İyi iş kararları almanız, sadece hayatta kalıp günü kurtarmaya odaklanan mı yoksa sürdürülebilir bir büyümeye sahip olan bir şirket olabilieceğinizi belirler. Doğru kararları verme şansını en iyi şekilde yakalamak için etkili talep tahmini, cephaneliğinizde bulundurabileceğiniz en iyi araçtır.
Envanter seviyeleriniz için dolayısıyla da tüm şirketinizin geneli için talep tahminleri çok önemlidir. Talep tahminleri, yıllık bütçelerin belirlenmesinden vergi planlamasına kadar her şeyin temelini oluşturur.
Talep tahmini nedir?
Tahmin, farklı ekipler için farklı anlamlara gelebilir.
Bununla birlikte, “talep tahmini” hakkında konuştuğumuzda, bir ürün veya kategori için gelecekteki talebi tahmin etme yönteminden bahsediyoruz. Dolayısıyla bu, daha geniş kapsamlı talep planlama ve S&OP sürecinizin kritik bir parçasıdır.
Doğru bir talep tahmini oluşturmak için geçmiş verileri, piyasa eğilimlerini ve elinizdeki diğer tüm göstergeleri analiz ederek tahminlerinizi mümkün olduğunca bilgiye dayalı hale getirmeniz gerekir.
Bu tahminlerin amacı daha iyi kararlar almaktır. Sipariş miktarları, üretim, fiyatlandırma ve pazarlama ile ilgili kararlar. Ancak liste uzayıp gidebilir…
A ürününden “çok” ihtiyacınız olacağını tahmin etmenin bir faydası yoktur. Gerçek sayıya mümkün olduğunca yakın bir tahmine ihtiyacınız vardır.
Bunu yapmak, aşırı stoklama, stok kesintileri ve gevşek üretim programlarından kaçınabileceğiniz anlamına gelecektir.
Ve müşterinizin bir numara olduğu bir dünyada, şirket içi çabalarınızı onların talepleriyle uyumlu hale getirmemek riskli bir iştir.
Hangi talep tahmin yöntemleri vardır?
Talep tahmini, şirketler için stokların, kaynakların ve üretim stratejilerinin planlanması ve yönetilmesinde çok önemlidir. Talebi tahmin etmek için kullanılan çeşitli yöntemler şunlardır:
Nitel yöntemler
Bu yöntemler talebi tahmin etmek için deneyimlere, görüşlere ve uzman yargılarına dayanır. Bunlar şunları içerir:
Pazar anketleri
Tüketici tercihlerini anlamak için anketler yoluyla veri toplamak.
Uzman paneli
Gelecekteki talebi tartışmak ve tahmin etmek için pazar deneyimi olan bireyleri bir araya getirir.
Delphi yöntemi
Tahminler üzerinde fikir birliğine varmak için bir grup uzmanın anketleri yinelemeli ve anonim olarak yanıtlamasını kullanır.
Kantitatif yöntemler
Gelecekteki talebi tahmin etmek için geçmiş sayısal verilere dayanır. Bu yöntemlerden bazıları şunlardır:
Zaman serisi yöntemi
Gelecekteki talebi tahmin etmek için geçmiş verilerdeki kalıpları ve eğilimleri analiz eder.
Regresyon modelleri
Talebi zaman, fiyat, reklam gibi değişkenlerle ilişkilendirir.
Üstel düzeltme modelleri
Gelecekteki talebi tahmin etmek için geçmiş verilerin ağırlıklı ortalamalarını kullanır ve son verilere daha fazla ağırlık verir.
Karma veya hibrit yöntemler
Daha doğru ve eksiksiz tahminler elde etmek için nitel ve nicel teknikleri birleştirir.
Tahmin yazılımı ve araçları
Günümüzde, talebi tahmin etmek için makine öğrenimi yöntemleri ve tahmine dayalı analitik gibi gelişmiş algoritmaları entegre eden birçok özel araç ve yazılım bulunmaktadır.
Her yöntemin avantajları ve dezavantajları vardır ve uygun yöntemin seçimi ürün türüne, geçmiş verilerin mevcudiyetine, pazar belirsizliğine ve işletmeye özgü diğer faktörlere bağlıdır. Çoğu durumda, daha doğru ve güvenilir bir tahmin elde etmek için birden fazla yöntem birlikte kullanılır.
Hangi talep tahmin modellerini uygulamalısınız?
1. Zaman serisi analizi
Son 12 aydaki satışlar önümüzdeki yıl için ne öngörebilir? Zaman serisi analizinin öncülü budur.
İstatistiksel talep tahmininde kullanılan en yaygın yöntemlerden biri olan bu yöntem, üzerinde düşünülmesi gereken kullanışlı bir yöntemdir.
Verilerde ileride tekrarlanabilecek kalıplar arar. Ayrıca bu kalıpları neyin etkilemiş olabileceğini görmenize ve tahminleri daha doğru hale getirmenize olanak tanır.
Bu analiz fonksiyonunda da birden fazla model türü vardır. Hareketli ortalamalar, üstel düzeltme ve bütünleşik otoregresif hareketli ortalama (ARIMA) modelleri vardır.
Her model, verilerini analiz etmek için farklı bir yöntem kullanır. Potansiyel başarısını artırmak için hangisine ihtiyacınız olduğuna çok dikkat etmelisiniz.
2. Karar – tabanlı talep tahmini
Şirketinizdeki insanların gelecekteki talep hakkında harika tahminlerde bulunma olasılığı nedir? Bunun yanıtı, yeteneklerinin gücüne bağlı olacak ve şirkete, ekibe ve hatta kişiye göre farklılık gösterecektir.
Etkili talep tahmininde karşılaşılan en büyük zorluklardan biri, verilerin size ancak bu kadarını söyleyebilmesidir.
Yeni bir işletmeyseniz veya yeni bir pazarda yeni bir ürün piyasaya sürüyorsanız, güvenebileceğiniz veri eksikliği neredeyse kesinlikle vardır. Bu da karara dayalı tahminleri dikkate almaya değer kılar.
Aynı şey, bilinmeyen alanlarda makine öğrenimi ve istatistiksel modellemenin sınırlı yeteneği göz önüne alındığında, yüksek düzeyde kesinti olan piyasalar için de söylenebilir.
Talep tahmini yaklaşımınız, piyasa içgörülerinin aktif olarak toplanmasını sağlarsa, daha iyi bilgilendirilirsiniz ve dolayısıyla doğru bir tahmin oluşturma şansınız daha yüksek olur.
Karara dayalı modellemede başarılı olmak için kendinize en iyi şansı vermek için çok sayıda alanı araştırmanız gerekecektir. Bu muhtemelen pazar araştırmasını, rakip analizlerini, müşterilerle, satış ekibinizle ve hatta dış pazar uzmanlarıyla konuşmayı içerecektir.
Bu yaklaşımı göz önünde bulundurmak, diğer modeller tarafından algılanmayan faktörleri analiz etmenize yardımcı olabilir.
Ancak diğer her modelde olduğu gibi, dikkate alınması gereken dezavantajlar vardır.
Bu kararları veren kişiler tamamen tarafsız mı? Kararlarını sadece verilere dayanarak mı yoksa ürünler veya pazarlar hakkındaki kendi hislerinden kaynaklanan önyargılarla mı veriyorlar?
Aynı şekilde, bu süreci tekrarlayabilir misiniz? Farklı paydaşlarla aynı rakamları üretmek genellikle çok zordur, bu da yargıya dayalı tahminlerin uzun vadede tekrarlanmasını zorlaştırır.
3. Nedensel Analiz
Nedensel analiz, talebi etkileyen neden-sonuç ilişkilerini tanımlar. Fiyat, promosyonlar veya ekonomik göstergeler gibi değişikliklerin talebi nasıl değiştirebileceğini göstermek için verilerin analiz edilmesini içerir.
Nedensel analiz hem kısa hem de uzun vadeli tahminler yapmak için kullanılabilir ve genellikle değişkenler arasındaki nedensel ilişkileri test etmek için deneylerin kullanılmasını içerir.
4. Regresyon analizi
Regresyon analizi, talep ile diğer birçok değişken arasındaki bağlantıyı araştırır. Bu ister fiyat, ister pazar payı, ister çevre veya piyasa koşulları olsun.
Bu tür bir analiz, değişkenlerden birini değiştirmenin talebi nasıl etkileyebileceğini değerlendirmenize olanak tanır. Ve dolayısıyla onları optimize etmenizi sağlar. Bu da tedarik zinciri planlamanıza yardımcı olacaktır.
Nedensel analiz ile regresyon analizi arasındaki fark nedir?
Nedensel analiz ile regresyon analizi arasındaki temel farklardan biri, nedensel analizin belirli değişkenlere odaklanma eğiliminde olması, regresyon analizinin ise daha kapsamlı bir yaklaşım benimseyerek birden fazla değişkeni dikkate almasıdır.
Bir diğer fark ise nedensel analizin genellikle test etme amacıyla deneyler içermesidir. Regresyon analizi tipik olarak geçmiş verilere ve istatistiksel modellemeye dayanır.
5. Makine öğrenimi
Makine öğrenimi ve yapay zekanın yetenekleri oldukça etkileyicidir.
Geçmiş verileri analiz etmek ve gelecekteki talep hakkında bilinçli kararlar almak için bu gelişmiş teknikleri kullanmak size zaman ve para kazandırabilir.
Geçmiş verileri bir makine öğrenimi platformuna vermek, kalıpları ortaya çıkarabilir ve gelecekteki talebi tahmin etmeyi çok daha kolay hale getirebilir.
Özellikle de daha geleneksel yöntemlerin yetersiz kalabileceği durumlarda.
Sektörün keskin bir şekilde ve uyarı vermeden değiştiği bir iş yapıyorsanız, tahmininizi makine öğrenimi ile desteklemek inanılmaz derecede faydalı olabilir.
Yapay zeka, öğrenmeye devam ettiği için bu şekilde tanımlanır.
Dolayısıyla teorik olarak, makine öğrenimi ile tahmininizin doğruluğu zaman içinde artmalıdır.
Elbette bazı tuzaklar var. Analiz etmek için yeterli veriye sahip olmamak, sınırlı bir tahminle sonuçlanabilir. Eksik veya doğru olmayan verilere çok fazla güvenmek başarısızlıkla sonuçlanabilir.