Talep Tahminleme

Talep tahminleme, geçmiş satış verilerine dayanarak mal veya hizmetlere yönelik tüketici talebini tahmin etmeyi amaçlayan sistematik bir analitik süreçtir. Talep, bir işletmenin karar vermesinde hayati bir rol oynar. Rekabetçi piyasa koşullarında satış, üretim vb. gibi iş ile ilgili gelecekteki olaylar için doğru karar alınması ve planlama yapılması gerekmektedir. İşletme yöneticileri tarafından alınan bir kararın etkinliği, aldıkları kararın doğruluğuna bağlıdır.

Gelecekte bir ürün veya hizmet için muhtemel talebin tahmin edilmesine yönelik bir tekniktir. Mevcut pazar koşulunda o ürün veya hizmete yönelik geçmiş talebin analizine dayanmaktadır. Piyasaların çeşitli yönlerinden geçmişe dayalı talep hakkında bilgi topladıktan sonra, gelecekteki talepleri tahmin etmeye çalışabilmesi olarak düşünebiliriz.

Talep tahminleme, ticari faaliyetlerle ilgili riski azaltır ve etkin kararlar almasına yardımcı olur. Kitle düzeyinde üretim yapan firmalar için, öngörmenin önemi daha da artmıştır. İyi bir tahmin, bir firmanın iş hedefleriyle ilgili daha iyi planlama yapmasına yardımcı olur. İyi tahmin, uygun üretim planlamasına, süreç seçimine, kapasite planlamasına, tesis yerleşim planlamasına, envanter yönetimine, uygun fiyatlandırma ve reklam stratejilerinin oluşturulmasına yardımcı olur.

Talep tahminlemenin kapsamı, firmanın mevcut olan faaliyet alanına ve gelecekte önerilecek olan şeylere bağlıdır. Faaliyet alanı uluslararası ise tahmin uluslararası bir düzeyde olabilir. Eğer firma ürünlerini ve hizmetlerini yerel pazarda tedarik ederse, tahmin yerel düzeyde olacaktır. Kapsam, talep çalışması yoluyla elde edilen bilgilerin yararına ilişkin zaman ve maliyet dikkate alınarak kararlaştırılmalıdır. Bu tür öngörülerden öngörme maliyeti ve fayda akışları dengeli bir şekilde olmalıdır.

Talep tahminleme, günümüzde çeşitli yazılım sistemleri üzerinden yapılmaktadır. Bu sebeple yazılım sistemini seçerken dikkate alınması gereken birçok önemli faktör vardır. Bunlardan bazıları hızlı, güvenilir, veri kaynakları ile kusursuz entegrasyon sağlayabilecek, öngörüsel analiz ve makina öğrenmesi yöntemlerini kullanarak, raporlamasını sağlayabilen bir ürünü kullanmaktadır. Bu durumda makina öğrenmesi sınıflandırmalarını kullanarak talep tahminleme yapabilme becerisinde olan analitik araçlarını ön plana çıkmaktadır. Consulta bünyesinde de böyle bir ileri analitik ürünü olan Alteryx'i kullanmaktayız. Alteryx, iş veri analistleri için tasarlanmış kapsamlı bir şekilde self servis çözümleri sunan bir veri analiz programıdır. Alteryx ile makine öğrenmesi modelleri kurup regresyon, karar ağacı, bayes, nöral ağlar, randomForest vb, ARIMA, ETS ile talep tahminleme yapılabilmektedir