Getir Yapay Zeka Altyapısıyla Market Alışverişinde Karar Sürelerini Düşürüyor
Getir, 2015 yılından bu yana operasyonlarının merkezinde yer alan makine öğrenmesi ve büyük veri altyapısını doğrudan kullanıcı deneyimine entegre ettiğini duyurdu. Getir Teknoloji ve Üründen Sorumlu Genel Müdür Yardımcısı (CTPO) Kaan Emeç tarafından paylaşılan verilere göre şirket, milyarlarca veri noktasıyla beslenen algoritmalar sayesinde kullanıcıların alışverişe ayırdığı zamanı ölçülebilir şekilde azaltmayı hedefliyor.
Haberi PodCast olarak dinlemek isterseniz;
10 Yıllık Operasyonel Veri Kullanıcı Deneyimine Dönüşüyor
Hızlı market teslimatı pazarında ölçeklenebilirlik sağlamak amacıyla kurulan yapay zeka mimarisi, başlangıçta lojistik ve stok yönetimi için tasarlanmışken bugün doğrudan tüketici ekranlarına yansıyor. Şirketin aktardığı bilgilere göre, her gün yüz binlerce siparişin arkasında eş zamanlı çalışan algoritmalar bulunuyor.
Sistem; kurye yoğunluğu, trafik durumu ve hava koşulları gibi anlık değişkenleri saniyeler içinde analiz ederek Tahmini Varış Süresi (TVS) hesaplıyor. Örneğin, yağmurlu bir günde trafik verileri ile bölgesel talep artışı eşleştirilerek operasyonel yönlendirmeler anlık olarak güncelleniyor.
Rakamlarla Getir’in Teknoloji Operasyonu
Şirketin yapay zeka kapasitesine dair öne çıkan güncel istatistikler ve operasyonel veriler şu şekilde:
- Kuruluş ve İlk Yapay Zeka Kullanımı: 2015
- Merkez Ofis İstihdamı: Yaklaşık 1.200 kişi
- Teknoloji Ekibi Oranı: Toplam kadronun üçte biri (Yazılım, mühendislik, veri ve ürün ekipleri)
- Öneri Sistemi İsabet Oranı: Kullanıcı araştırmalarına göre, yapay zeka tarafından oluşturulan sepetlerin yüzde 90’ı kullanıcıların gerçek ihtiyaçlarıyla doğrudan eşleşiyor.
Yeni Nesil Akıllı Özellikler ve Servisler
Getir’in yapay zeka destekli yeni özellikleri, farklı hizmet kategorilerinde karar yorgunluğunu ortadan kaldırmak üzere yapılandırılmış durumda. Aşağıdaki tabloda, sisteme entegre edilen yeni özelliklerin teknik detayları ve kullanım senaryoları yer alıyor:
| Hizmet Kategorisi | Özellik Adı | Teknik İşlev ve Kullanıcı Deneyimi |
| GetirBüyük | Hazır Sepetin | Geçmiş alışveriş verilerini işleyerek yüksek isabetli (%90) kişiselleştirilmiş taslak sepetler oluşturur. |
| GetirBüyük | Alışveriş Listem | Görüntü işleme (OCR) ve doğal dil işleme (NLP) teknolojileriyle fotoğrafları veya metin notlarını otomatik olarak sepete aktarır. |
| GetirYemek | Ne Yesem | Platform içi davranış verilerini ve restoran yorumlarını özetleyerek kişiselleştirilmiş menü tavsiyeleri ve kalori tahminleri sunar. |
Gerçek Dünya Senaryoları: Uygulamada Neler Değişti?
Donanım ve yazılımların kağıt üzerindeki vaatleri ile sahadaki karşılığı her zaman örtüşmeyebiliyor. Getir’in yapay zeka entegrasyonu, gerçek kullanım senaryolarında incelendiğinde belirgin artılar ve bazı geliştirilebilir alanlar sunuyor:
- Artıları: Özellikle “Alışveriş Listem” özelliği, kullanıcıların farklı platformlarda (örneğin telefonun notlar uygulaması) oluşturduğu listeleri manuel olarak arama zorunluluğunu ortadan kaldırarak ciddi bir zaman tasarrufu sağlıyor. Restoran incelemelerinin özetlenmesi ise karar yorgunluğunu doğrudan azaltan, e-ticaretin genelinde kabul gören başarılı bir GEO (Generative Engine Optimization) yaklaşımıdır. Ayrıca zaman kazancının finansal bir değere dönüştürülüp kullanıcıya sunulması, platform sadakatini artırıcı güçlü bir hamle.
- Eksileri ve Gelişim Alanları: Makine öğrenmesi modelleri kullanıcının sürekli aynı tip ürünleri tüketmesine odaklandığında bir “yankı odası” (echo chamber) yaratabilir. Yüzde 90 isabet oranı yüksek bir başarı olsa da, sistemin yeni veya farklı kategorilerdeki ürünleri keşfettirme konusundaki yeteneğinin esnek tutulması gerekiyor. Ayrıca kalori hesaplamaları ve kişisel sağlık verilerine dair tahminler, hassas veriler olduğu için kullanıcı şeffaflığı gerektiren alanların başında geliyor.
Getir CTPO’su Kaan Emeç’in de belirttiği gibi, kritik kararlarda son sözün her zaman insanda kalması ve yapay zekanın sadece “karar verme gücünü büyüten bir araç” olarak konumlandırılması, bu teknolojinin güvenli entegrasyonu adına atılmış doğru bir adım.
Makale Özeti
- Getir, 2015’ten beri arka planda kullandığı yapay zeka altyapısını doğrudan kullanıcı deneyimini iyileştirecek özelliklerle uygulamaya yansıttı.
- “Hazır Sepetin”, “Alışveriş Listem” ve “Ne Yesem” gibi yeni araçlar, büyük veri analizi ile kullanıcıların alışverişte ürün arama ve karar verme sürelerini kısaltıyor.
- Şirketin 1.200 kişilik kadrosunun üçte biri doğrudan teknoloji, yazılım ve veri ekiplerinden oluşuyor; bu da şirketin teknoloji odaklı yapısını kanıtlıyor.
- Yapay zeka yalnızca sipariş önerisi değil; kurye yönlendirme, stok tahmini, bölgesel kampanya oluşturma ve anlık Tahmini Varış Süresi (TVS) hesaplamalarında aktif olarak kullanılıyor.
- Geliştirilen sistemler sayesinde, kullanıcıların alışveriş sürecinde kazandıkları zaman uygulama üzerinden şeffaf bir şekilde ve finansal karşılığıyla birlikte kendilerine gösteriliyor.
Kaynak: Getir Basın Bülteni / Kurumsal İletişim
Bu haber ilgini çekebilir.
