E-ticaret fiyatlandırmasında yapay zeka ve veri madenciliğine dayalı sistem önerisi

Abstract

Gelişen dünyada internet hızla gelişmekte ve bunun sonucunda işletmeler internet ortamında mal ve hizmetlerini tüketicilere daha yaygın bir şekilde sunmaktadırlar. Tüketiciler de işletmelerin web sitelerini ziyaret ederek mal ve hizmetlerle ilgili her türlü bilgiyi elde etmektedirler. E-ticaret adı verilen bu ortamda her gün milyarlarca alışveriş hareketi meydana gelmektedir. Ancak çok sayıda ürün alternatifinin olması ve çok sayıda rakip firmanın bu sektörde yer alması; işletmelerin başarı oranlarının çok düşük olmasına yol açmaktadır. Diğer yandan giriş bariyerlerinin de son derece düşük olduğu e-ticaret kollarından biri olan B2C'de geleneksel mağazalara kıyasla internet mağazalarının daha çok başarısız firma örneğine sahip olduğu düşünülmektedir. İşte bu noktada; böyle bir ortamda faaliyet gösterecek firmalar için doğru kararlar alınmasını sağlayacak dinamik araçlara oldukça fazla ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışma; B2C girişimcileri için; ürün seçimi, satış yeri seçimi ve fiyatlandırma konusunda yardımcı olacak eş zamanlı bir sistem tasarlanması amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda 2 aylık bir periyotta Türkiye'nin popüler web sitelerinin vitrinlerinde yer alan 100 farklı ürün seçilmiş ve bir bot yazılarak her bir ürün için 1408 çevrimiçi mağaza arasındaki fiyat rekabeti ile ilgili veriler toplanmıştır. Elde edilen veriler danışmanlı ve danışmansız öğrenen yapay sinir ağları yöntemleri analiz edilmiş ve analizler sonucunda da sistem önerisi sunulmuştur.

Internet which is common bazaar of our century thrive day by day and as a result of this, companies offer products on this environment widely. On the other hand While consumers visit their websites they gain every information about their products or services. Everyday billions transactions occur on this E-Commerce named environment. But existing of very much count product alternatives and competitior leads to very low success rates of companies. An also there are more failure shops opposite to traditional companies at B2C which is branch of E-commerce and has lower sectoral barriers.At this point, it would be needed rather than dynamic tools which provide dynamic decisions. It is intended in this study to design of an expert system that will take decisions about product selection, sales point selection and pricing topics. Within this scope a hundred different products was selected from showcases of popular online shops and data about pricing competition of these products at 1408 stores was gathered by developing a bot software. Gained informations was analyzed by using artifical neural network which is both supervised and unsupervised learning and as a result of this analysis proposal of a system was developed for e-commerce companies.