İş Analitiği, Veri Analizi, Büyük Veri

Talep Tahmin Yöntemleri

Şirket yöneticilerinin en büyük problemlerinden birini talepler deki dalgalanmalar oluşturur. Hava durumundan sosyal medya gönderilerine kadar pek çok faktör, tüketicinin satın alma davranışlarını sık sık değiştirmesine sebep olur. Üstelik bu değişiklikler uzun bir süreçte değil de oldukça kısa bir zaman diliminde yaşanır. Tüm bu nedenlerden dolayı tüketicilerin taleplerini tahmin etmek ve üretimde buna göre bir yol izlemek git gide daha da zor hale gelmektedir.

Hemen hemen her sektördeki işletmenin, artan talep dalgalanmaları ve hızla gelişen piyasa koşulları ile karşı karşıya olduğu şu zamanda, gelişmiş talep tahmini yöntemleri her zamankinden daha fazla önem taşımaktadır. Talep tahmini olmadan, işletmeler ürünleri ve hedef pazarları hakkında kötü kararlar alma riski ile karşı karşıya kalır ve yanlış alınmış kararlar stok tutma maliyetleri, müşteri memnuniyeti, tedarik zinciri yönetimi ve kârlılık üzerinde geniş kapsamlı olumsuz etkilere neden olabilmektedir. Özetle etkili bir üretim süreci oluşturmak için talep planlaması ve satış tahmini yapmanız gerekir. Bunun için uygulayabileceğiniz birbirinden farklı talep tahmin yöntemleri bulunmaktadır.

Çeşitli Talep Tahmin Yöntemleri Nelerdir?

Talep Tahmini

Nitelikli Tahmin Yöntemi

Nitelikli tahmin teknikleri, yeni işletmeler gibi üzerinde çalışacak çok fazla veri olmadığında veya yeni bir ürün piyasaya sunulduğunda kullanılan talep tahmin yöntemlerinden biridir. Bu durumda tüketici talebi hakkında nicel tahminler oluşturmak için uzman görüşleri, pazar araştırması ve karşılaştırmalı analizler gibi çeşitli teknikler kullanılır. Bu yöntem genellikle müşteri talebinin önceden ölçülmesi zor olan teknoloji gibi sektörlerde kullanılmaktadır.

Zaman Serisi Analizi

Bir ürün veya ürün grubu için geçmiş veriler ve eğilimler açık olduğunda, işletmeler talep tahmini için zaman serisi analiz yaklaşımını kullanma eğilimindedir. Zaman serisi analizi, talepteki mevsimsel dalgalanmaları, döngüsel modelleri ve önemli satış eğilimlerini belirlemek için etkilidir. Zaman serisi analizi çoğunlukla en iyi şekilde çalışacak birkaç yıllık verileri ve nispeten istikrarlı trend kalıpları olan köklü işletmeler tarafından kullanılmaktadır.

Nedensel Model Yöntemi

Nedensel model, işletmeler için en karmaşık talep tahmin aracıdır. Çünkü bu yöntemde piyasadaki talebi etkileyen değişkenler arasındaki ilişkiler, rakipler, ekonomik güçler ve diğer sosyoekonomik faktörler gibi spesifik bilgilere ihtiyaç duyulmaktadır. Zaman serisi analizlerinde olduğu gibi geçmiş veriler, nedensel model tahmini yaratmanın anahtarıdır. Örneğin bir dondurma işletmesi, geçmiş satış verileri, pazarlama bütçesi, tanıtım faaliyetleri, bölgelerindeki yeni dondurma mağazaları, rakiplerinin fiyatları, hava durumu ve genel talep gibi faktörlere bakarak nedensel bir model tahmini oluşturabilir

Makina Öğrenmesi Destekli Tahminleme

Makine öğrenimi, derin öğrenme ve istatistik yöntemleri içerisinden her bir bileşen için en iyi sonuç veren model seçilerek en yüksek doğrulukta tahmin sonuçlarına ulaşmanızı sağlıyoruz. Değişen koşullara göre farklı senaryo tipleri oluşturulur ve tahmin sonuçlarına etkileri analiz edilerek en doğru stratejinin oluşturulması sağlanır. Talepleri etkileyebilecek iç ve dış etkenler formülize edilerek daha yüksek doğrulukta tahmin sonuçları çıkarılır.

Dijitalis olarak firmaların daha yüksek bir doğruluk ile talep tahminleme yapmasını sağlıyoruz. Bunun için geleneksel istatistiksel yöntemlere ilaveten talebi etkileyen harici faktörlerin etkisini makina öğrenmesi ile tespit eden yapay zeka algoritmaları kullanıyoruz. Bu çözümlerimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu sayfamızı ziyaret edebilirsiniz.

Daha Fazla Göster

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu