E-ticaret verileriyle uluslararası lojistikte talep tahmini ve stok optimizasyonu: Makine öğrenmesi temelli bir model uygulaması
A machine learning-based approach for demand forecasting and inventory optimization in international logistics using e-commerce data
Yazar: Alkaç, Dilan; Karakoç, Hale Tuğçe
Dergi: Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi No. Advanced Online Publication, 2025
Anahtar kelimeler: International Trade (Other) ; Uluslararası Ticaret (Diğer) ; Sales Forecasting,Inventory Management,Demand Forecasting,Machine Learning ; Satış Tahmini,Stok Yönetimi,Talep Tahmini,Makine Öğrenmesi

Bu çalışma, e-ticaret sektöründe talep tahmini ve stok yönetimi süreçlerinin iyileştirilmesine yönelik olarak makine öğrenmesi tabanlı modelleme yaklaşımlarının uygulanabilirliğini incelemektedir. Artan rekabet ve değişken tüketici talepleri karşısında, firmaların envanter seviyelerini daha doğru öngörebilmesi stratejik bir gereklilik haline gelmiştir. Bu kapsamda, Brezilya merkezli Olist firmasına ait 2023–2024 dönemine ilişkin satış verileri ile çevresel faktörleri temsil eden meteorolojik değişkenler bütüncül bir veri yapısı içerisinde analiz edilmiştir. Satış hacmi üzerinde bölgesel farklılıkların ve iklim koşullarının etkilerini değerlendirebilmek amacıyla São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte ve Curitiba şehirleri özelinde ayrıntılı analizler gerçekleştirilmiştir. Araştırma sürecinde, zaman serisi analizi, veri madenciliği ve çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları (ARIMA, SARIMA, Random Forest, XGBoost, LightGBM, LSTM) entegre bir biçimde uygulanmış, bu modeller performans kriterlerine göre karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular, Random Forest algoritmasının yüksek doğruluk oranlarıyla öne çıktığını göstermektedir. Sonuçlar, veri odaklı tahminleme modellerinin e-ticaret lojistiğinde operasyonel verimliliği artırmada ve stok optimizasyonunu desteklemede etkili karar destek araçları sunduğunu ortaya koymaktadır.

This study investigates the applicability of machine learning-based modeling approaches to improve demand forecasting and inventory management processes in the e-commerce sector. In the face of increasing competition and volatile consumer demand, accurately predicting inventory levels has become a strategic necessity. In this context, the study analyzes sales data from the Brazil-based e-commerce company Olist for the 2023–2024 period, together with meteorological variables representing environmental factors, within a comprehensive data structure. To assess the impact of regional differences and climate conditions on sales volume, detailed analyses were conducted for the cities of São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte, and Curitiba. Throughout the research process, time series analysis, data mining, and various machine learning algorithms (ARIMA, SARIMA, Random Forest, XGBoost, LightGBM, LSTM) were applied in an integrated manner and compared based on performance metrics. The findings reveal that the Random Forest algorithm stood out with its high level of predictive accuracy. The results demonstrate that data-driven forecasting models can serve as effective decision support tools in enhancing operational efficiency and supporting inventory optimization in e-commerce logistics. The study provides both methodological and practical contributions by bridging predictive analytics and real-world logistics applications in a dynamic market environment.