Geri Dön

Assortment planning using data mining algorithms

Veri madenciliği algoritmaları yardımıyla ürün gamı planlaması

  1. Tez No: 231921
  2. Yazar: AJLAN NİHAT GÜN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BERTAN BADUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bölümü
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Günümüzde ürün gamı optimizasyonu, belli kategoriye ait ürünler içerisinde satış performansı en iyi olanları bulmaktan ziyade perakendecilerin ticari stratejilerini pazarda uygulamaları için kullanılan bir metod haline gelmiştir. Veri tabanlarına her gün kaydedilen milyonlarca veriyi düşündüğümüzde gün geçtikçe çoğalan veriden gerekli bilgiyi çıkarmak perakendeciler için daha zor hale gelmektedir. Bu problemin çözümüne yardımcı olmak için ürün gamı seçiminde veri madenciliği uygulamalarını kullanmayı ve yoğun veriden bilgi edinmeyi amaçlamaktayız.Şu da unutulmamalıdır ki perakendeciler en uygun ürün gamını seçerken sadece karmaşık algoritmalara güvenmemeli, iş mantığını da karar sisteminin içine yedirmelidir. Bu çalışmada biz bu konudaki önceki çalışmalardan PROFSET ve GENELLEŞTİRİLMİŞ PROFSET modellerine yeni geliştirmelerde bulunduk. Temel modeli sık alınan ürün kümesinin kar dağılım metodu, kategori başına sınırlamaları ve adetsel olarak bol satış yapan ürün kısıtlamalarında eklemeler ve düzeltmeler yaparak geliştirdik. Son olarak da yarattığımız modeli empirik olarak örnek bir perakende datası için test ettik. Tüm bunları yaparken perakende sektörü gerçekleri, tüketici ve müşteri algısını dikkatten kaçırmamaya özen gösterdik.

Özet (Çeviri)

Assortment Optimization is not just selecting the best products according to the sales performance under a certain category, but also an execution method to apply retailers commercial strategy into market considering all strategies which retailer want to play. Regarding millions of data saved in databases and explosive growth of data leads to a situation in which it is increasingly difficult for retailers to understand the right information. To cope with this problem we are planning to use association algortihms to put in place data mining in product selection.It should also be considered that selecting best and suitable products for assortment of retailer need not only sophisticated algorithms to take decisions but also business perspective to embed into decision system. In this study, we approach the assortment selection problem, by improving the PROFSET model and GENERALIZED PROFSET model, which is based on a microeconomic framework. We improved the basic model by introducing additional method of profit allocation over frequent item sets, constraints about categories and sold quantities. Finally we empirically test our model with sample retailer data. While doing this we will also take into consideration the retail industry characteristics and consumer and customer perceptions.

Benzer Tezler

  1. Multi-location assortment optimization under lead time effects

    Teslim süresi etkisi altında çok konumlu ürün çeşidi en iyilemesi

    UTKU KARACA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ALPER ŞEN

  2. An assortment planning problem with an empirical demand model

    Deneysel bir talep modeli yardımıyla ürün çeşidi planlama problemi

    İPEK DURMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiIşık Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEZGİN ÇAĞLAR AKSEZER

  3. Management of product variety in retail operations

    Başlık çevirisi yok

    ABDULLAH GÜRHAN KÖK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    EkonomiUniversity of Pennsylvania

    MARSHALL FİSHER

    GÉRARD CACHON

  4. Assortment planning framework with substitution and complexity cost

    Ürün ikamesi ve üretim karmaşıklığı maliyeti gözeten ürün gamı planlanması

    DİLARA SÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ŞEN

  5. Perakende sektöründe ikame etkisi ile portföy ve raf alan optimizasyonu

    Assortment and shelf space optimization with substitution effect in retail

    BURCU FİLİZ IŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU