setinde belirlenen metriklere göre modelin başarısı ölçülecekti.

Moda Perakendesinde tahmin üzerine uzun süre çalışmış biri olarak, problemin zor olduğunu söyleyebilirim. Zor olması aslında çok süper bir şey. Kolay bir şey olsaydı herkes çözerdi 🙂

Probleme zor dememin 2 nedeni var.

  1. Moda Perakendesini bilmeyen kişiler için hiyerarşiyi, değişkenleri, teknik terimleri yani veriyi anlamak çok kolay değil
  2. Veri çok büyük 🙂 Ekipler, model kurup train etmeye başlayınca bunu çok iyi anlamışlardır.

Churn Tahmini

Churn analizi ya da Tahminin de amaç, sizi terk edecek müşterilerin tespit edilmesidir. Eğer bu müşterileri öncede tespit ederseniz, onlar sizi terk etmeden önce aksiyon alıp sizden alışveriş yapmaya devam etmesini sağlayabilirsiniz.

Bu problemde de, Churn olacak müşterilerin tahmini ve Churn’e sebep olan etkenlerin ilişkilerinin ortaya çıkarılması beklenmekteydi.

Görüntü İşleme

Katılımcılara verilen ürün görsellerinden, ürünlerle ilgili özelliklerin (Cinsiyet, Renk, vs.) bulunması istenmekteydi. Bu sonuçlar gerçek verilerle karşılaştırılıp doğruluğa göre puanlanacaktı.

3 problemde birbirinden güzel ve zor. Fakat benim fikrimi soracak olursanız en zoru, Satış Tahmini problemi. Hem veri büyüklüğü, hem karmaşıklığı, hem de iş bilgisi gereksinimi nedeniyle zor olduğunu düşünüyorum. İkinci zor proje Görüntü İşleme. Verilen görüntülerin kalitesini ve boyut farklılıklarını bilmediğim için bunu söylüyorum. Eğer hepsi standart ise ve doğru kütüphanelerle çok da zor olmayabilir. Churn Tahmini ile ilgili literatürde bir çok çözüm bulunduğu için daha kolay yapılacağını düşünüyorum. Ama verinin kirli olma olasılığı ve samanlıkta iğne aramaya götüreceği için seçeceğim en son proje olurdu.

Şimdi bu yazının sürpriz kısmına gelelim. LC Waikiki Datathon’u kazanan ekip Crawlers oldu. Geçtiğimiz gün, bu harika ekiple röportaj yapma şansı buldum. Açıkçası uzun zamandır kendilerini tanıdığım için bu isteğimi kırmadılar ve sorularıma samimiyetle cevap verdiler. Gelin bu cevapları beraber okuyalım.

Crawlers ekibi üyeleri

Yavuz Selim Elmas — Borusan — Dijital Pazarlama Yöneticisi

Yasin Sancaktutan — TRT World — Veri Bilimci

Burak Suyunu — Boğaziçi Üniversitesi — Bilgisayar Mühendisliği Araştırma Görevlisi

Berk Baytar — TRT World — Yazılım Geliştirme Uzmanı

Mehmet Emin Öztürk — Afiniti — Veri Bilimci

Sabri: Kısaca Crawlers ekibini tanıtır mısınız?

Yasin: İlk ben cevap vermek istiyorum. Crawlers, birbiri ile vakit geçirmesini seven ve birlikte yaptığı her şeyden keyif alan genç bir ekip. Ben hepsi ile çalıştığım kurum dolayısıyla tanıştım, hatta üçümüz daha önce aynı ekipte bulunduk. (Ben, Mehmet Emin ve Burak)

Berk: Ekibimiz Yasin’in de belirttiği gibi aslında daha önceden beraber çalışmış kişilerden oluşuyor. Bu yüzde hepimiz birbirimizin yeteneklerini ve özelliklerini bildiğimiz için çok hızlı iş dağılımı yapabiliyoruz.

Mehmet Emin: Farklı bir deyişle, biz farklı yetkinlikleriyle birbirini tamamlayan 5 Data Sapiens’ten oluşuyor. Yavuz ekibin motivasyon kaynağı, Yasin tecrübeli bir data scientist, Berk rate limitlerin karşı koyamadığı bir crawler, Burak her konuya adapte olabilen joker bir developer ve veri bilimci, ben de kendini veri bilimi konusunda yetiştirmeye çalışan biriyim.

Burak: Biz vakti zamanında yolları TRT World’de kesişmiş, veri bilimine meraklı 5 kişiyiz. Birlikte vakit geçirmeyi seven kişiler olduğumuz için, farklı yollarda devam etsek bile görüşmeye devam ediyoruz. Her ay mutlaka bir öğlen yemeğini (lahmacun partisi) beraber yiyoruz ve sektörlerimiz hakkında konuşuyoruz.

Yavuz: Aslında bu bizim ekip olarak ilk hackathonumuz değil. Crawlers ekibi ile geçtiğimiz yıl Türk Hava Yolları Travel Hackathon’da 300 Takım arasından katilim hakki kazanan 30 takımdan birisi olduk, kendi sınıfımızda ise finale kalarak son 12 takımdan birisi olduk. Ayrıca Mercedes Benz Hackistanbul için yapılan 1000 başvuru arasından, shorlist edilen ekipler arasına girdik. Kişisel başarılardan ayrı ayrı bahsetsem tabi ki bu röportaj bitmez. Fakat Berk’in 2 adet Google Developers Challenge Ödülü , Mehmet Emin’in de geçtiğimiz yıllarda B/S/H’ın düzenlediği hackathonda birinciliği bulunuyor.

Sabri: Harika bir ekip. Açıkçası başarınızdaki en büyük etkenlerden biri sanırım birbirinizi tamamlamanız. Saf Veri Bilimciler yerine, hem data engineer, hem developer, hem veri bilimi hem de sunum ve pazarlama yeteneklerini birleştirmişsiniz. Birinciliğe şaşırmamak gerekir. Datathon’da 3 ayrı problem vardı. Satış Tahmini, E-Ticaret Churn ve Görüntü İşleme. Siz hangi problemi seçtiniz ve neden?

Yasin: Aslında başvuru esnasında Churn Analizi problemini seçmiştik. Hackathon günü Satış Tahmini projesinin hem önemi hem de problem tanımının iş sahipleri tarafından daha iyi yapılmasından dolayı konu değişikliğine gittik. LC Waikiki gibi senede yüz milyonlarca ürün satan bir perakende şirketinin süreçlerine ufak bir etkimizin bile onlar için çok şey ifade edeceğini düşündük. Ayrıca Satış Tahmini, görünürde çözülmesi en zor problem olduğu için burada yapacağımız iyi bir modelin bizi sadece bu kategoride değil, tüm yarışmada birinci yapacağını fark ettik. Bu sebeplerden dolayı konumuzu bu şekilde belirledik.

Burak: Bu problemi seçmemizin temel olarak iki sebebi vardı aslında. İlk olarak verinin kendisi ve zenginliği heyecan vericiydi. Üzerinde denenebilecek bir çok şey vardı. İkinci olarak ise satış tahmini problemi diğer problemlerden daha zor gözükse de sektör için daha değerli olduğunu düşündük.

Yavuz: LC Waikiki’nin 2017 yılı cirosu 12.2 Milyar TL, 2018 yılı rakamları açıklanmadı diye biliyorum ama hedeflerinin 16.2 Milyar TL olduğunu, bunun da yüzde 33 bandında bir büyümeye tekabül ettiğini görüyoruz. Bu ölçekte ve bu büyüme hızında LC Waikiki için en çok değer satış tahmini alanında yürütebileceğimizi düşündük, bundan dolayı satış tahmini konusunu seçtik, ve iyi ki de seçmişiz gerek LCW satış planlama ekibinin mentorlugu gerek bu alanda tecrübeli endüstri liderlerinden aldığımız öngörüleri, kurduğumuz modelle harmanlayınca çok güzel ve tatmin edici sonuçlar ortaya çıktı.

Mehmet: Ve satış tahminine odaklandık, çünkü aldığımız izlenimlere göre en zor ve aynı zamanda kıymetli problem satıştı. Churn probleminde kendimizi öne çıkaracak pek bir derinlik olmadığını düşündük. Görüntü işleme alanında da çok tecrübemiz yoktu. Bu sebeple zoru seçtik.

Berk: Bu konunun önemini anlamaya ek olarak, veri kalitesi ve derinliği olarak diğerlerinden çok daha üstündü. Hem temiz hem de büyük bir veri bulunuyordu. Bizim için gerçek bir meydan okumaydı.

Sabri: açıkçası ben de olsam, bu problemi seçerdim. Fakat Satış tahmini bu problemler arasında en zoruydu. Problem ile ilgili yaşadığınız zorlukları ve nasıl aştığınızı kısaca anlatabilir misiniz?

Yasin: Öncelikle perakende hakkında çok fazla bilgiye sahip değildik. Verideki öznitelikleri tam olarak anlamak için hem verilen doküman üzerinde kendimiz çalıştık hem de konu hakkında sektörün en iyisi olan mentorumuzdan (Adı bizde saklı 🙂 ) destek aldık. İkinci sıkıntımız ise verinin büyüklüğü ile ilgiliydi. 93 milyon satırlı bir veriyi her ne kadar elinizde bulut altyapısında çalışan çok güçlü makineler olsa bile bazı darboğaz sıkıntıları nedeniyle işlemeniz çok zorlaşıyor. Modelimiz çok yavaş çalışıyordu, iterasyon yapmamız da güçleşiyordu. Bulut sağlayıcımızın bize sağladığı neredeyse sınırsız kaynaklar sayesinde bir kaç çok güçlü makinede farklı modeller eğiterek bu problemin üstesinden geldik.

Burak: Sanırım en büyük zorluk bizim için zaman oldu. Veriyi ilk defa cuma günü Datathon’da gördüğümüzde hem verinin büyüklüğü hem de verinin zenginliği karşısında şaşırmadık desek yalan olur. Vaktimizin büyük kısmını bu veriden çıkarılabilecek ekstra özelliklere ayırdık ve veriye bir çok yeni bakış açısı getirdik. Her ne kadar ekibimiz ne yaptığını bilen insanlardan oluşsa da Yasin’in dediği gibi verinin çok büyük olması sebebiyle (Eğitim: 90M+ Test: 30M+ satır) işlemlerin yapılması uzun vakit alıyordu. Tam bu sırada Amazon’un bize sağladığı neredeyse sınırsız bulut bilişim desteği ilaç gibi geldi. Bunu tekrar tekrar söylüyoruz çünkü Amazon hızır gibi yetişti. Süre dolduğunda hala daha aklımızda modele yetiştiremediğimiz, ekleyemediğimiz özellikler kalmış olduysa da; verilen süre içerisinde en doğruya yakın özellikleri ve modelleri seçerek başarıya ulaştığımızı düşünüyorum.

Mehmet Emin: Ben biraz teknik detay vereyim. Burada teknik detay anlatmamız problem olmaz herhalde.

Sabri: Olursa kazandığınız paradan keseriz:)

Mehmet Emin: 🙂 Öncelikle büyük hacimde bir veri paylaşıldığı için 380 GB’lık belleğe 96 core işlemciye sahip makinelerde dahi sık sık bellek hatası aldık. Bu nedenle de aklımıza gelen birçok fikri uygulamakta zorlandık. Bunu aşmak için günlük seviyede tahminlerden önce veriyi haftalık seviyeye indirgeyip çok daha fazla değişken üreterek model kurma şansı bulduk. Bu şekilde aldığımız haftalık sonuçlarla günlük tahmin modelimizi besledik. Bu yaklaşım validasyon RMSE skorumuzda %20 iyileşme sağladı.

Bunun yanında günlük tahmin modelimizi daha da iyileştirmek özel günlerle alakalı çok anlamlı bir değişken ürettik. Bayramlar ve Anneler günü gibi özel günleri binary değişkenlerle temsil etmek yerine bu özel günlere kalan gün sayılarını hesapladık. Çünkü çoğunlukla özel günlerimize o gün değil öncesinde hazırlık yapıyoruz. Aldığımız geri bildirimlere göre bu değişken LC Waikiki’de şimdiye kadar hiç kullanılmamış.

Meteorolojinin satışla korelasyon içerisinde olduğunu bildiğimiz için ani hava değişimlerini hesaba katmak adına günlük sıcaklık farklarını da modelimize dahil ettik.

Ayrıca Mağaza ve Class gibi birçok sayısal görünümlü kategorik değere de ayrı ayrı odaklanarak kendi karakterlerine göre Target Encoding, Dummification, Label Encoding gibi farklı yöntemler uygulayarak modelimize ekledik.

Berk: En büyük problemimiz memory hatalarıydı bize verilen dataset büyüktü ve train etmesi çok uzun sürüyordu. Tercih ettiğimiz cloud provider Aws Cloud’du bize 500$ kredi verilmişti bir süre kadar küçük serverlar ile çalıştık son gün ise en büyüklerine geçtik ve ciddi anlamda rakiplerimize train süresinde fark attığımızı düşünüyorum.

Yavuz: Verilen datanın büyüklüğü model kuran arkadaşlarımızı özellikle zorladı, ama gerek AWS desteği gerekse sabırla 😎 bunu bir şekilde aştık diyebilirim. Teşekkürler AWS 🙂

Sabri: Son olarak eklemek istediğiniz bir şey var mı?

Berk: Bu tarz yarışmaların artması gerektiğini düşünüyorum. LC Waikiki çok iyi hazırlanmıştı ve verilen datasetler çok açıklayıcıydı. Bizden sadece probleme odaklanmamız beklenmişti. Emeği geçen herkese teşekkür ederim.

Yasin: Program her açıdan çok başarılıydı. Mentorlar bizlerle sürekli ilgilendiler, sorularımızı cevapladılar. Problemler ve veri setleri de çok ilgi çekiciydi. Ülkemizde mevcut hackathonların yanında bu şekilde veri yoğunluklu datathonların da olmasını çok isteriz. Buradan emeği geçen herkese ve sizlere de teşekkür ederiz.

Yavuz: LC Waikiki Datathon bizim için çok güzel bir tecrübeydi, düzenleyen ekibi ayrı ayrı tebrik etmek lazım. Veri konusunda uzman arkadaşlarımın aktardığına göre paylaştıkları veriler son derece temizdi. Görebildiğimiz kadarıyla sadece böyle bir etkinlik yapmak için yapılmış değildi, ben özellikle bizimle birebir ilgilenen IT’den sorumlu Genel Müdür Yardımcısı Şerafettin Özer’e çok teşekkür etmek istiyorum. Ayrıca pazar günü aksam saatinde 1.lik ödülünü LC Waikiki CEO’sundan almak da üst yönetim düzeyinde bu tarz etkinliklere ne derece önem verildiğinin ayrıca göstergesi .

Mehmet Emin: LC Waikiki’ye yeterince teşekkür edildi. Ben ekibimize teşekkür etmek istiyorum. Bu muhteşem ekibin bir parçası olarak böyle bir başarı elde ettiğimiz için çok mutluyum. Bu etkinlik aldığımız neticenin yanında önce ömür boyu unutmayacağımız güzel bir anı olarak kalacak zihinlerimizde.

Burak: LC Waikiki ve ekibe teşekkür edildiğine göre, ben de ekibimizin abisine teşekkür etmek istiyorum. Başta ne kadar ekibimiz 5 kişiden oluşuyordu dediysem de; arka planda bizi mentörlüğüyle ve bilgisiyle aydınalatan; veriyi farklı şekillerde görmemizi sağlayan Sabri Suyunu’ya (evet kendisi abim oluyor) teşekkür etmeden olmazdı 🙂

Sabri: Ben hepinize ayrı ayrı teşekkür ederim. Hepinizi tekrar tebrik ederim. Gerçekten harika insanlarsınız. Bu röportaj vesilesi ile LC Waikiki’yi de böyle güzel bir organizasyonu düzenledikleri için tebrik ediyorum. Ellerinize sağlık

Son söz olarak, gerçekten kaliteli bir etkinlikti. Özetleyecek olursak,

  • Kaliteli Problemler
  • Kaliteli Jüri ve Danışmanlar
  • Kaliteli altyapı sağlayıcıları ve Teknik Destek
  • Kaliteli mekan
  • CEO’sundan uzmanına kadar sahiplenilmiş bir organizasyon

Bu organizasyonun sonucunda hem LC Waikiki, hem yarışmacılar, hem de servis sağlayıcılar kazandı. Organizasyonu düzenleyen ve ekiplerle yakından ilgilenen Şerafettin Özer Bey ile Ahmet Kalafat’a ve tüm Datathon ekibine tebriklerimi iletiyorum. Perakende sektörüne ve diğer sektörlere örnek olması temennisi ile.

Datahon Websitesi: http://datathon.lcwaikiki.com/

LC Waikiki Analytics Ekibinin yayınladığı medium yazısı: https://medium.com/lcw-analytics/bir-datathonun-anatomisi-lc-waikiki-datathon-2019-a55606117bcb

Boğaziçi Üniversitesi Haberler: https://haberler.boun.edu.tr/tr/haber/verinin-sihirbazlari-datathon-da-buyuk-odulu-aldi

Boğaziçi Üniversitesi MIS Haberler: http://www.mis.boun.edu.tr/new/bolumumuz-ogrencilerinden-yavuz-selim-elmasin-takimi-lc-waikiki-datathonda-birinci-oldu

tarihinde yayınlandı 1 Yorum

Geciken Yazı Hakkında

Merhaba Herkese,

Öncelikle yazılarımı okuyan herkese teşekkür ederim. O kadar güzel tepkiler aldım ki, bir haftadır ayaklarım yere basmıyorum. Özellikle bir şekilde tanıştığımız, konuştuğumuz, gıyaben bildiğimiz ve hayatımda yeri olan insanların yazılarımı okuması beni çok mutlu etti.

Yazarın Notu: Yazar kısaca yazısının gecikeceğini yazıp çıkacaktı. Fakat ardından bir kaç veri koyayım dedi. Fakat onu koyarken aklına çok önemli bir şey geldi. YamYam etkisi (Cannibal Effect) İkinci bölümün birinci bölümden daha fazla neden okunduğunu yazacaktı fakat bu kadar basit bir konu için bile yazacak bir sürü abur cubur buldu. Ve yazı biraz uzadı.

Google Analytics üzerinden kısa bir analiz yaptım. Sonuç, 2. Bölüm, 1. Bölüm’den 4 kat daha fazla okunmuş. Peki neden?

“Çünkü 2. Bölüm’ün okunabilirliği daha fazlaydı” dediğinizi duyar gibiyim. Evet bence de, ikinci bölüm çok daha okunabilirdi. (Hatta arada açıp ben de tekrar tekrar okuyorum 😀 ) Ama kazın ayağı öyle değil. Peki nasıl?

Önce sonuç değerlerine bakalım:

Bölüm 2 : 703 Sayfa Görüntülenme
Bölüm 1: 164 Sayfa Görüntülenme

Tam 4.28 katı fazla görüntülenmiş. Şimdi aklımızdaki soru işaretlerini cevaplamak için sesli düşünelim. Bir yazının anlatım tarzı gerçekten bu kadar etkili olabilir mi? Bunun nasıl anlarız ki? Sanırım en kolay yol şu olmalı: Senin normal bir yazın ortalama kaç kere okunuyor. Bunun bilirsek, daha kolay analiz yapabiliriz. Ama bir dakika, Diyelim ki ortalama 100. Bu neyi kanıtlayacak ki? Ortlamanın tam 7 katı olması için farklı bir şeye ihtiyaç var! Reklam!

İşte sorun da bu. Siz dünyanın en güzel yemeğini de yapsanız, en güzel kıyafetini de üretseniz, en iyi youtube kanalı da olsanız, en güzel fotoğrafları da çekseniz, sizin reklama ihtiyacınız var. Reklam deyince aklınıza geleneksel reklamlar gelmesin. TV’de “az sonra” dedikten hemen sonra çıkan reklamlardan bahsetmiyorum. Tabi onlar da var ama benim söylediğim, bazen arkadaş tavsiyesi, bazen foursquare’daki 9.2 puan, bazen Vedat Milör, bazen oyun içinde iki tur arasında çıkan reklamı, bazen ünlü bir kişinin üstündeki kıyafet markası, bazen tuzun etle buluştuğu o an bile olabilir. Fakat siz içeri giren müşteriyi arttırmalısınız ki, dönüştürme oranınız değişsin. (Conversion rate konusuna girmeyelim çıkamayız 🙂 )

Blogdaki iki yazıya bir de bu açıdan baktım. Yani bir önceki imajda bulunan rakamları kaynaklarına göre detaylandırdım.

Bölüm 1

Bölüm 2

Reklamın gücü adına! Vay be. Bu sonucu ben de beklemiyordum. Kısa bir ön bilgi vereyim. Birinci yazıyı sadece whatsapp üzerinden 4 gruba yolladım. (Gruplardan bir tanesine aşırı baskı yaptım ve okumaları konusunda yıldırıcı bir politika sergiledim. Teşekkürler GoyDoy Atları) Fakat ikinci yazıyı tüm mecralarda yayınladım. Facebook, Twitter ve Linkedin (tabi Whatsapp grupları da) Sonuçlar ortada. İkinci yazıyı birinci yazıyı dövmüş. Ama hala soru cevaplanmadı. Okunabilirlik mi reklam mı?

Burada analizi bir alt detaya indirmek gerekiyor ve şu soruyu sormamız gerekiyor. “Senin ikinci yazında, birinci yazının linki de vardı. Yani insanlar ikinci yazıyı okumak için gelip ardından birinci yazıyı da okumuş olabilir. Bu sebeple birbirini de tetiklemiş olabilir. Bir reklam iki yazıyı da etkilemiş olabilir” Bir de şunu soralım. “Sen birinci yazıyı yayınladıktan sonra hemen bir hafta sonra ikinci yazıyı yayınlamışsın. Ana sayfada ikinci yazı daha üst sırada gözükmüş, sen birinci yazıya yeterince zaman vermemişsin. Yeni ürün piyasaya sürdüğün için YamYam etkisine neden olmuşsun”

Evet arkadaşlar, bu yazı böyle uzar gider. Bence ikinci yazının daha çok okunmasının nedeni evet reklam ama hikaye şeklinde olmasının büyük etkisi var. (Bounce Rate oranı) Bunu göz önüne alarak 3. yazıyı farklı bir formatta tekrar kaleme alıp yazmaya karar verdim. O yüzden yazı biraz gecikecek. Güzel bir konsept olacak. Biraz sizi bekleteceğim. Umarım beklediğinize değer.

Selamlar

tarihinde yayınlandı 15 Yorum

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 🙂

tarihinde yayınlandı 1 Yorum

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.

tarihinde yayınlandı Yorum yapın

31.01.2017 – 01:30

Uykuya dalalı 1 buçuk saat olmuştu. O gün işe gitmediğim için aşırı yorgun değildim. Fakat yinede uyku çok tatlıydı ve uyumak daha çok uyumak istiyordum. Birden bir ağlama sesi duydum. Hemen yataktan kalktım. O gece benim için uyku olmadığını kabullenmem gerektiğini anlıyordum o ağlamanın tınısından. Normalde, ağlama seslerine uyanan hep eşim olurdu. Uykum ağır olduğu için, ekstra durumlarda ben uyanırdım. Uyandığıma göre ekstra bir durumdu ve hemen el koymam gerekiyordu.

Uyandığımda manzara şöyleydi. Ahmet Kerem ayakta, odasının kapısına yaslanmış bir şekilde mızıklayarak ağlıyor, annesi odasının içinde ayağında yastık “Hadi gel oğlum, uyu bir tanem” ile “Gel len sıpa buraya” arasında gelip giderek Ahmet Kerem’i yanına çağırıyordu. İlk olarak Ahmet Kerem’in (bundan sonra AKS olarak yazılacaktır) yanına gidip “Hadi oğlum gel uyuyalım” dedim. “IıııAaaaahhhhh” gibi bir ses çıkarıp beni tersledikten sonra ağlamaya devam etti. “Gel ennnnlerle (araba) oynayalım” dediğimde yine aynı şekilde hatta daha sesli olan bir “IııııAaaaah” çıkardı ve bu sefer içli içli ağlamaya başladı.

Burada kısa bir özet geçmekte fayda var. AKS şu anda 23 aylık yani 2 yaşına gelmek üzere. Uzmanlar (kim bunlar bilmiyorum) 18-30 ay arasındaki çocukların “2 yaş sendromu” adı verdikleri bir döneme girdiklerini belirtiyorlar. Peki neden sorusunun cevabını araştırdığımda Danino’nun sitesinde güzel bir yazı buldum ve aşağıda bir kesiti kopyaladım.

Her çocuk kendine özgü özelliklerle dünyaya gelir ve büyüdükçe bu özelliklerine göre kişiliği gelişir. 0-1 yaş arasında geçen dönemde çocuğun ruh hali, o andaki fiziksel ihtiyaçlarına ve anne-babasına göre şekillenir. Yani istekleri çoğunlukla fiziksel ihtiyaçlarının giderilmesi (örneğin karnı aç ise doyurulması, uykusuz ise uyutulması gibi ) yönündedir ve bu ihtiyaçlarının giderilmesinde elbetteki anne-babasına %100 bağımlı durumdadır. Ayrıca duygularını yaşarken anne-babaya bağlıdır,anne gülümsediğinde o da gülümser, anne kaygı ve telaş içerisinde ise, bebek de onunla birlikte kaygı ve telaş duygusunu yaşar, anne bir şeye şaşırdığında bebek de şaşırır, anne ağladığında bebek de ağlar. Kısacası , bebeğin duyguları annenin duygularının bir aynası gibidir, bebek dünyaya annesinin baktığı pencereden bakar.

1 yaşından sonra bebek bazı alanlarda hızla gelişir ve bazı şeyleri anneye ihtiyaç duymadan kendi başına yapmaya başlar. Buna en güzel örnek yürümeye başladığı andan itibaren gözlenebilir. Bebek bağımsız yürümeye başladığında, annenin onun elinden tutmasına ve onu yönlendirmesine giderek daha az ihtiyaç duyar. Böylece kısacık yaşamında ilk kez, kendi istediği yönde yürümek ister ve annenin onu sınırlandırmasına itiraz etmeye başlar. Bu dönem; gelişimin çok hızlı olduğu, hem anne hem de bebek açısından çok heyecanlı bir dönemdir.Bebek artık annenin isteklerine “HAYIR” demeye başlar ve kendi seçimini kendi yapma konusunda inat eder. Bu dönemin en belirgin özelliği bebeğin artık her şeye itiraz etmesi ve “HAYIR” sözcüğünü çok sık kullanmasıdır. Bu nedenle bebek ve anne arasında ilk “çatışmalar “ başlamış olur. Bu çatışmayı hemen hemen her alanda gözlemlemek mümkündür. Yemek yeme, uyuma, giyinme artık bir savaş haline gelmiştir. Üstelik anne-baba bu konuda ısrarcı oldukça çocuk daha fazla direnir ve sonuçta işin içinden çıkılmaz bir duruma girilir.

2 Yaş sendromuna ek olarak AKS alerjik bir çocuk. Bu sebeple çabuk hasta olabiliyor ve hastalandığı zaman çabuk atlatmakta sıkıntı çekebiliyor. O gece yine hastaydı. Aldığı ilaçlardan dolayı asabiyeti tavan yapmıştı. Neyse kaldığımız yerden devam edelim.

Elinden tuttum ve mutfağa götürdüm. Çikolata ile gönlünü almayı planlıyordum. Masanın üzerinde bir kutu Toffifee vardı. İçinden iki tane çıkardım. Birini bir elime birini diğer elime aldım. İkisini de uzattım. Ağlamaya bağırmaya devam etti. Al dedim almadı, ağzına soktum yemedi. “Ye oğlum” dedim, yok. Gözü sağ elimdeki çikolatadaydı. Nasıl olsa sol elimde bir tane daha var deyip, sağdakini ağzıma attım. O anda şiddetli bir gök gürlemesi oldu, yer sallandı, Rihter ölçeğine göre 9.2’lik bir deprem gerçekleşti. Mutfağın ortasından, milattan önce kalmış bir yanar dağı belirdi, içinden lav fırlatmaya başladı. Bütün doğa olayları üst üste gerçekleşmeye başlayınca hanım da koşarak mutfağa geldi. Her doğal afette yaptığımız gibi, geçmesini bekledik. Savaşabilecek bir yeteneğimiz yoktu. Yavaş yavaş lavlar denize ulaştı ve “cosss” sesi çıkardı, deprem ufak ardçılarla beraber yavaşladı, gökgürültüsü kendini bir bahar yağmuruna bıraktı.

Hadi gel oğlum, taşta yatma, yatağına gidelim” dediğimde, reytingi düşen TV programcısı gibi bağırıyor, “Ver müziği ver” diyordu kendi lisanınca. Susunca sakinliyor ve yanındaki tarih profesörüyle entellektüel bir konuşma yapıyormuşcasına sakin bir havaya bürünüyordu. Saatler ilerliyordu.

Burnu tıkalıydı. Nefes almakta güçlük çekiyordu. Yatmadan önce hava (nebulizatör) almıştı. Fakat burnundaki sümükler kurumuştu ve buda nefes almasını zorlaştırıyordu. Otribebe adı verilen ve çocuklaırn baş düşmanı ile burnundaki sümüklerin dışarı çıkarılması gerekiyordu. Önce biraz serum fizyolojik, ardından Otribebe. Sonuç: Rahat nefes alan bir AKS.

Saat 2’yi geçiyordu. Annesine yatmasını söyledim. Ben uyutacaktım. İlk olarak omzuma koyup, sallanan sandalyede salladım. 2-3 dakika sakin şekilde yatarken tam uyucak derken ağlamaya ve tepinmeye başlıyordu. Bir sıkıntısı vardı. Bu sadece 2 yaş sendromu ile ilgili olamazdı. Ya kötü bir rüya (halüsinasyon) görüyordu, ya bir yeri ağrıyor ve ara ara sancı yapıyordu. Ne yazıkki bunu anlamanın da bir yolu yoktu. Sıkıca sarıldım. Ninni söyleyerek uyutmaya çalıştım. Olmuyordu. Uykuya biraz daldığını düşününce yatağına koydum ve başında bekledim bir süre. Uykusunda ayaklarını bir şeyi tepiyormuşçasına sallıyordu. Arada inliyor, biraz ağlıyor sonra tekrar uykuya dalıyordu. Çok uykum gelmişti. Ben de yatağıma geçtim. Hafif bir ağlama, inleme sesi geliyor ve tekrar uykuya dalıyordu. Onu tek başına yatakta bırakmak istemedim. İki seçenek vardı. Ya onu yanıma alacaktım ya da ben onun yanına yatacaktım. Annesinin çok uykusu olduğu için, onu da uyandırmasın diye, ben onun yanına yatmaya karar verdim.

Beşiğinin içine girdim, yorganını üstüme örttüm, AKS’ye sarıldım ve birlikte uyumaya başladık. Yaklaşık 1-1,5 saat bu şekilde uyuduk. Boynum ve ayaklarım ağrıyordu. Buna ek olarak, AKS’nin hareket kabiliyetini azalttığım için artık yataktan kalkmam gerekiyordu. Gece 4’e doğru kalktım ve kendi yatağıma geçtim. Artık ağlamıyordu ve ertesi gün de daha normal davranmaya başlamıştı.

Bu yazdıklarımın amacı, çocuk büyütmenin zor olduğunu göstermek için değildi. Bu yazdıklarımı yaparken erinmedim (üşenmedim). Oflayıp, puflamadım. Bağırmadım. Tam tersine, üzüldüm, endişe ettim, çaresiz kaldım. Çocuk, Allah’ın en güzel nimetlerinden bir tanesi. Çocuklara merhamet gösterelim. Onları sevelim.

Aşağıda bir video var. Bu yazıyı yazarken aklıma geldi. Aslında, bu yazı AKS için bir mektup niteliğinde olabilir. Gelecekte bir gün okuman dileğiyle oğlum. (Allah sana sağlıklı, hayırlı, uzun bir ömür versin)

tarihinde yayınlandı Yorum yapın

15 Temmuz 2016

Nemrud, ona karşı gelen Hz İbrahim peygamberin ateşte yakılması emrini vermiş. Meydanda odunlardan büyük bir yığın yapıp odunları tutuşmuşlar. Nemrud, ne güçlü bir kral olduğunu herkes anlasın, görsün istemiş. Nemrud’un askerleri İbrahim peygamber’i mancınıkla ateşin tam orta yerine atacaklarmış.

Bu sırada göklere kadar varan ateşe doğru bir karınca ağzında küçücük bir damla su ile telaşla gidiyormuş. Başka bir karınca onun bu telaşını görüp sormuş:

– Acele ile nereye gidiyorsun?

Telaşla yetişmeye çalışan karınca, ağzındaki bir damla suyu ellerinin arasına alıp cevap vermiş:

– Haberin yok mu? Nemrud, İbrahim peygamberi ateşe atacakmış. Meydana ateşin olduğu yere su götürüyorum.

Diğer karınca gülerek demiş ki:

– Senin yanan büyük ateşten haberin yok mu? Ateşe hiç bakmadın mı? Ne kadar büyük, senin bir damla suyun ateşe ne yapabilir ki?

Bir damla su taşıyan karınca:

– Olsun, hiç olmazsa hangi taraftan olduğum anlaşılır.

15 Temmuz 2016 gecesi darbe girişimi başladığında, ne yapacağımı bilemez bir şekilde evin içinde dolaşmaya başladım. TRT’de korsan darbe bildirisi okunuyordu. Sayın Cumhurbaşkanımız henüz canlı yayınlara bağlanmamıştı. Önce, benden daha dirayetli olan eşime baktım. Sonra yatağında melekler gibi uyuyan çocuğuma. Şirketten arkadaşım aradı ne yapıyorsun diye. Bilmiyorum diye cevap verdim, sinirlenip kapattı telefonu. İçimden, şimdi REİS çıksa ve sokaklara dökülün dese de zincirlerimi kırabilsem diye geçirdim. Ardından REİS çıktı ve sokakları koruyun dedi. Eşimi ve çocuğumu Allah’a emanet edip çıktım sokağa. Önce sokaklar tenhaydı, ardından çoğaldı, çoğaldı ve çığ gibi büyüdü. Yarı yolda durdum ve geri döndüm. Çocuğumu kucağıma alıp, eşimin elinden tutup babasın evine götürdüm. Gözüm arkada kalmadan gidebilirdim artık.

Gittim de. Fakat arka saflarda, kalabalık güruhun bir parçası olmaktan başka bir şey yapamadım. Boğaziçi Köprüsü’nde, Acıbadem’de, Kızılay’da tankların üstünde, namluların ucunda kardeşlerim dururken, ben arka saflarda kalabildim. Şehadet şerbeti önüme sunuldu ama ben içemedim. Çorbada tuz, denizde bir damla oldum fakat Hz. İbrahim’in ateşine su götüren karınca olamadım. Hangi tarafta olduğumu gösterebildim ama daha fazlasını yapamadım. Şimdi içim yanıyor. Allah rızası için daha fazlasını yapmalıydım diyorum, Ön saflarda olmalıydım diyorum ama ne fayda. Allah en ön saflarda olanlardan ve şehitlerimizden razı olsun. Onların bizim üzerimizde hakkı var. İnşallah haklarını helal ederler.

FETÖ’nün Darbe girişimi başarısızlıkla sonuçlandı. Fakat şimdi onlar boş durmayacaklar. Hem içten hem de dıştan ülkemize zarar vermek için ellerinden geleni yapacaklar. Bugüne kadar, az da olsa elimden geleni yapmaya çalıştım. Bugünden sonra ise elimden gelenden daha fazlasını yapmaya çalışacağım. Belki ben çile çekeceğim, zorluklar içinde kalacağım, fakat Ahmet Kerem ve gelecek nesillerim inşallah rahat olacaklar.

Bu hafta meydanlarda nöbetteyiz. İslam için, ülkem için, ailem için.

Not: Ben kişisel olarak, aktif blog, instagram, twitter, vs. kullanan kişilerin geç yayın yapmasını eleştiriyordum. Fakat gördüğünüz gibi, Snapchat hariç yayınlarımda geç kalmış bulunmaktayım. Eleştirmekte sonuna kadar haklısınız.

tarihinde yayınlandı Yorum yapın

IBM – Silikon Vadisi – Bölüm 3

Evet bir önceki gün çok gezdiğimizin farkındayım. Bu kadar gezmek yeter diyerek sabah erkenden kalktık ve kahvaltı etmek için otelin restorantına indik. Amerika’ya gidecek sevgili okurlarıma yine basit tavsiyeler vereceğim. Amerika’da Türk restorantları hariç, ülkemizdeki gibi bir kahvaltı bulmayı çok hayal etmeyiniz. Adamlar zaten kahvaltıya breakfast demişler. İşin içine fast gibi bir kelime ekleyerek zaten amaçlarını en baştan belirtmişler.

usa-kahvalti-1

Kaldığımız oteldeki kahvaltı beklentimin gayet üstündeydi. Genel Müdürümüz Osman Bey’in verdiği oryantasyon sonucunda, güzel bir kahvaltı edebiliyordum. İlk olarak karışık bir cornflakes fırtınası, ardından Peynir-yumurta ve bagel üçlüsü son olarak da meyve tabağı ile sonlandırıyorum.

usa-kahvalti-3

Bu kahvaltıda değineceğim sadece bir konu var o da bagel. Bagel, yahudilerin icat ettiği, az mayalı, sert, hamur işi. Donut gibi ortası delik sokak açmaları gibi bir şey. Sade ve soğukken yendiğinde bir şeye benzemiyorken, ekmek kızartma makinesinde kızartıp, ortasına krem peyniri sürdüğünde gayet yenilebilir güzel bir şey ortaya çıkıyor. Kendisini tüm kahvaltılarda yanımdan eksik etmedim. Yedim, beğendim, tavsiye ederim.

usa-kahvalti-2

Güzel bir kahvaltının ardından, IBM‘in silikon vadisinin biraz dışında bulunan, kampüsüne gitmek için yola koyulduk. IBM’in herkesin hayatında bir şekilde yeri vardır. En azından duymuştur. Duydunuz değil mi sevgili okuyucular? Benim IBM ile tanışmam, babamın ilk şirket bilgisayarına kadar gitmektedir. Yani 90’lı senelerin başı diyebiliriz. Ardından arkadaşımın 2000’li yılların başında sahip olduğu ve klavyenin ortasında kırmızı düğme ile mouse kontrol edilmesi ile devam etmektedir. Son olarak mezun olup, LC Waikiki‘de işe başladığımda IBM’in aslında sadece donanım üretmediğini, yazılım alanında da çeşitli işler yaptığını görmeme vesile olmuştur. Özellikle 2013 yılı itibari ile İş Analitiği ve İş Geliştirme Müdürlüğü görevime devam ederken, IBM’in ILOG OPL Studio adlı optimizasyon yazılımı ile bol bol haşır neşir olmuştum ekibimle birlikte. Hatta Mağazalar Arası Transfer Projesini bu yazılım ile modellemiş ve çözdürmüştük. Devreye aldığımız bu sistem sayesinde 2013 ve 2014 yıllarında IBM Perakende Günleri 2013 ve IBM Business Connect 2014‘te başarı hikayesi olarak anlatma fırsatımız olmuştu. (Ben LC Waikiki’den ayrıldıktan sonra bu sistem haber olmuş. Görünce çok mutlu oldum. Tebrikler LC Waikiki. Link)

ilog-logo

IBM’den iki kişiye çok teşekkür etmeden bu yazıya devam etmemek gerekiyor. Birincisi Eray Bey. Kendisi hem bilgisiyle, hem mütevaziliği, hem yardımseverliği ile hem de arkadaşlığıyla (Abiliğiyle) yer etmiş biridir. 10 numara adamdır. Şimdi IBM’de yine çığır açacağı haberleri geliyor. Yolun açık olsun abi. İkinci olarak Ebru Hanım. Yaptığı işe hayranlıkla baktığım kişilerden biridir. Eğer bir ürün nasıl satılır, bir insan nasıl ikna edilir, bunlar yapılırken profesyonnel nasıl olunur, insan ilişkileri nasıl yönetilir öğrenmek istiyorsanız, kendisi üstadtır. IBM Konferanslarını organize eden, bize sonuna kadar destek olan kişilerden biridir. Yolun açık olsun Ebru Hanım.

ibm-logo

Evet IBM diyorduk. IBM’i tanıyalım ve ne kadar büyük bir firma önce ona bakalım.

IBM (International Business Machines; Uluslararası İş Makineleri)
Merkezi Armonk, New York, ABD’de olan, dünyanın en büyük bilişim teknolojisi şirketidir. 410.000’i aşkın çalışanı ile 170’den fazla ülkede faaliyet göstermektedir. Faaliyet gösterdiği alanlar arasında bilgisayar ve donanım üretimi, yazılım, servis hizmetleri, sunucu servisleri ve AR-GE bulunmaktadır. Dünyada her yıl en fazla yeni patent alan şirket durumundadır.
Kart delici makinelerin bulucusu Herman Hollerith’in patentlerini işlemek ve geliştirmek üzere Thomas J. Watson tarafından 1911 yılında kuruldu. Kısa zamanda iş hacmini büyüterek kendi alanında ABD ve dünyanın en önde gelen şirketlerinden biri durumuna geldi.
2015 yılında 95 Milyar Dolar ciro elde etmiş. Bunun 12 Milyar doları ise Net Kar. (İyi para) (Wikipedia)

ibm-giris

Biz IBM ile OMS yani Order Management Sistemleri üzerine görüşmek için gittik. Tüm dünya OmniChannel üzerine yoğunlaşırken biz de boş durmadık, OMS’in önde gelen oyuncuları ile ilk görüşmemizi yapmak için buralara kadar geldik. Türkiye’de neden görüşmediniz de taaa Amerika’ya gittiniz? Dediğinizi duyar gibiyim. Sadece artislik olsun diye görüşmeye gittik desem ne değişecek? Tabiki bunun için gitmedik. Türkiye’de ilgili kişilerle görüştük. Fakat, bu işin membahına gitmişken ve bu işin baş sorumluları ile görüşme fırsatımız varken bunu neden değerlendirmeyelim dedik.
Adamlar (IBM) şehrin biraz dışında bir kampüs inşa etmişler. Bu kampüse bir çalışanın ihtiyacı olan tüm şeyleri koymuşlar. Üzerine kalan bölgeleri de ekip biçmişler ki, organik beslenebilsinler. İşte adamlar böyle güzel bir yer yapmışlar.

İşte size çok şaşırdığım bir anıdan bahsedeyim. IBM’e saat 09:45 gibi vardık ve bizi çok basit bir masada bir hanım karşıladı. Kim olduğumuz, nereden geldiğimiz zaten belli olduğu için, hiçbir prosedür olmadan içeri girişimiz 2dk içinde tamamlandı. Türkiye’deki IBM ofisine girmeye çalışsam eminim daha uzun sürerdi.

ibm-giris-2

Ardından Bruce Williams (Briefing Consultant) adlı kişi bizi devraldı. Devraldı doğru bir kelime mi bilmiyorum ama biz devralındığımızı hissettik. Hayatımda ilk defa bir briefing danışmanı ile tanışmıştım. 50’li yaşlarda şık giyimli bir adamdı. İlk olarak eşyalarımzı toplantının yapılacağı odaya bıraktık. Toplantı yapacağımız oda girişe çok yakındı. Eşyalarımızı bıraktıktan sonra kendisi bize “geri geri” yürüyerek göz temasını kaybetmeden şirketi tanıttı. IBM kaç yılında kuruldu, burada ne işler yapılıyor, nerede ne var diye. Son olarak Lavoboların nerede olduğunu gösterdi. Sonra tekrar odaya geri döndük.

İlk olarak tanıştık. Ardından programın içeriğinden bahsetti. Hangi konuşmacının hangi saatler arasında konuşacağını söyledi. Toplantıya başlamadan önce bilinmesi gerekenleri anlattı. Örneğin acil bir durumda yapılması gerekenleri ve acil çıkışların nerede odluğunu söyledi. (Açıkçası böyle bir açıklama ile ilk defa karşılaştım. Hiç aklıma gelmemişti. Ben eğiticinin eğitimi adlı eğitimi almama rağmen bu beni çok etkiledi) Normal araları ve yemek arasının ne zaman olduğunu söyledi. Yemek konusunda herhangi bir alerjimizin olup olmadığını sordu. (Bu da bence efsaneydi. IBM bizim ne yiyebileceğimizi 2 haftadan önce öğrenip bize özel yemek pişirtmesi de ayrı bir güzellikti. Fakat toplantı esnasında servis edilen yiyecekler içinde kendisinin alerji konusundaki hassasiyeti çok etkileyiciydi) Son olarak bizim bu odada bir takımın oyuncuları olduğumuzu ve birlikte çalışarak güzel bir gün geçireceğimizden bahsetti. Her kim sunum yaparsa süreyi kendisinin yönetceğini ve bitmesi gereken zamanı bildireceğini belirterek sözü şirket tanıtımı yapması için IT Direktörümüz Hakan Bey’e devretti. Hakan Bey şirketimizi anlatan kısa bir sunum yaptı ardından esas konu konuşulmaya başlandı. Şimdi araya girmek istiyorum. Bir departman müdürü olarak, yurtdışında hiç sunum yapmadım. Ama profesyonel kariyerime devam edeceksem sanırım bunu yapmak durumunda kalacağım. İngilizcem iyi bir sıkıntı yok ama hiç sunum yapmadım. O sebeple bu konuda kendimi geliştirmem lazım.

ibm-sabri

IBM yetkilileri başladı anlatmaya. Hemen OMS konusuna girmediler. Önce tüketici davranışları ve son araştırmalardan bahsettiler.
Söyledikleri ilk şey “Customers have the power” yani “Müşteri güce sahip” O yüzden, müşterimizin kim olduğunu bilmemiz gerekiyor. Peki nasıl bileceğiz? Bunu bilmenin yolu ise SoLoMo.

SoLoMo
Solomo kelimesini ilk duyduğumda aklıma bir anım geldi. LC Waikiki’de çalıştığım yıllarda yurtdışından bir kargo bekliyordum. Kargo gelmiyordu. Aradan 2 hafta geçmesine rağmen kargo yoktu. Sonra bir gün bizim kargo dağıtan abi, masama geldi ve “Sabri Sen misin?” dedi. “Evet benim” diye cevap verdim. “Bu kargonun senin olma ihtimali yok ama yine de bir baksana senin mi?” dedi. Kargoya baktım. Üzerinde büyük harflerle ismim yazılıydı. Sabri. Yanında ise SOMONO yazılıydı. 😀 Sabri Somono. Bugüne kadar soyadımı yanlış yazan bir çok kişi gördüm. Suyolu, Soyunur, vs. Ama bu efsaneydi. Sabri Somono. Cezayir asıllı italyan aşçı ismi gibi 🙂 (Bu da böyle bir anımdı)

SoLoMo’ya gelecek olursak, aslında çok basit. So – Social, Lo – Location, Mo – Mobile. Müşterinizin sosyal mecralarda paylaştıkları, nerede yaşadığı nerelere gittiği ve mobil cihazlarında hangi uygulamaları kullandığı nerelerden ne alışveriş yaptığı gibi bilgiler. Evet kulağa çok korkunç geldiğini biliyorum. Fakat bugün Amerika’daki müşterilerin %67’si akıllı telefon kullanıyor. Akıllı telefon kullanmak demek, bu bilgileri zaten paylaşmak demek. O yüzden şimdi etik kısmını geçelim de biraz iş konuşalım.

customer-1

Müşterilerinizin kim olduğunu bu verilere ulaşarak öğrenirsiniz. Bu verilere sahip olursanız da, müşterinin gücüne sahip olursunuz. Peki bu verilerle ne yapacağız?

Müşterinin tahmin edilemeyen davranışlarını, tahmin edilebilir hale getirmek. (?)

Hepimiz birer müşteriyiz. Hepimiz her gün alış veriş yapıyoruz. Alışveriş yaparken bir çok şeyi düşünerek yapıyoruz. Örneğin, alışveriş yaparken öncelikle kendi evimize yakın AVM’ye ya da mağaza/markete gidiyoruz. Sevdiğimiz renklere uygun alışverişleri yapıyoruz. Bunları sosyal medyada paylaşıyor ve belirtiyoruz. Mobil uygulamalar üzerinden inceliyor ardından alışverişi mağazadan ya da internetten yapıyoruz. Kendimize mi yoksa başkasına mı alışveriş yaptığımızı bir biz biliyoruz başkası değil 🙂 Ve bunun gibi bir çok bilinmeyen.

Peki mağaza bizim hakkımızda ne biliyor. Eğer elinizde CRM (Customer Relationship Management) yada CXM (Customer Experinece Management) ile ilgili hiçbir alt yapı yoksa, sadece POS Data dediğimiz satış datasına sahipsiniz demektir. Bu da kısıtlı bir bilgidir ve müşterinize özel bir harekette bulunmanızda işinize yaramaz.

customer-2

Şu şekilde düşünün. Hep alışveriş yaptığınız bir marka olsun. Sonuçta 4 seferden fazla alışveriş yaptıysanız artık o markaya sadık bir müşteri haline gelmişsiniz demektir. Hatta bu marka ile duygusal bir bağınız var bile diyebiliriz. Mağazaya ya da e-ticaret sitesine girdiğinizde sizi tanısa ve sizin seveceğiniz ürünleri size önerse, hem de bunu kişiselleştirerek daha önceki yaptığınız alışverişlerle ilişkilendirerek yapsa, hatta ve hatta sizin için beğendiğiniz ürünlere indirimler sunsa, sizi özel davetlere çağırsa, sizin bir probleminiz olduğunda sizinle en öncelikli ilgilense, siz o markaya daha çok bağlanmaz mısınız? Bu sayede daha çok alışveriş yapmaz mısınız? Etrafınızda herkes alışveriş yapsın diye de çalışmaz mısınız?

customer-4

Aslında sadık ve bağlı olan müşteri edinmek çok zor değil. Sunumda bunu 4 cümle ile özetlediler.

Know Me – Beni Tanı
Serve Me – Bana Hizmet Et
Listen to Me – Beni Dinle
Let me be in Control – Kontrolün ben de olmasına izin ver

Eğer bunu yapabilirseniz, müşterinin elindeki gücü en iyi şekilde kullanırsınız.

customer-3

Aklınıza şu soru geliyor olabilir. “Ya Türkiye’de alışveriş yapan kişilerin hepsi yaşlı, sen kimi kandırıyorsun?” (Tam bir soru olmadı aslında:))
Ben 30 yaş üstünde bir insanım ve alışveriş yapıyorum. 1990 yılında doğan bir kişi bugün, 26 yaşında. Çok değil bundan 4 sene sonra, 2000 yılında doğan bir bebe, 20 yaşında olacak. Kısacası Millennials (Y Kuşağı) kontrolü ele geçiriyor. Sen bugün yaşlılar alışveriş yapıyor demeye devam et. Fakat çok farklı alışkanlıkları olan bir nesil, alışveriş kültürünü değiştirmeye geliyor.

IBM IBV (Institute for Business Value) 2013-2015 yılları arasında yaptığı araştırma sonucunda aşağıdaki sonuçlar ortaya çıkmış.
Alışveriş yaparken, Online tercih ederim diyen kişilerin, yaşlara göre dağılımını geçen seneki fikirlerine göre kıyaslamışlar.

ibm-anket-1

İkinci grafikte ise, son alışverişini online kanaldan yapan kişilerin yaş dağılımını geçen seneki durumları ile kıyaslamışlar

ibm-anket-2

Kuşakları bir kenara bırakıp genel tabloya baktığımızda da yeni neslin alışverişi ele geçirdiğini görebiliyoruz. Yine aynı araştırma sonucunda, insanlar alışverişlerinin %27’sini online olarak yapmışlar. (2012 yılına göre %50 artış göstermiş.) %67’si akıllı telefona sahipmiş. %69’u alışverişlerinden sonra bir yorum bırakıyorlarmış. %64’ü daha önce yazılan yorumların, satın alma kararlarını etkileyen en önemli faktör olduğunu söylüyormuş. Her 10 kişiden 9’u da alışveriş yaptıkları şirketlerin omnichannel yetkinliğinin olmasını bekliyormuş.

IBM yetkilisi, bu bilgiyi verdikten sonra konuyu OmniChannel Sistemlerine bağladı. 🙂 Bence gayet güzel bağladı. Şimdi gelelim Omnichannel nedir?

Omni-channel
Brick-and-mortar (Tuğla ve harç) terimi, bir yapı ya da bina için kullanılmaktadır. Perakende de, bu terimi kullandığınızda fiziksel mağazanızı ifade etmektedir. Geçmiş zamanda, e-ticaretin yaygın olmadığı zamanlarda tek kanal yani sadece mağaza vardı. Müşteri mağazaya gelir alışverişini yapar, bir problemi olursa da oradaki kişiyle görüşürdü.

omni-channel-3

Ardından, Satış kanalları artmaya başladı. E-Ticaret, telefon ile satış yapılırken, call center vasıtasıyla müşteriye destek olunmaya başlandı. Bu sayede çok kanala (multi-channel) geçiş yaşandı. Mobil kullanımın artması ve sosyal medyanın hayatımızın içine girmesiyle çok daha kompleks bir yapıya dönüştü. İşte burada Omni-channel devreye girdi. Müşteri bir taneydi. Her kanalda ayrı bir kişiymiş gibi davranılmasını istemiyordu.
Müşterinin, tüm kanallarda (Mağaza, internet, sosyal network, mobil, call center vs.) aynı alışveriş deneyimini yaşamasını sağlayan platformlara Omni-channel denir.

omni-channel-1

IBM bu konuda çok başarılı bir ürün ortaya çıkarmış. Sunumun son kısmında, bize bu platformu sundular. Dünyada kimlerin kullandığını, hangi perakendecilerin burada başarı sağladıklarından bahsettiler. Açıkçası ben çok etkilendim. Çok büyük bir yapı ve tüm herşeyi düşünmüşler. Ama tabi biraz da pahalı 🙂

Yazıklarımı özetleyecek olursam, artık alışveriş deneyimi değişiyor. Müşterisini memnun eden, perakendeciler pazarda kalmaya devam edecekler. Müşterisini tanıyan ona doğru ürünü sunan firmalar çok daha başarılı olacaklar. Müşteriye iyi bir alışveriş deneyimi sunan kişiler, aynı zamanda iyi bir marka deneyimi sunmuş olacaklar.
Günümüzde, bir insan alışveriş yapmadan önce ciddi araştırıyor, Pre-Purchase denilen bu aşamada, bütçesine göre doğru ürünü bulmak için araştırıyor. Purchase yani satın alma işlemi ise çok kısa sürüyor. O yüzden, internet ya da sosyal medya üzerinde markanın ve ürünlerin başarısı, sizden satın alma ihtimalini de artıracaktır. Post-pruchase yani, ürün satıldıktan sonra satış sonrası destek de, kişilerin bir daha sizi tercih etmesi için en önemli adımlardan bir tanesi. Koşulsuz iade, müşteriyi evinde gibi hissettirmek, markanın onu sevdiğini göstermek bunlardan sadece birkaç tanesi.

Alışveriş deneyimi değişiyor. Ayakta kalmak için belki stratejinizi, belki vizyonunuz belki de temel değerlerinizi değiştirmeniz gerekecek. Zor değil, sadece müşteriyi dinleyin yeter. Sonuçta müşteri sizin veli nimetiniz. 🙂

Bu yazıyı burada bitiriyorum. Çünkü çok uzun oldu. İkinci günün ikinci kısmı olan Amerika Ofisi ve Amazon ziyaretini diğer yazıya sakladım. Herkesin geçmiş bayramı kutlu olsun 🙂 Görüşmek üzere.

tarihinde yayınlandı Yorum yapın

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.

tarihinde yayınlandı Yorum yapın

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.

tarihinde yayınlandı Yorum yapın

Silikon Vadisi, Teknoloji Siteleri ve Kobe Hakkında

Evet,
Kobe’de mükemmel bir final ile formasını çıkarıp, dolabına asti. Düşünsene, hayatının son maçını yapıyorsun. Son maçında, 10 sayı geriye düşmüş takımını sırtlayıp, kazandırıyorsun ve tam 60 sayı atıyorsun. Bu maç unutulmaz. (Gerçi 3 lük de 6/21 yapmış. Adamlar Kobe’ye çalışmış ama adam 60 sayı atmış lan. 101 sayının 60’ı :))
https://www.youtube.com/watch?v=BdGeXcJ-hfo

Şimdi ise bilmen gereken ve takip etmen gereken, silikon vadisinden sıcak sıcak gelmiş sitelere bakalım.

Kickstarter
https://www.kickstarter.com/
Öncelikle kısa bir giriş yapalım. Kickstarter’ı zaten biliyorsun ama yine de benim en çok sevdiğim sitelerden bir tanesi olduğu için burada olsun istedim. İnsanların fikirlerini hayata geçirmek için, tanıttıkları ve yatırım aldıkları harika bir platform. Sadece bir arkadaşa bakıp çıkıcam deyip, kendini en çok yatırım alan tasarımdan tut da, en tuhaf gadgetlera bakıp saatler geçirebileceğin bir site.
Bu da bonus olsun: https://www.kickstarter.com/projects/63006320/dualo-the-new-musical-instrument-for-all?ref=category_recommended

ProductHunt
https://www.producthunt.com/
Açıkçası bu siteyi geçen hafta öğrendim. İlk defa görüyorum. Ne olduğunu da tam çözemedim 🙂 Bildiğim bir şey varsa o da kickstarter gibi, insanların ürünlerini, botlarını, API’larını, vs. tanıttıkları basit bir site. Upvote yapıyorsun. Kickstarterdan farklı olarak sanırım, yatırım alma durumu yok. Gelecekte daha da şekillenir. Neden beğendim? Çok basit bir tasarımı var. Ben ilk bakıştan Bir çok yeni ürün keşfettim. Bir de slack botları ve özellikleri çok hoşuam gitti 🙂 (Poker botunu buradan aldım:))

TechCrunch
http://techcrunch.com/
Evet Takip edilesi sitelerin başında bu site olabilir. Zaten bir sonraki önereceğim site de bu sitenin altında bulunuyor. Silikon vadisinin membaası diyebiliriz. Tüm yeni haberleri, dünyaya ilk veren sitedir. Türkiye’deki çoğu teknoloji blogları haberleri buradan alırlar. Takip ediniz, bilgileniniz.

CrunchBase
https://www.crunchbase.com/
Evet işte, her zaman sorulan soruların cevabı bu sitede.
Amerikalılar neden ileri?” ya da “Bizim Türk girişimciler neden Amerikaya gidiyor?” ya da “Neden orada şirket kuruyorlar?
Bu site, Hangi yatırımcının hangi şirkete hangi aşamada ne kadar yatırım yaptığını gösteren muazzam bir databaseden oluşuyor. Efsane bir site. Ne diyim. Gir içinde kaybol. Ben en son Elon Musk’a hayranlıkla bakarken buldum kendimi 🙂
Kitap önerisi: http://www.idefix.com/kitap/elon-musk-tesla-spacex-ve-muhtesem-gelecegin-pesinde-ashlee-vance/tanim.asp?sid=EA61GE8FVM7TCERYHV3W

Webrazzi
http://webrazzi.com/
Ya şimdi nereden çıktı bu kadar yabancı sitenin arasında bir Türk sitesi? Açıkçası, uzun zamandır takip ettiğim ve en başarılı teknoloji blogudur. Bunun en büyük nedeni, hem globali hem de Türkiye’ye çok güzel harmanlamış olmasıdır. Bir de yazarların Türkçe’yi çok başarılı kullanması da üzerine tuz biber olmuştur. Her sene düzenlenen summitlerle de bir çok girişimciyi ve başarılı firmaları bir araya getirmektedir. Takip etmek gerekir. Alkışlamak gerekir.

Medium
https://medium.com/
Şimdi Medium’u bilmiyorum desem sanırım beni burada döverler. O yüzden biliyormuş numarası yapacağım. Medium Türkçe yazıların (ve yazarların) da bulunduğu, dünya çapında bloggerların yazılarının bulunduğu bir mecra. (Mecra kelimesi çok yerinde oldu). Twitter’ın kurucuları tarafından 2012 yılında kurulmuş. Wikipedia tanımı ise şu şekilde:

Medium, Twitter kurucuları Evan Williams ve Biz Stone tarafından, 140 karakterle yetinemeyen kullanıcıları için Ağustos 2012’de oluşturulmuş mikro blog platformu.
140 karakterden fazla yazmak isteyen ve aynı zamanda görsel içeriklerin ön plana çıktığı bir platform arayan kullanıcılar için geliştirilen serviste, kullanıcılar beğendikleri içerikleri “Love It” butonuyla oylayabiliyor. Paylaşmak istedikleri içerikleri tek butonla kendi profillerinde yayınlayabiliyor.

En güzeli de yazıların kategorize edilmesi ve aradığın içeriğe ulaşmanın kolay olması. Zamanında blogranci.net adresi üzerinden yapmak istediğimi adamlar dünya çağında 4 sene önce yapmışlar. Ne üzücü di mi?

Quora
https://www.quora.com/
Formspring’i bilirsiniz ya da bilirdiniz. Sorular soruyorsun sonra insanlar altına cevaplar yazıyor. Ask.fm gibi.
Quora’nın da konsepti aynı fakat en büyük farkı soruların kategorize ediliyor olması. Yani, bilgisayardan tutun da hukuğa, tıptan tutun da iş girişimlerine kadar soruların kategorilere ayrıldığı bir soru cevap sitesi. Açıkçası, medium ve quora’nın en büyük özelliği sanırım, doğru içeriği gösterme başarısı olabilir. Bilgi ve veri o kadar çok ki, insan bazen bu bilginin içinde aradığını bulamıyor. İşte adamlar bunu başarmışlar. Tabi içeriğin de çok çok iyi olduğunu söylemek gerekiyor.
Siteye ilk giriş yaptığınızda ilgi alanlarınızı istiyor ve size özel bir feed hazırlıyor.
Buna ek olarak, çok değişik sorulara çok süper cevaplar bulunuyor. Soru sormasanız da, okuyarak çok fazla bilgi öğrenebileceğiniz muazzam bir site.

Mashable
http://mashable.com/
Mashable’nin çocukluğunu bilirim. Bir blogdu eskiden. Ardından doğru yerdeki haberleri derleyince, dünya çapında bir networke dönüştü. Bu önerilen bir sitede olsa, bence sıralamda biraz altta kalabilir.

Listede olan ve Yer imlerine kaydedilmesi gereken diğer sitelere de bakalım:
TechGlamour: http://techglamour.com/
Business Insider: http://www.businessinsider.com/
Fast Company: http://www.fastcompany.com/
The Next Web: http://thenextweb.com/
Wired: http://www.wired.com/
MindCron: http://www.mindcron.com/
The Verge: http://www.theverge.com/