Perakende mağazalar için moda temelli müşteri analizi: Hibrit bir zeki sistem önerisi
Fashion-based customer analysis for retail stores: A hybrid intelligent system proposal
Yazar: SEZAİ FURKAN PÜR
Danışman: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Online ve perakende mağazalarda müşteri analizi, müşterilerin profilini belirlemek ve farklı satış stratejisi geliştirmek için günümüzde önemli bir yaklaşımdır. Bu yaklaşımlar yardımıyla, mağazalar kendi hedef müşterilerine ve ürünlerine kolayca karar verebilmekte ve müşteri profil bilgisi, alışveriş geçmişi, ürün takibi ve ziyaret sıklığı gibi optimal ve uygun süreçleri çevrimiçi mağazalarda planlayıp hazırlayabilmektedir. Ancak perakende mağazalarda bu tarz benzer bilgiler bulunmadığından bu tür analizleri yapmak için birtakım zorluklar yaşanmaktadır. Bu tez, bu alanda karşılaşılan sorunlar ve zorluklar, elde edilen mevcut çalışmalar, olası çözümler gibi ifade edilen konuların analizlerini birçok açıdan kapsayan detaylı bir literatür çalışması sunmaktadır. Bu tez bağlamında, perakende mağazalardaki müşterilerin moda açısından analizini yapmak amacıyla veri mahremiyetine saygı duyularak yapay zekâ tekniklerine dayalı hibrit bir zeki sistem tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Yaş, cinsiyet, etnik kimlik, duygu, kıyafet, tarz ve renk gibi müşteri bilgilerine sahip olmak için geliştirilmiş zeki sistemdeki hibrit çözümü desteklemek ve perakende mağazalarda tespit yapmak için kenar ve bulut bilişim çözümleri de kullanılmıştır. Geliştirilen modellerin test sonuçları sistemin önerilen görevlere ulaşmada başarılı ve düzgün bir şekilde gün boyunca çalıştığını, çevrimdışı ve çevrimiçi testlerde %80 ve %66 olarak başarı oranı yakaladığını göstermiştir. Ayrıca mahremiyete saygı duyularak, müşteri yeniden kimliklendirme ve yüz tespit algoritması modellerinden çevrimiçi mağaza testlerinde sırasıyla %93 ve %100 doğruluk sağlanmıştır. Kıyafet tespiti, kıyafet rengi tespiti ve stil tespitinde de sırasıyla %75, %65 ve %57 başarı elde edilmiştir. Önerilen sistem ve elde edilen sonuçlar, bu çalışmada sunulan sistemin araştırmacılara sadece bu özel moda alanında değil aynı zamanda mağazalardaki diğer alanlarda da daha fazla imkân ve fırsat sunmada yardımcı olabileceğini göstermiştir.

Abstract:
Customer analysis in online and physical stores is a current significant approach used to decide customers' profiles and develop a selling strategy. With the help of these approaches, stores can decide on their target customers and products quite easily and plan and prepare optimal or suitable processes in online stores such as customer profile information, shopping history, following products, visiting frequency, etc. However, some difficulties are experienced to make such kinds of analyses at retail stores since they do not have such kind similar information. This thesis provides a detailed literature review covering analysis of stated topics in many terms; the problems and difficulties encountered in the field, current studies achieved, possible solutions, etc. Within the context of the thesis, a hybrid intelligent system based on artificial intelligence techniques was designed and developed to analyze customers respecting data privacy in terms of fashion in retail stores. Edge and cloud computing solutions were also used to support hybrid solution in the developed intelligent system having customer information as age, gender, ethnicity, emotion, clothes, styles, and colors and to detect in retail stores. Test results of the developed models have shown that the system works successfully to achieve the proposed tasks successfully and properly throughout the day, 80% and 66% success rates are achieved in offline and online tests. 93% and 100% accuracies were also obtained from the models of customer reidentification and face detection algorithms, respectively, on the online store tests respecting privacy. Clothes detection, clothes' color detection, and style detection were also successfully achieved with the scores of 75%, 65% and 57%, respectively. The proposed system and obtained results have shown that the system introduced in this study might help researchers not only in this specific fashion field but also other fields in stores to provide more facilities and opportunities.