Çok kategorili ürün çeşidi belirleme problemi ve Türkiye’de bir uygulaması

Yıl 2019, Cilt: 34 Sayı:1, 381 - 392, 26.03.2019

Ebru Angun

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.416502

Öz

Bu çalışma kategoriler arasındaki çapraz etkileri çok kategorili ürün seçimi probleminde dikkate alan bir eniyileme modeli oluşturmayı hedeflemektedir. Birbiriyle ilgisiz görünen kategoriler arasındaki çapraz etkiler alışveriş sepeti analizi kullanılarak elde edilmiştir. Alışveriş sepeti modeli, fiyat ve türdeş olmayan tüketicilerin özelliklerini dikkate alan, iç içe çok değişkenli bir logit modelidir. Elde edilen kısıtlı, tamsayılı, global eniyileme problemi tüketicilerin birleşik fayda fonksiyonunu en büyükler. Eniyileme problemi karesel ve içbükey olmayan amaç fonksiyonu ve diğer kısıtlar yanında çok sayıda sırt çantası kısıtı benzeri kısıtlara sahiptir; dolayısıyla içbükey olmayan bir sırt çantası problemiyle benzer özellikleri taşıması beklenir. Alışveriş sepeti analizi ve eniyileme Türkiye’nin en büyük süpermarket zincirlerinden birinin tüketici sepet verilerine uygulanmıştır. Özel olarak, eniyileme problemi çapraz kategori etkilerini göz ardı eden problem için tekrar çözülmüştür. Bu şekilde elde edilen en büyük fayda çapraz etkileri dikkate alan problemin en büyük faydasının yanlızca %5.72’sine eşittir. Bu sonuç birbiriyle ilgisiz görünen kategoriler arasındaki çapraz etkilerin dahi önemli olduğunu göstermektedir.   

 

Anahtar Kelimeler

Alışveriş sepeti analizi, perakende sektörü, tamsayılı ve kısıtlı global eniyileme, türdeş olmayan tüketici

Kaynakça

• Kök G.A., Fisher M.L., Vaidyanathan R., Assortment planning: Review of literature and industry practice, Editörler: Agrawal N. ve Smith S.A., Retail Supply Chain Management, Springer, New York, A.B.D., 99-154, 2008.
• Greenhouse S., How Costco became the anti-Wal-Mart, New York Times, A.B.D., 2005.
• Carlotti Jr. S., Coe M.E., Perrey J., Designing and managing winning brand portfolios: Profiting from proliferation, McKinsey Quarterly, A.B.D., 2006.
• Food Marketing Institute. Our research: supermarket facts. http://www.fmi.org/research-resources/supermarket-facts. Yayın tarihi 2014. Erişim tarihi Mart 1, 2017.
• Hübner A.H. ve Kuhn H., Retail category management: State-of-the-art review of quantitative research and software applications in assortment and shelf space management, Omega, 40, 199-209, 2012.
• Niraj R., Padmanabhan V., Seetharaman P.B., A cross-category model of households’ incidence and quantity decisions, Marketing Sci., 27 (2), 225-235, 2008.
• Manchanda P., Ansari A., Gupta S., The shopping basket: A model for multicategory purchase incidence decisions, Marketing Sci., 18 (2), 95-114, 1999.
• Song I. ve Chintagunta P.K., Measuring cross-category price effects with aggregate store data, Manage. Sci., 52 (10), 1594-1609, 2006.
• Wedel M. ve Zhang J., Analyzing brand competition across subcategories, Marketing Sci., 41 (4), 448-456, 2004.
• Hong S., Misra K., Vilcassim N.J., The perils of category management: The effect of product assortment on multicategory purchase incidence, J. Marketing, 80, 34-52, 2016.
• Bell D.R., Ho T.-H., Tang C.S., Determining where to shop: fixed and variable costs of shopping, J. Marketing Res., 35 (3), 352-369, 1998.
• Lee S., Kim J., Allenby G.M., A direct utility model for asymmetric complements, Marketing Sci., 32 (3), 454-470, 2013.
• Russell G.J. ve Petersen A., Analysis of cross category dependence in market basket selection, J. Retailing, 76 (3), 367-392, 2000.
• Bai X., Bhattacharjee S., Boylu F., Gopal R., Growth projections and assortment planning of commodity products across multiple stores: A data mining and optimization approach, INFORMS J. Comput., 27 (4), 619-635, 2015.
• Gelper S., Wilms I., Croux C., Identifying demand effects in a large network of product categories, J. Retailing, 92 (1), 25-39, 2016.
• Chib S., Seetharaman P.B., Strijnev A., Analysis of multi-category purchase incidence decisions using IRI market basket data, Econometric Models in Marketing, 16, 55-90, 2002.
• Cachon G.P. ve Kök G.A. Category management and coordination in retail assortment planning in the presence of basket shopping consumers, Manage. Sci., 53 (6), 934-951, 2007.
• Rooderkerk R.P., van Heerde H.J., Bijmolt T.H.A. Optimizing retail assortments, Marketing Sci., 32 (5), 699-715, 2013.
• Ghoniem A., Maddah B., Ibrahim A., Optimizing assortment and pricing of multiple retail categories with cross-selling, J. Global Optim., 66, 291-309, 2016.
• Tsafarakis S., Saridakis C., Matsatsinis N., Baltas G., Private labels and retail assortment planning: A differential evolution approach, Ann. Oper. Res., 247 (2), 677-692, 2016.
• Kök G.A. ve Fisher M.L., Demand estimation and assortment optimization under substitution: methodology and application, Oper. Res., 55 (6), 1001-1021, 2007.
• Honhon D. ve Seshadri S., Fixed versus random proportions demand models for the assortment planning problem under stockout-based substitution, M&SOM, 15 (3), 378-386, 2013.
• Kök G.A. ve Xu Y., Optimal and competitive assortments with endogenous pricing under hierarchical consumer choice models, Manage. Sci., 57 (9), 1546-1563, 2010.
• Hwang H., Choi B., Lee M.J., A model for shelf space allocation and inventory control considering location and inventory level effects on demand, Int. J. Prod. Econ., 97, 185-195, 2005.
• Gilland W.G. ve Heese H.S., Sequence matters: Shelf-space allocation under dynamic customer-driven substitution, Prod. Oper. Manag., 22 (4), 875-887, 2013.
• Ben-Akiva M. ve Lerman S.R., Discrete Choice Analysis: Theory and Application to Travel Demand, MIT Press, Cambridge, MA, A.B.D., 1985.