Perakende mağazalar için moda temelli müşteri analizi: Hibrit bir zeki sistem önerisi
Fashion-based customer analysis for retail stores: A hybrid intelligent system proposal
- Tez No: 675119
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Online ve perakende mağazalarda müşteri analizi, müşterilerin profilini belirlemek ve farklı satış stratejisi geliştirmek için günümüzde önemli bir yaklaşımdır. Bu yaklaşımlar yardımıyla, mağazalar kendi hedef müşterilerine ve ürünlerine kolayca karar verebilmekte ve müşteri profil bilgisi, alışveriş geçmişi, ürün takibi ve ziyaret sıklığı gibi optimal ve uygun süreçleri çevrimiçi mağazalarda planlayıp hazırlayabilmektedir. Ancak perakende mağazalarda bu tarz benzer bilgiler bulunmadığından bu tür analizleri yapmak için birtakım zorluklar yaşanmaktadır. Bu tez, bu alanda karşılaşılan sorunlar ve zorluklar, elde edilen mevcut çalışmalar, olası çözümler gibi ifade edilen konuların analizlerini birçok açıdan kapsayan detaylı bir literatür çalışması sunmaktadır. Bu tez bağlamında, perakende mağazalardaki müşterilerin moda açısından analizini yapmak amacıyla veri mahremiyetine saygı duyularak yapay zekâ tekniklerine dayalı hibrit bir zeki sistem tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Yaş, cinsiyet, etnik kimlik, duygu, kıyafet, tarz ve renk gibi müşteri bilgilerine sahip olmak için geliştirilmiş zeki sistemdeki hibrit çözümü desteklemek ve perakende mağazalarda tespit yapmak için kenar ve bulut bilişim çözümleri de kullanılmıştır. Geliştirilen modellerin test sonuçları sistemin önerilen görevlere ulaşmada başarılı ve düzgün bir şekilde gün boyunca çalıştığını, çevrimdışı ve çevrimiçi testlerde %80 ve %66 olarak başarı oranı yakaladığını göstermiştir. Ayrıca mahremiyete saygı duyularak, müşteri yeniden kimliklendirme ve yüz tespit algoritması modellerinden çevrimiçi mağaza testlerinde sırasıyla %93 ve %100 doğruluk sağlanmıştır. Kıyafet tespiti, kıyafet rengi tespiti ve stil tespitinde de sırasıyla %75, %65 ve %57 başarı elde edilmiştir. Önerilen sistem ve elde edilen sonuçlar, bu çalışmada sunulan sistemin araştırmacılara sadece bu özel moda alanında değil aynı zamanda mağazalardaki diğer alanlarda da daha fazla imkân ve fırsat sunmada yardımcı olabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Customer analysis in online and physical stores is a current significant approach used to decide customers' profiles and develop a selling strategy. With the help of these approaches, stores can decide on their target customers and products quite easily and plan and prepare optimal or suitable processes in online stores such as customer profile information, shopping history, following products, visiting frequency, etc. However, some difficulties are experienced to make such kinds of analyses at retail stores since they do not have such kind similar information. This thesis provides a detailed literature review covering analysis of stated topics in many terms; the problems and difficulties encountered in the field, current studies achieved, possible solutions, etc. Within the context of the thesis, a hybrid intelligent system based on artificial intelligence techniques was designed and developed to analyze customers respecting data privacy in terms of fashion in retail stores. Edge and cloud computing solutions were also used to support hybrid solution in the developed intelligent system having customer information as age, gender, ethnicity, emotion, clothes, styles, and colors and to detect in retail stores. Test results of the developed models have shown that the system works successfully to achieve the proposed tasks successfully and properly throughout the day, 80% and 66% success rates are achieved in offline and online tests. 93% and 100% accuracies were also obtained from the models of customer reidentification and face detection algorithms, respectively, on the online store tests respecting privacy. Clothes detection, clothes' color detection, and style detection were also successfully achieved with the scores of 75%, 65% and 57%, respectively. The proposed system and obtained results have shown that the system introduced in this study might help researchers not only in this specific fashion field but also other fields in stores to provide more facilities and opportunities.
Benzer Tezler
- Hazır giyim perakendeciliğinde görsel tasarım faaliyetlerinin incelenmesi (Zincir mağazalar örneği)
Ready to wear the investgation of visual design activity in retailing (Chain stores sample)
ÖZGE KARAARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Giyim EndüstrisiGazi ÜniversitesiGiyim Endüstrisi ve Moda Tasarımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİRSEN ÇİLEROĞLU
- Sales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods
Moda perakendesi sektöründe klasik ve makine öğrenmesi metodları ile satış tahmini
HANİFE IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA YURET
- Trend forecast and collection management in apparel retail
Moda perakende sektöründe trend tahmini ve koleksiyon planlama
RAMAZAN ARKAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKadir Has ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA AĞCA AKTUNÇ
PROF. DR. AHMET DENİZ YÜCEKAYA
- Spor perakende sektörünün yer seçimi kriterleri: İstanbul örneği
Site selection criterias for sports retail sector: Istanbul case
TOLGA KAYACAN
Doktora
Türkçe
2017
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUNDA YİRMİBEŞOĞLU
- Sensory cues in retail industry and revisit intention: A field study on third generation coffee shops
Perakende sektöründeki duyusal işaretler ile müşterilerin yeniden ziyaret niyetleri arasındaki ilişki: Üçüncü nesil kafeler üzerine bir alan çalışması
GİZEM HARİTAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEBNEM BURNAZ