Tahminleme ve çok kriterli karar verme yöntemleri ile distribütör bayilerin değerlendirilmesi: Ambalajlı su sektör uygulaması
Evaluation of distributor dealers with forecasting and multi-criteria decision making methods: Packaged water sector application
Yazar: MELİH CAN
Danışman: DOÇ. DR. ENGİN ÇAKIR
Aydın Adnan Menderes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Bilimsel ve teknolojik gelişmelerle birlikte bireyler ihtiyaç duydukları her şeye pratik olarak ulaşma eğilimindedir. Yaşamın doğan akışıyla birlikte eğitim, iş ve sosyal hayat temposu içerisinde bireyler doğal olan her şeyden uzaklaşmakta ve zaman içerisinde doğal olan ürün ve hizmetlere özlem duymaktadır. Kısaca bireyler, çağın şartlarına uyum sağlamaya çalışırken aynı zamanda da doğal olanı talep etmektedirler. Dolayısıyla bu talebi karşılayacak bir hizmet alanı doğmaktadır. Doğal kaynak suyu üretimi ve satış hizmeti de bu ihtiyacı karşılamaya yönelik ortaya çıkmıştır. Ambalajlı su üretimi yapan işletmeler tarafından verilen bu hizmet, günümüzde yaygın olarak tercih edilmektedir. Ambalajlı su sektöründe faaliyet gösteren bu işletmelerde, distribütör adayı bayilerin tüketicilere ne şekilde ve nasıl hizmet sunduğu, dolum yapılan damacana ve şişelerin, fabrikadan ve distribütör bayiden ne şekilde temin edildiği, tüketicilere promosyon yapılıp yapılmadığı, satış miktarları ve satış miktarlarındaki dönemsel değişiklikleri, depolama alanlarının yeterli olup olmaması, çalışanlarının deneyim ve sayısı gibi konular ilgili bayilerin verimlilikleri açısından oldukça önem arz etmektedir. Verimlilikleri doğrultusunda, ambalajlı su sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin distribütör adayı bayilerini özenle belirlemeleri gerekmektedir. Bu kapsamda ambalajlı su sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin, Türkiye ölçeğinde 11 ilde bulunan bayilerine ait 2018 (1) – 2022 (52) yılları arasında haftalık satış verileri, ilgili yılların haftalık sıcaklık ortalamaları ve haftalık dolar kuru ortalamaları kullanılarak makine öğrenmesi tekniklerinden yapay sinir ağının (YSA), uzun kısa dönemli bellek (Long Short-Term Memory-LSTM) mimarisiyle çalıştırılması sağlanmış ve kısa süreli bayii satış tutarları tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar neticesinde en uygun distribütör adayı bayiler sıralanmıştır. Bayilerin satış tutarlarının tahmini neticesinde, satış tutarları en yüksek olan ilk beş bayi uzman görüşü alınarak araştırma dahiline alınmış, satış tutarları en yüksek olan bayilerin ilk beş tanesinden birine distribütörlüğün verilecek olduğu araştırmanın ikinci aşamasına geçilmiştir. Araştırmanın ikinci aşamasında ise söz konusu bayilerin satış verilerinin yanında; yapılan literatür taramasıyla ve işletmede çalışan üretim ve operasyon müdürleriyle belirlenen sektörel olarak gerekli kriterlerin önem sıralamaları ÇKKV tekniklerinden olan LBWA (Level Based Weight Assessment) metodu kullanılarak yapılmış sonrasında ise söz konusu kriterler baz alınarak yine ÇKKV yöntemlerinden olan CoCoSo (Combined Compromise Solution) metodu kullanılarak en uygun bayilerin sıralaması yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda sıralama neticesinde en uygun bayi distribütör bayi olarak seçilmiştir.

Abstract:
With scientific and technological advancements, individuals tend to practically access everything they need. Within the pace of education, work, and social life, individuals are distancing themselves from what is natural, and over time, they yearn for natural products and services. In short, while individuals try to adapt to the conditions of the era, they also demand what is natural. Therefore, a service area has emerged to meet this demand. The production and sale of natural spring water are services that have emerged to meet this need. This service, provided by businesses engaged in bottled water production, is widely preferred today. In these businesses operating in the bottled water sector, how distributor candidate dealers provide services to consumers, how the containers (bottles and water dispensers) are filled, how they are obtained from the factory and distributor, whether promotions are offered to consumers, sales quantities and seasonal changes in sales quantities, the adequacy of storage spaces, and the experience and number of employees are crucial factors for the efficiency of the respective dealers. Accordingly, businesses operating in the bottled water sector need to carefully select distributor candidate dealers based on their efficiencies. In this context, weekly sales data, weekly temperature averages of the relevant years and weekly dollar exchange rate averages of the dealers of a company operating in the packaged water sector in 11 provinces in Turkey between the years 2018 (1) and 2022 (52) were used. Afterwards, these data were run with the long short-term memory (LSTM) architecture of the artificial neural network (ANN), one of the machine learning techniques, and short-term dealer sales amounts were estimated. As a result of the obtained results, the most suitable distributor candidate dealers were ranked. Following the prediction of dealer sales amounts, the top five dealers with the highest sales amounts were selected, and the research proceeded to the second stage. In the second stage of the study, in addition to the sales data of these dealers, the importance rankings of sector-specific criteria identified through literature review and discussions with production and operation managers in the business were determined using the Level Based Weight Assessment (LBWA) method, a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) technique. Subsequently, based on these criteria, the dealers were ranked using the Combined Compromise Solution (CoCoSo) method, another MCDM technique. As a result of the study, the most suitable dealer was selected as the distributor.