Teslimat Tahmini: Kargo Firmaları için AI ile Saat Penceresi

"Kargonuz dağıtıma çıktı." Bu mesajı alan herkesin aklından aynı soru geçiyor: peki saat kaçta? Yılda 1,45 milyar gönderi taşıyan bir sektör, bu basit soruya hâlâ büyük ölçüde "gün içinde" diye cevap veriyor. Müşteri evde bekliyor ya da beklemiyor; kurye kapıya geliyor, zili çalıyor, ikinci tura kalıyor. Sonra çağrı merkezine iki telefon: "Ne oldu?" ve "Yarın ne zaman?"

Teslimat tahmini (ETA, tahmini varış zamanı) bu döngüyü kırmayı vadeden bir teknoloji. Amazon, UPS ve DoorDash gibi devler yıllardır makine öğrenmesiyle saat aralığı hesaplıyor. Soru şu: 12 araçlık bir kurye firması ya da kendi dağıtımını yapan bir e-ticaret deposu için bu gerçekten ulaşılabilir mi, yoksa yine büyüklerin oyunu mu?

Bu yazıda önce sorunun ne olduğunu, sonra tahminin nasıl çalıştığını, en sonunda da küçük ölçekte kaça mal olduğunu ve neyi gerçekten değiştirdiğini ele alacağız. Sektör sektör yapay zeka haritamızda lojistiği "rakiplerinizin çoğunun henüz hareket etmediği alan" diye tarif etmiştik; teslimat penceresi tam da o boşluğun içinde.

Türkiye'de kargo yavaş mı, yoksa öngörülemez mi?

Resmi veriye göre Türkiye'de yurt içi paketlerin yüzde 7'si aynı gün, yüzde 82'si kabulden sonraki iki gün içinde teslim ediliyor. Yani hız sorunu büyük ölçüde çözülmüş. Çözülmeyen şey öngörülebilirlik: gönderinin hangi gün geleceği belli, hangi saatte geleceği belli değil. Müşteri şikayetlerinin ve başarısız ilk teslimatların kaynağı o belirsizlik.

Sektörün ölçeğine bakalım. 2025'te posta ve kargo gönderileri bir önceki yıla göre yüzde 5 artarak 1,45 milyarı aştı; bu tüm zamanların rekoru. Gönderi adedinde ilk üç sırada Trendyol Express, Aras ve Yurtiçi Kargo var. Ama sektör üç firmadan ibaret değil: BTK'nın 59 yetkili hizmet sağlayıcısı var, bunların 40'ı yerel yetkilendirmeyle çalışıyor. Yani onlarca küçük ve orta boy kurye firması, kendi rotasını kendi çizen yüzlerce e-ticaret deposu.

Hangi firmanın müşteriye saat aralığı verdiğine dair doğrulanmış bir liste bulamadık; büyük oyuncuların kuryeyi harita üzerinde canlı gösterme özelliklerini devreye aldığı haberlere yansıyor. Türkiye'ye özgü bir "ilk denemede teslim edilememe oranı" da yayımlanmış değil. Bu boşluğu dürüstçe bırakıyoruz; aşağıdaki hesaplarda kendi varsayımımızı kullanacağız ve öyle olduğunu söyleyeceğiz.

Teslimat tahmini nasıl çalışır?

Teslimat tahmini, bir gönderinin yolculuğunu parçalara ayırıp her parça için geçmiş veriden süre öğrenen bir modeldir: depodan çıkış, duraklar arası sürüş, her durakta geçen servis süresi (park, kapı, imza) ve adres bulma payı. Basit sürümü geçmiş ortalamalardan, gelişmişi trafik, hava, adres kalitesi ve kurye alışkanlıklarını da hesaba katan makine öğrenmesi modellerinden oluşuyor.

DoorDash bu parçalama yaklaşımını açıkça anlatıyor: kurye atama, restorana gidiş, alım, müşteriye gidiş; her parçanın kendi belirsizliği var ve model her birini ayrı öğreniyor. Şirketin DeepETA modeli tek bir dakika yerine bir olasılık dağılımı üretiyor. Bu ayrım küçük firma için de önemli: müşteriye "14:37" demek yerine "14:00-16:00" demek, hem daha dürüst hem tutması daha kolay.

Model merdiveni basitten karmaşığa şöyle sıralanıyor:

• Ortalama ve kural: "Bu mahallede ortalama durak süresi 4 dakika, rotadaki sırasına göre çarp." Hazır rota yazılımlarının çoğu bunu yapıyor; başlangıç için yeterli.
• Gradyan artırma (gradient boosting): Tablo verisinden (saat, gün, bölge, paket sayısı, kurye) öğrenen klasik modeller. Birkaç ay veri biriktirmiş firma için en makul ikinci adım.
• Çizge ve dönüştürücü modeller: Yol ağını ve uzun dönem zaman bağımlılığını öğrenen derin öğrenme; Uber ve DoorDash ölçeği. Küçük firmaya gerekmiyor.

Doğruluk tarafında sık alıntılanan rakamlar (makine öğrenmesinin ETA doğruluğunu yüzde 30-40 iyileştirdiği, uzun kuyruk hatalarını yüzde 20'ye kadar azalttığı) bir rota yazılımı satıcısının blogundan geliyor; dakika cinsinden bir hata ölçüsü ise arama sonuçlarında hiç çıkmadı. Hakemli bir kaynak olarak PeerJ Computer Science'ta yayımlanan "lojistikte ETA tahminini iyileştirmek için on ipucu" makalesi teknik ekibinize verebileceğiniz sağlam bir başlangıç.

"Google Haritalar'dan süre alırım, biter" yanılgısı

Son kilometrede sürüş süresi, teslimat süresinin yalnızca bir parçası. Durak başına servis süresi (park yeri aramak, apartman kapısı, zil, imza), durakların sırası ve adresin doğruluğu toplam süreyi sürüş kadar, bazen daha fazla etkiliyor. Haritanın verdiği "18 dakika", 12 duraklı bir rotada üçüncü durağa varış saatini söylemiyor.

Son kilometreyi tahmin edilmesi en zor segment yapan şey de bu: en yüksek durak sayısı, en çok trafik etkileşimi, en değişken servis süresi. Adres kalitesi ayrı bir bölüm hak ediyor. Yerli bir kargo aracılık platformu, yapay zeka destekli adres doğrulamanın adres hatalarının yüzde 35'inden fazlasını gönderi yola çıkmadan yakaladığını söylüyor; tek kaynaklı bir satıcı iddiası, ama yönü doğru: "Çarşı içi, eski PTT karşısı" yazılmış bir adrese saat aralığı vermek anlamsız. Tahmin modeli adres temizliğiyle başlar.

Saat aralığı vermek gerçekten işe yarar mı?

Elimizdeki kanıtlar iki şey söylüyor: başarısız ilk teslimatın ana nedeni müşterinin kuryenin ne zaman geleceğini bilmemesi, ve her başarısız teslimat iki ayrı müşteri çağrısı üretiyor. Bu iki noktadan hareketle saat aralığı bildirimi, hem ikinci tur maliyetini hem çağrı merkezi yükünü düşürüyor. Ne kadar düşürdüğüne dair rakamların tamamı ise yazılım satıcılarından geliyor.

Rakamları etiketleriyle verelim. Bir rota yazılımı firması, ABD'de başarısız bir teslimat denemesinin yaklaşık 17,78 dolara mal olduğunu aktarıyor (başka bir firmanın verisine dayanıyor, tek kaynak). Aynı firma "kargom nerede" (WISMO) çağrılarında bildirim şablonlarıyla 14 günde yüzde 63, takip sayfasıyla 21 günde yüzde 71 düşüş gösteren iki müşteri vakası anlatıyor; firma adı yok. Yerli bir e-ticaret kargo platformu da "teslimata çıktı" SMS'inin tek başına "evde yok" başarısızlıklarını yüzde 40 azalttığını yazıyor; yine tek kaynak. Bu rakamları iş planınıza olduğu gibi koymayın; ama yönlerinin hepsinin aynı olması da tesadüf değil.

Sahada gördüğümüz en net etki çağrı merkezinde çıkıyor: "ne zaman gelecek" sorusu, müşteri saat aralığını ve canlı konumu görebildiği anda büyük ölçüde susuyor. Bu sorunun bugün dağıtım günü çağrılarınızın yüzde kaçı olduğunu saymak, yatırım kararının ilk adımı.

WISMO tarafının otomasyonunu kargo takip otomasyonu yazımızda ayrıntılı ele almıştık; bu yazı o yazının "bildirim göndermek" adımından "bildirimde ne yazacağı" adımına geçiyor.

Küçük bir kurye firması için ne kadar tutar?

Teslimat penceresi tahmini ve otomatik müşteri bildirimi, hazır rota optimizasyonu yazılımlarında araç başına ayda 35-90 dolar bandında geliyor; kendi modelinizi yazmak gerekmiyor. OptimoRoute'un gerçek zamanlı yeniden hesaplama ve canlı ETA bağlantılı bildirim içeren paketi 44 dolar/araç/ay, Routific ilk 100 siparişi ücretsiz, 1.000 siparişe kadar aylık 150 dolar. Kurumsal seviyede Onfleet aylık 619 dolardan başlıyor.

Yerli rota ve dağıtım yazılımları da var; fiyatları teklif usulü, web sitelerinde yazmıyor. Seçerken sorulacak şey fiyattan önce şu: yazılım müşteriye saat aralığı ve canlı takip bağlantısı gönderiyor mu, yoksa yalnızca sürücüye rota mı çiziyor? İkisi farklı ürün. Rota optimizasyonunun yakıt ve süre tarafını dağıtım filosu rehberimizde yazmıştık; teslimat penceresi o kurulumun üstüne gelen ikinci katman.

Araç başı maliyet kurunuza göre değişir; asıl kıyas ölçüsü şu: bir araç günde kaç başarısız teslimat yapıyor ve her biri ikinci turda kuryeye kaç dakikaya, yakıta ve çağrı merkezine kaça mal oluyor? O rakamı çıkarınca aylık 40 dolar çoğu firmada tartışma konusu olmaktan çıkıyor.

Bir kurye firmasının dört haftalık pilotu

Kendi kurduğumuz bir model üzerinden gidelim; rakamlar varsayım, yön gerçek. Firma: 12 araç, araç başına günde 80 durak, ayda 26 dağıtım günü; yaklaşık 25.000 teslimat/ay. İlk denemede teslim edilememe oranını yüzde 5 varsayalım (Türkiye verisi yok, uluslararası kaynaklar bunu makul sayıyor): ayda 1.250 gönderi ikinci tura kalıyor. Her biri kuryenin 10 dakikasını, bir miktar yakıtı ve ortalama iki çağrıyı yiyor.

Pilot adımları şöyle:

• 1. hafta: Adres temizliği. Son üç ayın "bulunamadı" kodlu teslimatlarını dökün; adres hatası kaynaklı olanları ayırın. Sipariş formuna "tarif / yakın nokta" ve "alternatif teslim alacak kişi" alanlarını ekleyin.
• 2. hafta: Rota yazılımını 4 araçta açın; müşteriye sabah "bugün 13:00-16:00 arası" mesajı, kurye yaklaşınca canlı takip bağlantısı gitsin. Pencereyi geniş tutun; tutturamadığınız dar pencere, hiç vermemekten kötü.
• 3-4. hafta: Aynı 4 aracın önceki ayla kıyasını çıkarın: ilk deneme başarı oranı, dağıtım günü çağrı sayısı, kurye başına tamamlanan durak.

Temkinli bir sonuç varsayalım: başarısız teslimatlarda yüzde 30 düşüş. 12 araca yayıldığında ayda 375 ikinci tur teslimat ve 750 çağrı ortadan kalkıyor; kuryelerin ayda 60 saati serbest kalıyor. Yazılım maliyeti 12 araç için ayda yaklaşık 500 dolar. Sonucu kendi kur ve maaş rakamlarınızla çarpın; biz bu hesabı yaptığımız firmalarda geri dönüş süresinin iki ayı geçtiğini görmedik.

Sık sorulan sorular

Kendi tahmin modelimizi kurmalı mıyız?

Günde 5.000 teslimatın altındaysanız hayır. Hazır yazılımların kural ve ortalama tabanlı ETA'sı başlangıç için yeterli; altı ay veri biriktirdikten sonra kendi modelinizi düşünebilirsiniz, o zaman da ilk adım gradyan artırma gibi basit bir yöntem olmalı.

Müşteriye pencere verip tutturamazsak ne olur?

Tutmayan pencere, hiç pencere vermemekten daha fazla şikayet üretir. Bu yüzden ilk ay üç saatlik pencereyle başlayın, tutma oranınız yüzde 90'ı geçince iki saate daraltın. Pencere kayacaksa müşteriye kurye varmadan önce güncel mesaj gitmeli; sistemin "yeniden hesapla ve bildir" özelliği burada devreye giriyor.

Tahmin kaç dakika şaşar?

Kamuya açık, dakika cinsinden bir ölçüt bulamadık; satıcılar yüzde iyileşme dilini tercih ediyor. Kendi ölçünüzü kurun: verdiğiniz pencerenin içine düşen teslimat oranı. Bu tek gösterge, model kalitesini müşterinin hissettiği şekliyle ölçer.

Büyük kargo firmaları bunu zaten yapmıyor mu?

Canlı harita takibi büyük oyuncularda yaygınlaşıyor; firma bazında saat penceresi uygulamasına dair doğrulanmış bilgi bulamadık. Küçük firmanın derdi büyüklerle yarışmak olmamalı; aynı deneyimi kendi müşterisine aylık birkaç yüz dolarla sunabilmesi yeterli.

Peki siz ne yapmalısınız?

• Başarısız ilk teslimat oranınızı ölçün. Bir ay boyunca "evde yok", "adres bulunamadı", "ulaşılamadı" kodlarını ayrı ayrı sayın. Bu rakam olmadan yatırım kararı verilmez.
• Adres formunu düzeltin. Tarif alanı ve alternatif alıcı; tahmin modelinden önce gelen en ucuz iyileştirme.
• 4 araçla, geniş pencereyle pilot yapın. Üç saatlik pencere, sabah bildirimi, yaklaşınca canlı bağlantı.
• Dört göstergeyi haftalık izleyin: ilk deneme başarısı, pencere tutma oranı, dağıtım günü çağrı sayısı, kurye başına durak.
• Satıcı rakamlarını iş planına koymayın; pilotun kendi rakamlarını koyun.

Yazının başındaki soruya dönelim: "peki saat kaçta?" Bunu cevaplamak için Amazon olmak gerekmiyor; temiz bir adres, hazır bir rota yazılımı ve dürüst bir pencere yetiyor. Asıl zor kısım teknoloji değil, verdiğiniz pencereyi tutacak operasyon disiplini. Onu kurmaya karar verdiğinizde, pilotun ölçüm tablosunu birlikte tasarlamak için bize yazabilirsiniz.