Talep Tahmini: İşinizi Dönüştürmeye Yardımcı Olacak Herşey

İyi bir talep tahmini neye benzer?

Acı gerçek şu ki, tahminler doğaları gereği en iyi ihtimalle birer tahmindir. Doğal olarak, ne kadar çok veriye sahip olursanız, bu tahminler o kadar iyi olur.

Ancak yine de manzarayı değiştirebilecek çok sayıda faktör var.

Bu faktörlerin altını çizmezseniz, tahminlerinizi gözünüzün önünde hızla boşa çıkarırlar.

Peki bu topraklardaki en iyi işletmeler talebi nasıl tahmin ediyor? Müşterilerinin ne istediğini sürekli olarak nasıl değerlendiriyor ve çabalarını bu amaca nasıl uygun hale getiriyorlar?

İşte talep tahminine ilişkin bazı ipuçları:

1. Dinamik doğrulama, talep tahmin sürecinin önünü açar

Piyasa içgörüleri, geçmiş satış verilerine dayanan istatistiksel tahminleri alıp onlara bir öngörü armağanı verebilir.

Diyelim ki ofis ekipmanı satıyorsunuz ve kilitlenme süresince sürekli dizüstü bilgisayar standı sattınız, bu şimdi de satmaya devam edeceğiniz anlamına mı geliyor?

Yoksa insanların ofis hayatına dönüyor olması satışların yavaşlayacağı anlamına mı geliyor?

Geçmiş satış verileri size anlık bir görüntü verebilir, ancak çoğu zaman resmin tamamını göstermez. En başarılı şirketler tahminlerini piyasadan elde ettikleri bilgilerle desteklemektedir.

Bunu yaparak bir doğrulama süreci başlatırlar. Doğru yapıldığında, bu çeşitli ekipleri içerecek ve en iyi uygulamaların bir konsensüsü olacaktır.

2. Anlaşılabilir ve kolayca açıklanabilir olmalıdır

Bir talep tahmini, kimsenin anlayamayacağı kadar karmaşık olmamalıdır. Tam tersine. Herhangi bir paydaş tarafından anlaşılması kolay olmalıdır.
Bunun ötesinde, açıklanabilir olması gerekir. Kolayca açıklanabilir. Hem içindeki içgörüler hem de bundan kaynaklanan arzu edilen eylemler.

3. Kaydedilebilir ve ölçülebilir olmalıdır

Talep tahmininizin doğruluğunu (ya da daha doğrusu hatasını) kaydetmezseniz, %0,5 mi yoksa %50 mi yanıldığınızı asla bilemezsiniz.

Ve bu önemli: %0,5 süper bir başarıdır. %50 ise tam bir başarısızlıktır.

Hangisine daha yakın olduğunuzu bilmek, bir dahaki sefere bir tane oluşturmanız gerektiğinde size yardımcı olacaktır. Ki bu yakında olacak.

Tahmininizi ne kadar çok ölçerseniz, üzerinde o kadar iyi ince ayar ve değişiklik yapabilirsiniz.

Yaptığınızı bilmediğiniz hatalar tekrar tekrar tekrarlanacaktır.

4. Her talep tahmininin bir sahibi olmalıdır

Oluşturduğunuz her tahminin bir sahibi olmalıdır. Başarısından ve doğruluğundan sorumlu olan biri. Bir sahibi olmadan, rekabet avantajı yaratmak yerine yüz üstü düşme olasılığı daha yüksektir.

Unutmayın, bu tahmine dayanarak vereceğiniz kararlar başarı ile başarısızlık arasındaki farkı belirleyebilir.

Bu kararları veren kişi sizseniz, yanlış olmaları halinde nihai sorumluluğu üstlenirsiniz.

Kendi talep tahmininizi nasıl oluşturursunuz?

Kendi talep tahmininizi tasarlamayı düşünürken göz önünde bulundurabileceğiniz birçok farklı model vardır. Doğal olarak, her birinin artıları ve eksileri vardır. Bazı durumlarda, bunları birleştirmek size en iyi sonuçları verebilir.

Bir sonraki bölümde, en yaygın talep tahmini yaklaşımlarından bazılarını inceleyeceğiz.

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.

Talep tahminlerinizin doğruluğunu nasıl artırabilirsiniz?

Sizin için en iyi tahmin modelini seçmek, tahminlerin daha doğru olmasına ve dolayısıyla sağlam, bilinçli iş kararları almanıza yardımcı olacaktır.

Ancak o zaman bile, zengin içgörülerin kilidini açmak ve işinize daha fazla netlik kazandırmak için atabileceğiniz adımlar vardır.

Bir sonraki bölümümüzde talep tahminlerinizi nasıl daha da yükseltebileceğinize odaklanacağız.

Birleştirme ve ayrıştırma

Verinin yükselişi ve iş dünyasında kullanımı muazzamdır. Ancak her Veri Bilimcinin size söyleyeceği gibi, veriye sahip olmak ve onu kullanmak çok farklı iki şeydir.

Sık sık her SKU için belirli stoklama stratejilerine sahip olmanın öneminden bahsediyoruz. O halde, aynı düşüncenin tahmin yapmanıza da yardımcı olabileceğini düşünmeniz anlaşılabilir.

Ancak durum her zaman böyle değildir.

Aşağıdaki grafik, toplamanın tahminlerinizde neden yardımcı olabileceğini açıklamaktadır.

Birleştirmenin talep tahmin modelinizi iyileştirmeye yardımcı olmasının nedeni, daha büyük veri setlerinin gücüdür. Büyük sayılar kanunu, örneklem boyutunuz ne kadar büyük olursa, daha geniş popülasyonu o kadar iyi temsil edeceğini belirtir.

Bir köyden alınan satış verileri asla bütün bir ülkeyle ilişkilendirilemez. Ancak aynı verileri ülke içindeki 5 şehirden alırsanız, birbiriyle ilişkili olma olasılığı çok daha yüksektir.

Daha fazla veri noktası bulun ve anomalilerden kaynaklanan gürültüyü ortadan kaldırın. Bu da daha fazla örüntü bulacağınız ve değişkenleri daha iyi açıklayabileceğiniz anlamına gelir.

Benzer şekilde, yakın zamanda piyasaya sürülen bir SKU için talep tahmini yaptığınızı düşünün. Elinizde eksiksiz bir veri seti olması pek olası değildir.

Ancak, kategori düzeyindeki tahminleri bir araya getirirseniz, söz konusu SKU için talebin nasıl gelişeceğine dair daha iyi bir fikir edinebilirsiniz.

Talep planlarınızı nasıl bir araya getirebileceğinize dair birkaç yaygın örnek aşağıda verilmiştir:

Toplama yöntemini kullanmanın büyük bir avantajı, verilerinizin tekil düzensizliklerden etkilenme olasılığının daha düşük olmasıdır.

Ancak diğer taraftan, normalde öne çıkabilecek aykırı değerlere dikkat etmezseniz, işinizi etkileyebilecek önemli verileri gözden kaçırabilirsiniz.

Toplama işlemini duruma göre kullanmaya karar verirseniz çok da yanlış yapmazsınız.

Ayrıştırma size nasıl yardımcı olabilir?

Elbette, verileri bir araya getirmek çok faydalı olabilir. Ancak yine de her bir ürüne yönelik talep modellerini ayrı ayrı anlamak için ayrıntı düzeyinde içgörülere ihtiyacınız olacaktır.

Tipik olarak talep tahminindeki en düşük ayrıntı düzeyi, talep tahmininin SKU konum kombinasyonuna ve hatta müşteriye göre ayrıştırılması anlamına gelir.

İlki, minimum stok seviyesiyle tahmini talebi karşılamanızı sağlamak için tahsis ve ikmalinizi optimize etmenize yardımcı olabilir.

İkincisi, hangi müşterilerin en kârlı olduğunu, hangilerinin büyüme potansiyeline sahip olduğunu ve hangilerinin öngörülen talebin yalnızca küçük bir bölümünü oluşturduğunu belirlemenize yardımcı olabilir.

Peki bunu neden önemsemelisiniz? Bu paha biçilmez içgörü, zamanınızı, paranızı ve enerjinizi işletmenizin veya müşterilerinizin en fazla değer katan alanlarına yatırmanızı sağlamaya yardımcı olacaktır.

‘Zaman aralıkları’ nasıl daha güvenilir ve sağlam talep tahminleri oluşturabilir?

Talep tahminlerinizi bir araya getirmenin bir başka yöntemi de zamana göredir.

Aylık tahminler günlük veya haftalık tahminlerden daha güvenilir olma eğilimindedir. Bunun nedeni, çok daha az değişken olma eğiliminde olmalarıdır. Kaç ürün satıldığı konusunda haftadan haftaya ve hatta günden güne farklılıklar olabilir, ancak bir ay boyunca bunlar giderilir.

İşte aylık kümeler halinde talep tahminlerinin daha güvenilir olmasının birkaç nedeni:

1. Aylık tahminlerin daha büyük zaman dilimi olması müşteri oynaklığını daha iyi absorbe eder.

Birisi sizden normalde ayın ilk haftasında sipariş veriyorsa, ancak daha sonra ikinci haftada sipariş veriyorsa, bu, haftaya göre modellendiğinde verilerinizi büyük ölçüde bozacaktır.

Aylık bazda, bu sapma absorbe edilecek ve verileriniz aynı derecede faydalı olacaktır.

2. Aylık tahminler daha verimli olabilir

Haftalık tahminler oluşturmak, aylık tahminler oluşturmaktan çok daha fazla zaman alıcı ve kaynak yoğun olabilir.

Aylık tahminlerde ayda bir kez veri toplamanız ve analiz etmeniz gerekebilirken, haftalık tahminlerde aydaki hafta sayısına bağlı olarak süreci ayda dört veya beş kez tekrarlamanız gerekebilir.

3. Aylık zaman dilimleri mevsimselliği daha iyi ele alır.

Her şirketin yavaş haftaları vardır. Noel, Çin Yeni Yılı ya da belki de yaz sezonu boyunca yavaşlayan bir pazarda olduğunuzu düşünün.

Haftalık tahmin modellerinde, bu sakin haftalar talep tahmininiz üzerinde daha büyük bir etkiye sahip olan boşluklar üretebilir. Sonuç olarak, çok daha gergin bir tahmin elde edersiniz. Bu da planlama yapmak için çok daha zordur.

Haftalık talep tahmin aralıkları için herhangi bir kullanım var mı?

Evet, var. Ancak bunu ne zaman ve nasıl etkili bir şekilde kullanacağınızı bilmeniz gerekir.
Haftalık tahmin aylıktan daha fazla çaba gerektirir, ancak ay içindeki haftaya bağlı olarak düzensiz, ancak tekrarlayan satış faaliyetlerini belirleyen kalıplar ortaya çıktığında, düşünmeye değer.

Bir örnek üzerinde inceleyelim;

Bu görselde de görebileceğiniz gibi, satışların %60’ı ayın ilk haftasında gerçekleşiyor.

Haftalık tahmin modelinde bu gibi sonuçları gösteren verileri kullanarak daha duyarlı olmanız ve arz ile talebi daha yakın bir şekilde hizalamak için daha proaktif adımlar atmanız muhtemeldir. Bu da envanter seviyelerini optimize edebileceğiniz, gelir yönetimini ve dolayısıyla kârı iyileştirebileceğiniz anlamına gelir.

Haftalık tahmin modelleri için aynı derecede önemli bir kullanım alanı da haftalık model kullanan bir müşterinizin olması olabilir. Sizinle onlar arasındaki bağlantıyı artırmak, doğruluğu artırmada ve her iki şirketin çabalarını uyumlu hale getirmede paha biçilemez olabilir.

Slim4 talebi güvenle tahmin etmenize nasıl yardımcı olabilir?

Bu makalede, talep tahminlerinize gerçekten yardımcı olacağını umduğumuz pek çok bilgi var. Ancak dikkate alınması gereken çok şey var. İşte bu noktada Slimstock ve Slim4 gerçekten yardımcı olabilir.

Excel tablolarını  sınırlayıcı mı buluyorsunuz?

Yüzlerce veya binlerce SKU’nun talebini tahmin etmeye mi çalışıyorsunuz?

Birden fazla talep akışını planlamaya çalışıyorsunuz ve size yardımcı olacak sadece küçük bir ekibiniz mi var?

 Slim4 motor size yardımcı olabilir.

Nasıl olduğunu öğrenmek için lütfen tıklayın.