E-ticaret verisini kârlı kararlara dönüştüren sistemler kuruyorum.
E-ticaret kârlılığı, dijital pazarlama analitiği ve yapay zekâ otomasyonunu aynı çalışma disiplininde birleştiriyorum. Yöntemi açıklıyor, aracı geliştiriyor ve sonucu doğrulanabilir hâle getiriyorum.
Birbirine bağlı üç karar alanı.
Reklam performansını ürün ekonomisinden, otomasyonu da gerçek iş çıktısından ayırmadan ele alıyorum.
- 01 · BİRİM EKONOMİSİ
E-ticaret kârlılığı
Ürün marjı, komisyon, kargo, iade, reklam harcaması ve müşteri ekonomisini aynı karar modelinde birleştiriyorum.
- 02 · ÖLÇÜM VE BÜYÜME
Dijital pazarlama analitiği
ROAS, MER, CAC ve LTV metriklerini panel raporundan çıkarıp işletmenin gerçek katkısıyla uzlaştırıyorum.
- 03 · UYGULAMA KATMANI
Yapay zekâ ve otomasyon
Raporlama, ürün verisi ve tekrarlanan operasyonları insan kontrolünü koruyan ölçülebilir iş akışlarına dönüştürüyorum.
Uzmanlık, görülebilen işe dönüşmeli.
Buradaki kanıt standardı unvan değil; çalışan çıktı, açıklanan yöntem, veri kaynağı ve görünür sınırlamadır.
Formülü görünen hesaplayıcılar
Başa baş ROAS, kâr marjı, indirim, komisyon, CAC ve LTV kararlarını tarayıcıda çalışan araçlara dönüştürüyorum.
Araçları incele ↗PROJE ANALİZLERİVarsayımı ve sınırı açıklanan vakalar
Anonimleştirilmiş proje analizlerinde veri kaynağını, yöntemi, kararı ve sonucun neyi kanıtlamadığını birlikte yayınlıyorum.
Analizleri incele ↗YÖNTEM KÜTÜPHANESİUygulanabilir e-ticaret rehberleri
Kârlılık, reklam performansı, müşteri ekonomisi, pazaryerleri ve otomasyon için güncellenebilir yöntemler yayınlıyorum.
Rehberleri aç ↗ÜRÜN GELİŞTİRMEProblemi ürüne dönüştüren sistemler
Veri Mimarı ve Zolm üzerinden analizi yalnızca anlatmakla bırakmayıp kullanılabilir yazılım ve karar yüzeyleri geliştiriyorum.
Projeleri gör ↗Teşhisten doğrulamaya.
Her çalışma, kararın nedenini ve sonraki ölçüm adımını görünür bırakır.
- 01
Teşhis
İşletme hedefini, veri kaynaklarını ve kararın önündeki gerçek darboğazı netleştiririm.
- 02
Model
Metrikleri ürün ekonomisi ve katkı payıyla aynı hesaplama zincirine bağlarım.
- 03
Uygulama
Kararı rapor, araç, entegrasyon veya otomasyon olarak çalışan sisteme dönüştürürüm.
- 04
Doğrulama
Sonucu veri kaynağı, varsayım, sınırlama ve sonraki ölçüm adımıyla birlikte değerlendiririm.
Kararın arkasındaki hesap.
Analizler anonimleştirme açıklaması, varsayımlar, veri kaynakları ve sınırlamalarla birlikte yayınlanır.
ROAS 4,2 İken Kâr Neden Düştü?
Aynı 4,2 ROAS düzeyinde ürün karması ve sipariş ekonomisi değiştiğinde reklam sonrası katkının nasıl farklılaştığını gösteren hesap laboratuvarı.
Analizi ve yöntemi gör ↗ÜRÜN DENEYİMİ / PROJE ANALİZİÜrün Sayfası İyileşince İade Maliyeti Nasıl Değişir?
Aynı trafik ve ROAS korunurken ürün sayfasındaki teslimat, ölçü ve kullanım bilgisinin iade rezervi üzerindeki olası ekonomik etkisini gösteren analiz.
Analizi ve yöntemi gör ↗TRENDYOL / KAMPANYA EKONOMİSİ / PROJE ANALİZİTrendyol Kampanyası Ciroyu Büyütürken Katkıyı Neden Düşürdü?
Orta ölçekli bir moda satıcısında kampanya cirosu büyürken indirim, ürün karması, komisyon, kargo ve iade etkisinin reklam sonrası katkıyı nasıl aşağı çekebileceğini gösteren analiz.
Analizi ve yöntemi gör ↗Bu profil; kamuya açık çıktıları, yöntemleri ve geliştirilen sistemleri belgeler. Yayınlanmamış müşteri adı, doğrulanamayan başarı rakamı, ödül veya “en iyi uzman” iddiası içermez.
Caner Ünal hakkında.
Caner Ünal kimdir?
Caner Ünal, e-ticaret verisini daha kârlı kararlara dönüştüren araçlar ve yöntemler geliştiren Veri Mimarı platformunun kurucusudur.
Caner Ünal hangi alanlarda çalışır?
Ana çalışma alanları e-ticaret kârlılığı, dijital pazarlama ve reklam analitiği, müşteri ekonomisi, ürün verisi ve yapay zekâ destekli operasyon otomasyonudur.
Uzmanlık yaklaşımı nasıl doğrulanabilir?
Veri Mimarı üzerindeki çalışan araçlar, yöntemi açıklanan rehberler, anonimleştirme notu taşıyan proje analizleri ve geliştirilen ürünler kamuya açık çalışma kanıtlarını oluşturur.
Caner Ünal ile nasıl çalışılır?
E-ticaret kârlılığı, reklam ölçümü veya AI otomasyonu ihtiyacı danışmanlık formuyla paylaşılır. Uygun kapsam; gerekli veri, beklenen çıktı ve ölçüm yöntemi netleştirildikten sonra belirlenir.
Veriyi bir sonraki doğru karara bağlayalım.
E-ticaret kârlılığı, reklam ölçümü veya AI otomasyonu ihtiyacınızı mevcut veri ve beklenen çıktıyla birlikte değerlendirelim.