User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
  Citation Number 8
 Views 5
 Downloands 3
Pazarlama 4.0 İçin Genetik Algoritma Tabanlı Bir Karar Destek Modeli Önerisi
2020
Journal:  
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Author:  
Abstract:

Üretim işletmelerindeki sipariş kabul prosedürü ile teslim tarihi belirleme prosedürü,  pazarlama birimi yöneticileri için kritik öneme sahiptir. Üretici firmalarının müşteri siparişlerine müşterilerin talep ettiği teslim tarihinden daha erken veya daha geç bir teslim tarihi sunması müşteri ile firma arasında problem oluşturur. Sipariş kabul süreçlerinin dijital dönüşüme uyarlanması ve otonom karar veren sistemler ile bu süreçlerin otomatikleştirilmesi sayesinde, firmalara bu problemlerle başa çıkmanın yanında çeşitli avantajlar da kazandırılabilir. Bu avantajlardan bazıları toplam gelirin artması, müşteri memnuniyetinin artması, işçilik maliyetlerinin azalması ve ilgili kararların otonom verilmesiyle verimliliğin artması şeklindedir. Yapılan çalışmada sipariş kabul ve teslim tarihi atama ile ilgili güncel literatür çalışmalarından bahsedilmiştir. Buna ek olarak Endüstri 4.0 kavramının ortaya çıkışından itibaren pazarlama karar destek sistemleri ile ilgili yapılan bilimsel çalışmalar araştırılmış ve bulgular paylaşılmıştır. Devamında, Endüstri 4.0 ve Pazarlama 4.0 perspektifinde genetik algoritma tabanlı bir pazarlama karar destek modeli önerilmiştir. Bu karar destek modeliyle, hem işletmelerin kârlılıkları ve pazar paylarını arttırmaları amaçlanmakta, hem de kullanıcılardan kaynaklı hataların minimize edilmesi ve iş süreçlerin otomatikleştirilmesi amaçlanmaktadır. Öncelikle üretim işletmesine gelen müşteri siparişlerinin belirli bir sayıya veya kapasiteye ulaşıncaya kadar sanal bir havuzda bekletilmesi tavsiye edilmiştir. Belirlenen koşul gerçekleştiğinde, müşterilerin sipariş taleplerinin çoklu yöntemlerce sıralanması ve her yönteme göre yapılan sıralamadan elde edilecek gelirlerin karşılaştırılması sağlanacaktır. Bu sayede üretim işletmelerinin pazarlama birimlerine gelen müşteri talepleri belirli kısıt altında bekletilerek hep birlikte değerlendirilmiş olacaktır. Anlık olarak işletmenin amaçları için uygun siparişler üretim planlamasına alınarak siparişlerin teslim tarihleri otomatik olarak hesaplanacak ve müşterilerin onayına sunulacaktır. Sıralama işlemi bir karar problemi olarak ele alınıp belirli değişken ve katsayılar için anlık veriler üzerinden çalıştırılacak bir genetik algoritma ile en optimum değerleri aranacaktır. Bu sayede her zaman mevcut siparişlerden maksimum gelirin elde edileceği siparişlerin seçilmesi amaçlanmıştır.

Keywords:

Proposal for a decision support model based on genetic algorithm for Marketing 4.0
2020
Author:  
Abstract:

The delivery date determination procedure with the order acceptance procedure in the manufacturing enterprises has a critical importance for the marketing unit managers. The fact that the manufacturer companies provide a delivery date earlier or later than the customer's requested delivery date to customer orders creates a problem between the customer and the company. Thanks to the adaptation of the order acceptance processes to the digital transformation and the automation of autonomous decision-making systems and these processes, companies can also get a variety of advantages in addition to dealing with these problems. Some of these advantages include increased total income, increased customer satisfaction, reduced labour costs, and increased efficiency with autonomous decision making. In the study was discussed the current literary work on the appointment of order acceptance and delivery date. Additionally, since the emergence of the concept Industry 4.0, scientific studies on marketing decision support systems have been investigated and findings have been shared. Furthermore, a marketing decision support model based on genetic algorithms in the Industry 4.0 and Marketing 4.0 perspective has been proposed. This decision support model aims to increase both corporate profitability and market share, as well as to minimize user errors and automatize business processes. It is recommended to keep customers' orders in a virtual pool until they reach a certain number or capacity. When the specified condition occurs, the customer's order requests will be classified by multiple methods and the revenue from each method will be compared. Thus, the customer requests that come to the marketing units of the manufacturing enterprises will be assessed together, waiting under a certain limit. Immediately, the order appropriate for the purpose of the company will be taken into the production planning and the delivery dates of the orders will be automatically calculated and submitted to the customer’s approval. The ranking process will be treated as a decision-making problem and will be searched for the best values with a genetic algorithm that will run through instant data for certain variables and ratings. Thus, it is always intended to select orders that will obtain maximum income from existing orders.

Keywords:

2020
Author:  
Citation Owners
Attention!
To view citations of publications, you must access Sobiad from a Member University Network. You can contact the Library and Documentation Department for our institution to become a member of Sobiad.
Off-Campus Access
If you are affiliated with a Sobiad Subscriber organization, you can use Login Panel for external access. You can easily sign up and log in with your corporate e-mail address.
Similar Articles








Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

Field :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Journal Type :   Ulusal

Metrics
Article : 948
Cite : 1.898
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi