Makale İncelemesi

Mart 29, 2025 • 9 sayfa

Makale: Association Rule – Extracting Knowledge Using Market Basket Analysis.

Bağlantı: Makale, Research Journal of Recent Sciences dergisinde yayınlanmıştır.

Özet:

Bu makalede, organizasyonların karar alma süreçlerinde kullanabileceği veri madenciliği tekniklerinden biri olan pazar sepeti analizi ele alınmaktadır. Pazar sepeti analizi; ürünlerin birlikte satın alınma olasılıklarını inceleyerek, perakende sektöründeki işletmelere stratejik avantaj sağlamaktadır. Makalede özellikle "destek" (support) ve "güven" (confidence) gibi iki önemli ölçüt üzerinden pazar sepeti analizinin nasıl çalıştığı açıklanmıştır. Destek, bir ürün çiftinin tüm işlemler içindeki sıklığını; güven ise bir ürün alındığında diğer ürünün de alınma olasılığını ifade eder. Bu analiz sayesinde işletmeler, hangi ürünlerin birlikte satıldığını keşfederek ürün yerleşimi ve pazarlama stratejilerini daha etkili bir şekilde planlayabilirler.

Yorum:

Makalede sunulan pazar sepeti analizi, perakende sektöründeki işletmeler için gerçekten devrim niteliğinde bir yaklaşım sunuyor. Analizin temeli, destek (support) ve güven (confidence) gibi iki temel ölçütle hangi ürünlerin birlikte satın alındığını ve bu ürünlerin müşteriye sunulma olasılığını anlamaya dayanıyor. Bu ölçütler, ürünler arasındaki ilişkilerin ne kadar güçlü olduğunu gösteriyor ve işletmelere önemli stratejik avantajlar sağlıyor.

Destek (Support), bir ürün çiftinin tüm alışverişler içinde ne kadar sıklıkla birlikte satın alındığını gösterir. Yani, eğer iki ürün (A ve B) %20 oranında birlikte alınıyorsa; bu, ürünlerin ne kadar yaygın olarak birlikte satıldığını gösterir. Bu tür bir veri, işletmelere hangi ürünlerin birlikte satılma eğiliminde olduğunu ve dolayısıyla hangi ürünlerin fiziksel olarak yan yana yerleştirilmesi gerektiği konusunda önemli bilgiler sunar.

Güven (Confidence) ise, bir müşteri "A" ürününü satın aldığında, aynı müşterinin "B" ürününü alma olasılığını belirler. Örneğin, bir ürün çiftinin güven değeri %80 ise; bu, A ürününü alan müşterilerin %80'inin aynı zamanda B ürününü de satın aldığını gösterir. Yüksek güven oranları, ürünlerin birlikte satılma olasılığını artırır ve bu da satışları doğrudan etkileyebilir.

Bu iki ölçüt, perakende sektöründe; ürün yerleşimi, promosyon stratejileri ve satış taktikleri için oldukça güçlü veriler sağlar.

Veri madenciliği teknikleri; yalnızca ürün yerleşimiyle sınırlı kalmayıp, aynı zamanda pazarlama stratejilerinin optimize edilmesinde de büyük bir rol oynar. Bu tür analizler, işletmelere daha hedeflenmiş promosyonlar yapma imkânı tanır ve müşteri alışveriş alışkanlıkları hakkında derinlemesine bilgiler sağlar. Bu çalışma, veri madenciliğinin sadece mevcut müşteri davranışlarını anlamakla kalmayıp gelecekteki alışveriş eğilimlerini tahmin etmede de ne kadar güçlü bir araç sunduğunu gözler önüne seriyor.

Sonuç olarak; pazar sepeti analizi, işletmelerin sadece müşteri deneyimini iyileştirmekle kalmayıp, aynı zamanda satışlarını artırmak için de stratejik kararlar almalarına yardımcı olan güçlü bir veri analizi aracıdır. İşletmeler, bu teknikleri kullanarak daha bilinçli ve veri odaklı kararlar alabilir bu da onlara pazarda daha rekabetçi bir avantaj sağlayabilir.

Uygulama Fikri:

Makaledeki bilgileri, özellikle pazar sepeti analizi yöntemlerini, perakende sektöründe mağaza içi düzenlemeler ve promosyon stratejileri oluşturmak için kullanabiliriz. Örneğin, bir süpermarket zinciri, sıkça birlikte satın alınan ürünleri analiz ederek, bu ürünleri birbirine yakın yerlerde yerleştirebilir veya çapraz promosyonlar yapabilir. Ayrıca, online satış platformlarında da bu analizleri uygulayarak, müşterilere daha fazla ilgili ürün önerileri sunulabilir, böylece satışlar artırılabilir.

Pazar sepeti analizi, veri madenciliği araçları kullanarak müşteri alışkanlıklarını anlamak ve bu bilgiyi doğrudan uygulamak için güçlü bir yöntem sunuyor. Bu teknik, sadece fiziksel mağazalar için değil, aynı zamanda e-ticaret siteleri için de kullanılabilecek bir stratejidir.