Ürün kategorileri arasındaki satış ilişkisinin birliktelik kuralları ve kümeleme analizi ile belirlenmesi ve perakende sektöründe bir uygulama
Determining product categories sales relationship with association rules and cluster analysis: an application in retailing sector
- Tez No: 229259
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ ELEREN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
- Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 202
Özet
Günümüzde birçok işletme, müşterileri ile ilgili çok miktarda ve çok çeşitli veriye sahiptir. Bu verilerin çeşitli analiz teknikleriyle işlenerek anlamlı ve işletmenin işine yarayacak bilgilerin elde edilmesi, işletmenin daha etkin kararlar vermesini sağlayacak ve küreselleşen, rekabetin arttığı dünyada işletmenin rekabet etme gücünü arttıracaktır. Veri madenciliği, matematiksel ve istatistiksel teknikler yardımı ile veri seti içindeki gizli bağlantıları tespit ederek, işletmelere karar verme sürecinde yardımcı olmaktadır.Bu çalışmada ürün kategorileri ve ürün sınıfları arasındaki satış ilişkisinin tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaçla perakendeci bir işletmenin bir yıllık süre boyunca topladığı alışveriş fişi verileri üzerinde birliktelik kuralları analizi ve hiyerarşik kümeleme gibi veri madenciliği yöntemleri uygulanmıştır. Araştırmada 1.096.125 adet fiş analiz edilmiştir. Birliktelik kuralları analizi sonucunda en büyük kural desteğinin %18,69 ile içecekler->tatlı ürünler bağıntısında, en yüksek güven değerinin %69,46 ile market markası->tatlı ürünler bağıntısında olduğu belirlenmiştir. Kümeleme analizi sonucunda en kuvvetli ilişkiler, makarna-bakliyat (0,403), zeytin-peynir (0,354), çay-şeker (0,337), pasta malzemeleri-hazır tatlı (0,308) ürün çiftleri arasında tespit edilmiştir. Kümeleme aşaması 82 adımda tamamlanmıştır.Bu araştırmanın sonuçları perakendeci işletmeler tarafından çeşitli promosyon kampanyalarında değerlendirilebilir. İşletmenin kategori yönetiminde kullandığı ürün kategorileri ve sınıfları, kümeleme analizi sonucunda elde edilen kümelere göre tekrar oluşturularak daha verimli bir şekilde kullanılabilir. Aynı zamanda bulunan örüntüler, kararsız müşteriler için ikna edici, yön gösterici çeşitli faaliyetler tasarlanması için de kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Many enterprises have lots of data about their customers. Processing these data with various analysis techniques to make meaningful information for enterprises will make enterprises to take beneficial decisions in the competitive world. Data mining determine hidden informations and patterns in a data set with the help of mathematical and statistical techniques to help enterprises to make choices.In this research it is aimed to determine the sales relationship between product categories and product classes. To achieve this goal, data mining methods, like association rule analysis and hierarchical cluster analysis, applied to one year sales database constructed by a retailer. In this research 1.096.125 sales slips were analyzed. In association rules analysis, the biggest rule support (%18.69) was found between beverages and sweet categories, the highest confidence value (%69.46) was found between private label and sweet categories. In cluster analysis the strongest relationship was found between macaroni-legumes (0,403), olives-cheese (0,354), tea-sugar (0,337), pastry ingredients-ready-made sweet (0,308) classes. Clustering stage was completed in 82 steps.Results of this research can be used in promotion campaigns by retailers. Product categories and classes, which retailers use in category management, can be formed efficiently by examining cluster analysis results. Patterns, which were founded by this research, can be used to design activities for indecisive customers to persuade them.
Benzer Tezler
- Değerli müşterilerde ürün kategorileri arasındaki satış ilişkilerinin veri madenciliği yöntemlerinden birliktelik kuralları ve kümeleme analizi ile belirlenmesi ve ulusal bir perakendecide örnek uygulama
Determining the relationship between sales of the product categorywith valuable customer datamining association rules and clustering analysis methods and practices on a national retailers
YUNUS KÖSE
- Health-related consistency in food choice and consumption: The role of household and product characteristics
Gıda tercihi ve tüketiminde sağlık ilişkili tutarlılık: Hane halkı ve ürün özelliklerinin rolü
GÖKHAN SÜRMELİ
Doktora
İngilizce
2020
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL BURÇ ÜLENGİN
- Perakende piyasalarında dayanıksız tüketim ürünleri ile ilgili gelişmeler -bireysel markalı ürünlerde satın alma davranışı
Developments regarding fast moving consumer goods at retail markets-buying behavior at the private label products
K. SELÇUK TUZCUOĞLU
- The effect of attitudes towards Turkish products on purchasing behaviour: A research on Russian customers
Türk ürünlerine yönelik tutumun satın alma davranışına etkisi: Rus müşteriler üzerinde bir araştırma
ALEKSANDR BUKALEROV
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İşletmeİstanbul Ticaret ÜniversitesiPazarlama Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AŞKIM NURDAN TÜMBEK TEKEOĞLU
- Marka, ürün ve tüketici yenilikçiliği ile davranışsal niyetler arasındaki ilişki: Düzenleyici aracılık modeli
The relationship between brand, product and consumer innovativeness and behavioral intentions: A moderated mediation model
MERYEM YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeAkdeniz ÜniversitesiPazarlama Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLIHAN KIYMALIOĞLU