Ana içeriğe atla
Talep_Tahminleme

Talep Tahminlemesi Yapmayanlar İçin Her Satış Bir Sürprizdir

Talep Tahminleme Nedir?

Talep tahminleme şirketinizde bulunan geçmiş yıllara ait satış verileri bilgilerini kullanarak müşterilerin ileride oluşturabilecekleri talepler hakkında tahminler yürütme sürecidir.

Doğru yapılan bir talep tahmini işletmenizi büyütmekle kalmayacak pazar potansiyeliniz hakkında da sizi daha doğru hedeflere taşıyacaktır.

Teknolojinin hızla gelişen dünyasında, ortaya çıkan her yenilikçi üründe olduğu gibi talep tahminleme yazılımına da ön yargılı bir yaklaşım vardı. Ancak günümüzde, şirketlerin geçmiş verilerini inceleyerek yakın gelecekte satın alınacak olan mal ve hizmetlerin miktarına ilişkin bir öngörü sağlayabildiği için talep tahminleme yazılımı şirketlerin temel ihtiyacı haline geldi.

Talep tahmini kullanmayan işletmelerin sahip oldukları ürünlerini yönetmeleri daha risklidir. Eksik oluşturulan kararların yaratacağı tutarsızlıklar, şirketlerin müşteri memnuniyetini etkilemekle kalmayıp tedarik zinciri yönetimi ve kârlılık üzerinde de olumsuz etkiler yaratabilir.

Talep Tahminleme Süreçlere Ne gibi Faydalar Sağlar?

  • Talep tahminleme belirlenen hedef için iş planlamasına ve bütçe hazırlamaya yardımcı olur. Gelecekte satışlarınızın miktarını belirleyebildiğiniz bir tedarik zinciri müşteri taleplerini zamanında karşılamanızı sağlayacaktır.
  • Şirketlerin envanterlerini doğru şekilde yönetmesiyle envanter fazlalığı gibi problemleri ortadan kaldırarak, şirketlerin sahip olduğu depo maliyetlerinin azalmasına yardımcı olur.
  • Firmanızda oluşacak nakit akışı hakkında size fikir vererek, operasyonel maliyetlerinizi yönetmenizi kolaylaştıracak ve işletmenizi büyütmenizde önemli rol oynayacaktır.
  • Genellikle e-ticaret işletmesi sahipleri çok az veya çok fazla envanterin operasyonlara zarar verebileceğini iyi bilir. Talepleri önceden bilmek çok yoğun dönemlerinizde sistemin sorunsuz çalışmasını sağlamakla beraber, personel ve diğer kaynaklarınızı da doğru şekilde değerlendirmenize yardımcı olur.

Gerçek hayattan örnek verecek olursak, IKEA markasının talep tahmini stratejisi, her ürün için yaklaşık 200’e kadar (satış, depo, lojistik ve daha pek çok kaynak) veri kaynağından yararlanabilen bir altyapıya sahipken, festival vb. gibi etkinliklerin, mevsimsel değişikliklerin, hatta hava durumunun bile satın alma davranışlarını nasıl etkileyebileceğini analiz eden yapay zeka destekli bir sisteme dayanıyor. IKEA bu sayede topladığı verilerle talebi günlük bazda yaklaşık 4 aya kadar tahmin edebiliyor ve geçmişte, yapılan tahminlerin yaklaşık %92'si geçerli sayılabiliyorken, bu oranın yapay zeka desteği ile %98’lere çıktığı belirtiliyor. IKEA’nın yeni talep tahmini stratejisi, mağazalarına ilgili ürünlerin uygun zamanda teslim edileceği, dolayısıyla bu ürünlerin hem mağazalarda, hem de online olarak müşteriler için daha iyi bulunabilirliğini sağlayarak, markanın müşterilerini tüm temas noktalarında memnun etmesine yardımcı olabileceği anlamına gelirken, tedarik zincirinde de maksimum verimliliği hedeflediğini gösteriyor.

Yukarıdaki canlı örnekten de yola çıkacak olursak, talep tahmini, işletmelerin envanter planlamasından başlayarak, tedarik zinciri optimizasyonuna kadar birçok noktayı etkileyen ve bilinçli kararlar almasına yardımcı olan operasyonlar bütünü olarak sayılabilir.

Beklentiler günümüz dünyasında son derece hızlı bir şekilde değişirken, işletmelerin de talebi doğru bir şekilde tahmin etmek için mutlaka bir yönteme ihtiyaçlarının olduğu aşikâr. Hatta rekabetçi kalabilmek adına bu yöntemi gelişen teknoloji ile beslemenin ve yeni stratejiler geliştirmenin önemini de özellikle vurgulamak isteriz.