Mevsimsel talep: nedir, yapay zeka ile örüntü tespiti ve tahmin, örnekler

Son güncellenme: January 4, 2024 | 4 min

Mevsimsellik, belirli ürünlere yönelik talep modelleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Bir yandan, doğru bir şekilde tahmin edilmediği takdirde, bir şirketi stoksuzluk riskine maruz bırakabilir ve bu da müşteri memnuniyetsizliğine yol açabilir. Benzer şekilde, mevsimselliğin neden olabileceği talep değişikliklerini iyi göremeyen şirketler, sezon sonunda atılması gereken eski stokların büyük mali etkisinden bahsetmek yerine, başka bir yere daha iyi yatırım yapılabilecek kaynakları bağlamayı gerektirecek aşırı stok seviyeleri biriktirme riskiyle karşı karşıya kalırlar.

Tahminleri mevsimselliği dikkate alacak şekilde uyarlayarak, talepteki bu değişikliklere zamanında yanıt verebilirsiniz. Bu sayede mevsimsel zirve öncesinde, sırasında ve sonrasında en uygun stok seviyelerini tutabilir, böylece envanter maliyetlerini minimumda tutarken yüksek seviyede hizmet sunmaya devam edebilirsiniz.

Bunu başarmak için dikkate alınması gereken bir dizi faktör vardır. Örneğin, mevsimsellik geçmişte talepte değişikliklere neden oldu mu? Yeni ürünler için mevsimsel talep modellerini nasıl tahmin edebilirsiniz? Mevsimsellik ürün gruplarını mı yoksa tek tek ürünleri mi etkiliyor? Bu etki sadece yerel mi yoksa ulusal ve hatta uluslararası mı?

Anlayacağınız üzere, göz önünde bulundurulması gereken çok sayıda değişken var ve bu nedenle Yapay Zeka (AI) mevsimsel talebi tahmin etmek söz konusu olduğunda çok faydalı bir teknolojidir. Bu makale boyunca, mevsimsel talebi tahmin etmenin en iyi yolunu tespit etmek için dikkate alınması gereken ana unsurları gözden geçireceğiz. Aynı şekilde, Yapay Zekanın Makine Öğrenimi ile birlikte bu alandaki potansiyelini de inceleyeceğiz.

Talep Planlama E-Book
 

İdeal bir dünyada talep tahmini ve sipariş süreci

Stoklarınızda 150 TV olduğunu, dönem başına ortalama satış oranınızın 100 birim ve minimum sipariş miktarınızın (MOQ) 20 birim olduğunu düşünün. Teslim süresi 7 gün ve olası kırılmalarla müşterilerinizi hayal kırıklığına uğratmak istemediğiniz için 50 birimlik bir emniyet stoğunuz var. Sipariş vermek için doğru zaman ne zaman ve kaç adet sipariş vermelisiniz?

The theory of the ordering process

İhtiyaçlarınızı hesaplamanın en mantıklı yolu şudur: Sezon başına ortalama 100 birim satarsınız, bu da haftada 25’e denk gelir. 4 hafta içinde emniyet stoğunuzu “çekmek” zorunda kalacaksınız. Bu nedenle, bunun olmasını önlemek için siparişinizi 3 hafta içinde vermeye karar verirsiniz.

Dördüncü haftada 25 adet daha satmayı beklediğiniz için siparişiniz MOQ’u iki katına çıkarıyor. Yani, 3. haftada 40 yeni TV sipariş etmeye karar veriyorsunuz.

The ordering process in real life

Yukarıda açıklanan durumu tahmin etmek kolaydır. Ancak gerçekçi değildir. Talep modelleri genellikle bu örnekteki kadar istikrarlı değildir. Ya talep bir eğilime tabi ise? Talepte beklenmedik bir zirve olursa yeterli stoğunuz olacak mı? Mevsimsellikten kaynaklanan değişikliklerle nasıl başa çıkabilirsiniz?

Mevsimsel talebi anlamak

Yılın sıcak aylarında kış lastiklerine olan talep daha düşükken, örneğin barbekülere olan talep kış aylarında düşmektedir. Bunu anlamak için dahi olmaya gerek yok; bu ürünlerin mevsimsel bir düzene sahip olduğu iyi biliniyor. Ancak mevsimin tam olarak ne zaman başlayacağını bilemeyiz çünkü bu kısmen hava durumuna bağlıdır. Örneğin, Mart ayında güneşli bir günde, hava sadece 17 dereceyken, hala barbekü yapmak isteyen pek çok insan olabilir çünkü kış hüznünü hissetmekten bıkmışlardır ve açık havada yemek pişirmenin ve yemenin çok daha eğlenceli olduğuna inanmaktadırlar. Ancak 3 ay sonra bu 17 derece soğuk olarak algılanacaktır.

Bu davranışın bir sonucu olarak, hem talep üzerindeki mevsimsel etkiyi hem de kısa vadeli talep profilini bilmeniz gerekir. Örneğin, Mayıs ayının başında sıcaklık 27 santigrat dereceye ulaşırsa, satışlarda bir patlama olması muhtemeldir. Ancak Ağustos ayında sıcaklık 17 dereceye düşerse, bu değişiklik sezon sonunda gerçekleştiği için muhtemelen daha az önemli bir etkiye sahip olacaktır. Dahası, yazın sonuna yaklaşırken, hava durumuna ilişkin belirsizlik anlaşılır bir şekilde artmaktadır.

Sezon gerçekten ne zaman biter? Örnek olarak yine mangalları ele alalım. Barbekü etlerini raflardan ne zaman kaldırmalıyız? Bu ürünleri erkenden kaldırarak maliyetten tasarruf etmek mi istiyorsunuz yoksa müşterileri hayal kırıklığına uğratmamak için daha uzun süre tutma riskini (aşırı stok seviyelerine neden olarak) mi alıyorsunuz?

Sezon boyunca yüksek seviyede hizmet ve düşük envanter maliyetleri sağlamak için ürünlerin zamanında tanıtılması ve geri çekilmesi çok önemlidir.

Sezon öncesinde, sırasında ve sonrasında optimum stoklamayı sağlamak için en iyi uygulamalar

  1. Hem kısa hem de uzun vadeli tahminlere daha fazla dış bilgi ekleyerek ve etkinlik ve promosyonlardan gelen geçmiş verileri temizleyerek tahminlerinizin doğruluğunu artırın. Daha sonra varyansı hesaplayabilir ve buna dayanarak tahmini talebinizi oluşturabilirsiniz.
  2. Yakın gelecekte beklenmedik yoğun taleple başa çıkabilmek için başlangıç stokunuzu artırmak gibi belirli bir envanter stratejisi geliştirin.
  3. Minimum Sipariş Miktarınızı (MOQ) ve Ekonomik Sipariş Miktarınızı (EOQ) gözden geçirin. Belirli riskleri karşılamak için sipariş miktarlarınızı artırmanız veya azaltmanız gerekiyor mu?
  4. Güvenlik stoğunuzun seviyesini belirli zamanlarda değiştirin. Düşük sezonda, müşterilerinizin yüksek sezona göre daha düşük bir hizmet seviyesini kabul etmesi muhtemeldir.

Yapay Zeka ile tahminlerinizi ve mevsimsel talep tespitinizi geliştirin

Talep tahminini iyileştirmek, optimum stok seviyesini korumanın anahtarıdır ve bunun için Yapay Zeka çok yardımcı olabilir. Bu bağlamda, yapay zeka içeren yöntemlerin avantajları her zaman daha doğru olmalarıdır. Talebi tahmin etmenin geleneksel yolları genellikle yalnızca bir veya birkaç faktörü dikkate alırken, yapay zekadan yararlanan yöntemler talebi etkileyebilecek çok daha çeşitli faktörleri dikkate alabilir ve bu nedenle mevsimselliği daha iyi tanıyabilir.

Bunu başarmak için, talep tahminine uygulanabilecek çok çeşitli modeller vardır. En yaygın olanlardan bazıları şunlardır:

  • sinir ağları – insan beyninin işleyişinden esinlenen ve çok çeşitli Makine Öğrenimi görevlerinde kullanılan hesaplama modelleri;
  • ağaç tabanlı modeller – Verilerin özelliklerine veya niteliklerine dayalı kararlar almak için ağaç yapılarını kullanan Makine Öğrenimi modelleri; ve
  • regresyon tabanlı modeller – Giriş verilerinden sayısal veya sürekli değerleri tahmin etmek için Makine Öğrenimi.

mevsimsel talep tahmin modellerini temsil eden üç simge

Yapay zeka talep tahmini vs geleneksel tahmin

Geliştirilmiş tahmin doğruluğu

Yukarıda belirtildiği gibi, yapay zeka kullanılarak daha geniş bir yelpazede mevsimsel modeller/trendler belirlenebilir. Ve yine bu, sürece dahil edebileceği daha fazla veri çeşitliliğinden kaynaklanmaktadır. Talep tahmin yazılımı normalde geçmiş talep, hava durumu veya olaylar gibi değişkenleri dikkate alıyorsa, yapay zeka aynı zamanda sosyal ağlardaki trend konular, web ziyaret verileri, farklı platformlardaki müşteri yorumları, gerçek zamanlı makroekonomik veriler vb. gibi verileri de ağırlıklandırabilir ve yorumlayabilir. Tüm bu toplu bilgiler, daha doğru tahminlere ve mevsimsel modellerin tespit edilmesine katkıda bulunabilir.

Karmaşık korelasyonların ve örüntülerin tanımlanması

Yapay zeka, değişkenler arasındaki karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri tespit edebilir. Bu da onu geleneksel yöntemlerin zorlanabileceği durumlarda tahmin yapmak için uygun bir teknoloji haline getirir. Özellikle ince olan mevsimselliği tanımak buna bir örnek olabilir.

Öte yandan yapay zeka, özel etkinlikler, tatiller veya diğer öngörülemeyen durumlar sırasında talepteki dalgalanmaları tahmin etmek için de çok kullanışlıdır. Benzer etkinlikler (önceki promosyonlar veya tatiller gibi) hakkında veri toplayarak, bu geçmiş kayıtlara dayanarak yaklaşan etkinliklere yönelik talebi tahmin etmek mümkündür. Bu şekilde, karşılaştırılabilir promosyonlara ve eşdeğer mevsimsel dönemlere dayalı olarak talep hacmini öngören tahminler yapılabilir.

Daha fazla uyarlanabilirlik

Yapay zeka modelleri yeni verilere adapte olabilir ve bunlardan öğrenebilir, bu da onları değişen talep modellerini, mevsimsel değişiklikleri ve pazar dinamiklerini ele almak için uygun hale getirir.

Geliştirilmiş ölçeklenebilirlik

Yapay zeka büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde yönetebilir. Bu, operasyonlarının artan karmaşıklığıyla başa çıkmak için ölçeklenebilir teknolojiye ihtiyaç duyan büyüyen işletmeler için çok uygun olduğu anlamına gelir.

Geliştirilmiş ölçeklenebilirlik

Yapay zeka modelleri, daha fazla veriye ve geri bildirime maruz kaldıkça ‘kendi kendini optimize edebilir’ ve zaman içinde gelişebilir, bu da giderek daha doğru tahminler elde edilmesini sağlar.

 

Mevsimsel talebi yönetmek için 6 ipucu

Talebi mevsimsellikten arındırın

Mevsimlik ürünlerde geçmiş talepten yüksek bir sapma algılayabilirsiniz. Bu da yüksek düzeyde emniyet stoku gerektirebilir. Ancak, bu sapmaları hesaba katabiliyorsanız, o kadar fazla emniyet stokuna ihtiyacınız olmayacaktır. Geçmiş satış kayıtlarınızı mevsimsel talep modellerine uyarlamak için düzeltmeniz önemlidir. Bu şekilde, güvenlik stoğunuzu azaltıp azaltamayacağınızı görmenizi sağlayacak tarihsel talebinizin gerçekçi bir resmine sahip olacaksınız. Sezon dışı için ürün satın alırken, mevsimsel modeliniz için dinamik bir stok kullanın.

Promosyonların/etkinliklerin mevsimsel kalıpları arasında ayrım yapmak

Son 2 yıl içinde bir promosyon veya etkinlik düzenlediyseniz, bu durum tahmininizde mevsimsel veri olarak görünebilir. Bu nedenle mevsimsel kalıpları promosyonların ve etkinliklerin etkisinden ayırmak önemlidir. Bu verileri temizlemezseniz ve sonunda o promosyonu veya etkinliği gerçekleştirmemeye karar verirseniz ve etkinlik üçüncü yılda tekrarlanmazsa, tahmininiz yanlış olacaktır.

Yerel tahminler

Belirli bir şehir için barbekü talebini tahmin etmek istediğinizde, ancak o şehirde yalnızca 5 adet satıyorsanız, istatistiksel popülasyonunuz güvenilir bir tahmin yapmak için çok küçüktür. Bu durumda, daha geniş bir alandan veri toplamak daha iyidir, bu da size kararlarınızı dayandırabileceğiniz daha fazla bilgi sağlayacaktır.

SKU vs toplama

Ürün yelpazenize yeni bir ürün eklediğinizde, güvenilir bir tahmin yapmak için yeterli bilgiye sahip olmayacaksınız. Burada, benzer bir ürünün veya birleştirilmiş ürün grubunun mevsimsel modelini kullanabilirsiniz. Farklı hiyerarşik seviyeler için mevsimsel tahmini hesaplamak önemlidir. Örnek olarak iklimlendirme ürünlerini kullanırsak, bunları ısıtma ve soğutma ürünleri olarak ayırmalıyız. Talep tahmini söz konusu olduğunda bunları bir arada gruplayamayız çünkü yüksek ve düşük sezonları birbirine zıttır.

Pik talebin tahmin edilmesi

Belirgin mevsimsel kalıplar olmasına rağmen, bazı durumlarda yıldan yıla farklılıklar olabilir. Örneğin, Noel her zaman takvimde aynı tarihte kutlanır, ancak haftanın hangi gününe denk geldiğine bağlı olarak önemli farklılıklar vardır. Aynı durum, tarihi yıldan yıla değişen Paskalya için de geçerlidir.

Her iki durumda da pik talebin bir yıldan diğerine birkaç hafta önceye veya sonraya kayabildiğini göreceğiz. Bu durum mevsimsel talebin tahmin edilmesinde önemli bir zorluk teşkil etmektedir, çünkü bu değişimler nedeniyle bir yıldan diğerine satın alma modellerinin tam olarak tekrarlanacağına güvenilemez. Bu nedenle, en yüksek talebin ne zaman gerçekleşeceğini doğru bir şekilde belirleyebilmek için çeşitli faktörler göz önünde bulundurulmalıdır.

Mevsimsel ürün çeşitliliği yönetimi

Bize mümkün olan en yüksek kar marjını sağlayan ve nihayetinde iş hedeflerimize ulaşmamıza yardımcı olan ABC analizi yoluyla optimize edilmiş bir ürün yelpazesine sahip olmanın önemi hakkında birçok kez konuştuk. Bu aynı zamanda, yeterli talep görmedikleri için yılın belirli bir döneminde ürün portföyümüzden çıkarabileceğimiz bazı ürünler olup olmadığına karar vermemiz gerektiği anlamına da geliyor.

Seasonal Assortment Management Table

Sonuçlar: Mevsimsel talep modellerinin tespitinde yapay zeka potansiyelinin kullanılması

Mevsimsel talep modellerini tespit etmek yeni bir teknik değildir. Ancak, tedarik zinciri planlamanızda uzmanlaşmış teknoloji yerine Excel kullanmaya devam ederseniz, mevsimselliği tahmin etmek için Yapay Zekadan yararlanan araçları benimsemediğiniz için çok daha az rekabetçi olacaksınız.

Periyodik trendlerin tespitine uygulanan yapay zekanın temel avantajı, geleneksel araçlardan çok daha fazla veriyi dikkate alabilmesi ve bu nedenle daha karmaşık ve daha az belirgin kalıpları belirleyebilmesidir. Benzer şekilde, bu teknolojiler son derece ölçeklenebilirdir, bu nedenle şirketiniz hızlı bir genişleme noktasındaysa, büyümenize ayak uydurabilecekleri için idealdirler.

Tüm bu unsurlar – talep tahmininde daha fazla doğruluk, daha ince modellerin tespiti, daha fazla ölçeklenebilirlik – göz önünde bulundurulduğunda, Yapay Zeka içeren bir aracı tercih etmenin, mevsimsel talebi tespit etme ve tahmin etme konusunda süreçlerinizin çoğunu iyileştireceği oldukça açık görünüyor.

 

New call-to-action

Yazarlar:

Luis Rodríguez

Luis Rodríguez

Business Development Manager @ Slimstock

Connect via LinkedIn

nico van dijk

Kevin Overbeek

Data Scientist @ Slimstock

Connect via LinkedIn

Mevsimsel talep tahmini SSS

Talebin mevsimselliği nedir?

Talebin mevsimselliği, belirli bir ürün veya hizmete yönelik talepte yıl boyunca meydana gelen ve mevsimsellik, hava koşulları veya özel olaylar gibi faktörlerden etkilenebilen dalgalanmaları ifade eder. Talebin mevsimselliğini yönetmek, üretim ve depolama maliyetlerini en aza indirirken müşterilerin ihtiyaçlarının karşılanmasını sağlamak için çok önemlidir.

Talep modelleri nelerdir ve nasıl belirlenebilirler?

Talep kalıpları, gelecekteki davranışını tahmin etmek ve buna göre üretim ve envanter planlamak için bir ürün veya hizmete yönelik talepte zaman içinde meydana gelen dalgalanmaları belirleme ve inceleme uygulamasını ifade eder. Talep kalıpları analizi, şirketlerin geçmiş veriler ve talep eğilimlerine dayanarak bilinçli ve stratejik kararlar almasına olanak tanıdığı için tedarik zinciri yönetiminde önemli bir araçtır.

Makine öğrenimi modelleri talep tahmininin doğruluğunu nasıl artırabilir? Ne tür algoritmalar yaygın olarak kullanılır?

Makine Öğrenimi/AI tabanlı modeller, bir tahmin yaparken daha fazla faktörü göz önünde bulundurabildikleri için geleneksel modellerden daha iyi bir doğruluk düzeyi sağlayabilir. Örneğin, diğer faktörlerin yanı sıra hava durumunu, ilgili ürünlerin stoklarını, tatilleri, trendleri ve mevsimselliği düşünün.

Kullanılabilecek çok çeşitli modeller vardır, ancak genel olarak aşağıdaki kategorilere ayrılırlar:

  • Sinir ağları
  • Ağaç tabanlı modeller
  • Regresyon tabanlı modeller

Yapay zekanın mevsimsel talebi tespit etmeye yönelik geleneksel yöntemlere göre ne gibi avantajları var?

Yapay zeka, büyük veri setlerini daha doğru ve verimli bir şekilde analiz ederek karmaşık mevsimsel modelleri belirleyebilen Makine Öğrenimi algoritmalarını kullandığından, mevsimsel talebi tespit etmek için geleneksel yöntemlere göre önemli avantajlar sunmaktadır. Yapay zeka aynı zamanda büyük miktarda harici veriyi bir araya getirme yeteneğine sahiptir ve bu da daha etkili mevsimsel talep yönetimine katkıda bulunur.

Ülkenize özel içeriklerimizi görmek için lütfen lokasyon seçin.

x