Market sepet analizi ve birliktelik kuralları ile satış stratejisi geliştirilmesi: Orman ürünleri sektöründe bir uygulama
Developing sales strategy with market basket analysis and association rules: An application in the forest products sector
- Tez No: 760231
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERAP AKCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Teknolojik gelişmeler ve rekabetçi koşullar nedeni ile müşteri kazanmak ve eldeki müşteriyi tutabilmek gittikçe daha önemli hale gelmektedir. Bu nedenle müşterilerin satın alma eğilimlerini ve karar verme davranışlarını analiz etmek ve bu analizler sonucunda müşterilere belirli değerler sunarak sadık müşteriler kazanmak önemlidir. Bu çalışmada, güncel trende göre değişim gösteren ürünlerin gelecek dönem talep tahminleri ve birliktelik kurallarının ortaya konulması amaçlanmaktadır. Bu amaçla, orman ürünleri sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin satın aldığı hammaddeler arasından maliyeti en fazla etkileyen ve çeşitliliği nedeni ile planlaması oldukça güç olan dekor kâğıtları dikkate alınmıştır. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada işletmenin 2009-2021 yılları arasındaki gerçek satış verileri analiz edilmiş ve üretimde kullanılan dekor kâğıtlarından 5'i seçilerek yıllık, aylık ve dönemsel olacak şekilde veri setleri oluşturulmuştur. WEKA programının zaman serileri analizi modülü kullanılarak seçilen dekor kâğıtlarının her biri için en doğru tahmini veren algoritma ve veri seti belirlenmiştir. İkinci aşamada ise Apriori algoritması ile dekor kâğıdı verilerini kullanarak, birlikte satın alma eğiliminde olan desen çeşitleri belirlenmiştir. Market sepet analizi sonucunda elde edilen kuralların desen trendlerini ve birliktelikleri gözler önüne sererek firma müşterilerinin satın alma davranışlarını tespit etmesine ve pazarlama stratejisini buna göre şekillendirmesine olanak tanımaktadır. Zaman serileri analizi ile yapılan talep tahminlerinin ise firmanın satın alma stratejisini oluştururken firmaya ışık tutarak belirlenen stratejinin daha etkin hale gelmesini sağlayabilecektir. Ayrıca bu çalışmanın gelecekte güncel trende göre değişim gösteren ürünlerin verileri kullanılarak yapılacak zaman serileri ve birliktelik analizlerine farklı bir bakış açısı kazandırılacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Due to technological developments and competitive conditions, it is becoming more and more important to gain customers and keep them. For this reason, it is important to analyze the purchasing tendencies and decision-making behaviors of the customers and to gain loyal customers by offering certain values to the customers as a result of these analyses. In this study, it is aimed to reveal the future demand forecasts and association rules of products that change according to the current trend. For this purpose, decor papers, which affect the cost the most among the raw materials purchased by an enterprise operating in the forest products sector, and which are difficult to plan due to their diversity, have been taken into consideration. The study consists of two stages. In the first stage, the real sales data of the business between the years 2009-2021 were analyzed and data sets were created as annual, monthly and periodic by selecting 5 of the decor papers used in production. By using the time series analysis module of the WEKA program, the algorithm and data set that gives the most accurate estimate for each of the selected decor papers were determined. In the second stage, using the decor paper data with the Apriori algorithm, the types of patterns that tend to buy together were determined. By revealing the pattern trends and associations of the rules obtained as a result of the market basket analysis, the company will be able to identify the purchasing behaviors of its customers and reform its marketing strategy accordingly. Demand forecasts made with time series analysis will enable the determined strategy to become more effective by shedding light on the company while forming the purchasing strategy of the company. In addition, it is thought that this study will bring a different perspective to the time series and association analyzes to be made by using the data of the products that change according to the current trend in the future.
Benzer Tezler
- Sezgisel yöntemlerle market sepet analizi
Market basket analysis with heuristic methods
FUAT GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Pazarlama ve müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği uygulamaları: Pazar sepet analizinde apriori algoritmasının uygulanması
Data mining techniques in marketi̇ng and customer relationship management: Apriori algorthm in market basket analysis
ANIL AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KAPLAN
- Çok boyutlu birliktelik kuralları analizi ve işletme uygulaması
Multi-dimensional association rules analysis and business application
ŞENGÜL GEDLEÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK
- Veri madenciliğinde market sepet analizi ve birliktelik kurallarının belirlenmesi
Market basket analysis in data mining and finding association rules
AYHAN DÖŞLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Veri madenciliğinde kullanılan birliktelik analizi ve market sepet analizi: Bir uygulama
Association and market basket analysis in data mining: An implementation
SENİHA GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER