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.

New call-to-action

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.

Talep tahmini neden bu kadar zor?

Bazı işletmeler için, müşterilerinin 6 ay sonra ne isteyebileceğini tahmin etmek, kazanan piyango numaralarını tahmin etmeye çalışmak gibidir.

Bu nedenle, şansınızı artırmak için elinizdeki her aracı kullanmanız çok önemlidir.

Ancak talebi etkileyebilecek bu kadar çok değişken varken, en çok hangi faktöre odaklanıyorsunuz?

Gelişmekte olan pazarlarda veya yeni ürünler için talebi nasıl ölçüyorsunuz?

Peki ya güvendiğiniz ana veri eksik veya güvenilmezse? Ya işler değişir ve verileriniz hızla güncelliğini yitirirse?

Yukarıdaki yakıcı sorular size ve avantaj arayan tüm işletmelere, aldığınız kararları iyileştirmek için sürekli olarak mümkün olduğunca çok veri toplamanızı ve analiz etmenizi öneriyor.

Talep planlaması Ocak ayında yaptığınız ve sonra rahatladığınız bir şey değildir. Planlama sürecinizin büyük bir bölümünü oluşturması gereken, her zaman var olan, her zaman önemli bir faaliyettir.

Sonuçta, müşterinizin bugünkü davranışını anlamazsanız, yarın ne isteyeceklerini nasıl tahmin edebilirsiniz?

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.

talep tahmi̇n grafi̇ği̇

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:

talep tahmi̇ni̇ segmentasyonu
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;

Hafta Haftanın günleri Satış Satış/Gün
1 5 324 64.8
2 7 132 18.6
3 7 40 5.7
4 7 34 4.7
5 4 10 2.5

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.

Talep tahmin süreci

Umarım, talep tahmininin avantajları konusunda tamamen ikna olmuşsunuzdur. Ancak şimdi bunu bir sonraki seviyeye taşımanın zamanı geldi. Bir sonraki bölümde, talep tahminine yaklaşımınızı nasıl optimize edebileceğinizi inceleyeceğiz.

Tedarik zincirindeki pek çok şey gibi, doğru süreci uygulamak başlamak için en iyi yerdir. Ancak, sorunsuz ve başarılı bir talep tahmin süreci oluşturmak için aşağıdaki adımları göz önünde bulundurmanız gerekir:

1. Hedefinizi tanımlayın

Tahmininizin amacı nedir?

Finansal planlama için mi kullanılacak? Envanter yönetimi? Satış planlaması? Pazarlama faaliyeti? Ya da yukarıdakilerin hepsinin bir kombinasyonu mu?

2. Tahmini kimin kullanacağını düşünün

CEO’nuz, ister siz ister başka biri olsun, tahminlerde planlama ekibinizden farklı ayrıntı düzeylerine ihtiyaç duyacaktır.

CEO’lar doğaları gereği üst düzey içgörülere ihtiyaç duyarlar. Önümüzdeki 12-18 ay boyunca işle ilgili kararlar almak için büyük resim analizine ihtiyaç duyarlar. Bu da daha geniş bir ürün grubunu, iş bölümünü veya zaman ufkunu kapsayan bir talep tahminine ihtiyaç duydukları anlamına gelir.

Ancak talep planlama ekibinin bir tahmini mikroskobik ayrıntılarla analiz etmesi gerekir. İkmal, sipariş miktarları ve envanter tahsisi hakkında kısa vadeli kararlar almak için yeterli bilgiye ihtiyaçları vardır.

3. Tahmininizin özelliklerini tanımlayın

Tahmininizi kimin kullanacağını öğrendiğinizde, onu tanımlama beceriniz de artacaktır.

Olabildiğince faydalı hale getirmek için şu adrese baktığınızdan emin olun:

  • Zaman Çizelgeleri
  • Tahmin hiyerarşisi
  • Ürün türleri
  • Planlamanız gereken çeşitli konumlar ve satış kanalları
  • Satış cirosu, hacim veya sipariş hatları gibi ölçüm birimleri.

4. Sizin için en iyi tahmin sistemini seçin

Talebi tahmin etmenin birkaç farklı yolu vardır. Hepsine daha sonra ayrıntılı olarak bakacağız, ancak düşünün:

  • Veri mevcudiyeti
  • Planlama ufku
  • Talebin karmaşıklığı
  • İhtiyaç duyulan doğruluk seviyesi
  • Sahip olduğunuz bilgi, uzmanlık ve kaynaklar
  • Tahmini oluşturmak için gereken süre

5. Yakalayabildiğiniz tüm verileri yakalayın

Yukarıdaki adımları tamamladıktan sonra veriler hakkında düşünebilirsiniz.

İster içeriden, ister dışarıdan veya piyasaya, ne kadar çok veriye sahip olursanız o kadar donanımlı olursunuz. Ancak hangi verileri dikkate alacağınızı ve hangilerini göz ardı edeceğinizi de bilmeniz gerekir.

Geçmiş satışlar, müşteri davranışları, pazar trendleri, mevsimsellik, tedarikçi tahminleri, büyük veri kaynaklarının hepsi faydalıdır. Ancak bazıları diğerlerinden daha faydalı olabilir.

Doğru verileri topladığınızda daha yüksek kârlar elde etme ve rakiplerinizi geçme olasılığınız artacaktır.

Tahmin sürecinizi nasıl iyileştirebilirsiniz?

Bu sorunun cevabı milyon dollar değerindedir.
Kesin rakam ne olursa olsun, talep tahminine yaklaşımınızı iyileştirmek size para kazandıracaktır. Bu kadar basit. Önümüzdeki birkaç paragrafta bu soruya elimizden geldiğince iyi yanıt vermeye çalışacağız.

Şu konuları keşfedeceğiz:

  • İşletmenizde talep tahminini nasıl tanımlayabilirsiniz?
  • Talep tahmin sürecinize hangi adımları dahil etmelisiniz?
  • Tüm büyük tahminlerde hangi özellikler mevcuttur?
  • İyi bir talep tahmini nasıl tespit edilir?
  • Talep tahmini araç setinizde hangi araçlara ve tekniklere ihtiyacınız var?

Talep tahmininin faydaları nelerdir?

Talep tahmininin faydaları hakkında daha fazla kanıta ihtiyacınız varsa, aşağıya bakın. Olumlu yönler çoktur ve sadece kar-zarar hesaplamaları veya sadece ayakta kalmakla sınırlı değildir. Bu, talep tahminlerinizi ciddiye almak için yeterli bir neden değildir.

1. Daha iyi envanter yönetimi

Talep tahminleriniz ne kadar doğru olursa envanter seviyelerinizi o kadar iyi yönetebilirsiniz . Bu da daha fazla verimlilik, daha az atık, daha düşük maliyet ve daha yüksek kar anlamına gelir.

2. Geliştirilmiş üretim planlaması

İyi bir talep planlaması, üretimi taleple eşleştirme becerinizi önemli ölçüde artırabilir. Bunu yapmak size zamanı ve kaynakları yönetme ve israfı en aza indirme konusunda daha fazla beceri kazandıracaktır.

3. Birleştirilmiş planlama

Tüm ekipleriniz aynı ilahi sayfasından mı şarkı söylüyor? Gelecekteki talebin birleşik bir resmini sağlayarak, satış, pazarlama, finans ve operasyon ekiplerinizin hepsinin aynı rakamlarla çalışmasını sağlayabilirsiniz.

4. Geliştirilmiş tedarik zinciri yönetimi

İşinizin nereye gittiğine dair net bir resim olmadan hangi malzemelere ihtiyacınız olduğuna, hangi tedarikçilerle çalışacağınıza ve hatta zamanınızı nereye yatırmanız gerektiğine dair iyi tedarik zinciri yönetimi kararlar almak zordur. İyi bir talep tahmini, ekibinize en iyi tedarik zinciri eylemlerini gerçekleştirmek için ihtiyaç duydukları netliği ve yönü sağlayacaktır.

5. Finansal pozisyonunuzu güçlendirin

Talep tahminleriniz ne kadar iyi olursa, nakit akışını, geliri ve genel finansal sağlığı tahmin etme beceriniz de o kadar iyi olur. Finans ekibinizin kulağına küpe olması gereken bir şey!

6. Riskler ve fırsatlar konusunda daha fazla farkındalık

Şans sizi sadece bir yere kadar götürür. Ne zaman sadık kalacağınızı ve ne zaman döneceğinizi bilmek, yeni fırsatlara daha kolay ve daha verimli bir şekilde geçmenizi sağlayacaktır. Ayrıca riski diğer işletmelere göre daha erken fark etmenize yardımcı olarak rakiplerinize karşı sürekli bir üstünlük sağlayacaktır.

7. Sürekli optimizasyon için fırsatları yakalayın

Doğru içgörülerle, anlamlı KPI’lar belirlemek de kolaylaşır. Daha da önemlisi, iş hedeflerinize ulaşmak için çekebileceğiniz kaldıraçlar hakkında daha derin bir içgörüye sahip olacaksınız.

8. Çalışanlarınızı güçlendirin

Son olarak, çalıştırdığınız hiç kimse daha iyi bir tahminle başarısını artıramaz. Bu, müşteriler ve tedarikçiler gibi çevre dışındaki paydaşlar için de geçerlidir.
Ne kadar fazla şeffaflığa sahip olursanız o kadar bilinçli kararlar alır, maliyetleri düşürür ve verimliliği artırırsınız ki bu da yalnızca daha iyi karla sonuçlanabilir.

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?

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.

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.

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.

New call-to-action

Sıkça Sorulan Sorular – Talep Tahmini

Talep tahmini nedir?

Talep tahmini, birçok işletmenin bir ürün veya kategori için gelecekteki talebi tahmin etmek için kullandığı bir süreçtir. Talep tahmini, müşterinizin gereksinimlerini doğru bir şekilde tahmin ederek operasyonları, üretimi ve tedarik zinciri faaliyetlerini optimize etmenize yardımcı olabilir.

En iyi talep tahmini uygulamaları nelerdir?

Aşağıdaki adımlardan bazılarını atarak talep tahminlerinin doğruluğunu ve etkinliğini artırabilirsiniz:
1) Gelecekteki talebin en iyi resmini elde etmek için birden fazla talep tahmin yaklaşımını birleştirin
2) Talep tahmininizi dış piyasa istihbaratı ile zenginleştirin
3) Talep tahmininizin temelinin sağlam olmasını sağlamak için Ana Verilerinizi optimize edin
4) Tahmininizi sürekli olarak izleyin ve ayarlayın
5) İçgörüleri yakalamak ve varsayımlarınızı doğrulamak için talep tahmini süreci boyunca daha geniş bir işletme katılımını sağlayın
6) İyileştirme alanlarını belirlemek için tahmin hatalarını ölçün ve gözden geçirin

Başlıca talep tahmin yöntemleri nelerdir?

Talep tahmini yapmanın birçok farklı yolu vardır. Ancak başlıca talep tahmin yöntemleri arasında Yargıya dayalı talep tahmini, Zaman serisi analizi, Regresyon analizi ve Makine Öğrenimi yer almaktadır.

Talep tahmin yazılımı daha iyi kararlar almama nasıl yardımcı olabilir?

Talep tahmin yazılımı size ve ekibinize çeşitli şekillerde yardımcı olabilir. Örneğin, talep tahmini tahmin doğruluğunu iyileştirmeye, verimliliği artırmaya ve işbirliğini geliştirmeye yardımcı olabilir. Bununla birlikte, talep tahmin yazılımı gibi herhangi bir teknolojinin tedarik zincirinizdeki insanları ve süreçleri desteklemesi gerektiğini unutmamak önemlidir.