Alışveriş yaklaşımları ve veri analitiği yöntemleri ile süpermarket yerleşim düzeninin planlanması

Abstract

Süpermarketler için mağaza yerleşim düzeninin planlanması hayati önem taşımaktadır. Süpermarket satış işlem verilerinin analizi, müşteri davranışlarının anlaşılması ve çıkarımlar yapılmasını sağlayan önemli bir anahtardır. Günümüzdeki teknolojik gelişmeler sayesinde çok büyük veri setlerinden anlamlı sonuçlar elde etmek için veri madenciliği yöntemi kullanılmaktadır. Bu araştırmada, süpermarket mağaza düzenini iyileştirmek üzere uygulanan farklı alışveriş yaklaşımları deneyle test edilmekte, veri analitiği uygulanmakta ve tasarımsal bir alışveriş düzeni çerçevesi önerilmektedir. Araştırmada ilk olarak, süpermarkete daha iyi bir yerleşim düzeni sunmak ve karlılığını artırmak için 3 farklı alışveriş yerleşim stratejisi tasarlanmış ve deneyle test edilmiştir. Sonraki adımda, müşterilerin süpermarketteki alışveriş gezisinde seçtikleri ürün gruplarının birliktelik kurallarını oluşturmak için satış işlem verilerindeki öğeler ilişkilendirilmiş ve ürün gruplarından oluşan her ilişkisel benzerliğe sahip öğe grubunu mağaza alanında yerleştirebilmek için Çok Boyutlu Ölçek (MDS) yöntemi uygulanmıştır. Gerçek zaman, mekan ve müşterilerle uygulanan alışveriş yaklaşımlarından ve süpermarket raflarında bulunan tüm ürün gruplarının veri analizinden elde edilen sonuçlarla, hem tüketici odaklı hem de işletme odaklı farklı bir süpermarket düzeni sunulmaktadır. Zıt alışveriş teorileri ile geliştirilen mağaza düzeni yaklaşımının hem akademi hem de perakende sektörü için yararlı bir rehber niteliğinde olacağı düşünülmektedir.

Planning the store layout is significant in supermarkets. Analysis of supermarket sales transaction data is an important key to understanding customer behaviour and making inferences. Through today's technological developments, data mining method is used to obtain meaningful results from very large data sets. In this research, different shopping approaches to improve supermarket store layout are experimentally tested, data analytics are applied and a design shopping layout framework is proposed. Firstly, three different shopping layout strategies are designed and experimentally tested to provide a better layout for the supermarket and increase its profitability. In the next step, the items in the sales transaction data are associated to form the association rules of the product groups selected by customers during their shopping trip in the supermarket, and the Multidimensional Scale (MDS) method is applied to place each group of items with relational similarity in the store area. With the results obtained from the shopping approaches applied in real time, space and with customers and from the data analysis of all product groups on the supermarket shelves, a different supermarket layout, both consumer-oriented and business-oriented, is presented. It is thought that the store layout approach developed with contrasting shopping theories will be a useful guide for both academia and the retail sector.