Geri Dön

Trend forecast and collection management in apparel retail

Moda perakende sektöründe trend tahmini ve koleksiyon planlama

  1. Tez No: 779309
  2. Yazar: RAMAZAN ARKAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA AĞCA AKTUNÇ, PROF. DR. AHMET DENİZ YÜCEKAYA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Giyim Endüstrisi, Industrial and Industrial Engineering, Clothing Industry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Bu çalışma, hazır giyim perakende sektöründeki koleksiyonlarda trend tahmini ve yeni trendlerin kullanımı için yeni yöntemleri ve mevcut bazı yöntemleri farklı bir yaklaşımla ele almaktadır. Moda trendlerinin potansiyelini belirlemek için çeşitli yaklaşımlar vardır. Bu çalışma, trend tahmini için çeşitli yaklaşımları açıklamakta ve potansiyeli bilinmeyen ve satış verileri olmayan yeni moda trendlerinin potansiyelini ölçmek için yöntemler geliştirmektedir. İlk olarak, ürün testi konusu (Merchandise Testing), yeni trendlere sahip ürünleri test etme sürecine odaklanır. Test mağazalarının seçimini, tahmin yöntemlerini açıklar ve gerçek verilerle tahminin doğruluğunu analiz eder. İkinci olarak, mağazalar arası satış benzerliğini incelemek için Satış Tabanlı Mağaza Ağı modeli sunulmuş ve tavsiye sistemlerinde olduğu gibi İşbirlikçi Filtreleme yöntemini kullanarak bir mağaza ağı kurmuştur. Mağaza ağ verilerini kullanarak mağazaları kümelemek için K-means gibi bir kümeleme yöntemi incelenmiştir. Ayrıca Koleksiyonun Mağazaya Dağılımı yöntemi, bir kategori için yapılan ana koleksiyonun, mağazaların kapasitesi, ana koleksiyondaki ürün özelliklerinin oranları gibi kısıtlar kullanılarak her mağazaya dağıtılmasına odaklanmaktadır. Koleksiyonu dağıtmak için tamsayılı programlama kullanılmaktadır. Planlanan yeni ürünlerin satış potansiyeli çok önemlidir. Yüzlerce ürün arasından potansiyeli en yüksek olan ürünleri seçmek gereklidir. Mağaza bazında ürün talebi tahmini, mağaza özelliklerini ve ürün özelliklerini içeren satış verilerini farklı parametrelerle ve farklı tahmin yöntemleriyle kullanan bir tahmin modelini ele alır. Ayrıca, koleksiyonların mağazalara dağıtılması yönteminde mağazalar için en uygun ürünlerin seçiminde mağaza bazında tahminler kullanılmaktadır.

Özet (Çeviri)

This study addresses the new methods and some existing methods with a different approach for trend forecasting and using new trends in the collections in apparel retail industry. There are several approaches to determine the potential of fashion trends. This study describes several approaches for trend forecasting and develops methods for measuring the potential of new fashion trends with unknown potential and without sales data. Firstly, merchandise testing focuses on the process of testing products with new trends. It describes the test store selection, forecasting methods and analyze the accuracy of forecasting with real data. Secondly, Sales-Based Store Network of Stores model is presented to examine cross-store sales similarity and establishes a store network using Collaborative Filtering method as in recommendation systems. A clustering method like K-means is studied to cluster the stores using store network data. Moreover, Distribution of Collection into Store method focuses on distributing the main collection made for a category into each stores using some constraints such as capacity of stores, rates of product attributes in the main collection. Integer programming is used to distribute the collection. The sales potential of the new planned products is crucial. It is necessary to choose the products with highest potential among the hundreds of products. Prediction of products' demand based on stores addresses a prediction model using sales data containing store features and product attributes with different forecasting methods with different parameters. Furthermore, store-based forecasts are used in Distribution of collection into stores method while selecting the best products for the stores.

Benzer Tezler

  1. Pazarlama ve bankacılık uygulamaları Türk bankacılık sektöründe pazarlamanın gelişimi ve uygulama çalışmaları

    Başlık çevirisi yok

    BORA ULAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜJDAT SAKAR

  2. Spor salonundaki aletlerin kapasite tahminlemesi için bir uygulama çerçevesi

    An application framework for gym equipment capacity forecast

    OSMAN ÇAYLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  3. Çalışma sermayesi yönetiminde factorıng

    Factorıng as a tool for workıng capıtal management

    TÜLAY YUDATAP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NİYAZİ BERK

  4. Coğrafı̇ bı̇lgı̇ teknolojı̇lerı̇ ı̇le akıllı şehı̇r tasarımı

    Designing geographic information system framework for smart cities

    ABDULLAH SAİD TÜRKSEVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  5. Development of operation and maintenance strategies for offshore wind industry based on big data management

    Büyük veri yönetimi ile açık deniz rüzgar endüstrisinde işletme ve bakım stratejilerinin geliştirilmesi

    UWE LUETZEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR BEJİ