Spatial Notebook

Building spatial data products for the physical world.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Bir şehirde bisiklet altyapısının gelişmişliğini yalnızca bisiklet yollarının toplam uzunluğuyla değerlendirmek yeterli mi?

Spatial Notebook Research kapsamında İstanbul ve Kopenhag'ın bisiklet ağlarını coğrafi olarak karşılaştırdık.

Çalışmada OpenStreetMap verilerinden oluşturulan bisiklet yolu ağlarını, GHSL kentsel alan sınırları ve nüfus dağılımıyla birlikte analiz ettik. İki şehir için aynı metodolojiyi kullanarak üç temel konuya odaklandık: altyapının büyüklüğü, nüfusun erişimi ve ağın bağlantılılığı.

İstanbul'da 343 kilometre olan bisiklet yolu uzunluğu, Kopenhag'da 1.353 kilometreye ulaşıyor. Ancak nüfus erişimi açısından fark çok daha belirgin.

İstanbul nüfusunun %28'i bir bisiklet yolunun 500 metre yakınında yaşarken Kopenhag'da bu oran %99,8.

Ağ bağlantılılığını incelediğimizde ise İstanbul'daki en büyük kesintisiz bisiklet yolu bileşeninin toplam ağın yaklaşık %5'ini, Kopenhag'dakinin ise %92'sini oluşturduğunu görüyoruz.

Ayrıca bisiklet yollarının kıyı bölgeleriyle ve nüfusun yoğunlaştığı yerleşim alanlarıyla ilişkisini de değerlendirdik.

Bu çalışma, ulaşım altyapısının yalnızca ne kadar inşa edildiğine değil, coğrafi olarak nasıl dağıldığına ve mevcut parçaların nasıl bir ağ oluşturduğuna da bakılması gerektiğini gösteriyor.

Araştırmanın haritalarını ve karşılaştırmalı sonuçlarını videoda paylaştık.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Fenerbahçe'nin olası stadyum taşınmasını coğrafi verilerle değerlendirdik.

Fenerbahçe Şükrü Saracoğlu Stadyumu'nun Kadıköy'den Maltepe sahiline taşınması ihtimali, yalnızca sportif veya mimari açıdan değil, kentsel planlama ve ulaşım açısından da değerlendirilmesi gereken bir konu.

Spatial Notebook Research kapsamında mevcut stadyum ile Maltepe sahilinde gündeme gelen potansiyel konumu karşılaştıran bir coğrafi analiz gerçekleştirdik.

Çalışmada dört temel başlığa odaklandık:

- Her iki konumun çevresindeki nüfus dağılımı
- Marmaray, metro ve metrobüs üzerinden toplu taşıma erişilebilirliği
- İstasyonlardan stadyumlara yaya ulaşım süreleri
- Maç günü çevredeki ticari faaliyetlerle ilişkili olabilecek işletme yoğunluğu

Analizimizde dikkat çeken bulgulardan biri, her iki konumun 3 kilometre çevresinde yaklaşık aynı büyüklükte nüfus bulunmasına rağmen toplu taşıma erişilebilirliğinin ve ticari çevrelerinin belirgin biçimde farklılaşması oldu.

Örneğin, mevcut stadyumun 15 dakika yürüyüş mesafesinde işletme kayıtlarına göre 955 restoran, kafe ve benzeri işletme bulunurken, potansiyel Maltepe konumunda bu sayı 40.

Bu karşılaştırma tek başına bir konumun diğerinden daha uygun olduğunu göstermiyor. Ancak büyük ölçekli yatırımlarda çevresel nüfus, ulaşım altyapısı ve mevcut kentsel dokunun neden birlikte değerlendirilmesi gerektiğini ortaya koyuyor.

Spatial Notebook olarak coğrafi verileri farklı kaynaklarla bir araya getirerek konumların erişilebilirliğini, çevresel özelliklerini ve potansiyel etkilerini analiz ediyoruz.

Bu çalışmada da gündemdeki bir stadyum projesini aynı yaklaşımla ele aldık.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Mevcut satış bölgeleriniz, yeni pazarlara açılırken önemli bir referans noktası olabilir.

FMCG ve perakende sektörlerinde yeni bir satış bölgesi belirlenirken nüfus büyüklüğü, demografik yapı, sosyoekonomik özellikler ve ticari çevre gibi birçok değişkenin birlikte değerlendirilmesi gerekiyor.

Peki, mevcut bir bölgenin özelliklerinden hareketle farklı şehirlerde benzer bölgeleri tespit etmek mümkün mü?

Spatial Notebook olarak hazırladığımız bu çalışmada İstanbul'un Caferağa mahallesini başlangıç noktası olarak ele aldık.

Bölgenin nüfus ve demografi yapısını, eğitim düzeyini, sosyoekonomik özelliklerini ve yürüme mesafesindeki ticari noktaları analiz ettik. Ardından benzer coğrafi ve demografik özelliklere sahip alternatif bölgeleri araştırdık.

Ankara ve İzmir'den seçtiğimiz örnekler üzerinden bu bölgelerin benzerliklerini ve farklılıklarını karşılaştırdık.

Bu yaklaşımın şirketler açısından kullanım alanları oldukça geniş:

- Mevcut satış bölgelerine benzer potansiyel pazarların belirlenmesi
- Yeni dağıtım ve satış noktaları için ön değerlendirme yapılması
- Farklı şehirlerdeki bölgelerin karşılaştırılabilir göstergelerle analiz edilmesi
- Satış ağı genişleme kararlarının coğrafi verilerle desteklenmesi

Bölgesel benzerlik tek başına satış performansını garanti etmiyor. Ancak şirketlerin kendi satış verileriyle birlikte değerlendirildiğinde, yeni pazarlara ilişkin daha anlamlı kararlar alınmasına yardımcı olabiliyor.

Spatial Notebook olarak coğrafi verileri şirketlerin iş süreçlerinde kullanabilecekleri analizlere ve ürünlere dönüştürüyoruz.

Mevcut satış ağınızdan hareketle yeni pazar fırsatlarını birlikte değerlendirebiliriz

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Mevcut satış bölgeleriniz, yeni pazarlara açılırken önemli bir referans noktası olabilir.

FMCG ve perakende sektörlerinde yeni bir satış bölgesi belirlenirken nüfus büyüklüğü, demografik yapı, sosyoekonomik özellikler ve ticari çevre gibi birçok değişkenin birlikte değerlendirilmesi gerekiyor.

Peki, mevcut bir bölgenin özelliklerinden hareketle farklı şehirlerde benzer bölgeleri tespit etmek mümkün mü?

Spatial Notebook olarak hazırladığımız bu çalışmada İstanbul'un Caferağa mahallesini başlangıç noktası olarak ele aldık.

Bölgenin nüfus ve demografi yapısını, eğitim düzeyini, sosyoekonomik özelliklerini ve yürüme mesafesindeki ticari noktaları analiz ettik. Ardından benzer coğrafi ve demografik özelliklere sahip alternatif bölgeleri araştırdık.

Ankara ve İzmir'den seçtiğimiz örnekler üzerinden bu bölgelerin benzerliklerini ve farklılıklarını karşılaştırdık.

Bu yaklaşımın şirketler açısından kullanım alanları oldukça geniş:

- Mevcut satış bölgelerine benzer potansiyel pazarların belirlenmesi
- Yeni dağıtım ve satış noktaları için ön değerlendirme yapılması
- Farklı şehirlerdeki bölgelerin karşılaştırılabilir göstergelerle analiz edilmesi
- Satış ağı genişleme kararlarının coğrafi verilerle desteklenmesi

Bölgesel benzerlik tek başına satış performansını garanti etmiyor. Ancak şirketlerin kendi satış verileriyle birlikte değerlendirildiğinde, yeni pazarlara ilişkin daha anlamlı kararlar alınmasına yardımcı olabiliyor.

Spatial Notebook olarak coğrafi verileri şirketlerin iş süreçlerinde kullanabilecekleri analizlere ve ürünlere dönüştürüyoruz.

Mevcut satış ağınızdan hareketle yeni pazar fırsatlarını birlikte değerlendirebiliriz

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Türkiye'deki 729 çağ kebapçısına uğrayan en kısa karayolu turu nasıl oluşturulur?

Bu sorudan yola çıkarak Türkiye genelinde 54 ile dağılmış 729 çağ kebapçısının konumunu belirledik ve karayolu ağı üzerinde bir rota optimizasyonu çalışması gerçekleştirdik. Problemimiz, literatürde Gezgin Satıcı Problemi (Traveling Salesperson Problem) olarak bilinen optimizasyon problemine dayanıyor: Belirlenen bütün noktalara uğrayıp başlangıç noktasına dönen, toplam mesafesi olabildiğince kısa bir tur oluşturmak.

Çalışmamızda elde ettiğimiz rota 10.169 kilometre uzunluğunda.

İlk bakışta bir gastronomi rotası gibi görünen bu problem, lojistikten dağıtım ağı planlamasına, saha operasyonlarından servis güzergâhlarına kadar pek çok alanda karşımıza çıkıyor.

Spatial Notebook olarak bu kez coğrafi veri analizini Türkiye'nin en sevilen lezzetlerinden biri üzerinden ele aldık.

Veri kaynakları: OpenStreetMap katkıcıları ve Spatial Notebook konum taraması

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Mağazaları aynı satış rakamına bakarak karşılaştırdığımızda hangi farkları gözden kaçırıyoruz?

Eskişehir için hazırladığımız demo senaryoda, Cumhuriye ve Ihlamurkent’teki iki mağazanın aylık satışlarını eşit kabul ederek çevrelerini inceliyoruz.

Karşılaştırmayı dört başlıkta kuruyoruz:

• 10 dakikalık yürüyüşle erişilebilen tahmini yerleşik nüfus
• Aynı alandaki marketlerin dağılımı
• Markanın çevredeki diğer mağazaları
• Çevre nüfusunun son üç yıldaki değişimi

Cumhuriyet’in yürüme alanında yaklaşık 32 bin kişi ve 48 market bulunuyor. Ihlamurkent’te bu değerler yaklaşık 11 bin kişi ve 7 market. Nüfus değişimi ise iki çevrede farklı yönlerde ilerliyor.

Bu bilgiler, mağaza performansını değerlendirirken araştırılacak soruları somutlaştırıyor. Rekabet yapısı nasıl farklılaşıyor? Aynı markanın mağazaları hangi çevrelerde birlikte bulunuyor? Nüfusun arttığı bölgeler ağ içinde nasıl temsil ediliyor?

Spatial Notebook olarak şirketlerin satış ve mağaza verilerini coğrafi göstergelerle bir araya getiriyoruz. Mağaza karşılaştırmaları, bölgesel öncelikler ve genişleme araştırmaları için kullanılabilir analizlerhazırlıyoruz.

Satış ağınızı birlikte incelemek için bize ulaşabilirsiniz.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

İstanbul'un Haritadan Silinen Dereleri: Tarihî Haritalardan Günümüz Nüfusuna

14 Ekim 2026'da İstanbul'da yaşanan şiddetli yağışlar, kentin geçmişteki dere yataklarını yeniden gündeme getirdi.

Spatial Notebook olarak bu konuyu yalnızca tarihî dere güzergâhlarını görselleştirmekle sınırlı tutmadık. Sormak istediğimiz soru, bugün bu güzergâhların çevresinde ne kadar nüfus bulunduğuydu.

Araştırmamızda 1908–1915 dönemine ait, 1:25.000 ölçekli beş tarihî İstanbul paftasını güncel coğrafi verilerle karşılaştırdık. Bu çalışma sonucunda bugün yüzeyde izlenemeyen 279 tarihî dere hattı ve toplam 177 kilometrelik bir akarsu ağı belirledik.

Ardından belirlenen güzergâhların çevresinde 80 metrelik analiz şeritleri oluşturarak kendi bina ve dazimetrik nüfus verilerimiz üzerinden yerleşim dağılımını hesapladık.

Araştırmanın temel bulgularıysa şu şekilde

- 279 tarihî dere hattı
- Toplam 177 kilometre
- Yaklaşık 35.800 bina
- Yaklaşık 628.000 kişilik tahmini nüfus

İlçe düzeyinde en yüksek nüfus Bahçelievler'de bulunurken Şişli, Sarıyer, Eyüpsultan ve Küçükçekmece de öne çıkıyor.

Bu çalışmanın temel farkı, tarihî harita analizini güncel bina ve nüfus verileriyle birleştirmesi. Böylece yalnızca bir derenin geçmişte nereden geçtiğini değil, bu tarihî güzergâhın çevresindeki bugünkü yerleşim yoğunluğunu da sayısal olarak inceleyebildik.

Araştırmamızın kapsamı beş tarihî paftayla sınırlı. Hesaplanan nüfus, tarihî dere hatlarına coğrafi yakınlığı ifade ediyor; resmî taşkın tehlike alanlarını veya 14 Ekim'deki selden doğrudan etkilenen nüfusu göstermiyor.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Patent faaliyetlerinin coğrafi dağılımında kritik mesafe ne kadar?

Teknolojik yeniliklerin belirli şehirlerde yoğunlaştığı biliniyor. Ancak bu merkezlerin birbirleriyle nasıl kümelendiği ve konumsal eşitsizliğin hangi ölçekte en yüksek seviyeye ulaştığı ayrı bir araştırma konusu.

2025 yılında npj Complexity dergisinde yayımlanan Fractal clusters and urban scaling shape spatial inequality in U.S. patenting başlıklı çalışma, ABD'deki 139.387 patent kaydını inceleyerek patent faaliyetlerinde yaklaşık 20 kilometrelik bir eşitsizlik eşiği tespit ediyor.

Spatial Notebook Research kapsamında bu bulguyu yeniden analiz ettik.

Sekiz teknoloji alanından haritalanabilen yaklaşık 87 bin patent kaydını kullanarak şehirler arasında farklı mesafe eşiklerinde bağlantılar oluşturduk. Bağlı kümelerin toplam patent sayılarını hesapladık ve kümeler arasındaki göreli değişkenliğin mesafeye göre nasıl farklılaştığını inceledik.

Analizimizde üç sonuç öne çıktı:

1. Patent faaliyetleri az sayıda şehirde yoğunlaşıyor. En çok patent üreten 100 şehir, toplam patentlerin yaklaşık yarısını oluşturuyor.

2. Makalede yaklaşık 20 km olarak aktarılan eşitsizlik maksimumu, mesafeleri kilometre cinsinden yeniden hesapladığımızda 11-16 km aralığında ortaya çıkıyor.

3. Patentleri şehirlerin nüfuslarına göre dağıttığımız karşılaştırma senaryolarında gerçek verideki belirgin eşitsizlik maksimumu oluşmuyor.

Bu bulgular, patent faaliyetlerinin coğrafi dağılımını anlamak için şehirlerin nüfuslarından daha fazlasını incelemek gerektiğine işaret ediyor.

Yeni çalışmamızda patentlerin ABD genelindeki dağılımını, farklı mesafelerde oluşan kümeleri ve analiz sonuçlarımızı haritalar üzerinden aktarıyoruz.

Kaynak: Duran-Nebreda, S. ve diğerleri (2025). *Fractal clusters and urban scaling shape spatial inequality in U.S. patenting.* npj Complexity.

https://t.co/hNDilPeM4s

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

İstanbul'da tramvay ve füniküler hatlarına erişimi analiz ettik.

Bir toplu taşıma hattının hizmet verdiği nüfusu anlamak için güzergâhını veya durak sayısını bilmek yeterli değil. İnsanların bu duraklara yürüyerek ne kadar sürede ulaşabildiğini de incelemek gerekiyor.

Spatial Notebook Research kapsamında İstanbul'daki 5 tramvay ve 4 füniküler hattı için 15 dakikalık yürüme erişim alanlarını hesapladık.

Analiz sonucunda:

1.801.029 kişinin en az bir tramvay veya füniküler durağına 15 dakikalık yürüme mesafesinde yaşadığı,
Bu nüfusun İstanbul toplam nüfusunun yaklaşık %11,5'ine karşılık geldiği,
Erişim alanlarının, hatlar arasındaki çakışmalar tekilleştirildiğinde 71,42 km² olduğu hesaplandı.

Nüfus tahminlerinde TÜİK'in 2025 yılı ızgara nüfus verilerini kullandık. Nüfusu, binaların taban alanları ve kat sayılarını dikkate alarak dağıttık.

Çalışmada her hattın erişim alanını ve bu alanlarda yaşayan tahmini nüfusu ayrı ayrı inceledik. Son aşamada dokuz hattı birleştirerek İstanbul genelindeki toplam erişimi hesapladık.

Ortaya çıkan sonuçlar, toplu taşıma altyapısının yalnızca nerelerden geçtiğini değil, mevcut yerleşim düzeni içerisinde ne kadar nüfusa erişebildiğini de gösteriyor.

Spatial Notebook Research

Veri kaynakları: TÜİK 2025, OpenStreetMap, Metro İstanbul.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Bir sokağın ne kadar kullanıldığı kadar, nasıl kullanıldığı da önemli.

2025 yılında PNAS'te yayımlanan *Exploring the social life of urban spaces through AI* başlıklı araştırma, William H. Whyte'ın 1979-1980 yıllarında kaydettiği görüntüleri, aynı kamusal alanların 2008-2010 yıllarındaki görüntüleriyle karşılaştırıyor.

New York, Boston ve Philadelphia'daki dört kamusal alan, bilgisayarlı görü ve derin öğrenme yöntemleriyle analiz ediliyor.

Araştırmanın üç önemli bulgusu var:

- Ortalama yürüme hızı %15 arttı.
- Duraklayan yayaların oranı yaklaşık %43'ten %26'ya geriledi.
- Gözlem alanlarında karşılaşıp grup oluşturanların oranı %5,5'ten %2'ye düştü.

Bu sonuçlar, incelenen kamusal alanların zaman içinde sosyal etkileşimden çok geçiş amacıyla kullanılmaya başladığına işaret ediyor.

Spatial Notebook Research kapsamında bu çalışmanın yöntemini, bulgularını ve kamusal alanları anlamak açısından neden önemli olduğunu ele aldık.

Videonun sonunda aynı soruyu İstanbul'a yöneltiyoruz: Hangi sokaklarda yalnızca yürüyoruz, hangilerinde durup vakit geçiriyoruz?

Araştırma: Salazar-Miranda ve ark. (2025), PNAS.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Spatial Notebook'un yeni web sitesi yayında.

Web sitemizi yeniden hazırlarken şirketimizin çalışma alanlarını ve bugüne kadar ürettiğimiz işleri daha açık biçimde anlatmak istedik.

Spatial Notebook'ta konum verisi, açık kamu verileri, uydu görüntüleri, ulaşım ağları ve farklı coğrafi veri kaynaklarıyla çalışıyoruz. Perakende ve FMCG başta olmak üzere şirketler için lokasyon analizi, mağaza ve satış ağı analizi, erişilebilirlik, rekabet ve bölgesel karşılaştırmalar hazırlıyoruz.

Yeni web sitemizde bu çalışmaların örneklerini doğrudan incelemek mümkün.

**Çalışmalar** bölümünde hazırladığımız kısa analiz filmleri ve interaktif uygulamalar bulunuyor. İstanbul'daki mağazaların okul konumlarıyla karşılaştırıldığı örnek haritada ise mesafe eşikleri ve çeşitli filtreler üzerinden sonuçlar incelenebiliyor.

**Kullanım alanları** bölümünde hangi problemler üzerinde çalıştığımızı,

**Araştırma** bölümünde ise müşteri projelerinden bağımsız olarak hazırladığımız coğrafi analizleri paylaşıyoruz.

Örnek çalışmalarda kullanılan veri kaynaklarına ve analizlerin kapsamına da yer veriyoruz.

Yeni web sitemizi inceleyebilirsiniz:

https://t.co/Ycnz5aexwM

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Bir perakende zinciri yeni mağazasını açacağı konumu nasıl belirlemeli?

Bu soruyu Antalya üzerinden hazırladığımız bir analizle ele aldık.

İl genelinde belirlediğimiz 34.402 aday noktayı, mağaza açılışında dikkate alınabilecek farklı mekânsal kriterlere göre değerlendirdik.

İlk aşamada yürüme mesafesindeki nüfusu hesapladık. Sonraki aşamalarda bölgesel nüfus artışını, caddeye cepheli konumları ve mevcut rakip mağazaların dağılımını analize dahil ettik.

Her kriter, değerlendirilecek konum sayısını azalttı. Son aşamada Kepez ilçesinin Santral Mahallesi'nde bir aday konum öne çıktı.

Seçilen noktanın 10 dakikalık yürüyüş alanında yaklaşık 15.500 kişi yaşıyor. Aynı bölgede nüfus, 2022'den bu yana 2.200 kişi artmış durumda.

Elbette mağaza açılışı yalnızca mekânsal verilerle kararlaştırılamaz. Kira koşulları, uygun ticari alanların varlığı ve saha değerlendirmeleri de sürecin parçasıdır. Ancak bu aşamalara geçmeden önce binlerce olası konumu karşılaştırmak ve değerlendirmeyi belirli adaylarda yoğunlaştırmak mümkündür.

Spatial Notebook olarak perakende zincirlerinin mevcut mağaza ağlarını, rakip dağılımını ve yeni lokasyon alternatiflerini coğrafi veriler üzerinden analiz ediyoruz.

Bu çalışmada kullandığımız yaklaşım, farklı şehirlerde ve farklı perakende formatlarında da uygulanabilir.

https://t.co/lF3pC4yGJF

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Bu çalışmada Kadıköy’deki sokaklara ulaşım ağı olarak değil, fiziksel bir alan olarak baktık.

Hava fotoğrafları üzerinden sokak kesitlerini inceleyerek taşıt yolu ile kaldırım genişliklerini ölçtük. Elde ettiğimiz oranları ilçe genelindeki sokak ağına uyguladığımızda, toplam sokak alanının yaklaşık üçte ikisinin taşıt yoluna, üçte birinin ise kaldırımlara ayrıldığını gördük.

Ardından bunu Kadıköy’de yaşayanların yolculuk biçimleriyle karşılaştırdık.
İBB Hane Halkı Ulaşım Araştırması’na göre yolculukların %43’ü yürüyerek, %22’si otomobil veya taksiyle, %31’i otobüs, minibüs ve servisle, %4’ü raylı sistem ve vapurla gerçekleşiyor.

Elbette taşıt yolu yalnızca özel otomobiller tarafından kullanılmıyor. Otobüs, minibüs ve servisler de aynı alanı kullanıyor. Bu nedenle çalışma doğrudan “alan payı eşittir kullanıcı payı” karşılaştırması yapmıyor.

Asıl soru daha temel: Kentte sınırlı olan sokak alanını bugün nasıl dağıtıyoruz?
Kadıköy’ü bu kez binalar, nüfus veya erişilebilirlik üzerinden değil, sokağın kendi geometrisi üzerinden inceledik.

Veri kaynakları: İBB Ortofoto 2025, İBB Parsel, İBB Hane Halkı Ulaşım Araştırması 2012 ve OpenStreetMap.

Not: Yolculuk payları için kullanılan İBB araştırması 2012 tarihli. Daha güncel ve aynı kapsamda yayımlanmış bir hane halkı ulaşım araştırması bulunmadığı için karşılaştırmada bu veri kullanıldı.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

FMCG şirketlerinin elinde satış noktalarına ilişkin çok sayıda veri bulunuyor. Satış hacmi, ürün dağılımı, ziyaret sıklığı, sipariş miktarı ve mağaza tipi bunlardan bazıları.

Ancak satış noktasının hemen dışında ne olduğu çoğu zaman ayrı bir veri problemi.

Bir satış noktasının çevresinde okul ve toplu taşıma yoğunluğu olabilir. Başka bir nokta ise ağırlıklı olarak konut bölgesinde, araçla erişilen bir yerde bulunabilir.

Bu iki noktanın rafındaki ürünler aynı olsa bile çevreleri aynı değil.

Yeni çalışmamızda bu farkı ürün karması üzerinden ele aldık.

Okullar, ulaşım noktaları, yaya hareketi, konut dokusu, nüfus ve erişim biçimi gibi mekânsal değişkenleri kullanarak satış noktalarının birbirinden nasıl ayrışabileceğini gösterdik.

Buradaki amaç satış verisinin yerine geçmek değil. Tam tersine, satış verisinin yanına satış noktasının çevresini de eklemek.

Böylece yalnızca “bu nokta ne kadar satıyor?” sorusuna değil, “bu nokta nasıl bir çevrede çalışıyor?” sorusuna da cevap verilebilir.

FMCG tarafında Spatial Notebook ile geliştirmek istediğimiz alanlardan biri tam olarak bu: satış noktalarını çevrelerine göre segmentlemek ve ürün karması kararlarına yeni bir veri katmanı eklemek.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

FMCG şirketlerinin elinde satış noktalarına ilişkin çok sayıda veri bulunuyor. Satış hacmi, ürün dağılımı, ziyaret sıklığı, sipariş miktarı ve mağaza tipi bunlardan bazıları.

Ancak satış noktasının hemen dışında ne olduğu çoğu zaman ayrı bir veri problemi.

Bir satış noktasının çevresinde okul ve toplu taşıma yoğunluğu olabilir. Başka bir nokta ise ağırlıklı olarak konut bölgesinde, araçla erişilen bir yerde bulunabilir.

Bu iki noktanın rafındaki ürünler aynı olsa bile çevreleri aynı değil.

Yeni çalışmamızda bu farkı ürün karması üzerinden ele aldık.

Okullar, ulaşım noktaları, yaya hareketi, konut dokusu, nüfus ve erişim biçimi gibi mekânsal değişkenleri kullanarak satış noktalarının birbirinden nasıl ayrışabileceğini gösterdik.

Buradaki amaç satış verisinin yerine geçmek değil. Tam tersine, satış verisinin yanına satış noktasının çevresini de eklemek.

Böylece yalnızca “bu nokta ne kadar satıyor?” sorusuna değil, “bu nokta nasıl bir çevrede çalışıyor?” sorusuna da cevap verilebilir.

FMCG tarafında Spatial Notebook ile geliştirmek istediğimiz alanlardan biri tam olarak bu: satış noktalarını çevrelerine göre segmentlemek ve ürün karması kararlarına yeni bir veri katmanı eklemek.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Batı Anadolu’da Tunç Çağı yerleşimleri nerelerde yoğunlaşıyordu?

MÖ 2000-1200 arasına tarihlenen 479 yerleşimi haritaya aktardık. Orta Tunç Çağı’na ait buluntu veren 372 yer, Geç Tunç Çağı’nda 440’a çıkıyor. Bunların 107’sinde önceki döneme ait bir iz bulunmuyor.

Harita başka ayrıntılar da gösteriyor. Yerleşimlerin yaklaşık yarısı denizden 100 kilometreden daha içeride. Eskişehir ve Denizli, 71’er yerleşimle öne çıkıyor. Katalogda antik dönemde işletildiği belgelenmiş 25 maden yatağı ve bugün adında “höyük” geçen 192 yer de bulunuyor.

Veri: Alper Aşınmaz, Serdal Mutlu ve Eberhard Zangger, Scientific Data, 2025.

Spatial Notebook | Map 61

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Bir FMCG saha ekibinin günlük ziyaret kapasitesini artırmadan erişimini ne kadar değiştirebiliriz?

Bunu Kadıköy’deki 1.291 satış noktası üzerinden test ettik.

50 satış noktasını 200 kez rastgele seçtik. Bu seçimlerde ziyaret edilen noktaların 5 dakikalık yürüme mesafesinde kalan nüfus, ortalama olarak Kadıköy nüfusunun %15,3’üne karşılık geldi.

Ardından aynı 50 ziyareti nüfus dağılımını dikkate alarak planladık. Erişim %54,2’ye yükseldi.

Ziyaret sayısı değişmezken erişilen nüfus yaklaşık 3,5 kat arttı.

Satış noktası verisi, nüfus ve yürüme mesafesi birlikte değerlendirildiğinde saha ekiplerinin hangi noktaları önceliklendirmesi gerektiği doğrudan hesaplanabiliyor.

Spatial Notebook olarak bu tür analizleri FMCG şirketlerinin kendi satış ağı ve saha operasyonları üzerinde uyguluyoruz.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

@Adem8u3 dm üzerinden sizlere ulaştık, yanit bekliyoruz Adem Bey

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Bir satış noktasının okula 300 metre uzakta olması ile 300 metre yürüme mesafesinde olması aynı şey değil.
Bu çalışmada Bursa’nın üç merkez ilçesindeki 567 okul ile 1.819 satış noktası arasındaki mesafeyi kuş uçuşu değil, yaya yolları üzerinden hesapladık.

Sonuçta 148 okul girişinin 5 dakikalık yürüme mesafesinde hiçbir satış noktası bulunmadığını gördük. Buna karşılık 175 satış noktası, en az üç farklı okul girişine aynı süre içinde erişebiliyor.

Bu tür analizler FMCG ekipleri için iki farklı alanı görünür hale getiriyor: dağıtım ağındaki coğrafi boşluklar ve mevcut ağ içindeki daha güçlü noktalar.

Yeni satış noktası planlamasından raf ve görünürlük görüşmelerine kadar, karar verilecek noktaları önce veriden çıkarmak mümkün.

Spatial Notebook olarak lokasyon verisini bu şekilde kullanılabilir satış ağı analizlerine dönüştürüyoruz.

[Spatial Notebook @SpatialNotebook]

Bir mağazanın çevresinde kaç kişi var demek tek başına yeterli değil. Aynı insanların kaç mağazaya erişebildiğini ve rakibin nerede daha güçlü olduğunu da görmek gerekiyor.

Kadıköy’de 458.573 kişiyi yaşadıkları binalara göre dağıttık ve mağaza ağını 10 dakikalık yürüme mesafesi üzerinden inceledik.

Nüfusun yüzde 90’ı en az bir mağazaya ulaşabiliyor. Ancak yüzde 70’i birden fazla mağazanın erişim alanında. Yaklaşık 30 bin kişi ise yalnızca rakibe yakın.

Ardından 1.353 yeni mağaza konumunu karşılaştırdık. Öne çıkan nokta, erişim alanına 7.800 kişi ekliyor. Bu kişilerin 6.500’ü bugün yalnızca rakibe yakın.

Perakendede mağaza ağına sadece noktalar olarak değil, hizmet ettiği nüfusla birlikte bakıyoruz.