Talep Tahmini - Tanım, Türler ve Örnekler

Talep Tahmini Nedir?

Talep tahmini, geçmiş verilere ve diğer bilgilere dayalı olarak belirli bir süre boyunca gelecekteki tüketici talebini tahmin etme tekniğidir. Talep tahmini, bir ürün veya hizmet için gelecekteki talebi tahmin etme sürecidir. Talep tahmini, fabrikaların nerede kurulacağı, kaç ürünün üretileceği ve envanterin ne zaman stoklanacağı gibi kararları vermek için iş planlamasında kullanılır. Talep tahmini, ekonomik analizde ve tüketici davranışını tahmin etmede de kullanılır.

Gelecekteki satışları tahmin etmek için geçmiş satış verilerini kullanma sürecidir. Talep tahmini, envanter, üretim ve pazarlama hakkında kararlar almak için kullanılabilir.

Müşteri ihtiyaçlarını doğru bir şekilde tahmin etmek, herhangi bir işletmenin çok önemli bir unsurudur. Yöneticilerin doğru bilgilere dayanarak fiyatlandırma, şirket geliştirme fırsatları ve pazar potansiyeli hakkında mantıklı kararlar vermelerini sağlar. Talep tahmini, şirketlerin malları ve hedef pazarları hakkında kötü kararlar vermekten kaçınmasını sağlar ve bilgisiz seçimler, stok tutma giderleri, müşteri mutluluğu, tedarik zinciri yönetimi ve karlar üzerinde geniş kapsamlı olumsuz sonuçlara yol açabilir.

Trend analizi, regresyon analizi ve zaman serisi analizi dahil olmak üzere talebi tahmin etmek için kullanılan bir dizi yöntem vardır. Her yöntemin kendi avantajları ve dezavantajları vardır ve yöntem seçimi mevcut verilere ve tahmin edilen ürün veya hizmetin doğasına bağlıdır.

İşletmeler için talep tahmini neden önemlidir?

Talep tahmini işletmeler için önemlidir çünkü fiyatlandırma, üretim ve envanter hakkında bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olur.

İşletmeler, gelecekteki talebi doğru bir şekilde tahmin ederek stoksuz kalma, aşırı üretim ve satış kayıplarını önleyebilir. Talep tahmini, işletmelerin mevsimsellik ve trendler için plan yapmasına da yardımcı olur.

Önemlerinin altında yatan nedenlerden bazıları şunlardır:

1. Hedeflere ulaşmak

Gelecekteki talebi anlamadan, işletmelerin amaç ve hedefler belirlemesi zordur. Talep tahmini, işletmelerin buna göre plan yapabilmeleri için eğilimleri ve mevsimsel kalıpları belirlemelerine yardımcı olabilir.

2. İş kararları

Talep tahmini, birçok iş kararında önemli bir girdidir. Örneğin, bir şirket üretim kapasitesini genişletmeyi düşünüyorsa, talep tahmini, yatırımı haklı çıkarmak için yeterli talep olup olmadığını belirlemelerine yardımcı olabilir.

3. Büyüme

Talep tahmini, işletmelerin büyüme fırsatlarını belirlemesine yardımcı olabilir. Örneğin, bir şirket ürünlerine artan bir talep görüyorsa, fırsattan yararlanmak için pazarlama çalışmalarını genişletmeye veya yeni mağazalar açmaya karar verebilir.

4. İnsan sermayesi yönetimi

Talep tahmini, işletmelerin işgücü ihtiyaçlarını planlamasına yardımcı olabilir. Örneğin, bir şirket talepte bir artış bekliyorsa, ek personel kiralaması gerekebilir.

5. Finansal planlama

Talep tahmini, işletmelerin finansmanlarını planlamalarına yardımcı olabilir. Örneğin, bir şirket talep artışı bekliyorsa, üretim kapasitesinin genişlemesini finanse etmek için kredi alması gerekebilir.

Talep Tahmini Türleri

1. Pasif talep tahmini

Pasif talep tahmini, gelecekteki talebi tahmin etmek için geçmiş verilere dayanan bir tür talep tahminidir. Bu tahmin türü, talebi etkileyebilecek herhangi bir dış faktörü hesaba katmaz.

2. Aktif Talep Tahmini

Aktif Talep Tahmini, talebi etkileyebilecek dış faktörleri hesaba katan bir tür talep tahminidir. Bu tür tahmin, veri toplamak için pazar araştırması ve anketler gibi teknikleri kullanır.

3. Kısa vadeli talep tahmini

Kısa vadeli talep tahmini, talebi kısa bir süre, genellikle bir yıl veya daha kısa bir süre boyunca tahmin eden bir tür talep tahminidir. Bu tür tahmin, envanter, üretim ve pazarlama hakkında kararlar almak için kullanılır.

4. Uzun vadeli talep tahmini

Uzun vadeli talep tahmini, talebi uzun bir süre boyunca, tipik olarak bir yıldan fazla tahmin eden bir talep tahmini türüdür. Bu tür tahmin, şirket geliştirme fırsatları ve pazar potansiyeli hakkında kararlar almak için kullanılır.

5. Makro ve mikro talep tahmini

Makro ve mikro talep tahmini, hem makroekonomik hem de mikroekonomik faktörleri hesaba katan bir talep tahmini türüdür. Makroekonomik faktörler, faiz oranları ve GSYİH gibi ekonomiyi bir bütün olarak etkileyen faktörlerdir. Mikroekonomik faktörler, tüketici güveni ve harcamalar gibi belirli endüstrileri veya pazarları etkileyen faktörlerdir.

6. İç talep tahmini

İç talep tahmini, gelecekteki talebi tahmin etmek için şirket içindeki verilere dayanan bir tür talep tahminidir. Bu tür tahmin, geçmiş satışlar, ürün geliştirme planları ve pazar eğilimleri gibi faktörleri hesaba katar.

Talep Tahmininin Aşamaları

1. Bir teori veya hipotezin ifadesi

Talep tahmininin ilk aşaması, talebin nasıl davranacağına dair bir teori veya hipotez geliştirmektir. Bu aşama, talebin nasıl çalıştığına dair bir model geliştirmeyi içerir.

2. Model Spesifikasyonu

Talep tahmininin ikinci aşaması modeli belirlemektir. Bu aşama, modele dahil edilecek değişkenlerin seçilmesini ve bu değişkenler arasındaki ilişkilerin belirlenmesini içerir.

3. Veri Toplama

Talep tahmininin üçüncü aşaması veri toplamaktır. Bu aşama, model için seçilen değişkenler hakkında veri toplamayı içerir.

4. Parametrelerin Tahmini

Talep tahmininin dördüncü aşaması, modelin parametrelerini tahmin etmektir. Bu aşama, modeldeki değişkenlerin değerlerini tahmin etmek için toplanan verilerin kullanılmasını içerir.

5. Modelin Doğruluğunu Kontrol Etme

Talep tahmininin beşinci aşaması, modelin doğruluğunu kontrol etmektir. Bu aşama, modelin ne kadar doğru olduğunu görmek için gerçek verilerle test edilmesini içerir.

6. Hipotez testi

Talep tahmininin altıncı aşaması, modelle ilgili hipotezleri test etmektir. Bu aşama, hipotezlerin desteklenip desteklenmediğini görmek için modeli verilere karşı test etmeyi içerir.

7. Tahmin

Talep tahmininin yedinci ve son aşaması, gelecekteki talebi tahmin etmek için modeli kullanmaktır. Bu aşama, gelecekteki talep hakkında tahminler yapmak için modelin kullanılmasını içerir.

Talep Tahmin Yöntemleri

1. İstatistiksel Yöntem

İstatistiksel talep tahmini yöntemi, gelecekteki talebi tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır. Bu yöntem, geçmiş davranışların gelecekte de devam edeceği varsayımına dayanır.

2. Pazar Araştırması/Araştırma

Talep tahmininin pazar araştırması/anket yöntemi, planları ve niyetleri hakkında veri toplamak için tüketicileri ve işletmeleri araştırmayı içerir. Bu yöntem, mevcut eğilimler ve gelecek planları hakkında veri toplamak için kullanılır.

3. Satış Gücü Kompozit Yöntemi

Satış gücü bileşik talep tahmini yöntemi, şirketin satış gücünden veri toplamayı içerir. Bu veriler daha sonra gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır. Bu yöntem, büyük bir satış gücüne sahip şirketler için kullanışlıdır.

4. Uzman Görüşü

Gelecekteki talep hakkında görüşlerini almak için alandaki uzmanlardan veri toplama etrafında döner. Bu yöntem, çok az veri olduğunda kullanışlıdır.

5. Delphi Yöntemi

Delphi talep tahmini yöntemi, bir uzmanlar panelinden veri toplamayı içerir. Bu veriler daha sonra gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır. Bu yöntem, çok az veri olduğunda kullanışlıdır.

6. Barometrik

Barometrik talep tahmini yöntemi, gelecekteki talebi tahmin etmek için ekonomik göstergeleri kullanır. Bu yöntem, ekonomik eğilimlerin gelecekte de devam edeceği varsayımına dayanmaktadır.

7. Ekonometrik Yöntem

Talep tahmininin ekonometrik yöntemi, gelecekteki talebi tahmin etmek için geçmiş verileri ve ekonomik göstergeleri kullanır. Bu yöntem, uzun vadeli eğilimleri tahmin etmek için kullanışlıdır.

8. A/B Deneyi

Talep tahmininin A/B deneme yöntemi, hangisinin daha popüler olduğunu görmek için bir ürün veya hizmetin farklı versiyonlarını test etmeyi içerir. Bu yöntem, tüketici tercihleri ​​hakkında veri toplamak için kullanılır.

Temel satış tahmini metrikleri

1. Ürün teslim süresi

Ürün teslim süresi, bir ürünün sipariş edilmesi ile teslim alınması arasındaki süredir. Bu metrik, gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır.

2. Satış dönemi

Satış periyodu, bir ürünün sipariş edilmesi ile satılması arasında geçen süredir. Bu metrik, gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır.

3. Satın alma başına ödenen maliyetler

Satın alma başına ödenen maliyet, bir ürün satın alındığında harcanan para miktarıdır. Bu metrik, gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır.

4. Ödenecek gün sayısı

Ödenecek gün sayısı, bir şirketin tedarikçilerine ödeme yapmak için harcadığı gün sayısıdır. Bu metrik, gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır.

5. Stok seviyeleri

Stok seviyeleri, bir şirketin stokunda bulunan ürün sayısıdır. Bu metrik, gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır.

6. Satın alma maliyetleri

Satın alma maliyetleri, bir ürün satın alındığında harcanan para miktarıdır. Bu metrik, gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır.

Otomatik Talep Tahmini

Otomatik talep tahmini, gelecekteki talebi tahmin etmek için yazılım kullanma sürecidir. Bu yöntem, geçmiş davranış ve eğilimler hakkında veri toplamak için kullanılır.

Bu amaçla kullanılan yazılımlardan bazıları şunlardır:

1. Satış Gücü Einstein

Salesforce Einstein yazılımı, gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır. Bu yazılım, geçmiş davranışlar ve eğilimler hakkında veri toplamak için yapay zeka kullanır.

2. Oracle Talep Yönetimi

Oracle Demand Management yazılımı, gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır. Stok seviyelerini yönetmek ve gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanışlıdır.

3. SAP Talep Planlaması

SAP Demand Planning yazılımı, gelecekteki talebin ne olabileceğini söylemekte oldukça etkilidir. Bu yazılım işletmeler arasında çok popülerdir.

4. IBM Talep Planlaması

IBM Demand Planning yazılımı, gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılır. İşletmeler için kullanışlı hale getiren çok çeşitli özelliklere sahiptir.

5. Talep Çalışmaları

Talep tahmininizde size yardımcı olması için Demandworks yazılımını kullanabilirsiniz. Bu yazılım, mevcut sistemlerinizle entegre olma yeteneğine sahiptir.

Talep Tahmininin Faydaları

Talep tahmininin faydalarından bazıları şunlardır:

1. Geliştirilmiş karar verme

Talep tahmini, işletmeniz hakkında daha iyi kararlar almanıza yardımcı olabilir. Tahminlere değil verilere dayalı kararlar verebileceksiniz.

2. Düşük maliyetler

Talep tahmini, maliyetlerinizi azaltmanıza yardımcı olabilir. Fazla stoklama ve yetersiz stoklamadan kaçınabileceksiniz.

3. Artan karlar

Talep tahmini, kârınızı artırmanıza yardımcı olabilir. Daha fazla ürünü doğru fiyata satabileceksiniz.

4. Geliştirilmiş müşteri memnuniyeti

Talep tahmini, müşteri memnuniyetinizi artırmanıza yardımcı olabilir. Onların ihtiyaç ve beklentilerini karşılayabileceksiniz.

Talep Tahmini Örnekleri

Talep tahmini vaka çalışmalarından bazıları şunları içerir:

1. Walmart

Walmart, raflarını stoklamak için talep tahminini kullanan bir perakende devidir. Şirket, gelecekteki talebi tahmin etmek için verileri kullanan bir analist ekibine sahiptir. 27 ülkede 11.000'den fazla satış noktası ve ortalama 32 milyar dolarlık envanteri olan Walmart'ın tedarik zinciri şüphesiz karmaşıktır.

Lojistikleri hatasız ve teknolojik olarak gelişmiş olmasıyla bilinirken, 2013'te ciddi bir mağazada stok kalmama sorunuyla ün kazandılar. Walmart'ın raflardaki stok eksikliği, yanlış yönetilen envantere bağlandı; bu, stoğun depolarda erişilebilir olduğu, ancak mağazaya getirmek için yeterli personelin bulunmadığı anlamına geliyordu.

Bu durumda, maliyet düşürme, birçok müşteri için, doğru talep tahmini ile önlenebilecek olumsuz bir müşteri deneyimiyle sonuçlandı.

2. Coca Cola

Coca-Cola, gelecekteki satışları tahmin etmek için talep tahminini kullanan bir içecek şirketidir. Şirket, gelecekteki talebi tahmin etmek için verileri kullanan bir analist ekibine sahiptir. Coca-Cola'nın Hindistan'daki ana şişeleyicisi Hindustan Coca-Cola İçecekleri (HCCB), ciddi bir sorunla karşı karşıyaydı. 2.000 kişilik satış gücü, ülkenin çeşitli ve sürekli değişen içecek pazarına ayak uyduramadı, ürünleri raflara yeterince hızlı bir şekilde ulaştıramadı.

Bunu çözmek için HCCB'nin, envanteri daha iyi tahmin edebilmeleri ve satış güçlerini dağıtabilmeleri için farklı bölgelerdeki müşteri talebini anlamanın bir yoluna ihtiyacı vardı. HCCB, bir Talep Sinyal Havuzu (DSR) oluşturmak için Demand Management, Inc. (DMI) ile ortaklık kurdu. DSR, satış noktası (POS) sistemleri, gönderi verileri ve müşteri profilleri dahil olmak üzere birden çok kaynaktan veri çeken merkezi bir veri ambarıdır.

Bu veriler daha sonra temizlenir ve standartlaştırılır, böylece talep tahminleri oluşturmak için kullanılabilir. DSR, HCCB'nin tahmin doğruluğunu yüzde 30 oranında iyileştirmesine yardımcı oldu ve bu da envanter düzeylerinin azalmasına ve müşteri memnuniyetinin artmasına neden oldu.

3. Procter ve Kumar

Procter & Gamble, gelecekteki satışları tahmin etmek için talep tahminini kullanan bir tüketim malları şirketidir. Şirket, gelecekteki talebi tahmin etmek için verileri kullanan bir analist ekibine sahiptir. Procter & Gamble (P&G), 84 milyar doların üzerinde satışla dünyanın en büyük ambalajlı tüketim ürünleri şirketidir. Şirket, 180'den fazla ülkede 300'den fazla marka satıyor.

P&G, Gillette markasıyla bir zorlukla karşı karşıyaydı. Şirket pazar payını rakiplerine kaptırıyordu ve işleri tersine çevirmenin bir yolunu bulması gerekiyordu. P&G, müşteri ihtiyaçlarını ve isteklerini anlamalarına yardımcı olmak için talep tahminini kullanmaya karar verdi. POS verileri, anketler ve odak grupları dahil olmak üzere birden fazla kaynaktan gelen verileri kullandılar.

Bu veriler daha sonra talep tahminleri oluşturmak için kullanıldı. Talep tahmini, P&G'nin Gillette markasının pazar payını artırmasına yardımcı oldu. Şirket ayrıca satışlarda ve karlarda bir artış gördü.

4. Nike

Nike, gelecekteki satışları tahmin etmek için talep tahminini kullanan bir spor giyim şirketidir. Şirket, gelecekteki talebi tahmin etmek için verileri kullanan bir analist ekibine sahiptir. Nike, 30 milyar doların üzerinde satışla dünyanın en büyük spor giyim şirketidir. Şirket ürünlerini 160'tan fazla ülkede satmaktadır.

Nike, Jordan markasıyla bir zorlukla karşı karşıyaydı. Şirket pazar payını rakiplerine kaptırıyordu ve işleri tersine çevirmenin bir yolunu bulması gerekiyordu. Nike, müşteri ihtiyaçlarını ve isteklerini anlamalarına yardımcı olmak için talep tahminini kullanmaya karar verdi. POS verileri, anketler ve odak grupları dahil olmak üzere birden fazla kaynaktan gelen verileri kullandılar.

Bu veriler daha sonra talep tahminleri oluşturmak için kullanıldı. Talep tahmini, Nike'ın Jordan markasının pazar payını geliştirmesine yardımcı oldu. Şirket ayrıca satışlarda ve karlarda bir artış gördü.

5. Genel Motorlar

General Motors, gelecekteki satışları tahmin etmek için talep tahminini kullanan bir otomobil şirketidir. Şirket, gelecekteki talebi tahmin etmek için verileri kullanan bir analist ekibine sahiptir. General Motors (GM), 2,5 trilyon doların üzerinde satışla dünyanın en büyük otomobil şirketidir. Şirket ürünlerini 150'den fazla ülkede satmaktadır.

GM, Chevrolet markasıyla bir zorlukla karşı karşıyaydı. Şirket pazar payını rakiplerine kaptırıyordu ve işleri tersine çevirmenin bir yolunu bulması gerekiyordu. GM, müşteri ihtiyaçlarını ve isteklerini anlamalarına yardımcı olmak için talep tahminini kullanmaya karar verdi. POS verileri, anketler ve odak grupları dahil olmak üzere birden fazla kaynaktan gelen verileri kullandılar.

Bu veriler daha sonra talep tahminleri oluşturmak için kullanıldı. Talep tahmini, GM'nin Chevrolet markasının pazar payını geliştirmesine yardımcı oldu. Şirket ayrıca satışlarda ve kârda bir artış gördü.

Çözüm!

Talep tahmini, şirketlerin müşteri ihtiyaçlarını ve isteklerini anlayarak ürün ve hizmetlerini geliştirmelerine yardımcı olur. Ayrıca şirketlerin satışlarını ve karlarını artırmalarına yardımcı olabilir.

Doğru talep tahmini, işletmelerin gelecekteki müşteri talebine göre üretim, envanter ve personel seviyelerini önceden planlamalarına izin verdiği için işletmeler için kritik öneme sahiptir.

Ne düşünüyorsun? Lütfen düşüncelerinizi aşağıdaki yorumlar bölümünde paylaşın.