Ýnternet, bilginin üretilmesi, eriþilmesi ve diðer kiþilere aktarýlmasýnda sýnýrlarý ortadan kaldýrmýþtýr. Web 2.0 teknolojileriyle ortaya çýkan bloglar, formlar ve diðer sosyal aðlar tüketicilerin genellikle kendi deneyimlerine dayalý çok sayýda içeriði kýsa sürede oluþturmasýna imkan tanýmaktadýr. Tüketiciler içerik yýðýný içerisinden satýn alma karar sürecinde etkili olabilecek bilgiyi bulmak için arama motorlarýndan faydalanmaktadýr. Günde en az birkaç kez kullanýlan arama motorlarýnýn satýn alýnmasý planlanan ürüne baðlý olarak kullanýmý artabilmektedir. Beðenmeli ürünler hakkýnda maliyetinin yüksek olmasý, bilgi alma ve karþýlaþtýrma ihtiyacý olmasý nedeniyle internette daha çok arama yapýlmaktadýr. Beðenmeli ürün olan otomobil alacak kiþilerde bilgiye eriþebilmek için arama motorlarýný sýklýkla kullanmaktadýrlar. Bu baðlamda, çalýþmada internet arama motoru verileri yapay sinir aðlarý yöntemiyle analiz edilerek otomobil sektöründeki satýþlar tahmin edilmeye çalýþýlmýþtýr. Google arama motorunun verileri Google Trends sitesi, hafif ticari araç ve binek tip satýþý yapan 10 markaya ait veriler Otomotiv Distribütörleri Derneði’nin sitesinden elde edilmiþtir. Çalýþma Türkiye’de internet kullanýmýnýn %40 olduðu 2010 yýlýndan itibaren 2019 yýlý Haziran ayýna kadar olan süreyi kapsamaktadýr. Analiz öncesi veriler Min-Max yöntemiyle normalleþtirilmiþtir. Yapay zekâ yöntemlerinden olan ileri beslemeli yapay sinir aðlarý ile analiz yapýlmýþtýr. Performans deðerinin daha iyi olmasý için Bayesian Regülasyon geri yayýlým algoritmasý kullanýlmýþtýr. Çalýþma, %76 korelasyon deðeri ve %22 ortalama hata deðeriyle modellenmiþtir. Sonuç olarak tahmin edilen deðerler ile sektör satýþ verileri arasýnda iliþki olduðu görülmüþtür.
Anahtar Kelimeler: Ýnternet Arama Motoru, Yapay Sinir Aðlarý, Otomotiv Sektörü, Satýþ Tahmini, Bayesian Regülasyon
|
