Talep Tahmin Yöntemleri ile Hedefinizi Tutturun

Kapasite ve envanter ihtiyacını planlamak için üretilecek ürünlerin talebini doğru tahmin etmek oldukça önemlidir. Tüketicilerin gelecekte ne miktarda mal veya hizmet talep edeceklerinin tahmin edilmesi sürecine talep tahmin yöntemleri denir. Peki, talep tahmini nasıl yapılır? Talep tahmin yöntemleri süreci nasıl yürütülür? Birlikte inceleyelim.

Talep Tahmini Nedir?

Talep tahmini, herhangi bir ürün veya hizmet için gelecekte oluşacak talebin en hatasız şekilde tahmin edilmesidir. İş planlama alanında sıklıkla uygulanan talep tahmini başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiş olsa da her zaman doğru sonuç vermeyebilir. Sonucun daha doğru çıkması adına tek bir birim yani tek bir ürün gamı yerine kümelenmiş birimleri baz almak mantıklı olabilir. Böylece ortalama olarak sonuca daha fazla yaklaşılmış olunur. Talep tahmini, ürünün satışa sunulacağı zamandan çok daha öncesinde yapılıyorsa hata payı daha yüksektir. Satış zamanına yaklaşıldıkça hata payı düşer. Talep tahmini; istatistiksel tahminleme ve yapay zeka destekli tahminleme gibi teknikleri kullanabilir.

İstatistiksel Tahminleme: Çeşitli verilerin toplanması ve matematiksel olarak hesaplanmasıyla birlikte yapılan algoritmik tahminlemeye nesnel tahminleme denir. Bu tahminleme yönteminde yetenekli yazılımlar kendi içerisinde bulunan çok sayıda algoritmayı kullanarak hata payı en düşük sonucu çıkartacak yaklaşımı her ürün için ayrı ayrı bulmaya çalışır. Ürün yaşam döngüsü, sezonsallık, promosyon ve rakiplerin davranış etkisi gibi faktörlerin etkisi genellikle planlamacı tarafından yazılıma tarif edilir. Outlier tabir edilen genel eğilimin dışında bulunan geçmiş hareketler planlamacıların tanımlayacağı kurallar çerçevesinde veya yazılımın önerilerine göre tasnif veya ihmal edilirler. Özellikle satış zamanına yakın bir süreç içinde yapılan istatistiksel tahminlemenin sonucu daha az hata payına sahip olabilirken, uzun dönemli tahminleme için yapay zekadan destek alınabilir.

Yapay Zeka Destekli Tahminleme : Şirketin tarihsel satış rakamlarının istatistiksel analizi ile geleceği tahmin etmek her zaman doğru sonuç vermez. Çünkü bu yaklaşım dış faktörlerin etkisini dikkate almakta zorlanır. Oysa ki hava durumu, çapraz kurlar, tüketici güven endeksi, petrol fiyatları gibi çok sayıda makro ve mikro ekonomik faktör de satışları etkileyecektir. Yapay zekanın getirdiği makine öğrenmesi yeteneği, geçmiş satışlar ve çok sayıda dış faktör arasındaki bağlantıları çözer. Bu bağlantılardan öğrendiği desen ile gelecek satışları daha iyi tahminlemeye çalışır. Uzun dönem için salt istatistiksel yöntemlere göre daha fazla doğruluk sunmaktadır.

Talep Planlama Uzmanı Ne İş Yapar?

Talep planlama uzmanı, satış ve pazarlama faaliyetlerinin geçmişini ve gelecek planlarını takip ederek satış tahminlerini oluşturan ve satış süreci boyunca da satış ekibi ile kontak halinde analizlerini sürdüren kişilere denir. Satılan ürünlerin gruplanması, ayrıştırılması ve düzenlemesi, toplam bütçe hedefinin ilgili kanal ve ürünlere paylaştırılmasıyla zamanla güncellenmesi, satış tahminlerinin yapılması ve takip edilmesi, tahmin tutarlılıklarının hedeflenen düzeyde gerçekleşmesi, tedarik zincirinin gerekli düzenlemelerinin yapılması, ithal ürünlerin talep planlamasının yapılması, bazı durumlarda fabrikalardan ürün çekişinin sağlanması, satış kotalarının düzenlenmesi, stok satış analizlerinin yapılması ve üretimin sürekli olarak takip edilmesi gibi görevleri destekleyen veya tamamen içeren tanımları bulunur.

Talep Planlama Eğitimi Nedir?

Dijitalis, yapay zeka destekli talep tahminleme yazılımı Demand Guru üzerindenTalep tahmin eğitimi vermektedir. Görevi talep planlama olan kişilere bu konularda bilgilerin aktarıldığı eğitimlerdir. Planlama, talep tahmin ve planlama, pazarlama, risk yönetim, tedarik zinciri, satış planlama veya müşteri veri analizi gibi alanlarda çalışan kişilerin katıldığı bu eğitimlerde; müşteri ihtiyaçlarının belirlenmesi, veri kaynaklarının belirlenmesi, veritabanı sisteminin oluşturulması, risk ölçümü, iş ortamı analizi, satış ve operasyon sürecinin yönetilmesi, analiz ve raporlama, modelleri ve tahminleri değerlendirme veya dünya sınıfı tahmin pratiklerini değerlendirilmesi gibi konular ele alınır.