Markdown Optimizasyonu Nedir?

Markdown optimizasyonu, sezon sonu ya da stok eritme indirimlerinin zamanlamasını ve derinliğini, kalan stoğu en yüksek kârla satacak şekilde veri ve algoritmalarla belirleme yöntemidir.

Sezon sonunda kalan stoğu satmak için indirim kaçınılmazdır; soru ne zaman ve ne kadar indirim yapılacağıdır. Markdown optimizasyonu, bu kararı sezgi yerine veriye dayandırır. Ürün bazında satış hızı, kalan stok, sezonun bitimine kalan süre ve fiyat esnekliği birlikte modellenir; algoritma her ürün için en uygun indirim zamanını ve oranını önerir. Moda, ev tekstili ve sezonluk ürün satan perakendeciler bu yöntemi yaygın biçimde kullanır. Amaç ciroyu değil, sezon sonunda elde kalan stok dahil toplam brüt kârı en yüksek seviyeye çıkarmaktır.

Markdown optimizasyonu nasıl çalışır?

Model önce ürünün indirimsiz satış hızını tahmin eder ve sezon sonuna kadar ne kadar stok kalacağını hesaplar. Kalan stok fazlaysa farklı indirim senaryoları denenir: Erken ve sığ bir indirim mi, geç ve derin bir indirim mi daha kârlı? Her senaryo için beklenen satış, gelir ve sezon sonu artık stok hesaplanır.

Erken yapılan küçük indirimler genellikle tam fiyatlı satış süresini kısaltsa da ürünü sezon içinde eritir; geç yapılan büyük indirimler ise kârı daha çok aşındırabilir. Algoritma mağaza ve kanal farklarını da dikkate alır; aynı ürün bir bölgede iyi satarken başka bir bölgede indirime ihtiyaç duyabilir. Öneriler, kategori ekibinin onayıyla fiyat sistemine aktarılır.

Perakendede markdown optimizasyonu örneği

Varsayımsal bir örnek: Bir giyim zincirinin kışlık mont stoğunun sezon sonuna sekiz hafta kala yüzde 45'i satılmış durumda. Model mevcut hızla gidilirse stoğun üçte birinin elde kalacağını tahmin ediyor. İki senaryo karşılaştırılıyor: hemen yüzde 20 indirim ya da dört hafta sonra yüzde 40 indirim. Model ilk senaryonun daha yüksek toplam brüt kâr bıraktığını hesaplıyor ve indirim yalnızca stoğu yüksek mağazalarda başlatılıyor.

Markdown optimizasyonu için dikkat edilmesi gerekenler

• Model girdi olarak doğru stok verisine ihtiyaç duyar; hayalet stok tahminleri bozar.
• Algoritmanın önerdiği indirim zamanlaması marka konumlandırması ve kampanya takvimiyle uyumlu olmalıdır.
• Mağazalar arası farklı indirim uygulanacaksa müşteri iletişimi ve fiyat etiketleri buna göre planlanmalıdır.
• Sezon sonu stoğunun outlet ya da başka kanallarda değerlendirilme seçeneği hesaba katılmalıdır.

İlgili terimler

Markdown optimizasyonuyla bağlantılı terimler arasında sell-through oranı, dinamik fiyatlandırma, stok yaşı ve sezonluk ürün sayılabilir. Perakendede yapay zekâ uygulamaları yapay zekâ başlığında takip edilebilir.

Son güncelleme: 18 Ekim 2026 · Kaynak: Perakende Sektörü Perakende Terimleri Sözlüğü