Müşteri gizliliği nedeniyle temsili formatta sunulan vaka çalışmaları. Her vakanın altında: yaşanan sorun, çözüm yaklaşımı, gerçekleşen sonuç, kullanılan teknoloji yığını.
Aşağıdaki vakalar gerçek projelerden türetilmiş temsili örneklerdir. Müşteri kimliği, kuruma özgü detaylar ve hassas metrikler değiştirilmiştir. Kategori, sektör, yaklaşım ve büyüklük sırası gerçek olsa da spesifik sayılar yaklaşık değerlerdir. Referans gösterilen kurumların doğrudan onayı olan vakalar için bizimle iletişime geçin.
Plansız duruşlar yıllık 14M TL maliyet. Bakım takvimi sabit, makine sağlığı verisi izole.
Sensör verisi TimescaleDB üzerinde toplandı, anomali tespiti için LSTM modeli + üretici metadata eşleştirme. 3 fabrikaya eş zamanlı kurulum (paralel test).
Arıza maliyetinde %72 azalma, planlı bakım maliyeti aynı. Yıllık net tasarruf 10M TL üzeri.
Kural tabanlı eski sistem false-positive'i yüksek (%18), müşteri şikayetleri artmış. Yeni fraud paternlerini geç yakalama.
Gradient boosting model + behavioral biometrics. 6 ay geçmiş veri ile eğitim, online learning ile sürekli güncellenir. Real-time inference < 200ms.
%95 fraud tespit oranı, false-positive %4'e düştü. Müşteri şikayetleri ile birlikte operasyon yükü düştü.
Statik kategorik öneriler, dönüşüm oranı %2.4. Mobil app içinde kişiselleştirme yok.
Collaborative filtering + content-based hybrid model. ChatNomi sohbet asistanı ürün önerisi yapabilir. A/B test ile kademeli geçiş.
Sepet değeri %25 arttı, dönüşüm oranı %2.4 → %3.8. Mobil app rating 4.2 → 4.6.
Yakıt maliyeti son yıl %38 arttı, rota planlaması manuel. Müşteri SLA gecikme oranı %7.
Vehicle routing problem (VRP) çözücü + trafik API'lerinin gerçek zamanlı entegrasyonu. Şoför mobil app ile real-time güncelleme.
Teslimat verimliliği %30 arttı, yakıt maliyeti %22 düştü. SLA uyumu %93 → %98.
Ortalama bekleme süresi 47 dk, no-show oranı %18. Triyaj manuel ve tutarsız.
AI triyaj asistanı (form bazlı, hekim onayı zorunlu) + no-show tahmin modeli ile overbooking. Multi-hospital deploy.
Bekleme süresi %50 azaldı (47 dk → 23 dk), no-show oranı %18 → %11. Hekim memnuniyeti yüksek.
Tek beden tüm öğrenciye uyan müfredat. Tamamlama oranı %43, tekrar oranı %22.
Knowledge tracing model (DKT) + adaptive content sequencing. Öğretmen dashboard'una önerme paneli. Mobil ve web paralel.
Öğrenme başarısı %35 arttı, tamamlama %43 → %61. Tekrar oranı %22 → %9.
30 dakikalık keşif görüşmesinde işletmenizin durumunu analiz edelim, hangi tür dönüşümün uygun olduğunu birlikte değerlendirelim.
Keşif Görüşmesi