Talep Tahmini – 2020 – Bedava Blog
in E-Ticaret, M-Ticaret, Rehber
Talebi küçümserseniz gereğinden fazla satış olduğunda veya satış rakamları tahmin etmediğiniz gibi çıktığında zarar edersiniz. Eğer çok fazla abartırsanız gereksiz envantere para harcarsınız.
by Cem Y. Ekim 3, 2019, 1:28 pm 2k Views
Doğru bir şekilde tahmin etmeyi başaramazsanız, müşterilerinizi de kaybedersiniz.
Tahmin etmeden nasıl gerçekleştirirsiniz?
Cevap: Satış verileri , modeller ve sistemler ile birlikte .
Yazı perakendede talep tahmini ile ilgili her şeyi kapsar – tüm farklı türler ve yöntemler ve ardından işiniz için uygun olanı nasıl seçeceğiniz konuları işlenmektedir.
Talep tahmini nedir?
Talep tahmini, belirli bir ürüne yönelik gelecekteki talebi değerlendirmek için sistematik bir yöntemdir. Basitçe söylemek gerekirse, önümüzdeki haftalar, aylar ve yıllar boyunca satışları bilimsel olarak tahmin etmenize olanak tanır – böylece herhangi bir zamanda ne kadar stok sipariş edeceğinizi ve ne kadar stok alacağınızı bilirsiniz.
Bunun nasıl yapılacağı konusunda birçok seçenek var.
Bunlar manuel hesaplamalardan otomatik envanter tahmin sistemlerine, sadece ‘tam zamanında’ yeniden sipariş vermeyi seçmeye kadar uzanıyor. Ancak bu, genel olarak geçmiş satış verilerinin bireysel pazar bilgisi ile birlikte kullanılmasının bir kombinasyonudur.
Talep tahmininin değeri
Tahminleri tamamen görmezden gelmek cazip gelebilir. Sonuçta, satış yapmak verileri analiz etmekten çok daha heyecan verici.
Ancak, bu satışları, gerçekten ihtiyaç duymadığınız envantere harcamak yerine, pazarlama için harcayacağınız 10.000 ABD Doları ile yapmak çok daha kolaydır .
İşte kalite talep tahmininin işiniz için bu kadar değerli olmasının birkaç nedeni:
Doğru yapıldığında, talep tahmini iş operasyonlarının tüm manzarasını değiştirir. Bir şirket artık kör değil, elindeki görevleri yerine getirmek için gereken araçlarla çalışıyor.
Bütün bunları söyledikten sonra:
Talep tahminine gelince, tek bedene uyan tek bir çözüm olmadığı belirtilmelidir.
Bir tahmin stratejisini uygulamadan önce göz önünde bulundurulması gereken birkaç farklı yöntem ve husus vardır. Onlara bir göz atalım.
Herhangi bir talep tahmin çabası göstermeden önce yeterli araştırmayı yapmak esastır.
Bunun için iki farklı yaklaşım veya stil var: niteliksel ve niceliksel .
1) Nicel tahmin araştırması
Kantitatif tahmin tamamen zor verilerle ilgilidir. Neredeyse sadece, peki hükmeden sayılar ve gerçekler.
Yılın farklı zamanlarında tipik zirvelerinizi ve düşüşlerinizi bilmenin yanı sıra önceki satış tarihçesine de güveneceksiniz .
Verilerinizden tahminin ne zaman geleceğini düşünmek için bazı temel teknikler:
Hareketli ortalama . Bu, yalnızca satış verilerinize, belirli bir süre zarfında çalışan ortalamalar olarak bakıyor. Örneğin, yılın üç aylık hareketli ortalaması, Ocak-Mar, Şubat-Nisan ve Mart-Mayıs ayları arasında veri artabilir. Daha burada .
Trend analizi . Bu tam olarak göründüğü gibi – yakın bir zamanda satışları etkileyebilecek eğilimleri tespit etmek için belirli bir zaman dilimindeki verilere bakmak. Daha burada .
Üstel düzeltme . Bu, belirli bir zaman dilimi boyunca en yeni verilere en eski rakamlara katlanarak azalan ağırlıklar atayarak en son verileri önceliklendirir . En son verilerin daha alakalı olabileceği kısa vadeli kararlar vermek için kullanışlıdır. Daha burada .
Zaman serilerinin ayrışımı . Bu, daha ayrıntılı olarak bakmak için bir zaman serisi veriyi parçalamaktadır. Yani bir yıla bakmak yerine, o yıl içindeki aylık veya üç aylık dalgalanmalara bakarsınız. Daha burada .
Bunlardan herhangi birini kullanmak için, gerçekte sizin için satış verilerinin olması gerekir .
Bu yüzden nicel bir yaklaşım oldukça doğru olabilir. Ancak, bir süredir var olan işletmeler için çok daha erişilebilir hale geliyor – yenileriyle belki de güvenilir sonuçlar çıkartacak kadar büyük veri kümesine sahip değilsiniz.
2) Nitel tahmin araştırması
Nitel bir yaklaşımla, ölçmekten çok olası bir sonucu açıklamaya odaklanacaksınız . İnsanların görüşleri, görüşleri ve izlenimleri bu nedenle önemlidir.
Bu yöntem daha az yapıya sahiptir ve içgüdü ve tecrübe uygulama hakkında daha fazladır.
Fakat bu, tahminde bulunma sürecini gerçekleştirmez.
Bunun yerine, işletmeler verilerini yorumlamak için profesyonel deneyim kullanmaktadır . Hangi sürücünün insanları, tutumları ve düşünceleri üzerinde yoğun bir vurgu var.
Yaklaşan satışların projeksiyonu hakkında nitel bilgi edinmek için, şunlara bakmayı seçebilirsiniz:
Yeni reklam kampanyası etkisi.
En son teknolojilerin etkisi.
Son piyasa eğilimleri ya da soluklukları.
Ayrıca, pazar / müşteri araştırmalarını odak grupları veya anketler gibi şeyler üzerinden düşünebilirsiniz. Müşterileriniz, gösterdiğiniz yeni ürün özelliklerini tartışır ve tepki verir.
Bu, birini veya diğer araştırma türlerini seçmeniz gerektiği anlamına gelmez .
Verileriniz varsa, bu her zaman bir şekilde kullanılmalıdır.
Peki ya yepyeni bir ürün başlatıyorsanız? Veya daha önce yaptığınız hiçbir şeye benzemeyen büyük bir ücretli reklam kampanyası yayınlamak? Ya da ekonomik bir durgunluk sadece vurdu?
Satışlarınızın beklenmedik bir yükseliş eğilimi veya düşüş trendi alması olabilir.
Niteliksel müşteri davranışları ve pazar eğilimleri araştırmanızın daha derinlemesine katılabileceği yer burasıdır. Geçmiş satış verilerinizi daha doğru bir şekilde yorumlamanıza yardımcı olmak .
Nicel ve / veya nitel araştırmalarınızı gerçekleştirdikten sonra, talebi önceden tahmin etmeye başlamanın zamanı geldi.
Bu aşamada dikkate alınması gereken iki şey vardır:
Dönemini Tahmin . Ne kadar süre için tahmin yapacaksın? Her ay, her çeyrek, yıllık. Tahmin, daha sonra her dönemin sonunda tekrarlanan bir görev haline gelecektir.
Detaylandırma seviyesi . Tahminde ne kadar detaylı olmanız gerekiyor? Sadece bir top parkı figürüne mi ihtiyacınız var, yoksa neredeyse numaralara çivilenmiş mi?
Bunu akılda tutarak, perakende ve e-ticaret ile ilgili temel tahmin yöntemleri şunlardır:
1) Pasif talep tahmini
Bu modelde gelecek, hiçbir şeyin değişmediği varsayımına dayanıyor .
Bir şirket, büyük pazarlama kampanyaları, yeni ürünler tanıtmak, satış kanalları eklemek gibi kursunda önemli bir değişiklik planlamadığını biliyor. Ve böylece tarihsel veriler sürekli olarak ileriye doğru çoğaltılır.
İstikrarlı işletmeler için ideal.
Muhafazakar büyüme planları içerir.
Tarihsel veriler talebi tahmin etmek için kullanılır.
Yukarı veya aşağı dönüşlerde yapılan asgari varsayımlar.
Nadiren kullanılır – özellikle küçük veya yerel işletmeler için.
2) Zaman serisi analizi
Burası, geçmiş satış verilerini eğilimler ve mevsimsellik hakkında sonuçlar çıkarmak için kullandığınız yerdir.
Farklı ürünler için talebin arttığı ve düştüğü yeri belirlemek için geçen yıl (veya verilerin mevcut olması durumunda birkaç yıl) geriye gitmek anlamına gelir.
En az birkaç yıllık veriye sahip orta ölçekli işletmeler için idealdir.
Mevsimsel dalgalanmaları ve satış eğilimlerini tespit etmeye yardımcı olur.
Sezonluk ürünleri olan işletmeler için kullanışlıdır veya yılın belirli zamanlarında satış yaparsınız.
3) Nedensel tahmin
Nedensel model, talep tahmininde en gelişmiş seçeneklerden biridir. Ve hem niteliksel hem de niceliksel olan bir çok şeyi dikkate alır.
Muhtemel yükseliş ve düşüş trendlerini tahmin etmek için geçmiş satış verilerinin yanı sıra rakipler, planlanmış pazarlama faaliyeti ve dış ekonomik güçler hakkındaki bilgileri kullanır.
Yeni pazarlama kampanyası üç ay içinde yayınlanacak mı? Satışlar muhtemelen artacaktır. Yeni rakip? Satışlar düşebilir. Durgunluk vurmak üzere mi? Satışlar muhtemelen düşecek.
Büyük, ölçeklendiren veya çeşitlendiren işletmeler için idealdir.
Zaman geçirmek ve yürütmek için özel kaynaklar gerektirir.
Nitel ve nicel araştırmaları kullanır.
Rakip faaliyetini dikkate alır.
Ekonomik çevreyi değerlendirir.
Bunu perakendeye uygulamak
Satış hedefleri belirleme söz konusu olduğunda, bir yıl boyunca talep tahminlerini belirlemeniz olasıdır.
Ancak perakendeciler için envanter planlama biraz farklı bir yaklaşım almalıdır.
Şunlar arasında bir denge kurmanız gerekir:
Tedarikçilerden toplu alım yaparken birim başına maliyeti en aza indirgemek.
Ürünün satış konusunda ne kadar eminsiniz?
Sadece depoda fiziksel olarak saklayabilecekleri sipariş etmek.
Başka bir deyişle, herhangi bir zamanda çok az veya çok fazla stok sipariş etmek istemezsiniz .
Bu nedenle, düzenli zaman serisi analizlerinin bir satıcı olarak kısa vadeli envanter tahmini için en iyi bahis olacağı muhtemeldir.
Aşağıdaki gibi soruları yanıtlamanız gerekir:
Bu ürün geçen ay, çeyrekte vb. Ne kadar iyi satış yaptı?
Bu ürün geçtiğimiz yıl önümüzdeki dönemde ne kadar sattı?
Promosyon faaliyetlerinde, satışların artmasına veya gerilemesine neden olabilecek geçen yılın aynı dönemine göre herhangi bir fark var mı?
Bu bilgilere sahip olduktan sonra, önümüzdeki dönemde ne kadar stok istemeniz gerektiği konusunda bilinçli bir tahminde bulunabilirsiniz.
Otomatik talep ve envanter tahmini
Açıkçası, doğru ve çalışkan talep tahminine giren birçok şey var.
Bunların hepsini manuel olarak yapmak, çoğu modern yüksek büyümeli perakende işletmesi için pratik değildir. Özellikle bugünlerde müşteri beklentilerinin ve piyasa trendlerinin ne kadar hızlı değiştiği ile.
Bu, yazılımın paha biçilmez hale geldiği zamandır.
Örneğin Veeqo, yerleşik bir envanter öngörme bileşenine sahiptir. Bu, tam olarak ne kadar envantere ihtiyacınız olduğunu hesaplamak için geçmiş satış geçmişini kullanarak, talep tahminini tahmin etmeyi önler:
Yaklaşan çeşitli dönemleri karşılamak için ne kadar stok gerektiğine kolayca karar verebilirsiniz. Ve hatta beklenen satışlardaki artış veya düşüş ile bu rakamı dengeleyin.
Hepsi soğuk ve sert verilere dayanarak stok seviyelerinin mükemmel dengelenmesi için stokların tükenmesine ve aşırı alımlara son veriyor .
Bunu ilk elden görmek için (ve tüm Veeqo’nun diğer güçlü özelliklerinin yanı sıra), ürün uzmanlarımızdan biriyle bir tanıtım yapın .
Talep tahminleri, büyümekte olan perakende ticaretini yönetmenin önemli bir parçasıdır.
Sadece ihtiyaç sen satacağım ne kadar içgörü bir dereceye sahip olmak. Bu nedenle, bu satışları karşılamak için ne kadar envantere ihtiyacınız var.
Ama aslında bunu yapmak kuşkusuz karmaşık bir iştir.
Sonuçta, hangi yöntemin kullanılacağına karar vermek size kalmıştır: çeşitli manuel seçeneklerden biri veya otomatik bir çözüm.
Previous article İşinizi büyütmesi için veri bilimini kullanmak | 2020
Next article .NET çekirdek API’sinin sınırlamaları nelerdir?
İşinizi büyütmesi için veri bilimini kullanmak | 2020