Süpermarket Perakendeciliğinde Müşteri Segmentasyonu ve Satış Örüntüleri: Veri Odaklı Bir Vaka Çalışması
Author :
Abstract
Müşteri segmentasyonu, işletmelerin satın alma davranışlarındaki farklılıklara dayalı olarak özgün tüketici gruplarını tanımlamasına ve böylece daha hedefli pazarlama stratejileri geliştirmesine olanak tanır. Bu çalışma, Türkiye'nin Marmara Bölgesi'nde faaliyet gösteren bir perakende firmasına ait işlem verilerini kullanarak satış eğilimlerini ve müşteri segmentasyonunu incelemektedir. Analiz; taze meyve-sebze, gurme ürünler ve bebek bakım ürünleri olmak üzere üç temel ürün kategorisini ve üç farklı perakende mağaza formatını kapsamaktadır. Standartlaştırılmış satış verilerinin yapısal dağılımı tanımlayıcı analitik yöntemlerle incelenmiş, ayrıca sadakat programlarından elde edilen Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) verilerinin işlevselliği değerlendirilmiştir. Çalışma, farklı tedarik zinciri ve operasyonel ortamları modellemek amacıyla stokastik olasılık çerçevelerinin uygulanmasıyla genişletilmiştir. Yıllıklandırılmış veriler, perakende işletmesi bünyesinde en yüksek işlem hacmine taze meyve-sebze kategorisinin sahip olduğunu göstermektedir. Buna karşın gurme ürünler, öncelikli olarak yüksek gelir grubundaki tüketicilere hitap eden premium mağaza modelinde belirgin bir yoğunlaşma sergilemektedir. Binom dağılımı gibi olasılık modellerinin kullanımı, öngörüsel istatistiksel çerçevelerin operasyonel risk yönetimini önemli ölçüde geliştirebileceğini kanıtlamaktadır. Nihayetinde bu ampirik bulgular, müşteri segmentasyonunun statik tanımlayıcı sınıflandırmaların ötesine geçerek ticari performansı artırmak amacıyla mağaza formatı kararlarına, kişiselleştirilmiş promosyon stratejilerine ve kategori bazlı ürün konumlandırmasına dinamik olarak yön vermesi gerektiğini ortaya koymaktadır.
Keywords
Abstract
Segmenting customers allows businesses to identify separate customer groups based on differences in purchasing behaviour, allowing them to develop more targeted marketing campaigns. This research looks at sales trends and client segmentation using data from a retail firm in Turkey's Marmara Region. The study examines three product categories: fresh fruit, gourmet goods and infant care products, which cover three distinct retail shop configurations. The structural distribution of standardized sales data was investigated using descriptive analytical techniques. Furthermore, the usefulness of customer relationship management (CRM) data from loyalty programs was evaluated. Applying stochastic probability frameworks to different supply chain and operating environments improved this study even further. According to the annual numbers, fresh produce has the highest transaction volume inside the retail company. Meanwhile, gourmet items are becoming increasingly popular in the exclusive store model, catering mostly to people with higher spending power. Predictive statistical frameworks may enhance operational risk management, as demonstrated by the use of binomial and non-binomial distributions in probability modelling. In the long term, these empirical findings imply that client segmentation need to go beyond static descriptive classifications. Segmentation modelling should effectively guide store format decisions, tailored promotional appearances, and specialized positioning of goods in order to increase commercial performance.
Keywords
Customer relationship management, Customer segmentation, Retailing, Sales patterns, Supermarket