Forecasting promotional sales in cosmetic industry with machine learning
Kozmetik sektöründe makine öğrenmesi yöntemleri ile promosyonel satış tahmini
- Tez No: 761742
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Bu çalışmanın amacı, bir perakende kozmetik şirketinde satış indirim kampanyalarının dönemsel satış talep tahminine etkisini inceleyerek, aylık talep tahminlerini makine öğrenimi teknikleriyle geliştirme konusunda etkin bir çalışma geliştirmektir. Satış promosyonlarının tümü veya mağaza içi kampanyalar hedef müşteriye, sadık müşteriye ve potansiyeli olan ancak henüz firmanın müşterisi olmayanlara ulaşmayı sağlar. Pazarlama stratejisi olarak kampanyalar, satınalımı arttırmayı, daha fazla ciro üretilmesini böylece finansal olarak daha fazla kar elde edilmesini amaçlamaktadır. Çoğu şirket daha iyi satış tahminleri yapmak, harcamalarını kontrol etmek ve yeni müşteriler kazanmak için mücadele etmekteler. Yöneticiler ve analistler farklı değişkenlere ve deneyimlerine dayanarak satış tahminleri yapmaya çabalarlar. Ürün kampanyaları, raf yerleşimleri ve mevsimsel etkiler yönetici ve analistleri bir sonraki kampanya tahminlerinde basit lineer regresyon kullanmaya teşvik etmekteler. Bu geçmişten gelen yaklaşımlar insan beyni ile sonuçları analiz etme odaklı yaklaşımlardır. Perakende şirketleri arasında sürekli büyüyen rekabet ve müşteri beklentilerinin sürekli değişimi, şirketlerin üzerinde yeni kampanya kurguları yaratmak için artan satışlar ve pozitif kar elde etmek amacıyla büyük bir yük oluşturuyor. Buna bağlı olarak kişiselleştirilmiş kampanyalar müşterilere fayda sağlayacak önemli bir araç olmaya başlıyor. Yeni dönem tahminleme çalışmalarında makine öğrenimi teknikleri fark edilmektedirler. Makine öğrenimi teknikleri uygulanan bir model inşa ederek, her kategori ve ürün için doğruluk oranı daha yüksek tahminlemelere ulaşılabilmektedir. Firmalar, kendi sektör ve endüstrileri içerisinde yer alan rekabetçi dinamikleri, makine öğrenmesi tekniklerinin gücünü kullanarak kayda değer bir şekilde etkilemekte ve değiştirmekteler. Bu çalışmamızda satış tahmini yapabilmek için lineer regresyon, rastgele orman, karar ağaçları ve XGBoost methodları gibi makine öğrenim teknikleri uygulayacağız. Modellerimizde indirim kurgusu ve mevsimsellik gibi değişkenlerin satış tahminine etkilerini inceleyeceğiz. Bu çalışma, indirim ve kampanyaların müşteri davranışları üzerindeki etkileri ve tahminleme algoritmalarımızın başarısı hakkında fikir ve bilgi sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
This study aims to observe and improve a deep work about periodical sale forecasting using machine learning techniques by analysing sales promotions' effect on them in a cosmetic retail company. Whole kinds of sale promotions or in-store promotions enable reaching the targeted customers, the loyal customers, and the potential ones who are not a regular customer of the company yet. As a marketing strategy, promotions are aimed at increasing purchases, generating more revenue hence, more profit for the company financially. Most companies are struggling to make better sales predictions to control their spending and gain new customers. Managers and analysts try to predict sales based on different variables and their experiences. The promotions of products, the shelf placement, and seasonality effects prompt them to use basic linear regressions on their forecast of the next campaign results. This old approach depends on the human brain to analyze the results. Ever-growing competition between retailers and changing consumers' expectations place a burden on companies for designing new promotions with growing sales and positive margins. Correspondingly customized promotions are becoming a more crucial tool to affect customers in favor of them. In the new world of forecasting finds out the requirement of machine learning techniques. Building a model using machine learning, we have more accurate predictions for every category or product. With the power of machine-learning techniques companies significantly influence competitive dynamics in their industries and sectors. We'll apply various machine learning methods such as lineer regression, random forest, decision trees, and XGBoost to predict sales. In our models, we analyze the effect of important variables such as the level of the discount, promotion elasticity and seasonality to forecasting. These results enable managers and researchers to have an idea about promotion impacts on consumer behaviors and our predicting algorithms' success on forecasting.
Benzer Tezler
- Türkiye'de şampuan pazarı ve uygulanan pazarlama stratejileri
Shampoo market in Türkey and applied marketing stretegies
SELDA ADAK
- Perakende ürünlerinin promosyon dönemlerindeki talebinin tahmin edilmesi ve bir tahmin modeli uygulaması
Forecasting the promotional demand of retail products and the application of a forecasting model
GÖKHAN SÜRMELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLAY ÇELEBİ
- Sigortada dağıtım ve tutundurma metodları
Başlık çevirisi yok
BANU GÖNENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiSigortacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN GÜRBÜZ
- Makine öğrenmesi yardımıyla zincir restoran gıda satışlarının tahmin edilmesi ve hava durumunun etkisinin incelenmesi
Forecasting food sales on chain restaurant and investigating weather effect on sales by using machine learning methods
SEZGİ ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Perakende sektöründe promosyon tahminleme
Promotional forecasting for demand in retail sector
FERHAT ARIKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA