Talep tahminleri ürünler ve hizmetler için gelecekteki talepleri tahmin ederek doğru iş kararlarının alınmasına yardımcı olur. Talep tahminleri ince detaylı verileri, geçmiş satış verilerini, anketleri ve daha fazlasını kapsar. Gerçek zamanlı bilgiler, gelişmiş analizler, makine öğrenmesi ve veri bilimini birleştirerek bu tahminleri iyileştirebilirsiniz.
Doğru talep tahminleri envanter yönetimi, kapasite planlaması, ürün talebi ve kaynak tahsisi konusunda size yardımcı olur. Doğru tahminler uygun SKU’lar (stok tutma birimi) düzenlemenizi, yeterli miktarda ürün stoklamanızı ve arz darlıkları ile karşılaşmadan müşteri taleplerini karşılamak için makul fiyatlar ayarlamanızı sağlar.
Bu içerikte farklı talep tahmin tekniklerinin genel bir açıklamasını ve her bir yöntemin avantajlarını ve dezavantajlarını öğrenebilirsiniz.
Üç ana talep tahmin süreci türü vardır:
1. Nitel ve Nicel
2. Zaman Serisi Analizi/Tahminler
3. Nedensel Modeller
Her biri farklı verileri güçlendirir ve çeşitli talep tahmin doğruluğu ve hata oranlarına sahiptirler.
Nitel tahmin müşteri fikirleri ve pazar eğilimleri gibi öznel faktörlere dayalı bir talep tahmin türüdür. Sıklıkla, çok az miktarda geçmiş veri olduğunda veya hiç olmadığında kullanırsınız.
Nitel tahmin nicel tahminden daha az doğrudur ancak genellikle daha hızlıdır ve uygulaması daha ucuzdur. Nitel tahminler tarafsız tahminler üretmek için mümkün olduğu kadar çok veriyi ve bilgiyi birleştirir veya bir araya toplarlar.
Artıları:
• Yeni ürünler için kullanılabilir.
• Müşteri duygularına ve algılanan ihtiyaçlara odaklanır.
• Geliştirilmesi ve sonuç üretmesi hızlıdır.
Eksileri:
• Öznel olması yanlış sonuçlara yol açabilir.
• Geçmiş veri veya diğer tahmin yöntemleriyle karşılaştırılması zordur.
• Müşterilerden veri toplamak zaman alır.
Delphi yöntemi uzman görüşleri veya tahminleri almak için kullanılan yapılandırılmış bir tekniktir. Başlıca tahminlerde kullanılır ve özellikle uzmanlar arasında ciddi anlaşmazlıkların olduğu durumlarda, bireysel tahminlerden daha doğru sonuçlar verdiği gösterilmiştir. Delphi yönteminin temel prensibi, bir grup uzmanın yargılarını toplayarak, olasılık ve değer hakkında taraflı tahminlerden kaçınmaktır.
Pazar araştırması pazar talebini tahmin etmek için formal bir yaklaşım kullanır. Gelecekteki talepler hakkındaki hipotezleri test etmek için kullanılır. Bu nedenle gelişmekte olan ve yeni pazarlar için faydalıdır. Bu tahminler genellikle durum çalışmaları, araştırma, odak grupları, müşteri deneyim raporları ve daha fazlasını kullanır.
Panel konsensüsü bir grup uzmandan veri ve fikir toplamak için kullanılan bir süreçtir. Fikir üretmek, eğilimleri belirlemek ve karar vermek için kullanabilirsiniz. Panelistler konu hakkındaki bilgi ve uzmanlıklarına göre seçilirler. Panel tipik olarak tartışma yapmak için toplanır ve daha sonra konu hakkında oylama yapar. Ortaya çıkan konsensüs daha sonra bir karar vermek veya tavsiyede bulunmak için kullanılır.
Öngörülü tahmin tekniği gelecek hakkında fikir üretmek için kullanılır. Bu teknik gelecekle ilgili öngörülerini paylaşan bir grup uzmanı kapsar. Daha sonra bu öngörüler analiz edilir ve bir rapor halinde derlenir. Bu rapor gelecek hakkında kararlar vermek için kullanılır.
Bu teknik gelecekte ortaya çıkabilecek örüntüleri belirlemek için geçmişteki olaylara ve eğilimlere bakmayı kapsar.
Nicel tahmin genellikle nitel tahminden daha doğrudur, fakat uygulaması daha pahalı ve zaman harcayıcı olabilir. Geçmiş verileri, istatistikleri ve diğer nesnel metrikleri kullanır. Bu tür tahmin genellikle envanter planlaması, kısa vadeli ve uzun vadeli satış tahminleri ve tedarik zinciri yönetimi optimizasyonu için kullanılır.
Artıları:
• Daha objektif ve tarafsızdır.
• Örüntüleri ve eğilimleri tespit edebilir.
• Uzun vadeli talep tahmini için daha iyidir.
Eksileri:
• Elle yapılan işlemler kullanıldığında oluşturulması pahalıdır.
• Harici faktörleri ve daha yeni bilgileri hesaba katmak zordur.
• Büyük resim fikirleri ve eğilimlerini kaçırabilir.
Saf tahmin yöntemleri gelecekteki talepleri tahmin etmek için geçmiş verileri kullanırlar. Bu nedenle, eğilimler ve olaylar gibi yeni talep etkilerini hesaba katamazsınız.
Mevsimlik tahmin, gelecekteki mevsimlik talepleri tahmin etmek için gerçek satışlar gibi geçmiş mevsimlik verileri kullanır. Mevsimlik tahminler olayları aylık, üç aylık ve daha fazla sürelerde kapsayabilir. Bazen, veriler sıkıntılı dönem gibi büyük ekonomik faktörler, müşteri harcamalarının artması veya SKU kullanılabilirliği ile çarpıtılabilir.
Kazanç gidişat oranları kar marjlarının tahmin edilmesi gibi yıl sonu sonuçlarını tahmin eder ancak fiyat değişkenliği dönemlerinde yanlış olabilir. Bu tahminler geçmiş performanslara dayalıdır ve mevcut eğilimleri, örüntüleri veya diğer ekonomik dalgalanmaları kapsamaz.
Geçmiş büyüme oranları, büyüme oranını geçmişteki verilerini ölçerek belirli bir metrik halinde ön görmenize yardımcı olur. Bu veriler, eğer performansın tutarlı olmasını bekliyorsanız, gelecekteki büyümeyi tahmin etmenize yardımcı olabilir. Fiyat değişkenliği ve eğilimler tahminin doğruluğunu etkileyebilir.
Doğrusal regresyon, bir neden-sonuç ilişkisini belirlemek için bir dizi veri noktasını kullanan detaylı bir işlemdir. Bunu belirli bir değişkenin bir sonucu nasıl etkilediğini karşılaştırarak yapar. Veri noktaları arasında bir ilişki kurduğunuzda, beklenen sonuçları tahmin etmek için bunu kullanabilirsiniz. Ancak bu yöntem sonucu ciddi biçimde etkileyen bir değişken kullanmanız gerekir. Dedikleri gibi, korelasyon nedenselliği kanıtlamaz.
Zaman serisi analizleri potansiyel talebi tahmin etmek için birçok yıla ait verileri kullanır. Ancak veriler kesin, güvenilir ve sabit ilişkiler ve eğilimler ortaya çıkarmalıdır.
Geçmiş verilerden toplanan eğilimler, tüketici talebindeki mevcut eğilimlerin olmalarını beklediğiniz yerle aynı yerde mi, beklediğiniz yerin arkasında mı yoksa önünde mi olup olmadığını değerlendirmek için kullanılır.
Ekonomik bozulma ve mevsimlik değişimler de dahil diğer faktörler zaman serisi analizlerinin doğruluğunu etkileyebilir. Ancak veri ve analizdeki bu değişimleri hesaba katmak için ek istatistiksel teknikler kullanabilirsiniz.
Artıları:
• Eğilimi belirlemek için geçmiş verilere dayanır.
• Verilerdeki uzun süreli ilişkileri tespit edebilir.
• Genellikle diğer yöntemlerden daha ucuzdur.
Eksileri:
• Verilerin yüksek kaliteli olması gerekir.
• Veriler temiz ve tutarlı örüntüleri izlemelidir.
• Sadece gelecek geçmişe çok benzediği zaman işe yarar.
Hareketli ortalama tekniği verilerdeki eğilimleri tespit etmenize yardımcı olur. Süreç bir dizi veri noktasının alınmasını ve ortalamanın hesaplanmasını, daha sonra da grafik üzerinde gösterilmesini kapsar. Hareketli ortalamanın yönü eğilimi belirler.
Üstel yumuşatma tekniği hareketli ortalama ile benzer bir işlemi kullanır ancak en yakın tarihli veri noktasının mevcut eğilimin en iyi tahmini olduğunu varsayar. Bu teknik katlanarak azalan ağırlıkları eskidikçe veri noktalarına atar. Belirli bir veri noktasına atanan ağırlık bir parametrenin değerine bağlıdır. Üstel yumuşatmayı mevsimsellik ile birlikte veya mevsimsellik olmadan kullanabilirsiniz.
Box-Jenkins tekniği üstel yumuşatmaya benzer bir işlemi kullanır ancak hataları veya bir hata oranını daha eski veri noktalarına atar.
X-11 tekniği üstel yumuşatma ve Box-Jenkins ile benzer bir işlemi kullanır ancak mevsimsellik, eğilimler ve düzensizlik dahil birden çoklu parametreler kullanır. Bu teknik orta mesafeli tahminlerde çok işe yarar.
Bu eğilim projeksiyonu tekniği, belirli bir veri kümesinde geçmiş verilerden çıkarımda bulunarak gelecek eğilimleri belirler. Eğilim projeksiyonu bir ürün veya hizmete yönelik gelecek talepler, gelecek satış rakamları veya diğer sayısal verilerin tahmin edilmesine yardımcı olabilir.
Nedensel modeller tahmin araçlarının en inceliklisidirler. Uzun vadeli tahminler için en uygun modellerdir. Nedensel modeller, iki veri noktası veya faktörü arasında net ilişkiler tanımlayana kadar geçmiş verileri titizlikle analiz etmenizi gerektirir.
Nedensel modeller veriler içerisindeki nedensellik ilişkilerini daha da vurgular ve diğer analizler ve lokasyon verileri gibi bilgileri birleştirebilirler. Bu nedenle yüksek ihtimalle yeni bilgiler alındıkça nedensel modelleri güncellemeye devam edersiniz.
Artılar:
• Uzun vadeli tahminler için kullanılabilir.
• Veri noktaları arasındaki ilişkileri tanımlayabilir.
• Genellikle diğer yöntemlerden daha doğrudur.
Eksiler:
• Veriler yüksek kaliteli olmalıdır.
• Veri analizi uzun sürebilir.
• Geçmiş verilere erişimi gerektirir.
Regresyon, öngörücü değişkenlerin bilinen değerlerine dayalı bir cevap değişkeninin gelecekteki değerlerini tahmin etmek için kullanabileceğiniz güçlü bir istatistiksel tekniktir. Regresyon analizinde, değişkenler arasındaki ilişkiler, öngörücü ve cevap değişkenleri arasındaki doğrusal ilişkileri yakalayan, en uygun doğru (veya regresyon doğrusu) kullanılarak nicelenir.
Ekonometrik model tekniği ekonomik verilerin modellenmesine yönelik istatistiksel bir yaklaşımdır. Bu tekniği gelecekteki ekonomik faaliyetleri tahmin etmek, ekonomi politikasının etkisini ölçmek ve ekonomideki farklı değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak için kullanabilirsiniz. Ekonometrik modeller genellikle geçmiş veriler kullanılarak tahmin edilir.
Satın alma niyeti anketleri tüketici davranışlarını ölçmek için kullanılan temel bir araçtır. Geçmiş satış bilgilerini kullanarak, daha bilinçli pazarlama yapabilir ve tüketicilerin satın alma niyetlerini ölçerek ürün kararları verebilirsiniz. Bu tür anketleri ayrıca şirket içerisindeki olası sorunları veya fırsat alanlarını belirlemek için de kullanabilirsiniz.
Girdi-çıktı modeli bir ekonomik sektördeki değişikliklerin diğer sektörler üzerindeki dalgalanma etkilerini tahmin etmek için kullanılan nicel bir ekonomik tekniktir. Girdi-çıktı modeli bir ekonomi içerisinde, bir girdi-çıktı tablosuyla yakalandığı üzere, firmalar arasındaki işlemlere dayalıdır.
Yaşam döngüsü analizi bir ürünün veya hizmetin çevresel etkisini değerlendirmek için kullanılan bir araçtır. Yaşam döngüsü analizi bir ürün veya hizmetin, bunu üretmek için kullanılan hammaddelerden imha edildikten sonra ortaya çıkan atıklara kadar, tüm yaşam döngüsüne bakar. Yaşam döngüsü analizi bir ürünü veya hizmeti üretmenin en çevre dostu yolunu belirlemek için kullanılabilir.
Küme analizi veya kümeleme bir dizi nesne veya veriyi aynı grupta (küme) yer alanların birbirine benzer olacağı ancak diğer gruptakilerden farklı olacakları şekilde gruplamayı kapsayan istatistiksel bir sınıflandırma tekniği veya faaliyetidir.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında, modellerin öğrendiği bilgileri kullanarak yeni veriler üretmesi için çeşitli sampling methods (örnekleme yöntemleri) kullanılır.
Büyük veri, çok büyük yapılandırılmamış ya da yapılandırılmış verilerdir ve analiz edilmesi en karmaşık olanıdır. Bunun için büyük miktarda yapılandırılmamış veriyle çalışabilen gelişmiş büyük veri teknolojisine ve büyük veri araçlarına ihtiyacınız vardır. Toplanan veri miktarı ise sürekli artar.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
