Geri Dön

Perakendecilikte mevsimsel talebe sahip ürünlerin gelir yönetimi için dinamik fiyatlandırma

Dynamic pricing for revenue management of products which have seasonal demand in retailing

  1. Tez No: 352240
  2. Yazar: MURAT TAHA BİLİŞİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Dinamik fiyatlandırma, gelir yönetimi, optimizasyon, Dynamic pricing, revenue management, optimization
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 134

Özet

Dinamik fiyatlandırma ve gelir yönetimi konusu, perakendecilikte son yıllarda artan bir beğeniye dayalı olarak önem kazanmıştır. Dinamik fiyatlandırma problemi, sınırlı bir satış dönemi içerisinde, mevsimsel bir ürünü satışa sunan perakendecinin eldeki stok düzeyi azalırken, beklenen gelir akışını maksimum kılan satış fiyatlarını dinamik olarak belirlemesidir. Mevsimsel ürünleri satışa sunan bir işletmeyi, fiyat değişimine sürükleyen sebep ise satış sezonu süresince müşteri talep yapısının değişkenlik göstermesidir. İşletme, müşteri talep yapısındaki bu değişime cevap olarak fiyatı değiştirerek beklenen gelirini maksimize etmeye çalışmaktadır. Bununla beraber, ürünlerin satış fiyatlarının satış sezonu içinde neye göre ve nasıl değişeceğinin hesaplanması için, satış sezonu içerisinde değişen müşteri talep yapısının analiz edilerek incelenmesi gerekmektedir. Bu kapsamda, bu tez çalışmasında, özellikle perakende sektöründe kullanılmak üzere yeni bir metodoloji önerilmiştir Önerilen bu metodoloji kapsamında, farklı ürün çeşitleri için talep yapısının analiz edilmesinde, az sayıda veri üzerinden istatistiksel öğrenmeye dayanan destek vektör makinesi yöntemi ve poisson regresyon yöntemleri hata kareleri ortalaması ve izleme sinyaline göre karşılaştırılmıştır. Ardından, talep tahmin yöntemleri içerisinden talebi daha iyi tahmin eden yöntemler diğer yöntemlere göre daha yüksek beklenen gelir önerdiğinden ilgili talep fonksiyonları kullanılarak, fiyata bağlı gelir fonksiyonları elde edilmiştir. Bu noktada, söz konusu ürünler için kapasite kısıtı olmaması durumunda, fiyata bağlı gelir fonksiyonlarının, fiyata göre türevi alınarak veya doğrusal olmayan programlama ile gelir fonksiyonlarını en büyükleyen optimal satış fiyatları bulunmuştur. Ayrıca, problemin bir diğer boyutu olarak, söz konusu her bir ürün için kapasite kısıtı olması durumunda ise, fiyata bağlı olarak bulunmuş gelir fonksiyonları, talebe göre yeniden düzenlenmiştir. Bu dönüştürme işlemi, talep ile fiyat arasındaki ilişki kullanılarak yapılmıştır. Böylece talebe göre ifade edilen gelir fonksiyonları kısıtlı doğrusal olmayan programlamada amaç fonksiyonu olarak kullanılmış ve kapasite kısıtları da eklenerek doğrusal olmayan programlama ile geliri en büyükleyen optimal dinamik satış fiyatları bulunmuştur. Bununla beraber, her bir ürün için dönem başında belirlenen optimal fiyat politikası karşısında gerçekleşen satış sonuçlarının, beklenen satışlardan sapma göstermesi durumunda, optimal fiyat politikasının yeniden hesaplanması da ele alınmıştır. Yukarıdaki özellikleriyle çalışma, mevsimsel ürünlerin dinamik fiyatlandırması kapsamında talep tahmini, istatistik, makine öğrenmesi ve yöneylem araştırması konularını literatürde ilk kez bir araya getirmiştir. Böylelikle, endüstri mühendisliği alanında farklı çalışma alanları dinamik fiyatlandırma konusu altında bütünleştirilerek bir arada kullanılmış ve konunun Türkiye'de hizmet veren perakendeci mağazalarına uygulanabilirliği açısından katkı sağlanmıştır. Çalışmanın Genel Kısımlar başlığı altında, öncelikle Dinamik Fiyatlandırma kavramı ve çıkış öyküsü ele alınmıştır. Ardından, literatür taraması incelenmiş ve literatür taraması sonucunda saptanan eksikliğe uygun olarak yukarıda değinilen yeni bir metodoloji önerilmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde önerilen metodoloji ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Dördüncü bölümde uygulamaya ait analiz sonuçları özetlenmiş, son bölümde ise elde edilen deneyim ve kazanımlar vurgulanmıştır.

Özet (Çeviri)

Dynamic pricing and revenue management concepts have gained significant importance based on growing appreciation in retailing in recent years. Dynamic pricing problem is described as a retailer's activity to determine the dynamic prices of a seasonal good in a fixed selling period in order to maximize the revenues while the initial inventory decreases. The change in the customer demand structure is the basic reason for the price shift of a business selling seasonal goods. Such kind of a business should change the price of its seasonal goods in order to maximize its expected revenue. By the way, it is required that the business should analyze the change in the customer demand structure in order to decide how much to shift the prices of seasonal goods. Within this scope, in this thesis, a new methodology which can be efficiently used in the retailing sector have been suggested. Within the framework of the suggested methodology, for different goods, support vector machine depending on statistical learning with small number of data and poisson regression have been compared in terms of prediction accuracy using mean squared error and tracking signal. According to the result of the comparisons, since the demand functions which have belonged to the better forecasting models have suggested higher revenues, these functions have been used to obtain the price based revenue functions. After this, in the case of no capacity constraints, taking the derivative of these previously obtained price based revenue functions or alternatively using non-constraint nonlinear programming, optimal sales prices have been computed which have maximized the relevant revenue functions. On the other hand, in the case of capacity constraints, the price based revenue functions have been rearranged according to the demand. This arrangement has been made using the relation between price and demand. Then, these rearranged revenue functions have been used as the objective function of xiv the nonlinear programming model and capacity constraints have been added. So, optimal dynamic sales prices which have maximized revenue have been found out. By the way, for the case if the suggested optimal prices may not meet the expected sales, it has been shown how to shift the initial optimal price policy according to the actual sales. With the above specifications, this thesis brings together and uses techniques of forecasting, statistics, machine learning and operations research for the first time in the literature in the context of dynamic pricing of seasonal goods. As a result, different study areas in industrial engineering have been merged and contributions have been made how to implement dynamic pricing for the retailers selling seasonal goods in Turkey. In the common sections topic, dynamic pricing and its emergence have been discussed. Then, a wide literature survey has been made and a new methodology which was mentioned above has been suggested to close the gap in the literature. In the third section, the suggested methodology has been implemented in detail. In the fourth section, findings and the results of analysis have been reported and in the last section, experiences and contribitions have been explained.

Benzer Tezler

  1. Tedarik zincirlerinin yeniden yapılandırılması ve perakende sektöründe uygulama

    Reengineering supply chains and implementation in retailing

    ALİ FATİH BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEMİH ÖNÜT

  2. Perakendecilikte kurumsal marka kimliği ve saha çalışması

    Corporate brand identity in field work

    BEHİYE BEĞENDİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET YAMAN ÖZTEK

  3. Müsteri yoğunlugu ile tüketici alışveriş davranışı ilişkisine yönelik teknoloji marketinde bir pilot araştırma

    A research of the relationship between customer density and consumer shopping behavior in a technology market

    ŞEHNAZ MÜGE DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL KAYA

  4. Perakendecilikte özel marka kullanımı ve uygulamaları

    Private brand usage in retail trade and its applications

    AHU YAZICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmeAdnan Menderes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM BEKÇİOĞLU

  5. Perakendecilikte müşteri hizmetleri yolu ile müşteri memnuniyeti ve sadakati yaratılması: İzmir ilinde bir araştırma

    Creating customer satisfaction and loyalty through customer services in a retailing: A field research in Izmir city

    EMEL KURŞUNLUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TANYERİ