Perakendecilikte mevsimsel talebe sahip ürünlerin gelir yönetimi için dinamik fiyatlandırma
Dynamic pricing for revenue management of products which have seasonal demand in retailing
Yazar: MURAT TAHA BİLİŞİK
Danışman: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Dinamik fiyatlandırma ve gelir yönetimi konusu, perakendecilikte son yıllarda artan bir beğeniye dayalı olarak önem kazanmıştır. Dinamik fiyatlandırma problemi, sınırlı bir satış dönemi içerisinde, mevsimsel bir ürünü satışa sunan perakendecinin eldeki stok düzeyi azalırken, beklenen gelir akışını maksimum kılan satış fiyatlarını dinamik olarak belirlemesidir. Mevsimsel ürünleri satışa sunan bir işletmeyi, fiyat değişimine sürükleyen sebep ise satış sezonu süresince müşteri talep yapısının değişkenlik göstermesidir. İşletme, müşteri talep yapısındaki bu değişime cevap olarak fiyatı değiştirerek beklenen gelirini maksimize etmeye çalışmaktadır. Bununla beraber, ürünlerin satış fiyatlarının satış sezonu içinde neye göre ve nasıl değişeceğinin hesaplanması için, satış sezonu içerisinde değişen müşteri talep yapısının analiz edilerek incelenmesi gerekmektedir. Bu kapsamda, bu tez çalışmasında, özellikle perakende sektöründe kullanılmak üzere yeni bir metodoloji önerilmiştir
Önerilen bu metodoloji kapsamında, farklı ürün çeşitleri için talep yapısının analiz edilmesinde, az sayıda veri üzerinden istatistiksel öğrenmeye dayanan destek vektör makinesi yöntemi ve poisson regresyon yöntemleri hata kareleri ortalaması ve izleme sinyaline göre karşılaştırılmıştır. Ardından, talep tahmin yöntemleri içerisinden talebi daha iyi tahmin eden yöntemler diğer yöntemlere göre daha yüksek beklenen gelir önerdiğinden ilgili talep fonksiyonları kullanılarak, fiyata bağlı gelir fonksiyonları elde edilmiştir. Bu noktada, söz konusu ürünler için kapasite kısıtı olmaması durumunda, fiyata bağlı gelir fonksiyonlarının, fiyata göre türevi alınarak veya doğrusal olmayan programlama ile gelir fonksiyonlarını en büyükleyen optimal satış fiyatları bulunmuştur. Ayrıca, problemin bir diğer boyutu olarak, söz konusu her bir ürün için kapasite kısıtı olması durumunda ise, fiyata bağlı olarak bulunmuş gelir fonksiyonları, talebe göre yeniden düzenlenmiştir. Bu dönüştürme işlemi, talep ile fiyat arasındaki ilişki kullanılarak yapılmıştır. Böylece talebe göre ifade edilen gelir fonksiyonları kısıtlı doğrusal olmayan programlamada amaç fonksiyonu olarak kullanılmış ve kapasite kısıtları da eklenerek doğrusal olmayan programlama ile geliri en büyükleyen optimal dinamik satış fiyatları bulunmuştur. Bununla beraber, her bir ürün için dönem başında belirlenen optimal fiyat politikası karşısında gerçekleşen satış sonuçlarının, beklenen satışlardan sapma göstermesi durumunda, optimal fiyat politikasının yeniden hesaplanması da ele alınmıştır. 
Yukarıdaki özellikleriyle çalışma, mevsimsel ürünlerin dinamik fiyatlandırması kapsamında talep tahmini, istatistik, makine öğrenmesi ve yöneylem araştırması konularını literatürde ilk kez bir araya getirmiştir. Böylelikle, endüstri mühendisliği alanında farklı çalışma alanları dinamik fiyatlandırma konusu altında bütünleştirilerek bir arada kullanılmış ve konunun Türkiye'de hizmet veren perakendeci mağazalarına uygulanabilirliği açısından katkı sağlanmıştır. 
Çalışmanın Genel Kısımlar başlığı altında, öncelikle Dinamik Fiyatlandırma kavramı ve çıkış öyküsü ele alınmıştır. Ardından, literatür taraması incelenmiş ve literatür taraması sonucunda saptanan eksikliğe uygun olarak yukarıda değinilen yeni bir metodoloji önerilmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde önerilen metodoloji ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Dördüncü bölümde uygulamaya ait analiz sonuçları özetlenmiş, son bölümde ise elde edilen deneyim ve kazanımlar vurgulanmıştır.

Anahtar kelimeler: Dinamik fiyatlandırma, gelir yönetimi, optimizasyon

Abstract:
Dynamic pricing and revenue management concepts have gained significant importance 
based on growing appreciation in retailing in recent years. Dynamic pricing problem is 
described as a retailer's activity to determine the dynamic prices of a seasonal good in a 
fixed selling period in order to maximize the revenues while the initial inventory 
decreases. The change in the customer demand structure is the basic reason for the 
price shift of a business selling seasonal goods. Such kind of a business should change 
the price of its seasonal goods in order to maximize its expected revenue. By the way, it 
is required that the business should analyze the change in the customer demand 
structure in order to decide how much to shift the prices of seasonal goods. Within this 
scope, in this thesis, a new methodology which can be efficiently used in the retailing 
sector have been suggested. 
Within the framework of the suggested methodology, for different goods, support vector 
machine depending on statistical learning with small number of data and poisson 
regression have been compared in terms of prediction accuracy using mean squared 
error and tracking signal. According to the result of the comparisons, since the demand 
functions which have belonged to the better forecasting models have suggested higher 
revenues, these functions have been used to obtain the price based revenue functions. 
After this, in the case of no capacity constraints, taking the derivative of these 
previously obtained price based revenue functions or alternatively using non-constraint 
nonlinear programming, optimal sales prices have been computed which have 
maximized the relevant revenue functions. On the other hand, in the case of capacity 
constraints, the price based revenue functions have been rearranged according to the 
demand. This arrangement has been made using the relation between price and demand. 
Then, these rearranged revenue functions have been used as the objective function of xiv
the nonlinear programming model and capacity constraints have been added. So, 
optimal dynamic sales prices which have maximized revenue have been found out. By 
the way, for the case if the suggested optimal prices may not meet the expected sales, it 
has been shown how to shift the initial optimal price policy according to the actual 
sales. 
With the above specifications, this thesis brings together and uses techniques of 
forecasting, statistics, machine learning and operations research for the first time in the 
literature in the context of dynamic pricing of seasonal goods. As a result, different 
study areas in industrial engineering have been merged and contributions have been 
made how to implement dynamic pricing for the retailers selling seasonal goods in 
Turkey. 
In the common sections topic, dynamic pricing and its emergence have been discussed. 
Then, a wide literature survey has been made and a new methodology which was 
mentioned above has been suggested to close the gap in the literature. In the third 
section, the suggested methodology has been implemented in detail. In the fourth 
section, findings and the results of analysis have been reported and in the last section, 
experiences and contribitions have been explained.

Keywords: Dynamic pricing, revenue management, optimization