Bu 5 Yöntemle Talep Tahmini Sanatında Ustalaşın

Günümüzün tüketicileri daha talepkar, daha iyi ürün ve deneyimler bekliyor. Memnun kalmazlarsa sıklıkla başka yere bakarlar. Bir anket 25,000 küresel tüketici %64'ünün şirketlerin değişen ihtiyaçlarına daha hızlı yanıt vermesini istediğini ortaya çıkardı.

Geleneksel “yap, sat, tekrarla” yaklaşımı artık müşterilerin beklentilerini karşılamıyor. İşletmeler artık müşterilerin ne istediğini bilmeden önce tahmin etmeli ve bu arzuları rekabetten önce yerine getirmelidir. 

Peki işletmeler müşterilerinin ne istediğini tam olarak nasıl tahmin edebilir? Müşterilerin duyulduğunu ve anlaşıldığını hissetmelerine yardımcı olacak 5 talep tahmini tekniğini keşfederken okumaya devam edin.

İçindekiler
Talep tahmini nedir ve neden önemlidir?
Bilmeniz gereken 3 tür talep tahmini
Sürprizlerden kaçınmanıza yardımcı olacak 5 talep tahmini tekniği
Gerçek zamanlı talep tahmini tedarik zincirlerinde devrim yaratacak

Talep tahmini nedir ve neden önemlidir?

Talep tahmini meteorolog olmaya benzer, ancak işletmeler güneş ışığını veya yağmuru tahmin etmek yerine, müşterilerinin önümüzdeki dönemlerde ürünlerinden ne kadarını arzu edeceğini tahmin eder. Başka bir deyişle, müşteri talebini tahmin etmek, bir firmanın mal veya hizmetlerine yönelik gelecekteki talebi belirleyen bir tahmin sürecidir.

Böyle bir tahmin bir tahminin sonucu değildir. Bunun yerine işletmeler, talep eğilimlerini doğru bir şekilde tahmin etmek için istatistiksel ve ekonometrik araçlar gibi niceliksel yöntemleri ve pazar araştırmaları veya uzman görüşleri gibi niteliksel teknikleri kullanır. Aşağıdaki bölümlerde bu yöntemleri daha derinlemesine inceleyeceğiz.

Talep tahmini, tedarik zinciri yönetiminin önemli bir bileşenidir ve şirketler bunu çeşitli şekillerde uygulamaktan büyük fayda sağlayabilir:

• Optimize envanter yönetimi: Gelecekteki talebi doğru bir şekilde tahmin ederek işletmeler optimum stok seviyelerini koruyabilirler. Bu, satış kaybına ve müşterilerin rahatsız olmasına yol açabilecek stok eksikliğinden veya sermayeyi bağlayan ve depolama sorunları yaratan gereksiz aşırı stoktan kaçınmalarına yardımcı olabilir.
• Maliyetin azaltılması: İşletmeler gelecekteki talebi doğru bir şekilde tahmin ederek ve üretim kapasitesini ve iş gücünü genişleterek veya daraltarak kaynakları verimli bir şekilde tahsis edebilir. Bu, kaynak tahsisindeki israfın azaltılmasına, maliyetlerin azaltılmasına ve karlılığın artırılmasına yardımcı olabilir.
• Müşteri memnuniyetini arttırmak: Müşteri talebini anlamak, doğru ürünlerin ihtiyaç duyulan zamanda ve yerde mevcut olmasını sağlayarak müşteri ihtiyaçlarını karşılamayı veya aşmayı içerir. Talep tahminleri, işletmelerin tedarik zincirlerini müşteri talebiyle uyumlu hale getirmesine olanak tanır ve bunun sonucunda memnun müşteriler ve akıllıca iş kararları elde edilir.

Bilmeniz gereken 3 tür talep tahmini

Talep tahmini çeşitli araç ve teknikleri içerir. Ancak bunlara dalmadan önce talep analizi kavramını kavramamız çok önemli. Hızlı bir tura hazır mısınız? Üç temel talep tahmini türünü inceleyelim:

Nitel tahmin

Niteliksel tahmin yöntemleri genellikle geçmiş veriler mevcut olmadığında veya bir işletme yeni bir ürün piyasaya sürdüğünde veya yeni bir pazara girdiğinde kullanılır. Saf matematiksel verilerden ziyade sektör uzmanlarının bilgi ve deneyimlerine, paydaş görüşlerine ve diğer öznel faktörlere dayanır.

Örnek olarak bir akıllı telefon firmasının yeni bir telefon modeli çıkarmayı planladığını varsayalım. Tüketicilerin hangi özellikleri beğenebileceğini, ne kadar ödemeye istekli olacağını ve şirketin kaç birim satmayı bekleyebileceğini anlamak için odak grupları, anketler veya röportajlar gibi niteliksel tahmin yöntemlerini kullanabilirler. Niteliksel tahminin olumsuz tarafı mı? Subjektiftir ve bilişsel önyargılardan etkilenebilir.

Zaman serisi talep tahmini

Zaman serisi talep tahmini, gelecekteki müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmeye yönelik niceliksel bir tahmin yaklaşımıdır. Bu veriye dayalı yöntem, gelecekteki talebi tahmin etmek için geçmiş verileri dikkate alır. 

Bu, gelecekteki talebi etkileyebilecek kalıpları, artan eğilimleri veya yılın farklı zamanlarıyla bağlantılı değişiklikleri belirlemek için geçmiş satış verilerinin değerlendirilmesini içerir. gibi istatistiksel yöntemleri kullanır. doğrusal regresyon ve hareketli ortalamalar Bu talep tahminlerini oluşturmak için.

Bu teknikler arasında doğrusal regresyon, bir grafik üzerindeki bir grup nokta boyunca mümkün olan en iyi düz çizgiyi çizmeye benzer. Bu çizgi, verilerdeki temel eğilimin en iyi tahminidir ve böylece gelecek senaryoların tahmin edilmesine yardımcı olur. Geçmiş satışların yükseliş eğiliminde olduğunu görürsek, bu gelecekteki satışların da muhtemelen artacağına dair yararlı bir göstergedir.

Pasif talep tahmini

Pasif talep tahmini, gelecekteki talebi tahmin etmek için geçmiş satış verilerini kullanan başka bir niceliksel yöntemdir. Ancak zaman serisi talep tahmininin aksine pasif talep tahmininin daha basit olduğu düşünülmektedir. Genellikle sezonluk veya sürekli artan satışlara sahip (yıllar geçtikçe aynı satış modelini gören şirketler) işletmeler için idealdir.

Satış yapan küçük bir mağazayı düşünelim. Noel süsleri. Satışları her yıl kasım ve aralık aylarında hızla artıyor ve yılın geri kalanında sakin seyrediyor. Bu mağaza, bu yıl ne bekleyebileceğine dair iyi bir fikir edinmek için son Kasım ve Aralık satışlarına bakarak pasif talep tahminini kullanabilir. Basit bir örnek verirsek, eğer geçen Aralık ayında 100 Noel ağacı süsü satmışlarsa ve iş istikrarlı bir şekilde büyüyorsa, bu yıl yaklaşık 110 veya 120 adet satmayı bekleyebilirler.

Sürprizlerden kaçınmanıza yardımcı olacak 5 talep tahmini tekniği

Talep tahmininin çeşitli türlerine ilişkin bilgilerle donanmış olarak, şimdi en iyi beş tahmin tekniğini derinlemesine keşfetmenin ve bunların en ince ayrıntısına kadar nasıl çalıştığını anlamanın zamanı geldi:

Delphi yöntemi

Delphi yöntemi, bir grup uzmanın kolektif bilgeliğinden yararlanan yinelemeli niteliksel bir süreçtir. Bu yinelemeli yaklaşım, bir ürün veya hizmetin gelecekteki talebine ilişkin kesin tahminler oluşturmak için çeşitli bilgili kişilerin görüş ve önerilerini hassaslaştırma etrafında döner. İşte bu yinelemeli sürecin bir dökümü:

1. Uzmanların seçilmesi: Endüstri uzmanları, pazar analistleri ve hatta kuruluşun dahili olarak deneyimli ve kapsamlı pazar bilgisine sahip üyeleri de dahil olmak üzere, iş alanında çeşitli uzmanlardan oluşan bir grup bir araya getirin.
2. Soruyu soruyorum: Kolaylaştırıcı, uzmanlara işletmenin gelecekteki talebiyle ilgili sorular içeren bir anket sunar; örneğin, "Önümüzdeki iki yıl içinde ürün talebimizi hangi faktörler etkileyecek?"
3. Görüşlerin toplanması: Anket yanıtları her uzmandan bağımsız olarak toplanarak başkalarının görüşlerine müdahale edilmeden düşüncelerin özgürce ifade edilmesi sağlanır.
4. Geri bildirimin paylaşılması: Kolaylaştırıcı, yanıtlarda iletilen temel fikir ve görüşlerin bir özetini derler ve bu özeti gruba yeniden dağıtarak uzmanların meslektaşlarının genel eğilimlerini ve bakış açılarını incelemesine olanak tanır.
5. Görüşlerin yeniden değerlendirilmesi: Bu yeni bilgilerle uzmanlar önceki yanıtlarını yeniden değerlendiriyor ve diğer katılımcılardan elde edilen görüşlere dayanarak düzeltmeler yapıyor.
6. İşlemin tekrarlanması: Fikir birliğine varmak için sorgulama, geri bildirim paylaşma ve görüşleri gözden geçirme döngüsü, uzmanların tahminleri tutarlı olana kadar tekrarlanır.

Pazar araştırması

Pazar araştırması hedef tüketicilerin tercihleri, ihtiyaçları ve davranışları hakkında değerli verileri toplama, analiz etme ve yorumlamaya yönelik sistematik bir süreçtir. Niteliksel bir talep tahmin tekniği olarak tüketici tercihlerini anlamak ve ürün veya hizmetlere yönelik gelecekteki talebi tahmin etmek için odak grup tartışmalarından ve anketlerden yararlanır.

Bir markanın lezzetli çikolatalar sattığı bir senaryoyu ele alalım. Geleneksel sütlü çikolata satışlarında istikrarlı bir düşüş olduğunu fark ettiler. Paniğe kapılmak yerine en iyi dedektiflik becerilerini kullandılar ve niteliksel pazar araştırması yaptılar.

Marka, farklı yaş gruplarından, geçmişlerden ve coğrafi bölgelerden çikolata severlerle sanal odak grup tartışmaları düzenledi. Onlara çikolata tercihlerini sordular: Sütlü çikolatayı mı seviyorlar yoksa bitter çikolatayı mı yoksa beyaz çikolatayı mı daha çok seviyorlar? Tek kökenli çikolataları mı arıyorlar? Çikolata barlarına eklenen fındık, meyve veya diğer malzemeleri mi tercih ediyorlar?

Ayrıca neden geçiş yaptıklarına dair daha fazla ayrıntı toplamak için sosyal medya sayfaları aracılığıyla daha geniş bir kitleye çevrimiçi anketler gönderdiler. Sağlık konusunda daha mı bilinçliler? Vegan mı? Yoksa sadece Instagram trendlerini mi takip ediyorlar?

Sonuçlar geldikten sonra, vegan çikolataya yönelik talebin arttığını ve tüketicilerin alternatif, süt içermeyen ikramlar aradığını gördüler. Ayrıca müşterilerinin yaratıcılığa, heyecan verici içeriklere ve beklenmedik lezzet profillerine hevesli olduklarını da keşfettiler.

Bu öngörülere dayanarak marka, deniz tuzu ve karamelden oluşan heyecan verici bir karışım içeren vegan dostu bir bitter çikolata piyasaya sürdü. Bu kaprislere dayalı rastgele bir karar değil; stratejiktir, hesaplanmıştır ve alışveriş yapanların tercihlerine göre şekillenmektedir; bunların hepsi kapsamlı pazar araştırmaları sayesindedir.

Saf tahmin modeli

Naif tahmin modeli, sonraki tahmini belirlemek için en son dönemin fiili talebini kullanan basit bir niceliksel yöntemdir. Bu model, geçmişin sıklıkla tekerrür ettiği ilkesine göre çalışır; bu da geçmiş verilerin gelecekteki talebi doğru bir şekilde tahmin edebileceğini gösterir. Karmaşık hesaplamalar veya derinlemesine istatistiksel bilgiler gerektirmediği için, yerinde bir şekilde 'naif' olarak adlandırılıyor.

Bir işletme sahibinin çevre dostu yeniden kullanılabilir su şişeleri konusunda uzmanlaşmış bir e-ticaret mağazası işlettiğini varsayalım. Bu şişeler, çevre dostu doğaları nedeniyle önemli bir popülerlik kazanmış ve birkaç ay boyunca sürekli talep görmüştür.

Basit tahmin modelini kullanan mağaza sahibi, bir sonraki aya yönelik talebi tahmin etmek için en son ayın satışlarına (örneğin 500 su şişesi) güvenecektir. Yeniden kullanılabilir su şişelerine olan talep, mevsimsel değişikliklerden veya pazar trendlerinden etkilenmeden nispeten istikrarlı kaldığından, basit modelin basitliği, bir sonraki aydaki beklenen satışları doğru bir şekilde tahmin ediyor.

olasılık modeli

Olasılıksal modeller, ağırlıklı olarak matematiksel formüllere ve istatistiksel ölçümlere dayanan gelişmiş istatistiksel tahmin araçlarıdır. Gelecek belirsiz olduğunda kullanılırlar. 'Olasılık', bir olayın meydana gelme olasılığını ifade eden matematiksel terim olan 'Olasılık' kelimesinden gelir.

Olasılıksal modelde işletmeler gelecekteki olası talepleri tahmin etmek için geçmiş satış verilerini ve matematiksel formülleri kullanır. Bu ne anlama gelir? Basitçe, yaz aylarındaki geçmiş güneş şapkası satışlarına bakmak gibi. Her Haziran, Temmuz ve Ağustos'ta yüksek satışlar gerçekleşirse, olasılıksal bir model, gördüğü modele göre önümüzdeki yıllarda bu aylarda da yüksek satışlar öngörebilir.

“Poisson dağılımı” ve “Bayes olasılık modeli” popüler olasılık modelleridir:

Poisson modeli

Poisson dağılımını yağmurun tahmini olarak düşünün. 10 günün 30'unda yağmur yağacağını biliyor olabiliriz, ancak bunların hangi günler olacağını tahmin edemeyiz; bu rastgele bir durumdur. Benzer şekilde Poisson dağılımı, işletmelerin her gün mağazalarına veya web sitelerine kaç müşterinin gireceğini tahmin etmelerine yardımcı olur.

Poisson dağılımını kullanırken bir işletme sahibi günde ortalama 100 civarında şapka sattığını fark edebilir. Güneşli günlerde bu sayı artarken, bulutlu günlerde ise düşüyor. Poisson modeli aracılığıyla mağaza şunları öğrenebilir:

• Bulutlu bir günde 50 şapka satma ihtimali,
• Veya güneşli bir günde yükseklerde uçan 150 şapka!

Bayes modeli

Bayes olasılık modeli, yeni veriler geldikçe tahminlerin güncellenmesiyle ilgilidir. Bir hazır giyim markasının internette kışlık mont sattığını varsayalım. Tarihsel verilere (önceki inanışlara) göre Eylül ayında kışlık mont satışlarının nispeten düşük olduğu görülüyor. Dolayısıyla marka başlangıçta bu modelin önümüzdeki Eylül sezonunda da devam edeceğini öngörebilir.

Ancak mevcut Eylül sezonunda, ayın ortasında satışlarda ani bir artış görülüyor (yeni kanıt). Bu veriler onları ilk tahminlerini güncellemeye yönlendiriyor. Olası nedenlerden biri sıcaklıktaki ani bir düşüş veya bu yıl kışın alışılmadık şekilde erken başlaması olabilir.

Bu yeni verilerle marka artık tahminlerini Bayesian modelini kullanarak ayarlıyor ve mevcut ve muhtemelen gelecek Eylül sezonunda talebin artacağını tahmin ediyor (sonraki olasılık). E-Ticaret işi beklenmedik talebi karşılamaya hazır şekilde stok yapabilir.

Makine öğrenimi modeli

Makine öğrenimi modeli, karmaşık ilişkileri ayırt etmek için derin öğrenmeyi ve sinir ağlarını kullanır. Bu ilişkiler genellikle geleneksel istatistik araçlarının çözemeyeceği kadar karmaşık ve doğrusal değildir. Kulağa etkileyici geliyor değil mi? 

Onu, gözlemlediği kalıplardan sürekli olarak öğrenen dijital bir beyin olarak hayal edin; bu bağlamda kalıplar tüketici satın alma alışkanlıklarıdır. Beynimizin tekrar ve gözlem yoluyla hafızayı güçlendirmesi gibi, makine öğrenimi modelleri de zamanla anlayışı uyarlayıp geliştirir.

Örnek olarak kadınlara yönelik güzellik bakım ürünleri satan bir işletmeyi düşünün. Gibi bir araçtan yararlanabilirler Alibaba'nın yapay zeka çözümü. Bu platform, pazar talebini simüle edip inceliyor ve ardından veri zekası ve zaman serisi tahmin algoritmalarını kullanarak verileri önceden işliyor.

Makine öğrenimi modeli, müşterilerin satın alma modellerini analiz ederek ortaya çıkan trendleri belirleyebilir. Örneğin her yaz güneş kremi talebinde bir artış fark edilebilir. Başka bir örnek olarak model, işletmenin tanınmış bir makyaj sanatçısı ile yeni bir işbirliği başlattığında özel baskı rujların oldukça rağbet gördüğünü tespit edebilir.

Gerçek zamanlı talep tahmini tedarik zincirlerinde devrim yaratacak

İşletmeler ister pazar araştırması ve anketler gibi niteliksel bir yöntem ister makine öğrenimi modelleri gibi gelişmiş niceliksel bir yöntem (veya her ikisinin birleşimi) kullanmaya karar versin, talep tahmininde önemli değişiklikler yaşandığı açıktır. 

Periyodik tahminden gerçek zamanlı tahmine geçiş, müşteri davranışlarına ilişkin anlık verilerin artan kullanılabilirliğiyle sağlanmaktadır. Bu aciliyet, işletmelerin veri toplamak ve tahminlerde bulunmak için artık haftalarca veya aylarca beklemesine gerek olmadığı anlamına geliyor. 

Hızlı bir şekilde uyum sağlayabilirler ve bu da daha doğru karar alınmasına olanak tanır. Bunu yaparak işletmeler talepteki değişimlere daha hızlı yanıt verebilir ve bu da daha verimli ve duyarlı bir tedarik zincirinin oluşmasına yol açabilir. Müşterileri ve davranışlarını nasıl anlayacağınıza ilişkin daha fazla strateji ve teknik için şuraya göz atın: blog merkezi!