Ipekyol Group yöneticileri anlattı: Modada yapay zeka devrimi

Marketing Türkiye ve Deloitte iş birliğiyle düzenlenen The TECH Summit’te sahne alan Ipekyol Group yöneticileri, hiper-hızlı bir döngüye giren moda sektöründe yapay zekanın trend öngörüsünden akıllı lojistiğe ve proaktif müşteri deneyimine kadar her alanda yarattığı köklü dönüşümü paylaştı.

Marketing Türkiye ve Deloitte iş birliğiyle düzenlenen The TECH Summit’te teknoloji, pazarlama ve iş dünyasının dönüşüm gündemi sahneye taşındı. The TECH Summit’in üçüncü gününde AI Powered Future sahnesinde “Fashion Intelligence: Yapay Zeka ile Yeniden Tasarlanan Moda” oturumunda Ipekyol Group CEO’su Uğur Ayaydın, Ipekyol Group Bilgi Teknolojileri ve Lojistik Direktörü Şevket Çelikkanat ve Ipekyol Group Müşteri İlişkileri ve Stratejik Planlama Direktörü Şehnaz Tuğasaygı konuşmacı olarak yer aldı. Oturumun moderatörlüğünü Marketing Türkiye Genel Yayın Yönetmeni Günseli Özen yaptı.

Ipekyol Group yöneticilerinin katıldığı panel, moda perakendesinin pandemiyle hızlanan dönüşümünü ve şirketin bu dö­nüşümde yapay zekayı nasıl merkezi bir konuma yerleştirdiğini kapsamlı bir şe­kilde ortaya koydu. Pandemi döneminde 275 mağazanın kapanması sonrası şirketin güçlü e-ticaret altyapısı sayesinde online operasyonlara hızlı adapte olduğu, ancak pandemi sonrası tüketici davranışlarının dramatik biçimde değişmesiyle modadaki döngü hızının olağanüstü arttığı vurgulan­dı. Klasik yılda iki koleksiyon döngüsünün artık yetersiz olduğu, modanın 4–6 kolek­siyon periyoduna geçtiği ve trendlerin haf­talık seviyede değiştiği bir dünyada öngörü kabiliyetinin kritik hale geldiği belirtildi.

Bu bağlamda şirket, koleksiyon geliştirme sürecini yeniden tasarlayarak yapay zeka­dan yararlanmaya başlamış. Dünyadaki moda markalarını, influencer içeriklerini ve global moda görsellerini tarayan mo­deller, gelecekte hangi renklerin, stillerin ve ürün gruplarının öne çıkacağını tahmin ediyor; tasarım ekipleri bu veriyi yaratıcı süreçlerinde temel input olarak kullanıyor. Satış performansının “iyi koleksiyon–kötü koleksiyon” tartışmasından çıkarılıp ileriye dönük veri temelli tahminlere bağlanması önemli bir zihniyet dönüşümü olarak akta­rıldı.

Lojistik tarafında ise 12 yıldır kullanılan veri altyapısıyla hem ilk dağıtım hem yeni­den dağıtım hem de mağazalar arası trans­fer yapay zeka algoritmalarıyla yönetiliyor. Amaç, moda sektöründe kritik olan “ürünü müşteriye en erken anda ve doğru lokas­yonda buluşturmak.” Depoda stok kal­madığı anlarda bile mağazalar arası akıllı transfer özelliğiyle satış potansiyeli yüksek mağazalara stok taşınarak verimlilik artırı­lıyor. Ayrıca artık mağazalar sadece kendi stoklarını değil tüm mağaza ve depo stokla­rını satabiliyor; bu da omnichannel yapıyı tamamen bütüncül bir modele dönüştürü­yor.

Müşteri ilişkileri tarafında ise tüm temas noktalarından gelen veriler tek bir data­mart üzerinde birleştiriliyor. Amaç, her markanın DNA’sına göre müşteriyi seg­mente etmek ve kişiselleştirilmiş deneyim sunmak. 2026 itibarıyla reaktif değil pro­aktif müşteri analizi yapay zekâ ile haya­ta geçirilecek. Mağaza içi deneyimde iseKVKK kısıtları nedeniyle yüz tanıma ya­pılamasa da telefon numarası üzerinden yapay zekâ müşteriyi tanıyor; satın alma geçmişi, sepet bilgisi ve stil tercihlerini ça­lışarak çalışanlara anında kişiselleştirilmiş öneriler sunuyor.

Panelin finalinde “ekosistem” kavramı öne çıktı: Tasarım, lojistik, müşteri deneyimi, teknoloji ve insan kaynağının bir bütün hâ­linde çalışması gerektiği; mağaza çalışan­larının styling uzmanlarına dönüşmesinin marka algısını güçlendirdiği dile getirildi. Ipekyol Group, 3 bin 250 kişilik organi­zasyonuyla yapay zeka yatırımlarını ölçek ve hız avantajına çevirse de nihai farkın in­san dokunuşunda başladığı vurgulandı.

Stratejik çıkarımlar:

• Moda sektörü artık hiper-hızlı bir döngüye geçti: Trendler yıllık değil aylık/haftalık akışta değişiyor; AI öngörüleri zorunlu hale geldi.
• Koleksiyon geliştirme veri odaklı bir sürece dönüştü: Global moda verisinin taranması, tasarım ekiplerine yaratıcı içgörü sağlıyor.
• Lojistik rekabet avantajının merkezinde: İlk dağıtım, yeniden dağıtım ve mağazalar arası transfer AI ile optimize edilerek satış potansiyeli maksimize ediliyor.
• Müşteri deneyimi çok kanallı değil, artık “tekil bir kişisel yolculuk”: Datamart + AI entegrasyonu müşteriyi kanallar arası bütüncül tanıyor.
• KVKK sınırlarına rağmen kişiselleştirme mümkün: Telefon + satın alma geçmişi + stil modellemeleri çalışanlara anlık öneri sağlıyor.
• İnsan faktörü stratejik değerini koruyor: AI hız ve verim getirirken, mağaza çalışanlarının styling rolü duygusal bağı yaratıyor.
• Üçüncü parti veri, müşteri profilini zenginleştirmenin yeni yolu: Sosyal medya davranışları, tüketim alışkanlıkları ve marka tercihleri öneri motorlarını daha güçlü hale getirecek.

Sektörel çıkarımlar:

• Modada AI’dan faydalanmayan şirketler trend hızına ayak uyduramayacak: Tasarım ve satın alma döngüleri manuel kaldığı sürece rekabet avantajı kaybolur.
• Omnichannel artık temel bir gereklilik: Depo + mağaza stoklarının tekleşmesi satış kayıplarını ciddi oranda azaltıyor.
• Proaktif müşteri deneyimi yeni rekabet alanı: Müşteriyi önceden tanıyan sistemler dönüşüm ve sepet hacmini anlamlı şekilde artıracak.
• Lojistikte AI zorunlu hale gelecek: Stok yönetimi, talep tahmini ve lokasyon optimizasyonu AI ile yapılmayan markalar yüksek kayıp yaşar.
• Mağaza çalışanı rolü evriliyor: “Satış elemanı” profilinin yerini styling danışmanı alıyor.
• Third-party data iş birlikleri modada yeni kırılma yaratacak: Zenginleşen müşteri profili öneri motorlarını güçlendirerek hiper kişiselleştirmeyi mümkün kılacak.
• Markaların duygusal bağ kurma kapasi­tesi kritik: Ürün tek başına farklılaştırıcı değil; mağaza deneyimi ve kişisel temas markayı premium hale getiriyor.