Demand forecasting and markdown optimization application at a fashion retailer
Bir moda perakendecisi için talep planlama ve indirim eniyilemesi
- Tez No: 367675
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH GÜRHAN KÖK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kısa ömürlü ürünler satan perakendecilerin mümkün olan en iyi geliri elde etmelerinde talepteki belirsizlikle başa çıkabilmeleri ve aldıkları fiyatlandırma kararları iki önemli unsurdur. Bu çalışmada, perakendecilerin kısıtlı sayıda ürünün satışı için indirim dönemi satışlarını tahmin edebilmek ve yine bu dönem için en iyi fiyat politikalarını belirlemek amacıyla bir yöntem geliştirilmiştir. Öncelikle, üç tane regresyon tabanlı talep tahmin modelinin performansları karşılaştırılmıştır. En iyi fiyat politikalarının üretilmesinde kısıtlı sayıda indirim opsiyonu içeren bir dinamik fiyatlandırma modeli kullanılmış ve bu modelin azami bitiş envanter seviyesi kısıtı altında da performansı değerlendirilmiştir. Devamında, Türkiye'den bir moda perakendecisine ait satış verileri kullanılarak geliştirilen yöntem ile kapsayıcı bir benzetim uygulaması yapılmıştır. Simülasyon uygulamalarının sonucunda, önerilen yöntemin uygulanması ile elde edilen gelir miktarında %9,7'lik bir artış beklenebileceği gösterilmiştir. Ek bir çalışma olarak, perakendecinin mağazaları, mağazaların fiyat duyarlılıkları gözetilerek kümelenmiş ve iki ayrı kümeye bağımsız benzetim uygulaması yapılmıştır. Bu uygulamayla, elde edilen gelirde ortalama %10,7'lik bir artış sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Coping with uncertainty and price decisions are two significant factors in revenue maximization for the retailers who sell products with short life cycles. In this study, we develop a methodology to forecast discount season sales and generate optimal pricing policies for selling a finite amount of perishable products over a finite horizon. First, we establish three regression-based forecasting models and compare their performances. In order to generate optimal pricing policies, we then use a dynamic pricing model and analyze its extension under a maximum final inventory constraint. We implement our proposed methodology using real data from a fashion retailer in Turkey. Our simulations indicate that, using our method, the retailer could expect a 9.7% increase in its revenues. As an additional study, the retailer's stores are clustered into two sets according to their price sensitivities and simulation is run for these two clusters separately. Clustering stores achieved a 10.7% improvement in revenues.
Benzer Tezler
- Demand forecasting and pricing in electricity power industry in Turkey during 2000-2020
2000-2020 döneminde Türkiye elektrik endüstrisi için talep tahmini ve fiyatlandırma
ÜLVİYE BURCU İNCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DAVİD PİNHAS
- Demand forecasting with individual and combined models in pharmaceutical industry
İlaç sektöründe tekli ve birleştirilmiş modeller ile talep tahmini uygulaması
SALİH İMECE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Demand forecasting using statistical and machine learning methods – a case studyin automotive industry
İstatistiksel ve makine öğrenmesi yöntemleri ile talep tahmini-otomotiv sektöründebir uygulama
EGE AK KAYIŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİzmir Ekonomi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERMET ANAGÜN
- Forecasting demand of magazines and modelling seasonality
Dergilerin talep tahmini ve mevsimselliğin modellenmesi
ABDULLAH AKTEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. WOLFGANG HORMANN
- Forecasting simulated retail demand using statistical and data mining techniques
Simülasyon ile elde edilmiş perakende datasının istatistik ve veri madenciliği yöntemleri ile talep tahmini
AYŞE GÜL TUNÇELLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. ÖZDEN GÜR ALİ
PROF. DR. SERPİL SAYIN