Geri Dön

Best-seller pricing on Amazon.com: A panel vector autoregressive approach

Amazon.com'da liste başı kitap fiyatlandırması: Bir panel vektör otoregresif modelleme yaklaşımı

  1. Tez No: 648291
  2. Yazar: İREM BİLEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH DAŞCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İş Analitiği Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Amazon, hem kendisinin hem de diğer mağazaların satısını yaptığı geniş ürün çeşidiyle insanların tek bir yerden alışveriş yapabileceği ideal bir site yarattı. Onun geniş ürün seçenekleri, büyük veri tabanlı tavsiye sistemi, hoş kullanıcı arayüzü vb. faktörler müşterileri oradan alışveriş yapmaya, ürünleri keşfetmek için saatler harcamaya çekiyor. Amazon.com'u ziyaret eden bir müşteri; sitenin önerdiği veya bedava kargo koşulunu sağlayan almayı planlamadığı ürünleri de satın almaya meyilli oluyor. Amazon'un yüksek çapraz satış potansiyeli ve müşterilerinin dürtüsel satın alma potansiyeli Amazon'un fiyatlandırmada zararına satış stratejisini kullanmasına zemin hazırlıyor. Amazon'un liste bası kitapları zararına sattığı biliniyor ancak stratejisini belirlerken hangi faktörlerin etkili olduğu hakkında bilgi kısıtlı. Bu çalışmada anahtar pazar özelliklerinin Amazon'daki indirimlere ve birbirlerine etkisini gözlemliyoruz. Panel vektör otoregresif modelleme ile 500 kitabın 31 günlük 15500 gözlemini içeren beş endojen değişkeni (indirim, satış sıralaması, liste fiyatı, müşteri kritiği, ve mağaza sayısı) ve bir dışsal değişkeni (format) kapsayan panel zaman serisi veri setini inceliyoruz. Panel vektör otoregresif modelleme ile değişkenlerin önceki günlerde gözlenen değerlerinin diğer değişkenlere olan etkilerini de göz önünde bulunduruyoruz. Sonuçlarımız Amazon.com'da daha yüksek indirimlerin daha iyi satış sıralaması, daha yüksek liste fiyatı, daha yüksek müşteri kritiği olan ya da daha az sayıda mağaza tarafından satılan kitaplara olduğunu gösteriyor. Ayrıca, bu değişkenlerin birbirlerine olan etkilerini de gösterdik. Bizim çalışmamız Amazon pazarının dinamiklerini gözlemleyen az çalışmadan bir tanesi.

Özet (Çeviri)

Amazon has created an ideal stop for one-stop shopping with its broad assortment of products sold by Amazon itself and other retailers. Its huge selection of products, big data-driven recommendation system, nice user interface, and many other factors entice consumers to shop there, and spend hours to discover items. A customer who visits Amazon.com is likely to buy unplanned items website recommends or that fulfill the condition for free delivery. High cross-selling potential of Amazon, and consumers' high impulse buying potential facilitate using loss leader strategy. It is known that Amazon.com sells best-seller books at below cost, but there is limited understanding of the factors that influence pricing decisions of this company. In this study, we observe how key market characteristics impact discounting decisions of Amazon and how all these variables affect each other in this marketplace. We conduct Panel Vector Autoregressive modelling on a panel time series dataset with 15500 observations on 5 endogenous variables (discount, sales rank, list price, customer review and number of sellers) and 1 exogenous variable (physical format) of 500 books for 31 days. By using Panel Vector Autoregressive modelling, we also take the impact of previous days' observations into consideration in explaining the relationship. Our results suggest that on Amazon.com discounts are deeper for books with better sales ranks, higher list prices, higher customer reviews, or lower number of sellers. We also demonstrate the effects of these variables to each other. Our study is among the few that observe dynamics of Amazon marketplace.

Benzer Tezler

  1. Dynamic inventory allocation problems with stochastic demand

    Rastsal talep modeliyle dinamik envanter dağılımı problemleri

    SERAY AYDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. FİKRİ KARAESMEN

    YRD. DOÇ. DR. YALÇIN AKÇAY

  2. Joint pricing and inventory decisions for substitutable and perishable products

    İkame ve bozunabilir ürünler için ortak fiyatlandırma ve envanter kararları

    AYLİN LELİZAR POLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ONUR KAYA

  3. Fast, accurate and approximate valuation of real estate property

    Gayrimenkullerin hızlı, doğru ve yaklaşık olarak değerlendirilmesi

    İSMAİL SERDAR TAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİM NECDET MİMAROĞLU

  4. Enterkonnekte elektrik güç sistemlerinde kapalı çevrim güç akışlarını önlemeye / düzenlemeye yönelik bulanık karar verme temelli bir yöntem

    A fuzzy - decision making based method to prevent / regulate loop flows in interconnected electrical power systems

    GÜLCİHAN ÖZDEMİR DAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK

  5. Fındığın optimum satış süresinin belirlenmesi: oyun teorisi ve karar kriterleri yaklaşımları

    Determining the optimal selling time of nut: game theory and decision criteria approaches

    MELİKE MUNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURHANEDDİN İZGİ