An integrated fuzzy approach for sales forecasting

Abstract

Çalışmada piyasaya yeni çıkacak bir boya ürününün satış tahmini yapılması hedeflenmektedir. Çok boyutlu bir konu olan boya satışını sadece fiyat ile ilişkilendirmek veya diğer satış yapılan boyalarla ele alıp yönetmeye çalışmak ise yanıltıcı sonuçlara neden olabilir. Bir bağımlı nicel değişken ile bir / veya daha fazla bağımsız nicel değişken arasındaki sebep-sonuç ilişkisine dayanan ilişkiye regresyon, bu ilişkiyi gösteren matematiksel ifadeye regresyon modeli denir. Bu uygulamada da bulanık regresyon modeli incelenmiş ve talep tahmini için kullanılmıştır. Klasik regresyon modeli yerine bulanık regresyon modelinin seçilmesinin en önemli nedeni yeni ürüne ait yetersiz veriye sahip olunmasıdır. Piyasaya dair yetersiz verinin olduğu durumlarda bulanık regresyon klasik regresyona göre daha iyi sonuçlar vermektedir. Ancak bulanık regresyon modelini tek başına kullanmak da doğru tahmin için yeterli değildir.Bulanık regresyon modelinde kullanılacak ölçütler DEMATEL (The Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Bu yöntem ile boya satışını etkileyen faktörler ve faktörler arasındaki etkileşim netleştirilmiş, bulanık regresyonda esas alınacak faktörler belirlenmiştir. Böylece belirlenen ölçütlerin durumuna veya alacağı değere göre yeni boya satışının ne kadar olacağı tahmin edilebilmektedir.

In this study, it is aimed to estimate the sales of a new paint product that will be released to the market. The attempt to associate and manage a multidimensional issue of paint sales only with price or other paint sales can result in misleading results. The relationship based on a cause and effect relation between a dependant quantitative variable and one/or more independant quantitative variable is called regression, the mathematical expression that shows this relationship is called regression model. In this application, the fuzzy regression model was examined and used for demand estimation. The most important reason for choosing fuzzy regression model instead of classical regression model is insufficient data for new product. In cases where there is insufficient market data, fuzzy regression gives better results than classical regression. However, using the fuzzy regression model alone is not sufficient for accurate estimation.The criteria to be used in fuzzy regression model were determined by using DEMATEL (The Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) method. With this method, the factors affecting the paint sales and the interaction between the factors were determined and the factors to be taken as the basis for fuzzy regression were determined. Thus, it can be estimated how much new paint sales will be based on the status or the value of the criteria.