Kayıp satış miktarlarının makine öğrenmesi ve zaman serisi ile analizi

Bu tez, perakende sektöründe stok dışı kalma (OOS) ve rafta ürün bulunabilirliği (OSA) gibi önemli sorunları 14 ay boyunca toplanan veriler üzerinde makine öğrenmesi ve zaman serisi analizleri kullanarak inceler. Büyük bir perakende zincirinin 1779 mağazasından günlük olarak toplanan satış ve stok verilerinin yanı sıra eticaret web sitesinden günlük olarak toplanan fiyat verisi detaylıca ele alınmış, Lineer Regresyon, Destek Vektör Makineleri (SVM), Karar Ağaçları, Rassal Orman ve Zaman serisi algoritmaları ile analiz edilmiştir. Araştırmanın odak noktası, kayıp satış miktarlarını etkileyen faktörleri belirlemek ve bu bilgileri kullanarak gelecekteki kayıp satış miktarını tahmin etmektir. Bu süreç, perakendecilere yönelik stok yönetimi stratejilerinin iyileştirilmesi için kritik veriler sağlamaktadır. Analizler sonucunda Lineer regresyon modeli diğer modellere göre kayıp satış tahminlerinde daha yüksek doğruluk ve güvenilirlik sunmuştur. Ayrıca fiyatlandırma stratejilerinin ve rekabetçi fiyatlamaların satış hacimleri üzerinde belirgin bir etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. Kullanılan algoritmaların satış verileri olmaksızın performanslarının ciddi şekilde düşmesi gibi bulguları da ortaya koymaktadır. Analiz süreçlerinde veri setlerinin kapsamlılığının ve doğruluğunun ne derece önemli olduğunu vurgulamaktadır. Çalışma sonuçları, rekabetçi fiyatlandırma ve efektif stok yönetimi stratejilerinin müşteri memnuniyeti ve satış performansı üzerindeki etkilerini gözler önüne sererken, bu stratejilerin sektördeki işletmeler için rekabet avantajı yaratma potansiyelini de göstermektedir. Gelecek araştırmalar için, ürün sayısını artırma, reklam verilerini dâhil etme ve özel günler gibi veri zenginleştirmesi önerilmektedir Araştırma, dinamik pazar koşullarına uyum sağlama ve tüketici ihtiyaçlarını daha iyi karşılama konularında rehberlik ederken sektör profesyonellerine ve akademisyenlere değerli içgörüler ve stratejik yönlendirmeler sağlamakla beraber perakende işletmelerinin verimliliklerini artırma ve müşteri sadakatini güçlendirmeye katkı sağlamayı amaçlamaktadır.