AI ile Raf Açığını Kapatmak: Bir ABD FMCG Vaka Çalışması

AI Destekli Fotoğraf Denetimleri Satışları ve Görünürlüğü Nasıl Artırdı?

Bu vaka çalışması, önde gelen bir FMCG markasının FieldPie’yi kullanarak raf görünürlüğü sorunlarını çözerek, uyumluluğu artırarak ve binlerce mağazada ölçülebilir satış artışı sağlayarak market ürünlerinin satışını nasıl dönüştürdüğünü inceliyor.

Mükemmel planlar neden başarısız olur? 

Kağıt üzerinde perakende planları kusursuz görünebilir, ancak uygulamada durum genellikle çok farklıdır. Sektör verileri bunu doğrulamaktadır: Araştırmalar, marketlerde planlanan ürün yerleştirme işlemlerinin dörtte birinin uygulama standartlarını karşılamadığını ve bunun da önemli satış fırsatlarının kaçırılmasına yol açtığını göstermektedir (Kaynak: NielsenIQ, Finding Harmony on the Shelf, 2025).

Binlerce market zincirinde faaliyet gösteren ABD merkezli bir FMCG şirketi, marketlerdeki ürün sergileme yaklaşımından emindi: standartlaştırılmış ürün çeşitleri, onaylanmış planogramlar, net kurallar.

Satış verileri, en iyi ve en kötü performans gösteren mağazalar arasında 20 puanın üzerinde bir pazar payı farkı olduğunu ortaya koydu ve genel merkezin göremediği raf sorunlarını ortaya çıkardı.

Bu görünürlük eksikliği sadece kaçırılmış bir fırsat değildi, satış performansına doğrudan bir tehdit oluşturuyordu. Bu açığı kapatmak için her şeyden önce tek bir şey gerekiyordu: daha iyi raf görünürlüğünü mağaza düzeyinde kararlı eylemlere dönüştürmek.

1. Sorun: FMCG ürünlerinin satışında görünürlük farkının nedeni nedir?

5.000’den fazla marketi bulunan bu FMCG şirketinde, standartlaştırılmış ürün çeşitleri ve planogramlar yanlış bir algı yaratıyordu. Satış verileri, pazar payında 20 puanın üzerinde bir fark olduğunu ortaya çıkardı. Bu durum, uygulama sorunları ve marketlerin ürün satışında gelir kaybı ve promosyon fırsatlarının kaçırılması riski konusunda bir uyarı işareti niteliğindeydi.

Saha temsilcileri yetersiz kalıyordu. Mağaza ziyaretleri sınırlıydı, denetimler tutarsızdı ve raf fotoğrafları harekete geçmek için çok geç merkez ofise ulaşıyordu.

Cevaplanmamış sorular:

• Mevcudiyet – Anahtar SKU'lar stokta var mıydı?

• Yerleştirme – Doğru pozisyonlarda mıydılar?

• Uygunluk – Planogram takip edildi mi?

• Rekabet – Rakipler en iyi yerleri kapmış mıydı?

Düzenli envanter denetimleri, özellikle sistem kayıtları gerçek stok miktarını fazla gösterdiği durumlarda, market satışlarını %11 oranında artırabilir (Kaynak: Rekik ve ark., 2025).

Mağaza düzeyinde, fotoğraflarla bağlantılı veriler olmadan, marketlerin satış yönetimi sadece tahminlere dayanıyordu.

2. Çözüm: Raf fotoğrafları nasıl AI içgörülerine dönüştürülebilir?

Marka, saha ekibini genişletmek yerine stratejik bir hamle yaptı: Her
mağaza ziyaretinde, temsilciler birkaç raf fotoğrafı çekti. 

FieldPie’nin yapay zeka destekli görüntü tanıma özelliği sayesinde, her fotoğraf birkaç gün değil, birkaç dakika içinde yapılandırılmış, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürüldü: 

Değişikliğin etkisi: 

• Denetim süresi yarı yarıya azaldı: Repsly'nin ShelfScan gibi yapay zeka destekli görüntü tanıma araçları, mağaza içi denetim iş yükünü %50'ye kadar azaltıyor (Kaynak: Repsly, 2025). 

• Daha yüksek denetim doğruluğu: AI destekli sistemler, manuel denetimlerdeki ~%90 doğruluğa kıyasla %95'in üzerinde doğruluk oranına sahiptir. 

• Gelir artışı: Raflarda ürün bulunabilirliğinde %3'lük mütevazı bir artış bile CPG markaları için %1-5'lik bir satış artışı sağlayabilir. 

3. Sonuçlar: Daha fazla personel olmadan %38’lik görünürlük artışını nasıl başardık?

Perakende raf yönetiminde, sorunları belirlemek nadiren sadece anekdotik gözlemlerle ilgilidir — ölçülebilir, veriye dayalı analizlerle ilgilidir. 

Bu FMCG markası için, fotoğraf tabanlı denetimler her mağazaya net bir görünürlük sağladı, uygulamanın tam olarak nerede aksadığını ortaya çıkardı ve hızlı, hedefli düzeltmeler yapılmasını sağladı. 

Ayrıca, planogram uyumu %90’ı aştığında, promosyon ROI’si ortalama %20-30 artabilir (Kaynak: IRI, Raf Optimizasyonu Raporu, 2025). 

4. Neden İşe Yaradı: Görünürlük Eylemi Nasıl Teşvik Etti?

Marketlerdeki ürün satışında, iyileştirme tahminlere değil, görünürlüğe bağlıdır. 

Bu yaklaşım: 

• Saha ziyaretlerini veri açısından zengin denetimlere dönüştürdü 

• En önemli öncelikli SKU'lar ve düzenler 

• Somut kanıtlarla perakende ilişkilerinin güçlendirilmesi 

Marka, mağazalarda daha fazla insana ihtiyaç duymuyordu — sadece halihazırda ziyaret ettikleri mağazalarda daha iyi görünürlük istiyordu. Ve doğru araçlarla, bu görünürlük onların rekabet avantajı haline geldi. 

5. Nihai Sonuçlar: AI Raf Denetimleri Ne Gibi Kazançlar Sağladı?

FieldPie ile: 

• Küçük süreç değişiklikleri büyük performans artışları sağladı 

• AI analizi, algılamayı dakikalar içinde eyleme dönüştürdü 

• Veriler, perakendecilerle yapılan toplantıları karar alma oturumlarına dönüştürdü. 

Raf fotoğraflarını eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürerek, marka marketlerin ürün sergileme alanında tutarlı ve ölçülebilir iyileştirmeler elde etti — hem de daha fazla personel istihdam etmeden. 

Görün, sahip olun, kazanın Bugün
demoyu rezerve edin ve raf uygulamalarında ölçülebilir kazançlar elde etmeye başlayın.