Türkiye'de perakende sektöründe talebi etkileyen etmenler ve yapay sinir ağlarıyla talep tahmini uygulaması
Factors affecting the demand for retail in Turkey and an application with neural networks
Yazar: ZEYNEP SEDA SERTTAŞ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BAHADIR GÜLSÜN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Perakende sektörü = Retail sector ; Talep tahmini = Demand estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bir ürün, müşteriye ulaşana dek; hammadde tedarikçileri, üreticiler, dağıtıcı bayiiler, nakliyeciler ve perakendecilerden oluşan uzun ve karmaşık bir tedarik zincirinden geçmektedir. Bu zincirde yaşanan herhangi bir aksama ya da zincirin halkaları arasındaki en ufak bir kopukluk bile oldukça büyük maliyetlere yol açabilmektedir. Bu maliyetlerin önüne geçebilmenin kilit noktası, önceden bir planlamanın yapılabilmesidir. Önemli günler, mevsimler, ürünün satılabileceği farklı sezonlar, fiyat değişiklikleri, farklı segmentteki müşteriler ve müşteri profilleri, ürün için yapılan promosyonlar ve hatta ikame ürünlerin promosyonları ile ürünün talebi sürekli değişiklik göstermektedir. Bu kadar çok parametresi bulunan ve talebi sürekli dalgalanmalar gösteren ürünlerin talep tahminini yapmak, ürünün talebini asıl etkileyen nedenleri tespit etmek, süreci doğru yönetebilmenin kilit noktasıdır. Bu amaçla bu tez çalışmasında talebi etkileyen etmenler, Yapay Sinir Ağları (YSA) yardımıyla tespit edilmeye çalışılmıştır. Bir süpermarkette günlük ve mevsimsel olarak satışları önemli ölçüde değişebilen bir ürün için, yapay sinir ağlarıyla talepler tahmin edilmiş, seçilen en uygun ağ modeli ile parametreler kaldırılarak ayrıca bir tahmin yapılmıştır. Çalışmanın sonunda iki durum kıyaslanmıştır.

Abstract:
A product goes through a long and complex chain of procurement that consists of raw material suppliers, producers, distributers, transporters and retailers until it reaches to the end customer. Any setback on this chain or a disconnection even in the smallest link could lead to great costs. The key point in preventing these costs is, being able to make plans beforehand. Important days, seasonal factors, different seasons that the product can be sold, price changes, customers from different segments and customer profiles, promotions for the product and even promotions of substitute products, demand for the product constantly changes. Demand forecasting of these products that have too many parameters and whose demand constantly fluctuate, establishing the main reasons of demand on the product, are the key points to administer the process. For that purpose, factors that affect demand are tried to be established with the help of Artificial Neural Networks (ANN). For a product in a supermarket whose daily and seasonally sales change significantly, demands were forecasted with artificial neural networks, there has been another forecast with the most convenient network model selected and parameters removed. In the end of these two operations, two circumstances are compared to each other.