Yeni Depo Konum Tahmini — Getir Fikir #075

Fikir

Problem → Çözüm

Problem

Yeni depo açmak kira, ekipman ve personel için milyonlarca TL’lik bir karar; konum seçimi çoğunlukla emlak ziyaretleri ve sezgiyle yapılıyor. Yanlış konumdaki depo ya mevcut depoların siparişini yamyamlaştırıyor ya da break-even’a hiç ulaşamıyor.

Çözüm

Yeni Depo Konum Tahmini, şehri H3 hexagon’lara böler ve her hücre için nüfus yoğunluğu, gelir seviyesi, mevcut sipariş ve kayıp talep, rakip varlığı, kira ve trafik verisiyle beklenen sipariş hacmini tahmin eder. What-if hesaplayıcı ile aday lokasyonun kanibalizasyonu, break-even süresi ve teslimat süresine etkisi hesaplanır.

Ürün

Temel özellikler

1Hexagon talep haritasıH3 çözünürlük 8’de her hücre için beklenen günlük sipariş.

2Kanibalizasyon analiziYeni deponun mevcut depolardan çekeceği sipariş oranı.

3Break-even hesaplayıcıKira, kurulum ve sipariş tahminine göre geri dönüş süresi.

4Aday karşılaştırma3-5 aday lokasyonu yan yana skorlama.

AI katmanı

Yapay zeka nerede devreye giriyor?

Gradient boosting talep modeli ve mekânsal spillover modeli birlikte çalışır; LLM ise emlak ilanlarından kira ve metrekare bilgisini yapılandırır.

LightGBM ile H3 hücre bazlı sipariş tahmini (TÜİK nüfus, gelir proxy’si, POI yoğunluğu, mevcut uygulama açılışları); son 40 açılışta MAPE %17
Huff modeli + mekânsal gecikme regresyonu ile kanibalizasyon; isochrone (10 dk) analizi ile teslimat alanı
GPT-4o-mini ile emlak ilanlarından structured extraction (kira, m², kat, yükleme alanı) ve aday kısa listesi

Mimari

Nasıl çalışır?

Coğrafi VeriTÜİK, POI, sipariş, rakip

Hexagon Feature’larıH3 + PostGIS + GeoPandas

Talep ModeliLightGBM + Huff

İlan ÇıkarımıLLM structured extraction

Genişleme PaneliNext.js + kepler.gl

Teknoloji

Stack

Arayüz

Next.jskepler.glTailwind

Backend

Python 3.12FastAPIGeoPandas

AI / ML

LightGBMPySALGPT-4o-mini

Veri

PostgreSQL + PostGISH3Snowflake

Altyapı & DevOps

AWSDockerAirflow

Go-to-market

Pazarlama & lansman

Genişleme komitesi standardıHer yeni depo önerisi model raporu ile komiteye gelir.

Açılış sonrası doğrulamaHer yeni deponun 90 günlük gerçekleşen vs tahmin raporu paylaşılır.

Yeni şehir oyun kitabıModel, yeni şehir girişlerinde ilk 5 depo konumunun belirlenmesinde kullanılır.

Ölçüm

Başarı metrikleri (hedef)

%17açılış sonrası sipariş tahmin hatası (MAPE)

-4 ayortalama break-even süresi

<%15mevcut depolardan kanibalizasyon

Teslimat

MVP yol haritası

Hafta 1-2Mekânsal veri katmanıH3 hücreleri, TÜİK ve POI verisi, geçmiş depo performansı.

Hafta 3-4Talep + kanibalizasyonLightGBM ve Huff modeli, son 40 açılışla backtest.

Hafta 5-8What-if paneliBreak-even hesaplayıcı, ilan çıkarımı ve aday karşılaştırma.

Fİ

Fatih İnci — Full Stack Software Engineer

Bir fikri production’a taşırken ilk sorum şu: ölçülebilir mi ve mevcut sistemi bozmadan nasıl açılır? Yaklaşık 4 yıl, ayda yüz milyonlarca CDN isteği alan bir embed script üzerinde çalıştım. Kademeli geçiş ve gerçek test kapsamı benim için vazgeçilmez. Remote çalışmaya hazırım.