Grocery Retail Store Revenue Prediction for Store Location Evaluation Using Spatial Interaction Models
Mağaza Yer Seçimi icin Mekansal Etkileşim Modelleri ile Süpermarket Ciro Tahmini
- Tez No: 220697
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZDEN GÜR ALİ, PROF. DR. SERPİL SAYIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Çalışmamızın amacı mekansal etkilesim modellerini kullanarak potansiyel mağazaların ciro tahmini yoluyla supermarket yer seçimi kararlarına destek olmaktır. Bu çalışmada amacımız kaliteli musteri harcama payi ve magaza ciro tahminleri veren esnek bir mekansal etkilesim modeli oluşturmaktır. Model oluşturmada, keşif analizinde elde ettiğimiz sonuçlar kullanılmaktadır. Keşif analizinde uzaklık, rekabet, mağaza satış alanı ve mağaza formatı gibi önemli olduğunu düşündüğümüz değişkenlerin etkileri makro ve müşteri analizi ile araştırılmaktadır. Keşif analizine göre, büyük mağazalar uzak bölgelerden daha fazla müşteri çekmektedir ve uzaklık genel olarak müşteri mağaza seçimini etkileyen önemli bir faktördür. Buna paralel olarak oluşturduğumuz modelde uzaklık bir değişken olarak kullanılmış ve uzaklık etki parametresi mağaza satış alanının bir fonksiyonu olarak belirlenmiştir. Bu modeli degisken uzaklik etki parametresi modeli olarak adlandirdik. Sonuçlarımıza göre desigken uzaklık etki parametresi modeli uzaklik ve magaza buyuklugu arasindaki iliskiyi daha iyi tanimladigi ve bunun sonucunda elde edilen musteri harcama payi tahminlerinin daha kesin oldugu gorulmustur. Bu model mağaza çekiciliği parametreleri eklendiginde ve belli bir aralik icinde kontrol edilen satis tahmin kisiti ile beraber optimizasyon yoluyla cozuldugunde Huff (1963), MCI (1974) ve Competing destinations (1988) modellerinden gercek veriler uzerinde esneklik, tahmin ve genelleme kalitesi kriterlerinde daha iyi sonuc vermistir. Bu tez çalışmasında aynı zamanda posta kodu bazında müşteri harcamalarına ve müşterilerin değişik perakende zincirlerindeki harcamalarına ihtiyaç duymayan bir mağaza ciro tahmini metodu önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
The goal of this thesis study is to use the customer and store location information for store revenue prediction to support the store location decision. Spatial interaction models are structured and practical analytical formulas and they are often used in store revenue prediction. In this thesis study we focus on creating a new improved spatial interaction model. Basis of our spatial interaction model is insights obtained in the exploratory analysis which we examine factors such as distance, competition, store format through macro and customer level analysis. According to our findings, bigger stores attract more customers from distant areas and distance is a significant variable affecting customer store choice behavior. Based on this finding, we add distance variable to our model and we represent the distance decay value as a function of store size. We observe that this representation of the distance decay value provides improved customer share prediction results. According to our evaluations, a spatial interaction model with store attractiveness values and variable distance decay provides superior individual share of customer spending and store sales prediction results to Huff (1963), MCI (1974) and Competing destinations (1988) models when it is estimated with constrained optimization. We also observe that the spatial interaction model with variable distance decay and store attractiveness values which is estimated with constrained optimization is robust and utilize the information better than conventional spatial interaction models. In this thesis study we also propose a method of store revenue prediction using spatial interaction models and customer loyalty card data when customer panel data and zip code level customer spending are not available.
Benzer Tezler
- Bı̇rlı̇ktelı̇k kural çıkarım ı̇le ürün önerı̇ algorı̇tmasının gelı̇ştı̇rmesı̇ ve analı̇zı̇
Development and analysis of product recommendation algorithm withassociation rule mining
NAMATULLAH WAHİDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RİTA İSMAİLOVA
- Çeşitli büyüklüklerdeki alışveriş mekanlarını aydınlatma sistemleri tasarım ilkeleri
Designing principles of lighting systems in store designs of various types
HALE İKİZLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET Ş. KÜÇÜKDOĞU
- Veri madenciliği ve market veritabanında birliktelik kurallarının belirlenmesi
Data mining and determination of the rules of togetherness in grocery database
BURCU ALAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İşletmeRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EROL USTAAHMETOĞLU
- Hoshin Kanri sistematiği altında aksiyomlarla ürün ve süreç tasarımı: Perakende sektöründe bir uygulama
Axiomatic product and process design under Hoshin Kanri approach: An implementation at retail sector
AYŞEGÜL ÖZKAVUKCU
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Perakende sektöründe stok sınıflandırması ve ürün yaşam eğrisi analizi
Stock classification and product life cycle analysis in retail sector
ELVAN PALABIYIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK