Perakende Satış Verilerinin Özel Gün ve Haftalık Tüketim Davranışlarına Göre Analizi: Python Tabanlı Bir Veri Madenciliği Yaklaşımı
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Özet
Bu çalışma, özel günler ve haftalık tüketici davranışlarına dayalı perakende satış verilerini, Python tabanlı bir veri madenciliği yaklaşımıyla analiz etmektedir. Türkiye’de Kayseri ilinde faaliyet gösteren yerel bir perakende market zincirine ait; 2023 ve 2024 yılları ile 2025 yılının ilk üç ayını kapsayan fiş bazlı 5.297.513 satırlık satış verisi, SQL Server Express ve Python programlama dili kullanılarak analiz edilmiştir. Bu çalışmada kullanılan perakende market zincirine ait veri seti, 25 ana kategoriye ve bu ana kategorilerle ilişkili toplam 62 alt kategoriye ayrılmış ürün gruplarından oluşmaktadır. İlgili kategori yapısı yöntem bölümünde Tablo 3’de gösterilmiştir. Zaman serisi analizleriyle haftanın günlerine göre ve özel günlerdeki satış değişimleri karşılaştırılmış; ABC sınıflandırması ile ürünlerin satış katkı düzeyleri belirlenmiştir. Elde edilen bulgular, özel günlerde en çok satılan bazı ürünlerin, normal günlerde de benzer hacimlerde satıldığını göstermektedir. Özellikle içecek, temel gıda ve taze meyve gruplarında hem hafta sonlarında hem de özel günlerde satış yoğunluğunun arttığı tespit edilmiştir. Bu benzerlik, özel gün tüketiminin çoğu zaman “yoğunlaştırılmış bir hafta sonu alışverişi” gibi gerçekleştiğine işaret etmektedir. Ayrıca özel gün analizlerinde yılbaşında “red bull 250 ml enerji içeceği” ürününün satışlarında yüksek artış gözlenmiş, bu durum gece geç saatlere kadar süren kutlamalarla ilişkilendirilmiştir. Ancak söz konusu artış, enerji içeceklerinin normal günlerdeki düşük satış hacmi nedeniyle baz etkisinden kaynaklanıyor olabilir. ABC analizi sonuçları, sınırlı sayıda A sınıfı ürünün toplam satışlara büyük ölçüde katkı sağladığını göstermiştir. Bu ürünlerin çoğunlukla su, süt ve sade soda gibi temel ve sürekli tüketilen ürünler olduğu belirlenmiştir. B sınıfı ürünlerin ise satış hacmi açısından daha dengeli ve orta düzeyde katkı sunduğu, özellikle çikolata çeşitleri ve meyve suları gibi belirli dönemlerde öne çıkan ürün gruplarında yoğunlaştığı görülmüştür. C sınıfı ürünlerin sayıca fazla olduğu, ancak satış katkısının sınırlı kaldığı ve genellikle geniş çeşitliliğe sahip alt kategorilerde (örneğin paket mamuller, enerji içecekleri, hediyelik ürünler) yoğunlaştığı belirlenmiştir. Çalışma, yüksek hacimli işlem verilerini haftanın günleri, özel günler ve kategori düzeyinde incelenerek, perakendecilik sektöründe tüketici davranışlarını anlamaya ve veri temelli karar mekanizmaları geliştirmeye yönelik katkı sunmaktadır. Elde edilen bulguların kampanya, planlama, envanter yönetimi ve ürün portföyünün optimizasyonu için faydalı öneriler sunabileceği düşünülmektedir.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.