E-ticaret firmalarında dinamik ve kısa vadeli talep tahmini
Dynamic and short-term demand forecasting in E-commerce companies
- Tez No: 975864
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İHSAN EROZAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektronik ticaret, Talep tahmini, Ucuzluk kampanyaları, Electronic commerce, Demand estimation, Cheapness campaigns
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Talep tahmini hem geleneksel hem de modern işletmelerde üretim planlaması ve stok yönetiminin temel unsurlarından biridir. Geleneksel işletmeler genellikle yalnızca geçmiş satış verilerine dayalı uzun vadeli tahminler yaparken, günümüz modern işletmeleri bu yaklaşımı yetersiz ve israflı bulmaktadır. Bu durum, hızla değişen pazar koşulları karşısında daha dinamik ve çok boyutlu tahmin modellerine olan ihtiyacı açıkça ortaya koymaktadır. Bu tez çalışmasında, e-ticaret kanalı üzerinden ürün satan bir hazır giyim firmasının kısa vadeli (bir haftalık) talep tahminini için bir makine öğrenmesi modeli önerilmiş ve bu model, geleneksel zaman serisi yöntemleriyle karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Çalışma kapsamında, en yüksek satış hacmine sahip iki ürün seçilmiş; e-ticaret verilerine (görüntüleme, favorileme, sepete ekleme) ek olarak kampanya dönemleri ve özel günler gibi dışsal faktörler de modele entegre edilmiştir. Bu değişkenlerin haftalık talep üzerindeki etkileri detaylı biçimde analiz edilmiştir. Böylece klasik zaman serisi yaklaşımlarının ötesine geçilerek birden fazla faktörü dikkate alan dinamik bir makine öğrenmesi modeli geliştirilmiştir. Yapılan modelleme sonucunda, Random Forest modeli %77,44'lük R² ve 1,62 Ortalama Mutlak Hata (MAE) değerleriyle en yüksek performansı göstermiştir. Bu performans, hata bazında değerlendirildiğinde Üçlü Üssel Düzleştirme (TES) modeline göre %28,77, SARIMA modeline göre ise %34,44 oranında daha başarılı sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
Demand forecasting is a fundamental component of production planning and inventory management in both traditional and modern businesses. While traditional enterprises typically rely solely on long-term forecasts based on historical sales data, today's modern businesses consider this approach insufficient and wasteful. This argument highlights a clear need for more dynamic and multidimensional forecasting models in the face of rapidly changing market conditions. In this thesis, a machine learning model is proposed for short-term (one-week) demand forecasting of a ready-to-wear company operating through an e-commerce channel, and this model is comparatively analyzed against traditional time series methods. As part of the study, the two products with the highest sales volume were selected, and in addition to e-commerce data (such as product views, favorites, and add-to-cart actions), external factors such as promotional periods and special days were also integrated into the model. The effects of these variables on weekly demand were analyzed in detail. In doing so, a dynamic machine learning model that considers multiple factors beyond classical time series approaches was developed. As a result of the modeling process, the Random Forest model achieved the highest performance with an R² of 77,44% and a Mean Absolute Error (MAE) of 1,62. When evaluated in terms of error metrics, this performance corresponds to 28,77% better results compared to the Triple Exponential Smoothing (TES) method and 34,44% better results than the SARIMA model.
Benzer Tezler
- Küçük sanayi işletmelerinde finansman kaynakları içinde kredilerin yeri ve bir uygulama
Başlık çevirisi yok
İSMET BOLAT
- Hibrit skuter güç grubu tasarımı
Hybrid scooter powertrain design
MUSTAFA KABAKÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALP TEKİN ERGENÇ
- Elektronik ticaretin KOBİ`ler açısından uygulanabilirliği: Ankara örneği
Applicability of e-commerce for SME`s: Example of SME's in Ankara
AHMED RAMAZAN ALTINOK
- İstanbul'da 5-yıldızlı otel pazar araştırması
Market research for 5-star hotels in Istanbul
ÜLKÜ YÜKSEL
- Two-sided markets models and applications
Çift yönlü pazarlar iş modeli ve gelişmekte olan ülkelerdeki uygulamaları
BEYZA NUR SAMUTOĞLU
