İnternet, bilginin üretilmesi, erişilmesi ve diğer kişilere aktarılmasında sınırları ortadan kaldırmıştır. Web 2.0 teknolojileriyle ortaya çıkan bloglar, formlar ve diğer sosyal ağlar tüketicilerin genellikle kendi deneyimlerine dayalı çok sayıda içeriği kısa sürede oluşturmasına imkan tanımaktadır. Tüketiciler içerik yığını içerisinden satın alma karar sürecinde etkili olabilecek bilgiyi bulmak için arama motorlarından faydalanmaktadır. Günde en az birkaç kez kullanılan arama motorlarının satın alınması planlanan ürüne bağlı olarak kullanımı artabilmektedir. Beğenmeli ürünler hakkında maliyetinin yüksek olması, bilgi alma ve karşılaştırma ihtiyacı olması nedeniyle internette daha çok arama yapılmaktadır. Beğenmeli ürün olan otomobil alacak kişilerde bilgiye erişebilmek için arama motorlarını sıklıkla kullanmaktadırlar. Bu bağlamda, çalışmada internet arama motoru verileri yapay sinir ağları yöntemiyle analiz edilerek otomobil sektöründeki satışlar tahmin edilmeye çalışılmıştır. Google arama motorunun verileri Google Trends sitesi, hafif ticari araç ve binek tip satışı yapan 10 markaya ait veriler Otomotiv Distribütörleri Derneği’nin sitesinden elde edilmiştir. Çalışma Türkiye’de internet kullanımının %40 olduğu 2010 yılından itibaren 2019 yılı Haziran ayına kadar olan süreyi kapsamaktadır. Analiz öncesi veriler Min-Max yöntemiyle normalleştirilmiştir. Yapay zekâ yöntemlerinden olan ileri beslemeli yapay sinir ağları ile analiz yapılmıştır. Performans değerinin daha iyi olması için Bayesian Regülasyon geri yayılım algoritması kullanılmıştır. Çalışma, %76 korelasyon değeri ve %22 ortalama hata değeriyle modellenmiştir. Sonuç olarak tahmin edilen değerler ile sektör satış verileri arasında ilişki olduğu görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: İnternet Arama Motoru, Yapay Sinir Ağları, Otomotiv Sektörü, Satış Tahmini, Bayesian Regülasyon
|
