Müşteri beklentilerinin hızla değiştiği perakende dünyasında veri, ürün geliştirmeden stok yönetimine, kişiselleştirmeden müşteri deneyimine kadar pek çok kararın temel girdilerinden biri haline geliyor. LC Waikiki de 60’tan fazla ülkedeki müşterilerinden elde ettiği verileri yapay zekâ destekli uygulamalar ve dijital altyapısıyla iş süreçlerine entegre ediyor. Müşteri içgörülerinden “Müşteri Radarı”na, kişiselleştirme çalışmalarından ürün geliştirme süreçlerine uzanan yaklaşımını, LC Waikiki Müşteri İçgörüleri ve Pazarlama İletişiminden Sorumlu Genel Müdür Yardımcısı Sinem Akgül ile konuştuk.
LC Waikiki’de müşteriyi ve değişen ihtiyaçlarını nasıl okuyorsunuz? Müşteri davranışlarından elde edilen veriler, gelecekteki ihtiyaçları öngörme ve iş kararlarını şekillendirme açısından size neler söylüyor?
Bizim için müşteriyi okumak tek bir araştırmanın değil, birbirini besleyen bir sistemin işi. 60'tan fazla ülkede milyonlarca müşteriye dokunan bir marka olarak biliyoruz ki "iyi giyinmek" herkes için farklı bir anlam taşıyor. Bu yüzden tek bir "ortalama müşteri" tarifi yapmıyoruz.
Verimizi üç katmandan topluyoruz.
Birincisi işlem verisi: Satış, beden-renk kırılımları, stok devir hızı, iade nedenleri.
İkincisi davranış verisi: Fiziksel mağazalarda anonim verilerden yararlanarak reyon ve ürün yerleşimlerine ilişkin analizler yapıyor, dijital kanallardaki kullanıcı davranış verilerini düzenli olarak değerlendiriyoruz.
Üçüncüsü ise beyan edilen ses: Anketler, ürün yorumları, müşteri hizmetleri ve sosyal medya geri bildirimleri, mağaza gözlemi.
Müşteri Deneyimi tarafında uzun süredir uyguladığımız Gemba yaklaşımı — yani sahada, birebir gözlem. Bu tablonun rakamla anlatılamayan kısmını tamamlıyor.
Bu verinin bize söylediği en net şey şu: Alışveriş artık yalnızca ihtiyaç odaklı olmaktan çıktı; çok daha bilinçli, seçici ve deneyim odaklı hale geldi. Müşteriler yalnızca trend ürün değil; kullanım kolaylığı, kalite, konfor, stil ve çok yönlülüğü aynı anda talep ediyor. İkinci bulgu hız: Geçmişte aylarla ölçülen planlama ve koleksiyon döngüleri bugün haftalarla ölçülüyor. Tüketiciler sosyal medyada gördükleri bir trendin aylar sonra mağazaya gelmesini beklemiyor. Üçüncüsü de lokallik: Moda çok lokal bir konu. İklimden kültüre, alışveriş alışkanlıklarından yaşam tarzına kadar her unsur tüketici tercihlerini etkiliyor; aynı coğrafya içinde bile tercihler farklılaşabiliyor.
Bu okumanın iş kararlarına yansıması kültürel bir dönüşümle oldu. LC Waikiki'nin DNA'sında müşteri odaklılık her zaman vardı; ancak artık bunu bir adım ileri taşıyarak "müşteri takıntılılığı" kültürünü benimsedik. Müşterinin gelecekte neye ihtiyaç duyabileceğini öngörmeye çalışıyor, tüm departmanlarımızı müşteriyi merkeze alan bir yaklaşımla yeniden yapılandırdık.
Müşteri verilerinden elde edilen içgörüler ürün geliştirme sürecine nasıl aktarılıyor? Tasarımdan üretim ve tedarike, stok planlamasından ürünün mağazaya ulaşmasına kadar hangi kararlar bu veriler doğrultusunda şekilleniyor?
İçgörüyü rapor olarak değil, karar girdisi olarak konumlandırıyoruz. Müşteri geri bildirimlerini ve satış verilerini eş zamanlı analiz ederek ürün geliştirme süreçlerine entegre ediyoruz.
Bunu mümkün kılan altyapıya son yıllarda ciddi yatırım yaptık. 20 milyon doları aşan teknoloji yatırımı ve yapay zekâ temelli uygulamalarla tasarım, üretim ve tedarik süreçlerinde kapsamlı bir dijital dönüşüm yürütüyoruz; tasarımdan mağazaya uzanan döngüyü altı haftaya kadar indirdik. Bağcılar'daki genel müdürlük binamızda yaklaşık 4 milyon dolarlık bütçeyle bir veri merkezi devreye alındı. 21 ülkedeki e-ticaret operasyonumuzu tek merkezden yönetebilmek için yaklaşık 20 milyon dolarlık bulut tabanlı bir altyapı kuruldu. Kendi geliştirdiğimiz LCWGPT platformu veri analizi, raporlama ve karar destek süreçlerini beslerken; reyon ve ürün yerleşimleri başta olmak üzere stok, ürün ve tedarik planlaması dijital olarak yapılıyor. Koleksiyon geliştirme tarafında ise ürün ve koleksiyon planlama platformumuza entegre ettiğimiz yapay zekâ asistanı LunaSpark, ürün yönetimi ekiplerimizin veri odaklı karar almasını destekliyor; merkez ile yurt dışı mağazalar arasındaki dil bariyerini ise LingoSpark ile aşıyoruz. Sanal Tasarım ve Planlama (VDP) projemizle ürün planlamadan tasarıma, mağazalardaki ürün konumlamasından üretim süreçlerine kadar pek çok aşamayı üç boyutlu ortama taşıdık.
Müşteriyi sürecin içine doğrudan da alıyoruz. "KazanıYORUM" uygulamamızla ürünleri daha tasarım aşamasındayken müşterilerimizin beğenisine sunduk. Böylece müşterilerimiz ürün karar süreçlerimize dahil oldu. E-ticaret tarafında da satın alan kişilerin yorumlarını toplayıp diğer müşterilerimizle paylaşıyoruz.
Bu girdiler pratikte şu kararları şekillendiriyor: Hangi hikâyenin koleksiyona dönüşeceği, kumaş ve kalıp tercihleri, beden aralığı ve büyük beden derinliği, ülke/mağaza kırılımında ilk dağıtım miktarları, yeniden sipariş kararları, fiyat-değer konumlandırması ve mağaza içi yerleşim. LC Waikiki Dijital Dönüşüm ve Bilgi Teknolojileri Genel Müdürü Şerafettin Özer'in ifadesiyle: tasarımdan mağazaya uzanan sürecin altı haftaya inmesinde, farklı ülkelerdeki müşteri beklentilerini veriye dayalı analiz edebilmemiz etkili oldu. Temel hedefimiz teknolojiyi insanın yerine koymak değil; çalışanların karar alma süreçlerini veriyle desteklemek.
Müşterilerin mağazada veya dijital kanallarda aradığı ancak bulamadığı ürünlere yönelik talepler, ürün ve stok kararlarında nasıl değerlendiriliyor? Bu noktada “Müşteri Radarı” nasıl bir rol üstleniyor ve buradan elde edilen veriler üretim, tedarik veya stok süreçlerine nasıl yansıyor?
Perakendede en pahalı veri, satılan üründe değil; satılamayan talepte gizlidir. Müşterinin mağazada sorduğu ama bulamadığı beden, dijital kanalda arayıp sonuç alamadığı ürün, favoriye eklenip stok gelmediği için alınamayan parça, bunların her biri bize gelecek sezonun sinyalini veriyor.
Bu nedenle operasyonel süreçlerimizde kullandığımız "Müşteri Radarı" sistemi, mağazalarda veya dijital kanallarda bulunamayan ürünlere ilişkin talepleri anlık olarak tespit ederek üretim ve tedarik süreçlerine yönlendiriyor. Sistem aynı zamanda, talep edilen ürünlerin daha kısa sürede yeniden satışa sunulmasını amaçlıyor. Müşteri Radarı ile hedeflediğimiz sonuçlardan biri, 6 ay süren ürün geliştirme sürecini üç haftaya indirmek.
Radardan çıkan sinyal üç farklı aksiyona dönüşebiliyor: Bunlardan ilki ürün zaten sistemde varsa mağazalar arası transfer ve sevkiyat önceliklendirmesi, ürünlerin RFID ile izlenip satışa en uygun lokasyona yönlendirilmesi. Bu bizde uzun yıllardır işleyen bir pratik. İkincisi, talep süreklilik gösteriyorsa yeniden sipariş ve tedarikçi kapasite planlaması yapılması. Üçüncüsü de talep mevcut asortide karşılığı olmayan bir boşluğa işaret ediyorsa yeni ürün geliştirme brief'i.
Ayrıca kasa tarafında devreye aldığımız yerli yazılım WPOS ile kasa işlem sürelerinde yüzde 40'a varan iyileşme sağladık. Mart 2026 itibarıyla Türkiye genelinde yaklaşık 4.500 kasa, 2026 sonuna kadar da dünya genelindeki 8 nin kasanın tamamının bu sistemle çalışması planlanıyor. Bu, bulunurluk ve talep verisinin tek bir ortak omurgadan akması anlamına geliyor.
Talep tahmini konusundaki iddiamız yeni de değil. 2019'da Türk moda perakende sektörünün ilk veri odaklı "datathon" etkinliğini düzenlemiş; iklimin, fiyatın ve stok bulunurluğunun satışa etkisi, e-ticarette churn ve görüntü işleme başlıklarında çözümler geliştirdik.
Müşterinin markayla kurduğu ilişkinin farklı temas noktalarında elde edilen veriler, müşteri deneyiminin geliştirilmesinde nasıl kullanılıyor? Kişiselleştirme konusunda hangi alanlara odaklanıyorsunuz?
Müşteri yolculuğunu tek bir akış olarak ele alıyoruz. Kanal ayrımı bizim iç meselemiz, müşterinin meselesi değil. Mağazayı yalnızca fiziksel alan olarak görmüyoruz; mağaza dijital ve veri destekli bir deneyim merkezine dönüşüyor. Müşterinin girişinden ödeme anına kadarki yolculuğunu sürekli analiz ediyor, mağaza yerleşiminden ürün erişimine, kasa süreçlerinden dijital entegrasyonlara kadar her noktada süreci daha akıcı hale getirmeye odaklanıyoruz.
Geri bildirim döngüsünü olabildiğince kısa tuttuk. Geri bildirimin hemen ertesi günü, ilgili mağazada veya lokal ve merkezi ekiplerde buna yönelik çalışma başlıyor. Bu döngünün somut çıktısına örnek verecek olursak, ayıplı ürün ve kalite şikâyetlerinde başlattığımız görüntülü görüşmeli iade uygulamasıyla, ürünün fiziken bize ulaşmasını beklemeden anında ücret iadesi yapıyoruz. Bu hizmetle çözüm memnuniyetimiz yüzde 72'den yüzde 96'ya çıktı, iade çözüm süresi 144 saatten 2 saate düştü. Bu yaklaşım, Turkcell Global Bilgi işbirliğiyle ICXA 2024'te "Müşteri Geri Bildiriminin En İyi Kullanımı" ödülüyle de tescillendi.
