Akademik Veri Yönetim Sistemi
18. ULUSLARARASI EKONOMETRİ, YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI VE İSTATİSTİK KONGRESİ, Trabzon, Türkiye, 5 - 07 Ekim 2017, ss.242, (Özet Bildiri)
Amaç:
Günümüz dünyasında işletmelerin pazarda yer edinebilmeleri ve/veya pazardaki yerlerini sağlamlaştırabilmeleri için müşterilerinin taleplerine göre hareket etmesi önemlidir. Müşteri taleplerinin belirlenmesi ve bu bilgi yığını içindeki yararlı bilgilerin-gizli ilişkilerin öğrenilebilmesi için iyi bir veri tabanı sistemine ihtiyaç vardır. Hızla gelişen bilgisayar teknoloji ile bilgisayarların depolama alanlarının artması işletmelere günlük işlemlerinin kayıtlarını bilgisayar ortamında tutabilme kolaylığı sağlamaktadır. Böylece işletme yöneticisi çeşitli teknikler yardımıyla işletmesinin güncel durumunu anlık olarak takip edebilmektedir. Bu çalışma kapsamında Rize’de faaliyet gösteren süpermarket zinciri sahibi için müşterilerinin satın alma davranışlarının ortaya çıkarılması ve gelecekteki satış stratejilerinin belirlenmesi amaçlanmıştır.
Yöntem:
Müşterilerin satın alma davranışlarının tespitinde veri madenciliği yöntemlerinden biri olan Birliktelik Kuralı kullanılmaktadır. Birliktelik Kuralı özellikle süpermarket uygulamalarında kullanıldığından Pazar Sepet Analizi olarak da anılmaktadır. Bu analiz ile işletmenin hangi ürünlerinin birlikte satın alınma eğilimlerinin olduğu ortaya çıkartılarak yöneticilerin satış stratejilerinde doğru kararları vermesi sağlanmaktadır. Birliktelik Kuralı olarak birçok algoritma kullanılmaktadır. Bunlardan en sık kullanılanı Agrawal tarafından 1994 yılında literatüre kazandırılmış olan Apriori Algoritmasıdır. Bu çalışma kapsamında ürünlerin birlikteliklerinin belirlenmesinde Apriori algoritması kullanılmıştır.
Bulgular:
Rize’de faaliyet gösteren süpermarket yetkililerinden, 12 aylık yazar kasa fiş kayıtlarını elde edildi. Bu kayıtlardan yararlı bilginin elde edilip veri tabanına kaydedilmesi için bir uygulama geliştirildi. Öncelikle ürünler temel gruplar altında birleştirilip hangi ürün gruplarının birlikte satın alındığı belirlendi. Ayrıca bu birliktelik kurallarının günlere ve saat dilimlerine göre değişip değişmediği incelenerek raporlar elde edildi. Bunun yanında önerilen model çeşitli güven ve destek oranları ile yeniden koşturularak farklı senaryolar geliştirildi.
Sonuç:
Elde edilen sonuçlar neticesinde firma yetkililerine, hangi ürünlerin birlikte satın alındığı, bu birlikteliğin günler ve saat dilimleri açısından nasıl değişim gösterdiği anlatıldı. Geliştirilen senaryolar bazında firma yetkililerine çeşitli stratejiler önerildi. Ürünlerin satış stratejileri konusunda firma yetkililerine tavsiyelerde bulunuldu.
Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Birliktelik Kuralı, Pazar Sepet Analizi, Apriori Algoritması
JEL Kodu: C25, C44, C80