Allocation of shelf place with using big data
| dc.contributor.advisor | Sezgin, Selime Demet | |
| dc.contributor.author | Altun, Yavuz | |
| dc.date.accessioned | 2021-04-20T11:46:31Z | |
| dc.date.available | 2021-04-20T11:46:31Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.department | Enstitüler, Lisansüstü Programlar Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | ABSTRACT: Big data practices and related to this allocation of the right shelf place in supermarkets is a new approaches; for retailers searching for new ways to sell their products through the various kinds of stores, categories. In order to have successful sales and profit maximization, companies have to focus on the right shelf place, that supermarket chains and suppliers are racing to answer these days. It is believed that there are products relationship matrix that may have an influence on consumers on different categories, and these are relational and locational factors. This research was made in order to identify the best shelf place allocations for the supplier to replace product categories that have an effect on increasing sales performance. The results were obtained through current sales analysis, what are the actual sales in reality and comparing what could be much more if our big data model applies to change shelf place, and all these applications resulted to show very clearly that this analysis does help is increasing the total number of sales. Although big data helps us to find the right shelf place location for products for categories, but in terms of more profitable products supermarkets focus on the advantage of profit maximization when they decide to choose right shelf place. | en_US |
| dc.description.abstract | ÖZET: Bu tezin temel amacı, süpermarketlerdeki büyük veri uygulamalarıyla raf yeri performansının ölçülmesi, doğru lokasyonun büyük dataya bakılarak tespit edilmesi ve diğer şubeler ile karşılaştırılması; yeni metodlarla ürünler, mağazalar, kategoriler ve müşterilerin satın alma süreçlerini büyük dataya bağlı olarak ürün yerleşiminde ulaşılabilecek maksimum verimliliğe çıkartılmasıdır. Başarılı satış süreci ve kar maksimizasyonu elde etmek için süpermarket zincirleri ve tedarikçiler doğru ürünü, doğru raf yerinde, doğru zamanda yerleştirmelidir. Bu tezde, yazar kasalardan gelen ham data, ürün ilişkisi matrisinin tüketiciler için farklı kategoriler üzerinde etkisi olduğunu gösteriyor ve bu etkilerin ilişkisel ve konumsal faktörler olduğunu tespit ediyoruz. Bu araştırma, satış performansını arttırmada etkisi olan ürünün yer seçimi, tedarikçi ürün kategorileri için en uygun raf yeri tahsislerini belirlemek amacıyla yapılmıştır. Sonuçlar şu anki satış analiziyle, gerçek satışların ne olduğu üzerinden büyük veri modelimiz kullanılarak raf yerini değiştirmek için maksimum performas gösteren şubelere bakarak uygulandığında, açık ve net satışı arttıran sonuçlar elde edilmiştir. Elbetteki bu veriler bize ürünler için mağazadaki ideal lokasyonu göstersede, ancak supermarketler raf seçimi yaparken kar marjı doğrultusunda ürünleri satışa çıkarmaktadırlar. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11411/3543 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=aEzj_IdWAsjiSAfK3qwrBsofcCBXr3CLY5mjkCiwo7OHxH4ZkUC7DjOx7XoWXuU8 | |
| dc.identifier.yoktezid | 608472 | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.national | National | en_US |
| dc.program | Marketing | en_US |
| dc.publisher | İstanbul Bilgi Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en |
| dc.sponsored.EU | No | en_US |
| dc.sponsored.TUBITAK | No | en_US |
| dc.subject | süpermarketler | en_US |
| dc.subject | büyük veri | en_US |
| dc.subject | raf yerleşimi | en_US |
| dc.subject | alışveriş | en_US |
| dc.subject | tüketici trendleri | en_US |
| dc.subject | supermarkets | en_US |
| dc.subject | big data | en_US |
| dc.subject | allocation of shelf place | en_US |
| dc.subject | shopping | en_US |
| dc.subject | consumer trends | en_US |
| dc.title | Allocation of shelf place with using big data | en_US |
| dc.title.alternative | Büyük veri kullanılarak raf yerinin konumlandırılması | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
