1. Yönetici Özeti ve Genel Bakış
Selpak ve Solo gibi sektör lideri markaları bünyesinde barındıran Eczacıbaşı Tüketim Ürünleri, Türkiye hijyen ve kişisel bakım pazarının en büyük sanayi kuruluşlarındandır. E-ticaret pazaryerlerinin ve kullanıcı yorumlarının katlanarak büyüdüğü günümüzde, farklı platformlara dağılmış yüz binlerce tüketici yorumunu geleneksel pazar araştırma yöntemleriyle manuel olarak okumak ve analiz etmek imkansız hale gelmiştir.
Eczacıbaşı, Sanipak markası için kullanıcı yorumlarını ileri analitik ve Doğal Dil İşleme (NLP) algoritmalarıyla analiz etmek amacıyla Zeo'nun Yapay Zeka ve Veri Bilimi danışmanlığı ekibiyle çalıştı. Geliştirilen yapay zeka sistemi, yüz binlerce yapılandırılmamış tüketici yorumunu duygu analizi ve beklenti haritalarına dönüştürerek ürün AR-GE süreçlerine doğrudan girdi sağladı. Proje, European Search Awards 2025'te "Best Use of AI for Data" (Veri İçin En İyi Yapay Zeka Kullanımı) ödülünü kazanmış ve Fast Company Türkiye'nin "En İnovatif 50 Şirket" 2024 listesinde yer almıştır.
2. Zorluklar ve Pazar Dinamikleri
Büyük ölçekli e-ticaret kullanıcı yorumu analizinde veri bilimi ve dil işleme karmaşık zorluklar barındırır:
- Devasa Yapılandırılmamış Yorum Yığını: Farklı e-ticaret pazaryerlerine (Trendyol, Hepsiburada, Amazon) dağılmış yüz binlerce açık uçlu kullanıcı yorumunun manuel analiz kapasitesini aşması.
- Türkçe Dilinin Morfolojik Karmaşıklığı: Eklemeli bir dil olan Türkçedeki zengin ek yapısı, argo, kinayeli (sarcastic) ifadeler ve yazım hatalarının standart küresel NLP araçları tarafından doğru çözümlenememesi.
- Tüketici Dilini AR-GE Verisine Dönüştürme: "Ambalajı zor açılıyor", "emici gücü harika", "kokusu ferahlatıcı" gibi soyut tüketici geri bildirimlerini somut üretim parametrelerine dönüştürme gerekliliği.
- Rakip Karşılaştırmalarında Anlık İzleme: Rakip ürünlerin kullanıcı yorumlarını da anlık tarayıp tarafsız kıyaslama matrisleri oluşturma ihtiyacı.
3. Hedefler ve KPI Göstergeleri
Eczacıbaşı ve Zeo yapay zeka ekipleri tarafından belirlenen temel hedefler:
- Özel Türkçe NLP Duygu Analizi Motoru Geliştirmek: Türkçe e-ticaret yorumlarında yüksek doğrulukla çalışan yön odaklı duygu analizi (Aspect-Based Sentiment Analysis) modelleri eğitmek.
- Ürün Özelliklerine Göre Otomatik Sınıflandırma: Tüketici yorumlarını ambalaj kullanışlılığı, emicilik kalitesi, koku/doku, fiyat-performans ve kargo memnuniyeti kırılımlarına ayırmak.
- Ürün Geliştirme (AR-GE) İçin Stratejik Raporlama: Tüketici geri bildirimlerini Eczacıbaşı mühendisleri ve marka yöneticileri için somut ürün iyileştirme önerilerine dönüştürmek.
- Uluslararası Başarının Tescillenmesi: Geliştirilen yapay zeka çözümünü saygın uluslararası veri ve arama ödülleri jürilerine sunarak tescillemek.
4. Strateji ve İnovasyon
Zeo, yeni nesil yapay zeka ve veri madenciliği mimarisi kurguladı:
- Yön Odaklı Duygu Analizi (ABSA) Mimarisi: Türkçe e-ticaret terminolojisine göre özelleştirilmiş derin öğrenme modelleri kullanılarak hem övgü hem eleştiri içeren karmaşık cümleler ayrıştırıldı.
- Anlamsal Varlık Çıkarımı ve Konu Modellemesi: Denetimsiz öğrenme algoritmalarıyla tüketicilerin henüz pazarda açıkça dillendirmediği yeni beklentileri ve trendler erkenden keşfedildi.
- Yönetici AR-GE Paneli ve Anlık Uyarı Sistemi: Marka yöneticileri için anlık duygu değişimlerini, rakip kıyaslamalarını ve olası ürün kusuru alarmlarını gösteren dinamik paneller kuruldu.
5. Uygulama ve Operasyonel Süreç
- Faz 1 — Veri Toplama ve Ön İşleme Boru Hattı:
- Farklı e-ticaret platformlarındaki yüz binlerce geçmiş ve güncel kullanıcı yorumu güvenli şekilde toplandı ve temizlendi.
- Türkçe kök bulma (lemmatization), yazım düzeltme ve özel filtreleme algoritmaları geliştirildi.
- Faz 2 — Yapay Zeka Model Eğitimi ve Sınıflandırma:
- Modeller ürün özellikleri bazında eğitilerek yüksek F1-score doğruluk oranlarına ulaşıldı.
- Kargo kaynaklı şikayetler ile ürün kalitesi geri bildirimleri birbirinden ayrıştırıldı.
- Faz 3 — Kurumsal Karar Süreçlerine Entegrasyon:
- Analiz çıktıları Eczacıbaşı Tüketim Ürünleri'nin ürün geliştirme, pazarlama ve müşteri deneyimi karar süreçlerine entegre edildi.
6. Sonuçlar ve Ölçülebilir İş Etkisi
Yapay zeka yorum zekası platformu kurumsal düzeyde benzersiz kazanımlar sağladı:
- European Search Awards 2025 Kazananı: Proje, "Best Use of AI for Data" (Veri İçin En İyi Yapay Zeka Kullanımı) ödülünü kazanarak Avrupa çapında tescillendi.
- Fast Company Türkiye 2024 En İnovatif 50 Şirket: Türkiye'nin en yenilikçi kurumsal yapay zeka projeleri arasında yer aldı.
- %100 Otomatik Tüketici Geri Bildirim Analizi: Manuel yorum okuma ihtiyacı tamamen ortadan kaldırılarak pazarın tamamı anlık olarak dinlendi.
- Doğrudan Ürün ve Ambalaj İyileştirmeleri: Elde edilen tüketici içgörüleri ambalaj ergonomisi, emicilik formülasyonu ve pazarlama mesajlarında somut geliştirmelere öncülük etti.
7. Ödüller ve Sektörel Başarılar
Proje, kurumsal yapay zeka uygulamaları ve veri mühendisliği alanında benchmark bir başarı olarak tescillendi:
- European Search Awards 2025: KAZANAN (WINNER) — Best Use of AI for Data
- Fast Company Türkiye 2024: Sıralama — En İnovatif 50 Şirket
8. Metodoloji ve Stratejik Çıkarımlar
- Veriye Yönelik Yapay Zeka Gerçek Değer Üretir: Yapay zekayı chatbot'ların ötesinde büyük veri yığınlarını anlamlandırmak için kullanmak doğrudan kurumsal ROI sağlar.
- Yön Odaklı Duygu Analizi AR-GE'yi Besler: Yorumları ambalaj, koku, doku gibi alt özelliklere ayırmak ürün geliştirme ekiplerine net reçeteler sunar.
- Dile Özel Model Eğitimi Başarının Anahtarıdır: Türkçe gibi morfolojik olarak karmaşık dillerde genel modeller yerine özel eğitilmiş NLP modelleri kullanmak şarttır.
