Perakende endüstrisinde raf alanı yönetimine veri madenciliği esaslı analitik bir yaklaşım
An analytic approach based on data mining to shelf space management in retail industry
Yazar: TUNCAY ÖZCAN
Danışman: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Matematiksel modeller = Mathematical models ; Optimizasyon teknikleri = Optimization techniques ; Perakende sektörü = Retail sector ; Sezgisel araştırma = Heuristic research ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Rekabetin ve elde edilebilir ürün sayısının sürekli artması nedeniyle, raf alanı; perakende yönetiminin en sınırlı kaynaklarından biridir. Diğer taraftan, pazarlama araştırmaları müşteri satınalma davranışının raf alanı miktarı ve lokasyonu gibi mağaza içi faktörlerden etkilendiğini ortaya koymaktadır. Müşteri davranışının bu yapısı, raf alanı yönetim sistemine hayati bir anlam yüklemektedir. Raf alanının etkin yönetimi; hem operasyon maliyetlerinin düşürülmesi hem de finansal performansın iyileştirilmesi açısından kritik önem taşımaktadır. Bu bağlamda; elde edilebilir ürünler arasında hangilerinin sergileneceği (çeşitlendirme kararı), sergilenen ürünlere ne kadar raf alanı tahsis edileceği (tahsis kararı) ve herbir ürünün hangi raflarda sergileneceği (yerleşim kararı) raf alanı yönetiminin ana problemleri olarak tanımlanabilir.Bu çalışmada; ilk olarak, bir kitap perakendecisinin raf alanı tahsis kararı için yeni bir doğrusal olmayan karışık tamsayılı programlama modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modelin NP-Zor yapısından dolayı, büyük ölçekli problemlerin çözümü için parçacık sürü optimizasyonu ve yapay arı kolonisi esaslı sezgisel yaklaşımlar önerilmiştir. Daha sonra, bu yaklaşımların gerçek hayat problemlerini çözmedeki yetersizliği nedeniyle, özgün bir sezgisel yaklaşım tasarlanmıştır. İkincil olarak, bu sezgisel yaklaşımdan elde edilen en iyi alan tahsis kararı temelinde, mağaza yerleşim problemine odaklanılmıştır. Bu amaçla; veri madenciliğinin birliktelik kuralları kullanılarak bir matematiksel programlama modeli tasarlanmış ve büyük boyutlu problemlerin çözümü için genetik algoritmalar esaslı yeni bir sezgisel yaklaşım geliştirilmiştir. Raf alanı tahsisi ve mağaza yerleşim kararları için geliştirilen modellerin ve sezgisel yaklaşımlarının etkinliği, bir kitap perakendecisinde gerçekleştirilen vaka çalışması ile sunulmuştur. Son olarak, raf alanı tahsisi ve mağaza yerleşimi gibi bir perakendecinin yinelenen kararlarına rehberlik etmek için bir raf alanı yönetim aracı tasarlanmıştır.

Abstract:
Due to the competition and the numbers of available products are continiously growing, shelf space is one of the scarcest resources of retail management. On the other hand, the various marketing researches show that the customer buying behavior may be influenced by in-store factors such as shelf space amount and location. This structure of consumer behavior gives vital meaning to shelf space management system. The efficient management of shelf space carries critical importance on both the reduction of operational costs and improvement of financial performance. In this context; which products to display among the available products (assortment decision), how much shelf space to allocate the displayed products (allocation decision) and which shelves to display of each product (location decision) can be defined as main problems of shelf space management.In this study, firstly, a new nonlinear mixed integer programming model is developed for shelf space allocation decision of a bookstore retailer. Because of NP-Hard nature of this model, the heuristic approaches based on artificial bee colony and particle swarm optimization are proposed for solving large sized problems. Later, due to the lack of these approaches for solving real life problems, an originial heuristic is designed. Secondly, this study focuses to the shop layout problem using the best space allocation solution which is obtained from this heuristic approach. To this end, a mathematical programming model by utilizing association rules of data mining is designed and a new approach which is predicated on genetic algorithms, is developed for solving the large-sized problems. The efficiency of the developed models and heuristics is illustrated with a case study which is performed at a bookstore retailer. Lastly, a shelf space management tool is designed in order to guide to recurring decisions of a retailer such as shelf space allocation and shop layout.