Prediction of Brand Preferences in the Ready-to-Wear Sector with Markov Chains

Year 2023, Volume: 8 Issue: 3, 283 - 304, 27.10.2023

Yeliz Şafak , Vedat Sağlam , Murat Sağır

https://doi.org/10.23834/isrjournal.1289745

Abstract

The ready-made clothing industry is one of the leading sectors in the developing market conditions. In this context, there is great competition among ready-made clothing companies. Various methods are used in order to increase the sales of the enterprises for the future, to take them under control, and to estimate their shares in the competitive market. In this study, transition probabilities and brand preference probabilities for brands in the ready-made clothing sector are estimated with Markov chains (MZ). In this sense, it will give these companies a great advantage against rival companies against unforeseen risks such as political problems, economic crises, epidemics, and earthquakes, by evaluating the sales opportunities that will occur in the future. In the study, survey questions about ready-made clothing brand preferences (apparel brands used at this time and in the previous time) were asked to 720 people selected by simple random sampling, and Markov chain transition probabilities were used to estimate the dependencies of ready-made clothing brands and the probability of transition between brands. In addition, brand dependencies were expanded by estimating separately according to gender, age ranges, education levels, and employed-non-employed. Again, thanks to the first-choice probabilities obtained as a result of the survey, the preference probabilities of the brands in the near future were estimated. Thanks to the limited distribution of the probability of transition of the Markov chain, the future market shares of ready-made clothing brands are estimated

Keywords

Ready-to-wear, Brand Preference, Markov Chain, Demand Forecast

Hazır Giyim Sektöründe Marka Tercihlerinin Markov Zincirleriyle Öngörülmesi

Abstract

Hazır giyim sektörü, gelişen pazar şartlarında küreselleşen sektörlerin başında gelir. Bu bağlamda hazır giyim işletmeleri arasında büyük bir rekabet mevcuttur. İşletmelerin geleceğe yönelik satışlarını arttırabilmek, kontrol altına alabilmeleri ve rekabet piyasasındaki paylarını tahmin etmek amacıyla çeşitli yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada ise hazır giyimdeki markalar için geçiş olasılıkları ve marka tercih olasılıkları Markov zincirleri (MZ) ile tahmin edilmiştir. Bu manada firmaların gelecekte oluşacak satış fırsatlarını değerlendirebilmeleriyle siyasi sorunlar, ekonomik kriz, salgın hastalıklar, depremler gibi ön görüsü mümkün olmayan risklere karşı rakip firmalar karşısında bu firmalara büyük avantaj sağlayacaktır. Çalışmada basit rastgele örnekleme ile seçilen 720 kişiye hazır giyim marka tercihleri (bu zamanda ve bir önceki zamanda kullanılan hazır giyim markaları) ile ilgili anket soruları sorulmuş ve hazır giyim markalarına ait bağımlılıkların ve markalar arası geçiş olasılıklarının tahmin edilmesi için Markov zincirleri geçiş olasılıklarından yararlanılmıştır. Bununla birlikte marka bağımlılıkları, cinsiyet, yaş aralıkları, eğitim düzeyleri ve çalışan- çalışmayanlara göre ayrı ayrı tahmin edilerek genişletilmiştir. Yine anketten elde edilen sonuçlar neticesinde elde edilen ilk tercih olasılıkları sayesinde yakın gelecekte markalara ait tercih olasılıkları tahmin edilmiştir. Markov zincirine ait geçiş olasılığının limit dağılımı sayesinde hazır giyim markaların gelecekteki pazar payları tahmin edilmiştir

Keywords

Hazır Giyim, Marka Tercihi, Markov Zinciri, Talep Tahmini

References

• Acı, M. ve Doğansoy, G. A. (2022) Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak e-perakende sektörüne yönelik talep tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 37(3), 1325-1340.
• Agcakale, F. (2018). Kırmızı et talep tahmini: Erzurum ili üzerine bir uygulama (Master's Thesis, Sosyal Bilimler Enstitüsü).
• Alkap, M. (2019). Yapay sinir ağları yöntemiyle talep tahmini: İplik fabrikası örneği (Master's thesis, Fen Bilimleri Enstitüsü).
• Alp S. ve Öz E. (2009). Markov zinciri yöntemi ile taşınabilir bilgisayar tercihlerinin analizi. Akademik İncelemeler Dergisi, 4(2), 37-55.
• Alp S. ve Sarıoğlu, K. (2018). Döviz kurundaki değişimin satış rakamları üzerindeki etkisinin Markov zinciri modeli ile analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(4), 49-65.
• Alp S. ve Çetin, N. G. (2016). Cep telefonu marka tercihlerinin Markov zincirleri ile analizi. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(3), 126-138.
• Arıtan, T. (2015). Tüketicilerin otomobil markalarına yönelik tercihlerinin analizi: Gümüşhane ili örneği (Master's thesis, Sosyal Bilimler Enstitüsü).
• Arıtan, T. ve Akyüz, A. M. (2015). Tüketicilerin otomobil markalarına yönelik marka sadakatleri ve tercihleri üzerine bir araştırma. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 11(26), 195-220. Aydin, M. R. (2019). Perakende sektöründe talep tahmini (Master's thesis, Fen Bilimleri Enstitüsü).
• Bilgin, E., and Ulusoy, Y. 2021). Talep tahmini ve stok yönetimi üzerine bir uygulama. 20. Uluslararası İşletmecilik Kongresi, Marmara Üniversitesi.
• Bocharov, P.P., D'Apice, C., & Pechinkin, A.V. (2011) Queueing theory, De Gruyter.