Değişen tüketici davranışlarının makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak belirlenmesine ve analizine yönelik bir çözüm önerisi
Proposing a solution for identifying and analyzing changing consumer behaviors using machine learning methods
- Tez No: 921525
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELÇUK ALP
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Perakendecilik, mal ve/veya hizmetlerin doğrudan nihai tüketiciye arz edilmesiyle ilgili eylemler bütünüdür. Doğal afetler ve salgın hastalıklar perakende sektörünü etkilemekte ve krizlere neden olabilmektedir. Ürünlerin üretildiği bölgelerde veya taşındığı yollar üzerinde meydana gelen doğal afetler, ürünlerin tedariğini geciktirebilir veya engelleyebilir. Arz kıtlığı nedeniyle, afet/kriz bölgelerindeki bazı ürünlerin fiyatları artabilir bu da ciddi anlamda satış tahminleme modellerini etkilemektedir. Salgın hastalık dönemlerinde perakendeciler işyerlerini kapatmak veya askıya almak zorunda 2 kalabilir. Bu tür durumlar, İşletmeler için gelir kaybına yol açabilir ve işletmeleri finansal olarak zorlayabilir. Koronavirüs (COVID-19) pandemisinde de anlaşıldığı gibi, kriz dönemlerinin perakende sektörünün satışlarının etkilenmesi hazırlıklı olunması gereken bir olgudur. Afetler / kriz dönemleri öncesinde ve sonrasındaki ürün satış adetlerinin, birim fiyatlarının, müşterilerin satn alma davranışlarının gözden geçirilmesi ve satışa etkisinin incelenmesi gerekir. Ayrıca, afet ya da kriz dönemi sonrası satış tahminlerini düzenli olarak gözden geçirip güncellemek, durum değiştikçe, tahmin modellerini revize etmek gerekir. Yakın zamanda yaşanan ve kriz dönemi olarak ele alınabilecek COVID-19 pandemisi düşünüldüğünde perakende sektörünün bu gibi durumlara duyarlı ve hazırlıklı satış modellerini hayata geçirmesini gerekli olduğu görülmektedir Bu tezin amacı; COVID-19 pandemisi özelinde kriz dönemlerinde değişen tüketici davranışlarını daha doğru anlamak için makine öğrenmesi yöntemleri ile analizler yapmak ve perakende sektörü için rekabet avantajı sağlayacak çıkarımlarda bulunmaktır.
Özet (Çeviri)
Retailing encompasses the entire set of actions related to the direct supply of goods and/or services to the final consumer. Natural disasters and epidemics can impact the retail sector and lead to crises. Natural disasters occurring in the regions where products are produced or along the transportation routes can delay or prevent the supply of products. Due to supply shortages, the prices of some products in disaster/crisis areas may increase, which significantly affects sales forecasting models. During epidemic periods, retailers may have to close or suspend their operations. Such situations can lead to revenue loss for businesses and can financially strain them. As understood during the COVID-19 pandemic, being prepared for how crisis periods affect retail sector sales forecasts is a necessity. It is essential to review and analyze product sales quantities, unit prices, and customer buying behaviors before 4 and after disaster/crisis periods, and the impact on sales. Additionally, it is crucial to regularly review and update sales forecasts after a disaster or crisis period, and to revise forecasting models as the situation changes. Considering the recent COVID-19 pandemic as a crisis period, it is evident that the retail sector needs to be sensitive to such situations and implement prepared sales models. The aim of this thesis is to use machine learning methods to analyze changing consumer behaviors during crisis periods, specifically during the COVID- 19 pandemic, and to find insights that will provide a competitive advantage for the retail sector.
Benzer Tezler
- Order dispatching via deep reinforcement learning
Başlık çevirisi yok
ERAY MERT KAVUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN
- Örgüt topluluklarında yeni örgüt formlarının oluşumu: Türkiye ve Avrupa bağlamında bir araştırma
Formation of new organizational forms in organizational populations: A study in the context of Türkiye and Europe
SENCER ÖZEL
Doktora
Türkçe
2024
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NACİYE AYLİN ATAAY SAYBAŞILI
- Fiyat ve envanter transferi kararlarının bütünleşik optimizasyonu için yönlendirici bir analitik yaklaşım ve perakende sektöründe uygulaması
A prescriptive analytics approach for the joint optimization of price and inventory transfer decisions and its application in the retail sector
MEHMET MUSTAFA ÖZALP
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Makine öğrenmesi ile havacılık sektöründeki suistimal ve dolandırıcılık risk türlerine çözüm yaklaşımı
Solution approach to misuse and fraud risk types in the aviation industry using machine learning
ŞULE GÜNEŞ SARIÇAM
Doktora
Türkçe
2023
EkonometriMarmara ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAİT ERDAL DİNÇER
- Tüketici satın alma davranışını etkileyen faktörler: Emlak sektöründe bir araştırma
Factors affecting consumer purchasing behavior: A research in the real estate sector
UĞUR BERKAY HABİBOĞLU