LIGHTGBM ALGORİTMASI İLE YENİ BİR SATIŞ TAHMİN MODELİNİN OLUŞTURULMASI VE PERAKENDE SEKTÖRÜNE UYGULANMASI

Abstract

Günümüz dünyasında gittikçe artan rekabet ortamında işletmeler varlıklarını sürdürebilmek için çeşitli stratejiler gerçekleştirmektedirler. Gün geçtikçe bu stratejilerden en çok tercih edileni müşterilerin taleplerine göre hareket etmek olmuştur. Böylece müşteri odaklı çalışma kavramı hayatımıza girmiştir. Şirketler için en önemli unsur olan müşteri memnuniyetini en üst seviyede tutmanın ancak müşteri odaklı çalışma anlayışı ile mümkün olacağı anlaşılmaktadır. Müşterilerin gelecek dönemlerde oluşacak isteklerini bilmek, işletmeler için büyük önem taşımaktadır. Böylece işletmeler öz kaynaklarının planlamalarını daha iyi yapabilmektedirler ve rakiplerine göre daha avantajlı duruma geçmektedir. İşletmeler, müşterilerin gelecekte oluşacak isteklerini ancak tahmin yöntemleri ile bilmektedirler. Teknolojinin gelişmesi ve internetin yaygınlaşması ile birlikte işletmeler bu gelişmelerden daha çok faydalanmaya başlamışlardır. Günümüzde birçok işletme tahmin modellerinden yararlanmaktadır. Her işletmenin ihtiyacı ve sektördeki konumu farklılık gösterdiği için oluşturulacak tahmin modelleri işletmelerin yapısına uygun olmalıdır. Tahmin modelleri oluşturulurken işletmenin geçmişteki verileri referans alınmakta ve gelecekte oluşabilecek koşullar göz önünde bulundurulmaktadır. Böylece tahmin modellerinden daha iyi sonuçlar alınabileceği görülmektedir. İşletmeler yol haritalarını çizerken, uzun veya kısa dönemli planlamalarında firmalarının yapısına uygun olarak oluşturulan bu tahmin modellerinden yararlanmaktadırlar. Başarılı çalışan tahmin modelleri, işletmeleri fazla stok ve fazla mesai gibi maddi manevi birçok kayıptan kurtarmaktadır. Bu çalışmada, perakende sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin E-Ticaret müşterilerine ait verileri kullanılmaktadır. Müşterilerin geçmişe ait verileri kullanılarak gelecek bir dönemdeki satış planlamalarına ışık tutacak, satış tahmin modeli oluşturulmaktadır. Çalışmanın uygulama kısmında, karar ağacı algoritmalarından biri olan LightGBM algoritması kullanılmaktadır. Daha verimli v

sonuçlar alabilmek için algoritma üzerinde geliştirmeler yapılmaktadır. Oluşturulan satış tahmin modelinin uygulanması sonucunda elde edilen sonuçlar ve gerçek hayatta oluşan sonuçlar karşılaştırıldığında başarılı bir model olduğunun söylenmesi mümkündür. Bu kanıya, iki sonuç kümesi arasındaki standart sapmanın az olması ile varılmıştır. Çalışma sonucunda işletmenin stok yönetimi ve satış planlaması gibi önemli kararlarına ışık tutacak ve işletme kaynaklarının verimli kullanılmasına olanak tanıyacak bir çalışma olması hedeflenmektedir.