İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
YÜKSEK LİSANS TEZİ
HAZİRAN 2013
PERAKENDE ÜRÜNLERİNİN PROMOSYON DÖNEMLERİNDEKİ TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ VE BİR TAHMİN MODELİ UYGULAMASI
Gökhan SÜRMELİ
İşletme Mühendisliği Anabilim Dalı İşletme Mühendisliği Programı
Anabilim Dalı : Herhangi Mühendislik, Bilim Programı : Herhangi Program
HAZİRAN 2013
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
PERAKENDE ÜRÜNLERİNİN PROMOSYON DÖNEMLERİNDEKİ TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ VE BİR TAHMİN MODELİ UYGULAMASI
YÜKSEK LİSANS TEZİ Gökhan SÜRMELİ
(507091034)
İşletme Mühendisliği Anabilim Dalı İşletme Mühendisliği Programı
Anabilim Dalı : Herhangi Mühendislik, Bilim Programı : Herhangi Program
Tez Danışmanı : Doç. Dr. Dilay ÇELEBİ ... İstanbul Teknik Üniversitesi
Jüri Üyeleri : Prof. Dr. İlker TOPÇU ... İstanbul Teknik Üniversitesi
Doç. Dr. Raziye SELİM ... İstanbul Teknik Üniversitesi
İTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü’nün 507091034 numaralı Yüksek Lisans Öğrencisi Gökhan SÜRMELİ, ilgili yönetmeliklerin belirlediği gerekli tüm şartları yerine getirdikten sonra hazırladığı “PERAKENDE ÜRÜNLERİNİN PROMOSYON DÖNEMLERİNDEKİ TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ VE BİR TAHMİN MODELİ UYGULAMASI” başlıklı tezini aşağıda imzaları olan jüri önünde başarı ile sunmuştur.
Teslim Tarihi : 03 Mayıs 2013 Savunma Tarihi : 05 Haziran 2013
ÖNSÖZ
Yüksek lisans eğitimimin son aşaması olan tez çalışmamı tamamlıyor ve hayatımda yeni bir sayfa açıyor olmanın mutluluğu ve heyecanı içerisindeyim. Bu mutluluğuma ortak olması gerektiğini düşündüğüm çok değerli bazı kişileri burada anmak istiyorum.
Perakende Ürünlerinin Promosyon Dönemlerindeki Talebinin Tahmin Edilmesi ve Bir Tahmin Modeli Uygulaması konulu yüksek lisans tez çalışmamda öncelikle bana danışmanlık yapmayı kabul eden ve benden desteğini esirgemeyen danışman hocam Doç. Dr. Dilay Çelebi’ye en içten teşekkürlerimi sunarım. Tez araştırması için Hollanda’da bulunduğum dönemde danışmanlığımı yapan ve tez çalışmamın şekillenmesinde çok önemli katkıları olan Dr. Karel van Donselaar’a da büyük bir teşekkür borçluyum. Ayrıca, araştırma görevlisi olarak çalıştığım İTÜ İşletme Mühendisliği Bölümü Sayısal Yöntemler Çalışma Grubu’ndaki tüm hocalarıma ve bölümümüzdeki tüm meslektaşlarıma bana verdikleri her türlü destek ve tezimi yazdığım süre boyunca gösterdikleri anlayış için teşekkür ederim.
Yüksek lisans eğitimim süresince bana burs sağlayan Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırmalar Kurumu’na (TÜBİTAK) teşekkür ederim.
Son olarak, beni yetiştirirken hiçbir fedakarlıktan kaçınmayan anneme ve her konuda benim yanımda olan ablam Gülçin’e minnettarım.
İÇİNDEKİLER
Sayfa
ÖNSÖZ ... vii
İÇİNDEKİLER ... ix
KISALTMALAR... xi
ÇİZELGE LİSTESİ ... xiii
ŞEKİL LİSTESİ ... xv
ÖZET ... xvii
SUMMARY ... xix
1. GİRİŞ ... 1
1.1 Tezin Amacı ... 2
1.2 Türkiye’de Hızlı Tüketim Ürünleri Perakendeciliği ... 2
2. PROMOSYON ... 5
2.1 Promosyon Nedir ... 5
2.2 Promosyonun Amaçları ... 6
2.3 Promosyon Araçları ... 7
2.4 Promosyonlar ile İlgili Deneysel Genellemeler ... 9
3. PROMOSYONEL SATIŞLARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER ... 11
3.1 Promosyon Değişkenleri ... 14
3.2 Kategori Değişkenleri... 15
3.3 Marka Değişkeleri ... 16
3.4 Mağaza Değişkenleri ... 16
3.5 Tüketici Değişkenleri ... 17
3.6 Promosyon Geçmişi Değişkenleri ... 17
4. TAHMİN TEKNİKLERİ VE PROMOSYON TAHMİN MODELLERİ ... 19
4.1 Talep Tahmin Teknikleri ... 19
4.1.1 Yargısal yöntemler ... 20
4.1.2 Zaman serisi modelleri ... 20
4.1.3 Açıklayıcı tahmin modelleri ... 21
4.1.3.1 Doğrusal regresyon yöntemi ... 21
4.2 Farklı Tahmin Yöntemlerinin Birleştirilmesi ... 23
4.3 Promosyon Talep Tahmin Modelleri ... 23
4.3.1 Mevcut dört model ... 24
4.3.1.1 SCAN*PRO ... 24
4.3.1.2 Promoter ... 24
4.3.1.3 PromoCast ... 25
4.3.1.4 CHAN4CAST ... 25
4.3.2 Mevcut modellerin performansı ... 26
4.3.3 Promosyon talep tahmini modelleri üzerine değerlendirme ... 27
5. PROMOSYON TALEP TAHMİNİ ÜZERİNE UYGULAMALI ARAŞTIRMALAR ... 29
5.1 De Schrijver ... 29
5.3 Van der Poel ... 31
5.4 Van Dinter ... 34
5.5 Peters ... 36
6. ÇALIŞMA KAPSAMININ BELİRLENMESİ ... 39
6.1 Şirket Bilgileri ... 39
6.2 Problemin Tanımlanması ve Kapsamı ... 41
6.3 Ürün Kapsamı ... 42 7. ARAŞTIRMA YÖNTEMİ ... 45 8. TAHMİN MODELİ ... 47 8.1 Bağımlı Değişken ... 47 8.2 Bağımsız Değişkenler ... 47 8.3 Hipotezler ... 52 9. VERİ ... 55
9.1 Veri Toplama Süreci ... 55
9.2 Veri Analizi ... 55
9.2.1 Veri kümelerinin oluşturulması ... 55
9.2.2 Geliştirilen farklı regresyon modelleri ... 57
9.2.3 Gölge değişken kullanımı... 58
9.2.4 Dönüştürmeler ... 59
10. MODEL PERFORMANSININ ÖLÇÜLMESİ ... 61
11. MODEL SONUÇLARI VE BULGULAR ... 63
11.1 Regresyon Analizi Varsayımları ... 63
11.1.1 Bağımlı değişkenin normal dağılıma uyması ... 63
11.1.2 Hata teriminin normal dağılıma uyması ... 63
11.1.3 Hata teriminin sabit varyansı olması ... 63
11.1.4 Çoklu doğrusallık ... 63
11.1.5 Hata terimlerinin bağımsızlığı ... 64
11.1.6 Doğrusallık ... 64
11.2 Regresyon Analizi Sonuçları ... 64
11.3 Değişkenlerin İncelenmesi ... 66
11.3.1 İndirim miktarı ... 66
11.3.2 Normal fiyat ... 68
11.3.3 Önceki yükseltme faktörü ... 68
11.3.4 Taban satış ... 69
11.3.5 Aynı ürün grubunda promosyondaki ürün sayısı ... 69
11.3.6 Promosyon süresi ... 70
11.3.7 Önceki promosyon X insert önce ... 70
11.3.8 Ürün kategorisi ... 71
11.3.9 Tatiller ... 71
11.4 Hipotezlerin Değerlendirilmesi ... 71
11.5 Model Sonuçlarının Kıyaslanması ... 73
12. GENEL DEĞERLENDİRME VE SONUÇ ... 75
KAYNAKLAR ... 79
EKLER ... 83
KISALTMALAR
HTÜ : Hızlı Tüketim Ürünleri LN : Doğal Logaritma
OMYH : Ortalama Mutlak Yüzde Hata STB : Stok Tutma Birimi
ÇİZELGE LİSTESİ
Sayfa
Çizelge 2.1 : Promosyon araçları ... 8
Çizelge 3.1 : Promosyon talebini etkileyen faktörler ... 12
Çizelge 6.1 : AAA Süpermarket’in operasyonel göstergeleri ... 39
Çizelge 8.1 : Çalışma kapsamındaki bağımsız değişkenler ... 49
Çizelge 9.1 : Veri kümesinin oluşturulma süreci... 56
Çizelge 9.2 : Gölge değişken grupları ... 58
Çizelge 11.1 : Geliştirilen modellerin performans karşılaştırması ... 65
Çizelge 11.2 : Hipotezlerin araştırma bulguları ile karşılaştırılması ... 72
ŞEKİL LİSTESİ
Sayfa
Şekil 2.1 : Tedarik zincirindeki konumuna göre promosyon türleri ... 8
Şekil 4.1 : Talep tahmin yöntemlerinin sınıflandırılması (Makridakis ve diğ, 1979) ... 19
Şekil 6.1 : AAA’nın ve diğer marketlerin m2 başına düşen ortalama satış geliri ... 40
Şekil 6.2 : AAA’nın yıllara göre m2 başına düşen satış geliri ... 41
Şekil 8.1 : Promosyon talep tahmini modeli ... 48
Şekil 11.1 : Mevcut çalışmada farklı indirim düzeyleri için B-katsayısı ... 67
PERAKENDE ÜRÜNLERİNİN PROMOSYON DÖNEMLERİNDEKİ TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİ VE BİR TAHMİN MODELİ
UYGULAMASI ÖZET
Hızlı tüketim ürünleri perakendeciliği; rekabetin yoğun, kar oranlarının ise düşük olduğu dinamik bir sektördür. Süpermarket, hipermarket gibi perakendecilerde satılan ürünler, genellikle her yerde kolaylıkla bulunabilecek tarzda ve tüketiciler tarafından sıklıkla kullanılan ürünler olduğundan, perakendecilerin tüketicileri kendi mağazalarına çekebilmesinin yolu, müşterilerine sunduğu çeşitli promosyon aktivitelerinden geçmektedir. Promosyonlar genellikle ürün fiyatlarında yapılan indirimler şeklinde olmakla birlikte, bu indirimler tanıtım ve teşhir faaliyetleriyle desteklenerek tüketicilerin cezbedilmesi amaçlanmaktadır. Promosyonlar her ne kadar mağazadaki müşteri yoğunluğunu artırıp satışları canlandırıyor olsa da, bir yandan da perakendecilerin envanterlerini doğru yönetmelerini de zorlaştırmaktadır. Promosyonlara olan talep pek çok içsel ve dışsal faktörden etkilenebildiği için, mağazalardaki satışlarda değişkenliğe yol açmaktadırlar. Bu durum da talebin isabetli bir şekilde tahmin edilmesini güç hale getirmektedir. Yapılan tahmin, gerçekleşecek talepten fazla olursa, ürünler mağazalarda envanter taşıma maliyetine neden olmaktadır. Tahmin gerçek talepten az olduğunda ise tüketicinin satın alma talebi karşılanamayacak böylece hem satış kaybından direkt olarak, hem de müşteri memnuniyetsizliğinden dolaylı olarak bir maliyet ortaya çıkacaktır. Bu bağlamda, promosyon dönemlerindeki talebini isabetli bir biçimde tahmin edebilen firmalar, kar oranlarının düşük olduğu sektörde operasyonel verimlilik sağlayarak rekabet avantajı elde edebilirler.
Bu tez çalışması, İstanbul’daki yerel bir süpermarket zincirinin işbirliği ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amaçları, promosyon talebini etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve söz konusu firma için bir promosyon talep tahmin modeli geliştirilmesidir. Çalışma kapsamında öncelikle promosyon talebini etkileyen faktörler incelenmiş, bu faktörler içerisinden firma bünyesinde erişilebilen sınırlı sayıda değişken belirlenerek bir çoklu regresyon modeli oluşturulmuştur. Tahmin modelinde yüzde indirim miktarı, ürünün önceki promosyonlardaki performansı, ürünün promosyon sıklığı ve ürün grubunda aynı anda promosyonda olan ürün sayısı gibi çeşitli faktörler dikkate alınmış ve en önemlisi indirim miktarı olmak üzere pek çoğu anlamlı bulunmuştur. Ardından modelin talep tahmin performansı incelenmiş ve literatürde daha çok değişken ve daha çok gözlemden yararlanan promosyon talep tahmin modelleriyle benzer bir tahmin başarısı gösterdiği görülmüştür.
FORECASTING THE PROMOTIONAL DEMAND OF RETAIL PRODUCTS AND THE APPLICATION OF A FORECASTING MODEL
SUMMARY
Fast moving consumer goods retailing is a very dynamic industry with very harsh competition and accordingly low profit margins. Retailers such as groceries and supermarkets usually offer products that can easily be found elsewhere. Therefore, the only reasonable way to attract consumers to the stores is to offer attractive promotions. These promotions usually focus on discounting the products, and these discounts on products are usually supported by in-store display and feature advertising. Even though these promotions are enhancing sales and increasing store traffic, they are also a potential threat for the management of operations at the retailers. Many different internal and external factors affect promotional sales. This causes an increased amount of variability at the stores, particularly in terms of sales amount. The existence of promotions makes it much more difficult to estimate the sales for store managers and forecasters. Overestimating the promotional demand causes the retailers carry unnecessary inventories at their stores. On the other hand, underestimating the promotional demand even has a worse impact. It causes lost sales and diminished customer satisfaction. In an environment where profit margins are low, retailers can gain competitive advantage by better inventory management and better operational effectiveness. Accurate forecasting is the first step to be taken to achieve these goals.
This master thesis is conducted in cooperation with a local supermarket chain operating in İstanbul. It aims to provide insights into the various factors influencing promotional sales in retail stores and to develop a promotional sales forecasting model for the related supermarket. After a number of interviews with managers in the company, it is observed that there was no formal process in the company for forecasting the promotional demand of the products. Forecasts and ordering decisions were based on the judgements and personal experience of store managers and category experts. This approach is not reliable because the decision of managers are usually biased and they tend to order more products than required in order to avoid stock-outs. Furthermore, they do not take many significant factors into consideration which are, in fact, affecting promotional demand. This situation causes inefficient inventory management at the stores. Allocation of promotional products to the stores is another problem observed in the company. However, this research only focuses on forecasting the promotional demand, not the allocation process.
Fast moving non-food items are within the product scope of this research. Fast and slow moving items are distinguished by Pareto analysis. 27 % of stock keeping units in non-food categories that account for 80 % of total non-food sales are defined as fast-moving items. Cosmetics, tissue products,sanitary pads and baby diapers, Soaps, and cleaning products are the non-food categories included in the scope of the study.
Most common method used in recent empirical studies regarding promotional forecasting is regression analysis. Since promotional sales are affected by numerous factors, an explanatory forecasting model is determined to be the most suitable approach to the problem. Therefore, multiple regression analysis is performed in this study. Developed regression model is tested on a sample store data.
Dependent variable of the developed regression model is lift factor, which is indicated by the promotional sales of a product divided by its average non-promotional sales. In the models, natural logarithm of lift factor is used in order to obtain normality.
Even though there are several factors influencing promotional sales, it is not possible to have all this information available in practice. In this study, variables that are available in the database of the company and that are easily accessible are selected and added to the regression models as independent variables. Promotion variables, product characteristics, holiday variables, and product category variables are the four groups of independent variables that are designed for the forecasting model. Promotion variables include variables such as relative discount rate, promotion length, number of products in the product group that are on promotion, and promotion frequency. Variables regarding promotion characteristics are regular price, baseline sales and previous lift factor. Holiday variables represent the special periods such as ramadan festival and new year’s week, during which store traffic increases. Finally, product category variables are nominal variables each of which representing one of product categories within the scope of research. In one of the proposed models, relative discount is defined as a group of nominal variables, each of them representing a certain interval of discount rate. In this way, it is aimed to observe the impact of various discount levels on promotonial sales.
Current research includes promotions during 31 consecutive promotional periods from May 2011 to August 2012. Promotions of slow moving products, promotions with missing data, promotions with a lift factor lower than 1 or greater than 50 are removed from the dataset. Final dataset consists of 1009 product level promotion events. First 792 cases are selected for calibration and the remaining 217 cases are selected for validation set.
In order to determine the best regression setting in terms of forecast accuracy and ease of implementation, four different models are developed. First two models check whether using dummy coding for some certain variables provides any improvement in the performance of the forecasting model. On the other hand, 3 and Model-4 check whether applying two different regression models separating the dataset by product categories instead of one regression analysis with the full dataset helps to improve the forecasting performance.
For this study, two different measures are used in order to see the performance of the forecasting model. Adjusted coefficient of determination (adjusted R2) shows how much of the variability in dependent variable is explained by independent variables. The other performance measure is the mean absolute percentage error (MAPE), which indicates the average rate of error in forecast values compared to the actual values.
Stepwise regression method is applied to these four different models and the results are compared in terms of predefined performance measures. According to the
%. Since explanatory power and forecast accuracy of the proposed models are similar, it is more reasonable for the company to implement the model with less variables and with one single regression equation.
Since the company does not have a formal forecasting process and therefore does not record their forecasts for the sales of promotional items, it is not possible to compare the forecasting accuracy of the proposed model to the current performance of the company. Instead, two different ways are followed for the evaluating the performance of the regression model. First benchmarking approach is comparing the performance of the proposed model to the results of similar studies conducted recently. In this sense, proposed regression model performs as good as the previous studies despite having relatively lower number of observations and less variables included in the model. Furthermore, an alternative scenario is considered as a second benchmark where the previous lift factor of an item is used as the forecast value of the current promotion of that item. In this case, proposed model reduces the MAPE value from 73 % to 33 %.
According to the results of the regression analysis, relative discount is unsurprisingly found to have the strongest impact on the promotional lift. Besides; previous lift factor, baseline sales, number of products in subcategory that are on promotion, baseline sales, length of promotion period, timing of previous promotion, summer holiday are among other variables that are found to have a significant influence on lift factor.
Moreover, some insights regarding the effect of different discount levels on promotional sales are obtained by defining different discount levels as nominal variables. It is found that even a small amount of discount is increasing promotional sales significantly. That finding is in contradiction with recent research claiming that there is a threshold value for discount rate above which promotional sales boom. Another finding is that above 60 % discount, the increase in lift factor slows down. This finding supports the studies in literature claiming a saturation level for price discount.
1. GİRİŞ
Tüketiciler alışveriş yapmak amacıyla bir süpermarkete girdiklerinde karşılarında sayısız ürün ve marka seçeneği bulurlar. Bunun yanında, pek çok ürünün de promosyonda olduğunu farkederler. Özellikle piyasa rekabetinin yoğun bir biçimde yaşandığı hızlı tüketim ürünleri sektöründe, promosyonda olan ürünlerin oranı oldukça yüksektir. Örneğin, Hollanda’da hızlı tüketim ürünleri sektöründeki promosyon satışlarının hacmi, toplam satış hacminin yaklaşık %40’ını oluşturmaktadır (Van der Poel, 2010). Bununla birlikte, son yıllarda satış promosyonları için yapılan harcamalar da ciddi ölçüde artmıştır. Blattberg ve diğ. (1995) hızlı tüketim malları üreticilerinin promosyonlara harcadığı paranın reklamlara harcadığından daha fazla olduğunu belirtmişlerdir. Promosyonların pazarlama bütçesi içindeki payı giderek artmaktadır. Ailawadi ve diğ. (1995)’ne göre pek çok hızlı tüketim malları firmasında ticari promosyonlar ve tüketici promosyonları pazarlama bütçesinin yaklaşık %70’ini oluşturmaktadır. Promosyonlar hem perakendeciler hem de üreticiler için büyük öneme sahiptir. Üreticiler yaptıkları promosyonlarla öncelikli olarak markalarının pazar payını arttırmayı amaçlarlar. Perakendeciler ise promosyonlar yoluyla mağazalarındaki müşteri trafiğini artırmak ve satışları yükseltmek amacındadırlar (Blattberg ve diğ, 1995).
Promosyonların faydalarının yanında üretici ve perakendeciler açısından bir takım zorlukları da vardır. Promosyonlar, çoğunlukla ilgili ürünün satışlarının normal dönemlere göre büyük oranda artmasını sağlamaktadır. Perakendecilerde promosyon satışlarının artması, satış hacmindeki değişkenliğin de artması sonucu doğurmaktadır. Promosyon satış hacmi çok sayıda etkene bağlı olduğundan, promosyon satışının tahmin edilmesi, normal zamanlardaki taban satışın tahmin edilmesine göre oldukça zordur. Promosyon talep tahmininin gerçekleşenden satıştan yüksek olması durumunda mağazalarda stok birikmekte ve bu da envanter taşıma maliyetlerinin artmasına neden olmaktadır. Promosyon talep tahmininin gerçekleşenden az olması durumunda ise mağazadaki stoklar müşteri talebini
karşılayamamaktadır. Cooper ve diğ. (1999) promosyon yapılan ürünlere olan talebin yaklaşık %15’inin stoksuz kalınması nedeniyle karşılanamadığını tahmin etmektedir. Taylor ve Fawcett (2001) ise yaptıkları araştırmada promosyonu yapılan ürünlerin mağazalarda stoksuz kalma oranının promosyon yapılmayan ürünlerin neredeyse iki katı olduğunu tespit etmiştir. Mağazanın stoksuz kalması, hem o ürünlerden elde edilecek satış gelirinin kaybedilecek olması hem de müşteri memnuniyetinin azalacak olması nedeniyle perakendeciler tarafından hiç istenmeyen bir durumdur. Cooper ve diğ. (1999), talep edilen bir ürünün mağazada bulunmaması durumunda müşterilerin yaklaşık %20’sinin mağazayı herhangi bir ürün almadan terk ettiğini belirtmiştir. Özetle, promosyon dönemlerinde etkin bir tedarik zinciri süreci ve envanter yönetimi uygulanabilmesi için başlangıç noktası promosyon talebinin isabetli bir biçimde tahmin edilmesidir.
1.1 Tezin Amacı
Bu tez çalışmasında, promosyon talebinin doğru tahmini için gerekli olan faktörlerin belirlenmesi ve bu faktörlerden uygun olanları kullanarak bir promosyon talep tahmin modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, Türkiye’deki yerel bir süpermarket zinciri olan AAA Süpermarketleri1
ile ortaklaşa çalışılmış, geliştirilen tahmin modeli bu firmanın bir mağazasının verileri kullanılarak test edilmiştir.
1.2 Türkiye’de Hızlı Tüketim Ürünleri Perakendeciliği
Hızlı tüketim ürünleri (HTÜ) endüstrisi temel olarak üç bileşenden oluşmaktadır: müşteriler, üreticiler ve perakendeciler. Bu üç grup içerisinde perakendecilerin gücü giderek artmaktadır. Perakendeciler nihai tüketici ile doğrudan bağlantı halinde olduğundan önemli bir gücü ellerinde tutmaktadır.
2006-2011 arası dönemde Türkiye’deki HTÜ perakendecilerinin yıllık toplam satış gelirleri %26 artış göstererek 98.9 milyar TL’den 124.6 milyar TL’ye ulaşmıştır. Son yıllarda HTÜ perakendeciliği, geleneksel kanal olarak adlandırılan ve çoğunluğunu bakkalların oluşturduğu bir yapıdan organize perakendecilerin rolünün arttığı daha modern bir yapıya doğru kaymaya başlamıştır. Organize perakendecilerin satış gelirlerinin artmasında tüketicilerin ekonomik koşullarının iyileşmesi ve nüfus
artışının yanı sıra, zincir mağazaların sayısının artmasının ve bu tür perakendecilerin müşterilerine genellikle bir mağaza üyelik kartı edinmesi halinde sunduğu etkileyici promosyonların rolü büyüktür (Rekabet Kurumu, 2012; Euromonitor International, 2011)
Türkiye’deki modern perakendeciler içinde ise indirim mağazacılığı stratejisini belirlemiş olan market zincirleri son yıllarda büyük bir hızla yükselmektedir. 2010 yılı itibariyle, indirim marketi BİM AŞ uzun yıllardır pazar lideri olan Migros T.A.Ş’nin liderliğine son vermiştir (Rekabet Kurumu, 2012; Euromonitor International, 2011). İndirim marketlerinin bu yükselişi, geleneksel bakkalların eskiden sahip olduğu gücü azaltırken, diğer organize HTÜ perakende zincirlerini de daha rekabetçi politikalar izlemeye sevketmiştir. Böyle bir rekabet ortamında da tüketicileri teşvik etmek amacıyla zincir mağazalar tarafından promosyon faaliyetlerinin yoğunlaştırılması beklenebilir.
Diğer yandan, Türkiye’deki HTÜ perakendeciliğinde yoğun rekabet yaşanmasının nedenlerinden biri de çok sayıda yerel ve bölgesel perakendecinin piyasada yer almasıdır. Rekabet Kurumu’nun yayınladığı HTÜ Perakendeciliği Sektör Raporu (2012)’na göre, Türkiye’deki en büyük dört HTÜ perakendecisinin sahip olduğu toplam pazar payı, pek çok batılı ülkedekine kıyasla oldukça düşüktür. Bu da Türkiye’deki HTÜ perakendeciliği sektöründe görece küçük pazar paylarına sahip çok sayıda aktif oyuncu olduğunu ve bu perakendeciler arasındaki rekabetin de yoğun olduğunu göstermektedir.
2. PROMOSYON
2.1 Promosyon Nedir
Genel anlamıyla promosyon ya da tutundurma kavramı, pazarlama karmasını oluşturan dört temel öğeden biridir. Pazarlama karmasını oluşturan dört öğenin de İngilizce’deki karşılıkları P harfi ile başladığından, söz konusu öğeler “pazarlamanın 4P’si” olarak da anılmaktadır. Bu öğeler; ürün (Product), fiyat (Price) , tutundurma (Promotion), ve dağıtım (Place) olarak sınıflandırılmaktadır. Bu dörtlüden tutundurma öğesinin de kendi karması bulunmaktadır. Tutundurma ya da diğer adıyla pazarlama iletişimi karması, temel olarak bir şirketin müşteri ilişkileri inşa etmek ve ikna edici bir şekilde müşterilerle iletişim kurmak için kullandığı araçların bütünüdür (Kotler ve Armstrong, 2009). Tutundurma karmasını oluşturan bu araçlar beşe ayrılır. Bunlar; reklam, satış promosyonu, hakla ilişkiler, kişisel satış, ve doğrudan pazarlama olarak adlandırılmaktadır.
Uygulandığı sektöre göre değişebilmekle birlikte, tutundurma araçlarından belki de en önemlisi satış promosyonudur. Kotler ve Armstrong (2009)’a göre satış promosyonu, bir ürünün satın alınması ya da satılmasını desteklemek için uygulanan kısa dönemli teşvik faaliyetleridir. Bir başka tutundurma aracı olan reklamlar bir ürünün satın alınması için gerekçeler sunarken, satış promosyonları “o anda” satın alınması için gerekçeler sunar. Blattberg ve Neslin (1990) ise satış promosyonunu, firmanın müşterilerine doğrudan etkide bulunmayı amaçlayan eylem odaklı bir pazarlama etkinliği olarak tanımlamaktadır.
Satış promosyonları da hedef kitlesine göre üçe ayrılır. Nihai tüketiciye yönelik yapılanlara tüketici yönlü satış promosyonu, perakendeci ve toptancılara yönelik ve genellikle üreticiler tarafından yapılanlara ticari yönlü promosyon, kurumsal müşterilere yönelik yönelik yapılan promosyonlara da kurumsal promosyon adı verilir (Kotler ve Armstrong, 2009; Blattberg ve Neslin, 1990).
Satış promosyonları şirketler tarafından genellikle reklam, kişisel satış gibi diğer tutundurma araçlarıyla birlikte kullanılır. Örneğin, bu çalışmanın kapsamında olması
bakımından süpermarketleri ele aldığımızda, yaptıkları satış promosyonlarını haftalık ya da 2-3 haftalık periyotlarla yayınladıkları tanıtım broşürlerinde duyururlar. Hatta büyük çaplı ulusal süpermarket zincirlerinin televizyon ve gazeteler gibi medya araçlarını kullanarak promosyona soktukları ürünlerin reklamlarını yaptıklarını görürüz. Nihai tüketicilere yönelik satış promosyonları genellikle reklamlarla desteklenirken, ticari yönlü satış promosyonları daha çok kişisel satış faaliyetleriyle güçlendirilmektedir
Çalışmanın bundan sonraki kısımlarında promosyon sözcüğü ile pazarlama karmasının bir bileşeni olan genel tutundurma faaliyetleri değil, tutundurma faaliyetlerinin bir öğesi olan satış promosyonları (satış özendirme) kastedilecektir.
2.2 Promosyonun Amaçları
Promosyonların çok çeşitli amaç ve hedefleri olabilir. Bu amaçlar promosyonu yapan firmanın pazarlama stratejilerine ve hedef kitlesinin kim olduğuna bağlı olarak değişebilmektedir. Satıcıların tüketicilere yönelik promosyon yapmalarındaki amaçlardan biri kısa vadede müşterileri satın almaya teşvik ederek satışları artırmaktır. Bir diğer amaç ise bir markanın ya da perakendecinin pazar payını artırmaktır. Pazar payındaki bu artış iki nedenden ileri geliyor olabilir. Bunlardan biri müşterilerin promosyonlardan etkilenerek marka tercihlerini değiştirmeleri, diğeri ise kategori satışlarının genişlemesi, yani satışlarının marka tercihinin değişmesinden dolayı değil, ürünlerin promosyon sonucunda müşteriler tarafından daha fazla miktarda satın alınması ya da daha fazla müşteri tarafından satın alınmasıdır. Perakendecilerin promosyon yapmasındaki bir diğer amaç da, yüksek rekabetin yaşandığı bu sektörde ayakta kalabilmektir. Yoğun rekabet nedeniyle tüketiciler perakendecilerden sürekli olarak etkileyici promosyonlar beklemektedir. Herhangi bir perakendecinin promosyon yapmamaya karar verdiğini düşünelim. Böyle bir durumda müşterilerin pek çoğunun etkili promosyonlar yapan rakip firmalardan alışveriş yapması ve firmanın müşterilerini kaybetmesi kaçınılmaz hale gelir. Bu nedenle özellikle rekabetin yoğun olduğu hızlı tüketim malları perakendeciliğinde tüm firmalar promosyon faaliyetlerini sürdürmektedirler. Ayrıca, reklamı yapılan promosyonlar ilgili mağazalardaki genel müşteri trafiğini artırıcı bir etkiye sahiptir (Blattberg ve diğ, 1995). Bu nedenle perakendeciler belirledikleri bazı ürünleri
promosyona sokarak dolaylı yoldan promosyonda olmayan ürünlerin de satışını artırmayı amaçlarlar.
Doğrudan tüketiciye yönelik satış promosyonlarına ek olarak, üretici firmalar da perakendecilere bir takım ticari promosyonlar sunmaktadırlar. Bu şekilde perakendecilerin firmanın yeni ürünlerini mağazalarında sunması ya da mevcut ürünlerden daha çok envanter taşıması, üreticinin ürünlerinin reklamının yapılması ve perakendecilerin bu ürünler için daha fazla ve daha iyi raf yeri ayırması gibi amaçlar gerçekleştirilmeye çalışılır (Kotler ve Armstrong, 2009).
2.3 Promosyon Araçları
Promosyonel faaliyetlerin amaçlarının yanında, bu amaçları gerçekleştirmek için kullanılan çeşitli araçları da mevcuttur. Hızlı tüketim malları endüstrisinde en yaygın promosyon türü fiyat promosyonudur. Bu tür promosyonlarda müşteriye geçici olarak ürün fiyatları üzerinden indirim sunulur. Promosyon kuponları geçmişte sıklıkla kullanılan bir diğer promosyon aracıdır. Promosyon kuponları müşterilere postayla, gazete ve dergi reklamlarıyla ya da son yıllarda olduğu gibi cep telefonlarına kısa mesaj olarak ya da internet aracılığıyla gönderilebilir ve müşteriler bu kuponları kullanarak belli ürünlerde indirim kazanırlar. Son yıllarda kupon promosyonlarının kullanımı devam etmekle birlikte azalmıştır ve günümüzde -özellikle de hızlı tüketim ürünleri sektöründe- daha çok fiyat promosyonu tercih edilmektedir (Silva-Risso, 1999; Kotler ve Armstrong, 2009).
Abraham ve diğ. (1987) promosyonları ticari yönlü ve tüketici yönlü olmak üzere iki sınıfa ayırmıştır. Uygulanan promosyon aracı, promosyonun ticari yönlü ya da tüketici yönlü olmasına göre farklılık gösterebilmektedir. Ticari promosyonların uygulanması genellikle perakendeci ve üretici arasındaki ikili anlaşmalara bağlı olarak gerçekleşmektedir. Üretici firmalar tedarikçilere geçici indirimler ve çeşitli teşvikler sunmakta, karşılığında da perakendeciden ürünlerinin raf fiyatını düşürmesini, ürünlerini müşterilerin dikkatini çekecek şekilde teşhir etmesini ve benzeri promosyon faaliyetleri uygulamasını beklemektedir. Üreticiler perakendecilere bağımlılıklarını azaltmak için doğrudan tüketiciye yönelik promosyonlar da yapabilirler. Tedarik zincirindeki konumlarına göre promosyonların türleri Şekil 2.1’de sunulmaktadır.
Şekil 2.1 : Tedarik zincirindeki konumuna göre promosyon türleri.
Ticari yönlü promosyonlar, tüketici yönlü promosyonlar ve perakendeci promosyonları için kullanılan çok çeşitli yöntem ve araçlar bulunmaktadır. Bu promosyon araçlarından en yaygın olanları Çizelge 2.1’de özetlenmiştir (Blattberg & Neslin, 1990; Kotler & Armstrong, 2009).
Çizelge 2.1 : Promosyon araçları.
Tüketici Promosyonları Ticari Promosyonlar
Perakendeci Promosyonları
Kuponlar İndirim Fiyat indirimi
Numune/tadım Reklam desteği Teşhir
Paket fiyat Teşhir desteği Ürün özelliği tanıtımı
Para iadesi Ticari kuponlar Bedava ürünler
Eşantiyon Finansman teşvikleri Perakendeci kuponları
Özel etkinlik Yarışmalar Eşantiyon
2.4 Promosyonlar ile İlgili Deneysel Genellemeler
Promosyonların karakteristik özellikleri ile ilgili akademik çalışmalar özellikle seksenli yılların sonu ile doksanlı yılların başında büyük hız kazanmıştır. Elektronik barkod okuyucu sistemlerin üretici ve perakendeciler tarafından yaygın olarak kullanılmaya başlanması satın alma ile ilgili daha etkin veri toplanmasına olanak tanımış, elde edilen verilerin analiz edilmesi ve yorumlanması sonucunda da pek çok deneysel çalışma gerçekleştirilmiştir.
Blattberg ve diğ. (1995) perakendeci promosyonları ve ticari yönlü promosyonlar üzerine yapılmış çalışmaları inceleyerek bazı deneysel genellemelerde bulunmuşlar ve promosyonlarla ilgili bir yargıyı genelleme olarak tanımlayabilmek için üç farklı kıstas belirlemişlerdir:
1) Analiz edilen konu iyi tanımlanmış olmalıdır.
2) Deneysel araştırmanın gerçekleştirildiği konuda en az üç farklı yazar tarafından en az üç farklı makale yayınlanmış olmalıdır.
3) Tüm bu makalelerin sonuçları birbiriyle örtüşmelidir.
Blattberg ve diğ. (1995), belirledikleri bu üç kıstası sağlayan dokuz farklı genellemede bulunmuşlardır:
1) Perakendecilerin geçici fiyat indirimleri satışları önemli ölçüde artırır. 2) Pazar payı yüksek olan markaların promosyona karşı esnekliği daha azdır. 3) Promosyonların sıklığı tüketicinin zihnindeki referans fiyatı değiştirir. 4) Promosyonlar sıklaştıkça promosyonel satışların miktarı azalır
5) Promosyonların çapraz etkileri asimetriktir. Yüksek kaliteli markalarda yapılan promosyonun, daha zayıf imaja sahip veya fason markalardaki etkisi orantılı değildir. 6) Perakendeciler ticari yönlü promosyonların % 100’ünden daha azını müşterilerine yansıtırlar
7) Teşhir yöntemleri ve özellik tanıtımının promosyonel satış üzerinde güçlü bir etkisi vardır.
8) Reklamı yapılan promosyonlar mağazadaki müşteri trafiğini artırır.
9) Promosyonlar tamamlayıcı ve rakip ürün kategorilerinin satışlarını da etkiler. Blattberg ve diğ. (1995) , promosyonların bazı özelliklerine ilişkin literatürdeki deneysel çalışmaların çelişkili sonuçları olduğunu belirtmişlerdir:
1) Promosyonel satış hacminin büyük çoğunluğu tüketicilerin marka tercihini değiştirmesinden ileri gelmektedir.
2) Promosyon esnekliği fiyat esnekliğini aşmaktadır.
3) Promosyon dönemi sonrasında ürün satışları normal satışlara göre daha az miktarda gerçekleşmektedir.
3. PROMOSYONEL SATIŞLARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER
Promosyon süresince gerçekleşen talebi etkileyen pek çok değişken vardır. Bu anlamda, promosyon dönemindeki satış tahminini yapmak, promosyon olmayan dönemlerdeki satışın tahminine göre çok daha karmaşıktır.
Literatürde promosyonu etkileyen faktörler için çeşitli değişken grupları tanımlanmıştır. Bell ve diğ. (1999) kategori, marka ve tüketici değişkenlerinden bahsetmektedir. Kategori değişkenleri tüketicinin bütçe ayırma sürecini etkiler. Marka değişkenleri herhangi bir markanın fiyatına göre tüketicinin algıladığı kalite ile ilgilidir. Tüketici değişkenleri ise markanın müşterilerinin ekonomik profilini yansıtır. Bu değişkenler markayı satın alan tüketicilerin demografik bilgilerini içeren değişkenler olarak ifade edilebilir (Bell ve diğ, 1999). Benzer bir sınıflandırma Ailawadi (2006) tarafından da yapılmış, bu kez promosyon satışlarını etkileyen faktörler promosyon değişkenleri, marka değişkenleri, kategori değişkenleri ve mağaza değişkenleri olarak sınıflandırılmıştır. Cooper ve diğ. (1999) promosyonel talep tahmini için gerekli olan bilgiyi üç farklı bakış açısıyla açıklamaya çalışmışlardır. Bunlardan birincisi tutundurma karmasıdır. Ürün ne olursa olsun ya da promosyon hangi mağazada yapılıyor olursa olsun; fiyat indirimi, reklam ve teşhir yönteminin farklı kombinasyonları için birbirinden farklı sonuçlar beklenir. İkinci bakış açısı, promosyon talebi tahmin edilen stok tutma biriminin promosyon geçmişidir. Bu ürün için geçmişte ne tür promosyonlar yapıldığı ve bunlardan nasıl sonuç edildiği bilgisi mevcut promosyonun performansının kestirilmesi açısından önemlidir. Üçüncü bakış açısı ise mağazanın promosyona olan etkisine odaklanır. Farklı mağazalar herhangi bir promosyonun performansını farklı biçimde etkileyebilir. Özetle Cooper ve diğ. (1999), tutundurma karmasına, promosyon geçmişine ve mağaza potansiyeline bakmaktadır. Bu üç bakış açısından yola çıkarak Cooper ve diğ. (1999) 67 değişkenden oluşan Promocast kestirim modelini oluşturmuştur. Bu çalışmaya Promosyon Talep Tahmin Modelleri bölümünde değinilecektir.
Literatürde promosyonel ürün talebini etkileyen çok sayıda değişken bulunmuştur. Bu değişkenler Çizelge 3.1’de gösterilmiştir. Söz konusu değişkenler altı farklı grup altında sıralanmıştır. Bunlar: Promosyon değişkenleri, kategori değişkenleri, marka değişkenleri, mağaza değişkenleri, tüketici değişkenleri ve promosyon geçmişi değişkenleridir. Çizelge 3.1’de toplam 50 değişken bulunmaktadır. Bu sayının Cooper ve diğ. (1999) tarafından yapılan araştırmadaki 67 değişkenden az olmasının nedeni o çalışmada etkileşim etkilerinin ve bazı değişkenlerin log değerlerinin ayrı değişkenler olarak tanımlanmasıdır.
Çizelge 3.1 : Promosyon talebini etkileyen faktörler.
Değişken Kaynak
Promosyon Değişkenleri
Kullanılan tanıtım aracı (TV, Radyo,
Broşür, Poster vb.) Bolton (1989); Fader ve Lodish (1990); Cooper ve diğ. (1999); van Heerde ve diğ. (2002); Ailawadi ve diğ. (2006)
Kupon büyüklüğü Bolton (1989)
Teşhir türü (Mağazadaki pozisyon) Bolton (1989); Blattberg ve diğ. (1995); van Heerde ve diğ. (2002)
Mağazada destekleme (Anons ile) Christen ve diğ. (1997) Promosyon sıklığı / Promosyonlar arası
süre Blattberg ve diğ. (1995); Christen ve diğ. (1997); Cooper ve diğ. (1999); Foekens ve diğ. (1999); van Heerde ve diğ. (2002); Srinivasan ve diğ. (2004); Ali ve diğ. (2009)
Önceki promosyonun indirim miktarı Foekens ve diğ. (1999); van Heerde ve diğ. (2002)
Tatiller ve özel günler Bunn ve Vassilopoulos (1999); Divakar ve diğ. (2005)
Promosyon döneminin uzunluğu Cooper ve diğ. (1999)
Perakendeci reklamı Bolton (1989)
Üretici reklamı Bolton (1989)
Kategorideki promosyonda olan ürün
oranı Ailawadi ve diğ. (2006)
Önceki haftada promosyonda olan
kategorideki ürünlerin oranı Ailawadi ve diğ. (2006) Promosyondaki ürünün varyantlarının
sayısı
Ali ve diğ. (2009) Mutlak fiyat indirimi (Para birimi
cinsinden)
Raju (1992)
Yüzde fiyat indirimi Blattberg ve diğ. (1995); Narasimhan ve diğ. (1996); Christen ve diğ. (1997); Cooper ve diğ. (1999); Van Heerde ve diğ. (2002)
Promosyon mekanizması (1+1, 3 al 2 öde vb.)
Ailawadi ve diğ. (2006)
Hava durumu Bunn ve Vassilopoulos (1999)
Kategori değişkenleri
Kategori içindeki rekabet yoğunluğu (kategoride satılan farklı marka sayısı)
Raju (1992); Narasimhan ve diğ. (1996); Bell ve diğ. (1999)
Kategorideki özel markaların pazar payı Fader ve Lodish (1990); Narasimhan ve diğ. (1996); Srinivasan ve diğ. (2004) Kategorinin gerekliliği Narasimhan ve diğ. (1996); Bell ve diğ.
(1999)
Kategorinin pazara nüfuz etme düzeyi Fader ve Lodish (1990); Narasimhan ve diğ. (1996); Ailawadi ve diğ. (2006) Ürünün hacmi / büyüklüğü Raju (1992)
Kategorinin ortalama fiyat düzeyi Raju (1992); Narasimhan ve diğ. (1996) Marka Değişkenleri
Markanın diğer mağazalarda
bulunabilirliği Ailawadi ve diğ. (2006)
Marka deneyimi Bell ve diğ. (1999)
Marka sadakati Bell ve diğ. (1999)
Marka türü (Özel marka - normal marka) Ailawadi ve diğ. (2006)
Markanın Pazar payı Blattberg ve diğ. (1995); Srinivasan ve diğ. (2004)
Ulusal marka / İthal marka Fader ve Lodish (1990); Narasimhan ve diğ. (1996); Srinivasan ve diğ. (2004) Markanın fiyat değişkenliği Bolton (1989); Bell ve diğ. (1999) Markanın tüketici bütçesindeki oranı Bell ve diğ. (1999)
Tüketici stoklamasına duyarlılık Narasimhan ve diğ. (1996); Van Heerde ve diğ. (2002)
Plansız satın almaya duyarlılık Narasimhan ve diğ. (1996); Srinivasan ve diğ. (2004)
Satın alma sıklığı Fader ve Lodish (1990); Ailawadi ve diğ. (2006)
Saklanabilirlik (stoklama ile ilgili) Blattberg ve diğ. (1995)
Üründen bir defada satın alma miktarı Fader ve Lodish (1990); Narasimhan ve diğ. (1996); Ailawadi ve diğ. (2006) Mağaza değişkenleri
Mağazadaki ürün sayısı Narasimhan ve diğ. (1996); Srinivasan ve diğ. (2004); Ailawadi ve diğ. (2006) Mağaza büyüklüğü (m2
) Ailawadi ve diğ. (2006)
Mağaza konumu (kırsal bölge, şehir merkezi, sanayi bölgesi vb.)
Ailawadi ve diğ. (2006) Mağaza çevresindeki rakip sayısı Ailawadi ve diğ. (2006) Rakip mağazaların türü Ailawadi ve diğ. (2006) Tüketici değişkenleri
Tüketicinin yaşı Bell ve diğ. (1999); Ailawadi ve diğ. (2006)
Tüketicinin eğitim düzeyi Bell ve diğ. (1999); Ailawadi ve diğ. (2006)
Tüketicinin milliyeti, etnik kökeni Ailawadi ve diğ. (2006) Tüketicinin aile büyüklüğü Ailawadi ve diğ. (2006) Promosyon geçmişi değişkenleri
Ürünün geçmiş promosyonlardaki ortalama satış miktarı
Cooper ve diğ. (1999) Ürünün geçmiş promosyonlar
öncesindeki ortalama taban satış miktarı
Cooper ve diğ. (1999) Ürünün aynı teşhir ve tanıtım
özelliklerine sahip geçmiş
promosyonlarındaki ortalama satış miktarı
Cooper ve diğ. (1999)
Ürünün aynı teşhir ve tanıtım özelliklerine sahip geçmiş
promosyonları öncesindeki ortalama taban satış miktarı
Cooper ve diğ. (1999)
3.1 Promosyon Değişkenleri
Çizelge 3.1’de görülebileceği gibi, promosyon değişkenleri grubu diğerlerinden daha fazla sayıda değişken içermektedir. Tanıtım türü, promosyonun teşhir edildiği konum ve fiyat indirimi gibi önemli unsurlar bu kategorinin altında incelenmektedir. Dolayısıyla promosyonun özelliklerine ilişkin değişkenler talebin artmasında en önemli paya sahiptir.
Perakende sektöründe geçici olarak yapılan fiyat indirimlerinin satışları ciddi anlamda arttırdığı, promosyonlar alanında yapılan araştırmaların vardığı en temel ortak sonuçtur ve bir genelleme olarak kabul edilmiştir (Blattberg ve diğ, 1995). Ailawadi ve diğ. (2006), daha fazla tanıtım ve daha yüksek fiyat indirimlerinin promosyonda olan ürüne olan talebi arttırdığı sonucuna ulaşmıştır. Araştırmacılar her ne kadar fiyat indirimlerinin satış miktarını artırıcı bir etkiye sahip olduğu konusunda hemfikir olsa da, bu etkinin düzeyi konusunda farklı görüşler ve bulgular söz konusudur. Wittink ve diğ. (1988) fiyat indiriminin esnekliğini incelemişler, bu esneklik değerinin çoğunlukla |-2|’den daha büyük olduğunu ve bu bulgudan hareketle geçici fiyat indirimlerinin satışlarda güçlü bir etkisi olduğunu belirtmişlerdir. Gupta ve Cooper (1992) ile Van Heerde ve diğ. (2002) ise fiyat indirimi için eşik ve doyma düzeyleri olduğunu destekleyen bulgulara ulaşmışlardır. Buna göre, fiyat indiriminin eşik düzeyine kadar promosyondaki ürünün satışları
artış göstermektedir. Doyma noktasından sonra ise satışların artış hızı yeniden yavaşlamaktadır.
Bir ürüne fiyat indirimi uygulanmasa bile tanıtım ve teşhir faaliyetleri ile ürünün satışlarını ciddi ölçüde artırmak mümkün olabilir. Blattberg ve diğ. (1995), teşhir ve özellik tanıtımının promosyon satışları üzerinde güçlü bir etkisi olduğunu ifade etmişlerdir. Wittink ve diğ. (1988), fiyat indirimi olmadığı durumlarda, sadece tanıtım ve teşhir ile talebin çoğu zaman ikiye katlandığını savunmuşlardır. Bunun yanında, kullanılan tanıtım ve/veya teşhir yönteminin de promosyonda olan ürünlerin satış miktarında rolü vardır. Tanıtım; TV reklamı, radyo reklamı, broşür, gazete eki gibi araçlarla yapılabilir. Bolton (1989), perakendeci ve üretici tarafından yapılan reklamların genelde birbirinden farklı stratejiler izlediğini, bu nedenle tüketici üzerindeki etkilerinin farklı olduğunu öne sürer. Buna göre, perakendeciler tarafından yapılan reklamlar daha çok ürünün fiyatına odaklanırken, üretici tarafından yapılan reklamlar ürünün niteliğine ve fiyat harici özelliklerine odaklanmaktadır. İnsert adı verilen ve bir veya birkaç haftalığına promosyonda olan ürünlerin genellikle sadece resimleri ile promosyon fiyatlarını gösteren broşürler, özellikle süpermarketler tarafından yaygın olarak kullanılan bir tanıtım aracıdır. Ailawadi ve diğ. (2006), promosyondaki bir ürünün insert’te ön sayfa, ara sayfalar veya arka sayfada yer almasının satışlar üzerinde etkisi olduğunu iddia etmiştir. Teşhir yöntemi ise promosyonu yapılan ürünün mağazadaki konumu ile ilgilidir. Promosyonda olan ürünler koridor sonu, koridor ortası, mağaza ön bölümü, mağaza arka bölümü gibi özel alanlarda sergilenerek, bu ürünlerin dikkat çekmesi sonucu satışlarının artırılması amaçlanır. Cooper ve diğ. (1999) promosyonel ürün satışlarını etkileyebilecek dokuz farklı teşhir konumu tanımlamıştır.
3.2 Kategori Değişkenleri
Kategori değişkenleri, bir ürünün içinde yer aldığı kategori ile ilgili özellikleri ifade etmektedir. Kategoriye özgü değişkenler, promosyonel talepteki değişkenlik üzerinde markaya özgü değişkenlere göre daha fazla etkiye sahiptir (Bell ve diğ, 1999). Fader ve Lodish (1990)’e göre; pazara nüfuz etme düzeyi daha yüksek, yeniden satın alma süreleri daha kısa, özel markalı (private label) ürünlerin oranı daha fazla, ve fiyat düzeyi daha düşük olan kategorilerin promosyon satış hacmi daha fazladır. Raju (1992)’ya göre, büyük hacimli ürünler içeren kategoriler daha az değişkenlik
gösterir, dolayısıyla da büyük hacimli kategoriler promosyon dönemlerinde talep artışı için daha düşük potansiyele sahiptir. Ayrıca, bir kategori içerisindeki rekabet yoğunluğunun fazla olması da o kategorideki promosyon satışlarının gücünü azaltır (Raju, 1992).
3.3 Marka Değişkeleri
Her ne kadar Bell ve diğ. (1999) kategori özelliklerinin marka özelliklerinden daha önemli olduğunu savunmuş olsa da, marka özellikleri de promosyondaki ürünlere olan talepte oldukça önemlidir. Bell ve diğ. (1999), yüksek pazar payına sahip ve daha fazla reklamı yapılan markaların promosyonel satışlarının daha fazla; yerli markaların ve sıklıkla promosyonu yapılan markaların ise promosyonel satışlarının daha düşük olduğu sonucuna varmıştır. Buna karşılık, Bolton (1989) daha düşük pazar payına sahip markaların promosyonel satışlarının daha fazla olduğunu ileri sürmüştür. Blattberg ve diğ. (1995) de bir markanın pazar payı ve promosyonel satışı arasında negatif yönlü bir ilişki olduğunu iddia etmiştir. Foekens ve diğ. (1999) de promosyon sıklığının fazla olmasının promosyon satışlarını olumsuz etkilediğini belirtmiştir. Ayrıca, en son promosyondaki fiyat indirimi fazla olursa da, mevcut promosyondaki satışlar olumsuz etkilenir (Foekens ve diğ, 1999). Bu durum; promosyon sıklığı ve geçmişteki yüksek indirimler sonucunda tüketicilerin o markalara referans olarak kafalarında daha düşük fiyatlar belirlemeleri ile açıklanmaktadır (Blattberg ve diğ, 1995).
3.4 Mağaza Değişkenleri
Genel olarak mağaza özelliklerinin promosyonel satışlara etkisi, promosyon, kategori ve marka özelliklerine göre daha küçüktür (Ailawadi ve diğ, 2006). Mağazanın promosyonel talepteki rolü perakendeciler için üreticilere göre daha fazla önem arz etmektedir. Bir üretici promosyonel talebi tahmin ederken, her bir mağazadaki promosyonel satışı önemsemez, bunun yerine tedarik zincirindeki toplam talebi en doğru biçimde kestirmeye gayret gösterir. Perakendeci ise promosyonları genellikle tüm mağazalarında uyguladığından, elindeki envanteri mağazalara doğru biçimde dağıtabilmek ve satış kaybı yaşamamak için her bir mağazada gerçekleşecek talebi tahmin etmek durumundadır.
3.5 Tüketici Değişkenleri
Mağaza değişkenlerinde olduğu gibi, markanın müşterisi olan tüketicilerle ilgili özelliklerin de promosyon satışları üzerindeki açıklayıcı gücü sınırlıdır. (Bell ve diğ, 1999). Tüketici özellikleriyle ilgili az bilgi olsa da ve şimdiye kadar konuyla ilgili anlamlı çıktılar elde edilen çok çalışma olmasa da, bir tüketicinin bir promosyona yönelik tepkisinin yaş, gelir, cinsiyet gibi bazı karakteristik özelliklerle ilişkili olması olasıdır. Her ürünün bir hedef kitlesi olduğu gerçeği göz önünde bulundurulduğunda, tüketicilerin çeşitli özelliklerinin promosyondaki ürünlerin satışını etkileyebileceği düşünülebilir.
3.6 Promosyon Geçmişi Değişkenleri
Promosyondaki ürünün talebinin tahmin edilmesinde, o ürünün geçmişteki promosyonlarıyla ilgili özellikler önemli bir bilgi kaynağıdır. Hem üreticiler hem de perakendeciler bunu promosyon türü ve promosyon reklamı ile birlikte en önemli bilgi kaynağı olarak kullanmaktadırlar. Genellikle de tahminlerini dayandırabilecekleri geçmişteki benzer promosyonları bulmaya çalışmaktadırlar. Cooper ve diğ. (1999), geliştirdikleri promosyonel talep tahmini modeline aynı tanıtım ve teşhir özelliklerine sahip geçmiş promosyonların ve tüm geçmiş promosyonların promosyon satışları ve taban satışlarını ayrı ayrı değişkenler olarak eklemiştir.
4. TAHMİN TEKNİKLERİ VE PROMOSYON TAHMİN MODELLERİ
4.1 Talep Tahmin Teknikleri
Literatürde talep tahmini için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Öncelikle tahmin tekniklerini yargısal tahmin yöntemleri ve istatistiksel tahmin yöntemleri olmak üzere ikiye ayırmak gerekir. Yargısal yöntemlerde tahmin genellikle çalışanlar tarafından ve nitel bilgiye dayanarak yapılmaktadır. Formel ya da istatistiksel tahmin yöntemlerini ise tahminini sayısal verilere dayandırır. İstatistiksel tahmin yöntemleri de zaman serisi modelleri ve açıklayıcı modeller olmak üzere iki gruba ayrılmaktadır. Zaman serisi modellerinde sadece geçmiş talep bilgisi kullanılır. Açıklayıcı tahmin teknikleri ise buna ek olarak diğer pazarlama verilerinden de faydalanır (Makridakis ve diğ, 1979). Silver ve diğ. (1998)’ne göre tahminler, istatistiksel tahmin olarak bilinen geçmişteki gözlemler ile yargısal tahmin olarak bilinen geleceğe dönük ve bilinçli yargıların birleşimine dayanır. Makridakis (1988), hem yargısal hem de istatistiksel tahmin yöntemlerinin bazı dezavantajları olduğunu belirtmiştir. Buna göre,
Yargısal yöntemlerin dezavantajları
Değişimlere gereğinden fazla tepki verilmesi ya da değişimlerin ihmal edilmesi,
Geçmiş verilerin kullanılmasında yaşanan tutarsızlıklar,
Kişisel ya da politik görüşlerin tahminler üzerinde fazlaca etkili olması İstatistiksel yöntemlerin dezavantajları ise
Değişimlerin kestirilememesi
Geçmiş verilerde mevcut olan tüm bilgiden yararlanılamaması
Gelecekteki belirsizliğe gereken önemim verilmemesi olarak ifade edilmiştir. Şekil 4.1’de talep tahmin yöntemlerinin genel olarak sınıflandırılması gösterilmiştir.
Şekil 4.1 : Talep tahmin yöntemlerinin sınıflandırılması (Makridakis ve diğ, 1979).
4.1.1 Yargısal yöntemler
Yargısal tahminler sezgisel yargılara, fikirlere ve öznel olasılık tahminlerine dayanır. Yargısal tahminler genellikle yeterli veri olmayan durumlarda kullanılır (Makridakis ve diğ, 1979). İnsan yargılarına dayanan bu tür tahminlerin başarısı genellikle sayısal yöntemlere göre daha düşüktür. Yine de bazı durumlarda sayısal bir tahmin modelinin kontrolü için uzman görüşüne ihtiyaç duyulmaktadır (Silver ve diğ, 1998). Uzmanlar tahminlerde göz önünde bulundurulması gereken en son gelişmeler hakkında bilgi sahibidirler. İnsanla olan etkileşimi nedeniyle bu yöntemler genellikle enformel bir tahmin süreci olarak algılanmaktadır. Anketler ve senaryo analizleri yargısal tahmin için kullanılan yöntemlere örnek olarak verilebilir.
4.1.2 Zaman serisi modelleri
Zaman serisi modelleri gelecekteki sonuçları kestirebilmek için geçmiş verilerden yararlanır. Bir zaman serisi, zaman içinde sıralı olarak yapılan gözlemlerin bir araya getirilmiş hali olarak tanımlanabilir (Chatfield, 2004). Talep tahmini, zaman serisi analizlerinin kullanım alanlarından bir tanesidir. Mevsimsel değişkenlik, döngüsel değişkenlik, trend (genel eğilim), ve diğer düzensiz dalgalanmalar gibi zaman
hakkında kestirimde bulunulabilmektedir. Zaman serisi yöntemlerinden bazıları; basit hareketli ortalamalar, ardışık bağlanımlı hareketli ortalamalar, ardışık bağlanımlı bütünleşik hareketli ortalamalar, üstel düzeltme, dış değer kestirimi (ekstrapolasyon), genel eğilim kestirimi, ve büyüme eğrisi olarak sıralanabilir (Chatfield, 2004; Wilson ve Keating, 2002; Box ve diğ, 2011). Bu tür modeller, her ne kadar verideki çeşitli değişkenlik kaynakları ile birlikte çalışabiliyor olsa da, bu değişkenlik kaynakları ortadan kaldırıldığında zaman serisinde durağan bir örüntü olduğunu varsayarlar. Ayrıca, zaman serisine dayalı tahminler, sadece tahmin edilen değişkenin geçmiş verilerine dayanmaktadır. Oysa ki, promosyona olan talebi etkileyen pek çok pazarlama değişkeni bulunmaktadır.
4.1.3 Açıklayıcı tahmin modelleri
Bazı tahmin yöntemleri, tahmin edilen değişkeni etkileyen faktörlerin belirlenebilmesinin mümkün olduğu varsayımını kullanır. Bu tür modeller daha formel bir yaklaşıma sahiptir. Nedenler anlaşıldığı takdirde, tahmin edilen değişkeni etkileyen değişkenler hakkında öngörüde bulunulabilir ve bu değişkenler tahmin modelinde kullanılabilir.
Açıklayıcı tahmin teknikleri içerisinde en yaygın olarak kullanılanı regresyon analizidir. Regresyon analizi, bir bağımlı değişken ile bir veya birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi analiz eden bir istatistiksel tekniktir (Hair ve diğ, 2006). Promosyonel talep tahmininde en çok kullanılan yöntem olduğundan, bir sonraki bölümde doğrusal regresyon yöntemi daha detaylı olarak anlatılacaktır. Ekonometrik modeller, yapay sinir ağları gibi başka açıklayıcı tahmin teknikleri de bulunmaktadır ancak bu çalışmada bunlara değinilmeyecektir.
4.1.3.1 Doğrusal regresyon yöntemi
Doğrusal regresyon analizi; basit ve çoklu doğrusal regresyon olmak üzere iki gruba ayrılabilir. Basit doğrusal regresyonda bağımlı değişken ile tek bir bağımsız değişken arasındaki ilişki analiz edilirken, çoklu doğrusal regresyonda bağımsız değişken sayısı birden fazladır. Doğrusal regresyonda her bağımsız değişken ve bağımlı değişken arasındaki ilişki doğrusaldır. Doğrusal regresyon modelinin pratikteki performansı doğru açıklayıcı değişkenlerin seçilmesiyle ve kullanılan verinin kalitesiyle yakından ilgilidir.
Regresyon analizinde genel olarak bağımlı değişken; bağımsız değişkenlerin ve regresyon katsayılarının doğrusal bir fonksiyonudur. Basit doğrusal regresyon modelinin ve ‘k’ farklı açıklayıcı değişkene sahip bir çoklu doğrusal regresyon modelinin matematiksel gösterimi sırasıyla denklem 4.1 ve denklem 4.2’deki gibidir (Hair ve diğ, 2006):
(4.1)
(4.2)
Bu denklemlerde;
Y değeri bağımlı değişkeni
X değerleri bağımsız değişkenleri
β değerleri regresyon katsayılarını
ε değeri ise hata terimini ifade etmektedir.
Regresyon analizinde en iyi uyum, gerçekleşen gözlemlere göre hata kareler toplamını minimize eden doğru denkleminin bulunmasıyla elde edilmektedir.
Çoklu regresyon analizinde sadece sürekli değişkenler değil, genellikle nitel değişkenlerin faklı durumlarını ifade etmek için 1 ve 0 değerlerini alan gölge (kukla) değişkenler de sıklıkla kullanılmaktadır. Ayrıca, bazı durumlarda bağımsız değişkenlerin kendi arasındaki etkileşimden de bağımlı değişken ayrıca etkilenebilmektedir. Etkileşim etkisi adı verilen bu durumun da dikkate alındığı daha karmaşık regresyon modellerini de analiz etmek mümkündür (Chatfield, 2004). Örnek bir model, Denklem 4.3’te verilmiştir.
(4.3)
Çoklu regresyon analizinin kullanılabilmesi için test edilmesi ve doğrulanması gereken bazı varsayımlar vardır (Hair ve diğ, 2006; Field, 2005):
Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusallık
Hata terimi dağılımının normalliği
Hata terimlerinin sabit varyansı olması
Çoklu doğrusallık olmaması
Hata terimlerinin bağımsızlığı
Bu varsayımların test edilmesi için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Regresyon analizinden güvenilir sonuçlar almak için bu varsayımların ihlal edilmemesi önemlidir.
4.2 Farklı Tahmin Yöntemlerinin Birleştirilmesi
Farklı talep tahmin yöntemlerinin olumsuz yanları nedeniyle bazı durumlarda bu yöntemlerin birleştirilmesi tercih edilebilir. Bunn ve Wright (1991), istatistiksel modellere yargısal düzeltmeler yapılması için iki neden ileri sürmüştür. Birinci neden, modelin belirlenmesindeki hatalardır. Belirlenen model iyi bir tahmin performansı göstermiyor olabilir. Böyle durumlarda genellikle modelin yapısını değiştirmektense, model çıktılarında yargısal bir takım düzeltmeler yapmak daha kolaydır. Aksi takdirde modelden değişken çıkarılması ve regresyon katsayılarının değiştirilmesi gerekebilir. Yargısal düzeltmelerin yapılmasının ikinci nedeni ise yapısal değişikliklerdir. Modele dahil edilemeyen bazı dışsal faktörlerin ya da arka plandaki bazı varsayımların değişmesinin gelecekteki olayları etkilemesi beklenir. Bir modele sadece sınırlı sayıda değişken dahil edilebileceğinden, uzman tarafından deneyim ve sezgilere dayalı olarak yapılan müdahaleler tahmin performansını artırabilir.
4.3 Promosyon Talep Tahmin Modelleri
Cooper ve diğ. (1999), önde gelen süpermarket zincirlerinin yöneticileriyle yapılan mülakatlar sonucunda, gelecek promosyonun planlanmasında kullanılan en gelişmiş yöntemin, en son benzer promosyonun tedarik zinciri düzeyinde verilen sipariş miktarı kadar sipariş vermek olduğunu görmüşlerdir. En son benzer promosyon, bir ürünün mevcut promosyon ile aynı fiyat seviyesinden sunulduğu en son promosyon olarak tanımlanmaktadır. Bu uygulamanın pek çok olumsuz yanı vardır. Birincisi, en son benzer promosyon uygulamasında, promosyonla ilgili diğer hiçbir etken dikkate alınmamış olmaktadır. İkincisi, promosyon fiyatı pek çok farklı düzeyde olabilir; bu da en son benzer promosyon ile karşılaştırmayı zorlaştırmaktadır. Dolayısıyla, sadece fiyat düzeyine bakmanın çok isabetli bir tahmin yöntemi olmayacağı düşünülebilir. Ayrıca, söz konusu uygulama öğrenemeyen bir sistemi temsil etmektedir (Cooper ve diğ, 1999). Her ne kadar formel tahmin yöntemlerinin sektördeki kullanımı yaygın olmasa da, mevcut uygulamalardaki bahsi geçen problemler dikkate alınarak
promosyonel satışların tahmini için birtakım yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden en bilinen dört tanesi SCAN*PRO, Promoter, PromoCast, ve CHAN4CAST modelleridir.
4.3.1 Mevcut dört model 4.3.1.1 SCAN*PRO
SCAN*PRO modeli, ACNielsen firmasının müşterilerine geçici fiyat indirimleri, özellik tanıtımı ve özel teşhir gibi promosyon faaliyetlerinin perakende satışlarına etkisini göstermek amacıyla ortaya çıkmıştır (van Heerde ve diğ, 2002). SCAN*PRO promosyonel satışları mağaza düzeyinde analiz etmektedir. Hızlı tüketim mallara endüstrisindeki hemen hemen tüm promosyonlar en az bir hafta sürdüğünden, modelde haftalık zaman dilimi kullanılmaktadır. Bu model ve bu modelin benzer biçimleri dünyada üç binden fazla ticari uygulamada kullanılmıştır (van Heerde ve diğ, 2002). Model, bağımlı değişken ve bağımsız değişkenler arasında çarpımsal ilişkilerin olduğu bir doğrusal regresyon modelidir. Orijinal SCAN*PRO modelinde, bir mağazadaki bir ürünün haftalık satışı bağımlı değişken olarak tanımlanmıştır. Bağımsız değişkenler olarak ise birim fiyat, normal birim fiyatın medyanı, tanıtım, teşhir, tanıtım ile teşhir arasındaki etkileşim, ve mağaza ile hafta arasındaki etkileşim modele dahil edilmiştir (van Heerde ve diğ, 2002).
4.3.1.2 Promoter
Promoter, üreticilerin yaptığı ticari promosyonların değerlendirilmesi amacıyla tasarlanan bir karar destek sistemidir. Ürün müdürlerinin böylece promosyon harcamalarının dağıtımını geliştirmeleri hedeflenir. Bu sistem, yapılan ticari promosyonların perakendeciler tarafından tüketiciye aktarılma oranını ve perakendeciler tarafından sunulan promosyonlara tüketicilerin gösterdiği tepkiyi ölçelerek birleştirir ve promosyona verilen toplam tepkiyi tahmin eder. Bunu gerçekleştirebilmek için, Promoter öncelikle bir ürünün promosyon olmadığı dönemlerdeki normal satışını, yani taban satışı; trend, mevsimsellik etkileri ve istisnai durumları dikkate alarak kestirmeye çalışır. Promosyonun etkileri ise, bu dinamik taban satış miktarına göre tahmin edilir (van Heerde ve diğ, 2002).
4.3.1.3 PromoCast
PromoCast, bağımlı değişken ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal ilişkiler kuran, 67 değişkenli bir regresyon modelidir. Bağımlı değişken, bir ürünün promosyon haftasındaki satış miktarının doğal logaritmasıdır. Bağımsız değişken olarak modelde promosyon özellikleri, ürünün ve mağazanın promosyon geçmişi, ve mevsimsellik özelliklerine ilişkin bilgiler kullanılmıştır. Modelde fiyat ve birimle ilgili değişkenler için log-log, tanıtım ve teşhirin farklı kombinasyonlarını yansıtan değişkenler için ise log-doğrusal ilişkiler kullanılmıştır. Ayrıca PromoCast yavaş ve hızlı hareket eden ürünlerin ayrımını yapmış ve bunlar için ayrı tahmin modelleri uygulamıştır. Bunun da ötesinde, her ürün ve her mağaza için model ayrı olarak çalıştırılmıştır (Cooper ve diğ, 1999).
Cooper ve diğ. (1999), ürettikleri talep tahminlerinin performansını değerlendirebilmek için bunları aynı tanıtım ve teşhir özelliklerine sahip promosyonların ortalama satışları ile karşılaştırmıştır. Tahminler geçmiş promosyon ortalamalarından daha iyi sonuç vermiyorsa, talep tahmini için böyle bir çaba sarfetmenin anlamı olmadığı düşünülebilir. Söz konusu kıyaslama yöntemini şu nedenle kullanmışlardır: Promosyon analizi için sektördeki en yaygın yaklaşım, bir kategorideki ortalama taban satışın promosyon satışları ile karşılaştırılmasıdır. Bir kategorinin içerisindeki ürün kalemi bazındaki değişkenliklerden yola çıkarak, belli bir ürünün, belli promosyon koşullarında, belli bir mağazadaki satışlarının geçmiş ortalamalarının tahmin hatasının; yaygın olarak kullanılan kategori bazındaki tahmin hatasından daha az olması beklenir. Ürün kalemi düzeyinde çok büyük miktarda geçmiş satış verisine sahip olunması, tahmin performansındaki bu iyileşmeyi mümkün kılmaktadır (Cooper ve diğ, 1999). Bu ifade ile Cooper ve diğ. (1999) mevcut durumdaki sorunu promosyonel satışın taban satışa bölünerek analiz edilmesine bağlamakta ise de, asıl sorunun promosyon analizlerinin genellikle ürün kalemi bazında değil, kategori bazında yapılması olduğu söylenebilir.
4.3.1.4 CHAN4CAST
CHAN4CAST modeli bir perakende zinciri için değil; alkolsüz içecek, atıştırmalık ve kahvaltılık ürünler satan bir gıda üreticisi için tasarlanmıştır. Bu yönüyle model, bahsedilen diğer modellerden ayrılmaktadır. Üretici firma, markalarını 200’den fazla ülkede satmaktadır. CHAN4CAST hem taban satışlarının tahmini hem de
