Tradenzio
Piyasa verileri ve eğitim içeriklerine erişim sunan mobil platform; App Store ve Google Play’de yayında.
Proje detayıYapay zekâ destekli SaaS geliştirme
Yapay zekâ destekli
SaaS yazılımları
geliştiriyoruz.
İşletmenize veya girişiminize özel, bulut tabanlı ve abonelik modeliyle çalışan SaaS platformları geliştiriyoruz. RAG tabanlı doküman asistanları, AI chatbot, otomasyon modülleri ve ölçeklenebilir multi-tenant altyapıyı tek ekipte planlıyoruz.
Fikrinizi, kapsamınızı ve ihtiyaç duyacağınız AI altyapısını birlikte değerlendirelim.
- Çok kiracılı SaaS
- Her müşterinin verisi ayrı yönetilir
- Model API entegrasyonu
- OpenAI, Gemini ve diğerleri
- Abonelik altyapısı
- Plan, faturalama ve yenileme
SaaS platform geliştirme
deneyimimiz.
Farklı iş modelleri için çok kullanıcılı, abonelik tabanlı ve ölçeklenebilir platformlar geliştirdik. Bu altyapı deneyimini yapay zeka modülleriyle birleştirerek yeni AI SaaS ürünleri tasarlıyoruz.
TrackWork
Freelancer ve ajanslar için müşteri proje takip portalı; ödeme takibi, görev listesi ve mesajlaşma tek platformda.
Proje detayı
TalkNow
Ekipler için çevrim içi sesli iletişim; kristal netliğinde ses akışı ve kolay oda yönetimi.
Proje detayıHizmet kapsamı
Yapay zekâ destekli
SaaS nedir?
Klasik SaaS, yazılımın bulutta barındırılıp abonelikle sunulduğu modeldir. Yapay zeka destekli SaaS ise bu yapının içine LLM, RAG, sınıflandırma, özetleme veya tahminleme modüllerinin gömülü olduğu ürünleri ifade eder.
EticWeb olarak sıfırdan AI SaaS platformları tasarlıyor; mevcut yazılımlarınıza chatbot, doküman asistanı veya otomasyon katmanları ekliyoruz. Abonelik, faturalama, yönetim paneli ve ölçeklenebilir bulut mimarisini proje kapsamına göre birlikte kuruyoruz.
Örnek kullanım senaryoları. Aşağıdaki soru, yanıt ve sayılar temsili içeriktir.
01 / 6
Geliştirdiğimiz yazılımlar
ve entegrasyonlar.
Sıfırdan bir platform geliştirebilir veya mevcut yazılımınıza yapay zekâ özellikleri ekleyebiliriz.
01 / 6
Doküman asistanı
Şirket bilgisine dayanan
yanıtlar.
Şirket dokümanlarınızı kaynak gösteren bir asistan kuruyoruz. Çalışan soru sorar; sistem ilgili belgeyi bulur ve kaynağıyla birlikte yanıt verir.
Doküman asistanı kurulum süreci
Dosyalar
Sözleşme, prosedür ve bilgi bankası içerikleriniz güvenle sisteme aktarılır.
İçerik işleme
Metinler anlamlı parçalara bölünür; arama ve eşleştirme için hazırlanır.
Vektör veritabanı
Sorularla en uyumlu içerik parçaları hızlıca bulunur.
Yetkilendirilmiş arama
Her kullanıcı yalnızca yetkili olduğu belgelere erişir.
AI yanıtı
Yanıt ilgili kaynaklara dayanır; hangi belgeden geldiği gösterilir.
İzleme
Hatalı yanıtlar, kullanım ve model maliyetleri sürekli izlenir.
Temsili soru-cevap
Kaynak gösterimi örneği
- Çalışanın sorusu
- İade süremiz kaç gün?
- Örnek asistan yanıtı
- İade süresi 14 gündür. Tüketici hakları kapsamında ürün tesliminden itibaren bu süre geçerlidir.
- Örnek kaynak
- Mesafeli Satış Sözleşmesi, Madde 7
Yanıtın dayandığı belge kullanıcıya gösterilir. Bu örnek, kaynak gösteriminin nasıl sunulacağını anlatır.
Kullanım alanları
- Çok sayıda dokümanı analiz eden sistemler
- Tekrarlayan müşteri sorularını yanıtlayan platformlar
- Büyük miktarda veriden rapor üreten paneller
- Teklif, açıklama veya rapor hazırlayan iş akışları
- Kullanıcı davranışına göre öneri veren ürünler
- Metin, ses veya görüntü sınıflandıran sistemler
Her projede yapay zekâ gerekli mi?
Hayır, her projede yapay zeka gerekli değildir. Kural tabanlı otomasyonla çözülebilecek bir probleme yapay zeka eklemek maliyeti ve hata riskini artırabilir. Keşif aşamasında AI kullanılması gereken ve klasik yazılımla çözülmesi gereken bölümleri ayrı değerlendiriyoruz.
Geliştirme sürecimiz
Keşif ve niş analizi
Hedef kitle, rekabet, AI gerekliliği ve MVP kapsamının birlikte netleştirilmesi.
Mimari ve prototip
Tech stack, veri modeli, AI pipeline tasarımı ve erken doğrulama için prototip.
Geliştirme ve AI yapılandırması
Model seçimi, RAG altyapısı, prompt tasarımı, değerlendirme senaryoları, güvenlik kontrolleri ve maliyet optimizasyonu.
Yayın ve iterasyon
Bulut deploy, abonelik altyapısı, izleme ve kullanıcı geri bildirimiyle sürekli iyileştirme.
Maliyet
Geliştirme maliyetini
belirleyen unsurlar.
- Kullanıcı ve tenant yapısı
- Web, mobil veya her iki platformun geliştirilmesi
- Kullanılacak AI modeli ve kullanım hacmi
- RAG, vektör veritabanı ve doküman işleme gereksinimi
- Ödeme ve abonelik altyapısı
- Rol ve yetkilendirme derinliği
- Harici API entegrasyonları
- Yönetim paneli ve raporlama kapsamı
- KVKK, kayıt tutma ve veri saklama gereksinimleri
Küçük
AI entegrasyonu
Mevcut yazılıma chatbot, özetleme veya sınıflandırma modülü ekleme.
Orta
AI SaaS MVP
Çekirdek özellikler, temel abonelik iskeleti ve ilk kullanıcı grubu için canlı sürüm.
Kapsamlı
Tam SaaS platformu
Multi-tenant mimari, geniş yönetim paneli ve çoklu entegrasyonlar.
Veri işleme ve
güvenlik mimarisi.
KVKK gereksinimlerine uygun teknik ve operasyonel veri işleme yapısı projeye göre planlanır. Projeye göre, verilerin model geliştirme amacıyla kullanılmadığı kurumsal API seçenekleri tercih edilir ve sağlayıcının veri saklama politikaları ayrıca değerlendirilir.
Veri izolasyonu
Tenant verilerinin mantıksal ayrımı; her müşteri kendi alanında çalışır.
Rol tabanlı yetkilendirme
RBAC ile kim hangi veriye ve AI özelliğine erişir net tanımlanır.
Şifreleme
Hassas alanlar aktarım ve depolama sırasında korunur.
Audit log
Kritik işlemler ve erişimler kayıt altına alınır.
Veri saklama politikaları
Saklama süresi ve silme kuralları projeye göre planlanır.
Model veri kontrolü
Sağlayıcıya hangi verinin gittiği ve kurumsal API seçenekleri değerlendirilir.
Projeye göre seçtiğimiz
teknolojiler.
Her projede aynı teknolojiler kullanılmaz; seçimi ihtiyaçlara göre yapıyoruz.
Backend ve altyapı
- Next.js
- Web uygulaması
- Node.js
- API katmanı
- Python
- API / AI servisleri
- PostgreSQL
- İlişkisel veri
- Redis
- Önbellek / kuyruk
- Docker
- Dağıtım
- REST / GraphQL
- API
- ve diğerleri
- Projeye göre
Yapay zeka
- OpenAI
- LLM API
- Google Gemini
- LLM API
- Anthropic
- LLM API
- Açık kaynak
- Self-hosted modeller
- LangChain
- Projeye göre
- pgvector
- Vektör arama
- ve diğerleri
- Projeye göre
Ödeme
- PayTR
- Türkiye faturalama
- İyzico
- Türkiye abonelik
- Stripe
- Global SaaS faturalama
- PayPal
- Global ödeme ve abonelik
- Paddle
- Merchant of record
- Lemon Squeezy
- Dijital ürün / SaaS
- ve diğerleri
- Projeye göre
Kaliteyi ve kullanımı
nasıl ölçüyoruz?
Takip edilecek metrikleri ve hedeflerini projeye göre belirliyoruz. Aşağıdaki başlıklar ölçüm yaklaşımını gösterir.
AI performansı
- Yanıt doğruluğuArtması hedeflenir
- Kullanıcı geri bildirimi ve test setiyle ölçülen doğru yanıt oranı
- Kaynak uygunluğuArtması hedeflenir
- Yanıtın ilgili dokümana ve yetkiye ne kadar uyduğu
- Halüsinasyon oranıAzalması hedeflenir
- Kaynaksız veya hatalı üretilen yanıt payı
- Yanıt süresiAzalması hedeflenir
- İlk token ve tam yanıt için geçen süre
- Kullanıcı başına model maliyetiAzalması hedeflenir
- Token, çağrı ve depolama maliyetinin kullanıcıya dağılımı
- Otomasyonla kazanılan zamanArtması hedeflenir
- Manuel işe kıyasla tasarruf edilen süre
Ürün performansı
Müşteri ürünü yayınladıktan sonra, proje kapsamına bağlı
- Kullanıcı aktivasyonuArtması hedeflenir
- Kayıt sonrası ürünü anlamlı şekilde kullanan kullanıcı oranı
- Kullanım sıklığıArtması hedeflenir
- Aktif kullanıcı başına oturum ve özellik kullanımı
- DönüşümArtması hedeflenir
- Deneme, demo veya ücretsiz plandan ücretli plana geçiş
- Abonelik yenilemeArtması hedeflenir
- Dönem sonunda yenilenen abonelik oranı
- Kayıp oranı (churn)Azalması hedeflenir
- Belirli dönemde aboneliğini iptal eden müşteri payı
Sıkça sorulan sorular
Ücretsiz keşif görüşmesi
SaaS fikrinizi
birlikte değerlendirelim.
Kapsamınızı paylaşın; MVP ve tam sürüm için ayrı yol haritası hazırlayalım.
- 2019'dan bu yana 500+ proje deneyimi
- TrackWork, Tradenzio ve TalkNow gibi gerçek platformlar
- Sprint bazlı şeffaf süreç ve net kapsam
- AI gerekliliğini dürüstçe değerlendiren danışman yaklaşımı
Teklif talebi
Projenizi anlatın
Formu doldurun; AI SaaS projeniz için kapsam ve yol haritası önerisiyle size geri dönelim.