Talep Tahmini Nedir? Yöntemler ve Türler

Tahmin her işletme için çok önemli olsa da tam bir kanıt değildir ve çok sayıda hata içerir. Talep tahmini, yönetimin talep davranışı için önemli olan faktörleri anlamasına izin vermek için talebi etkileyen faktörleri değerlendirmek için yararlıdır.

Ayrıca okuyun: Arz ve Talep Nedir?

Bu yazıda, talep tahmini türlerini ve yöntemlerini tartışacağız. Bu konseptin avantajlarını da tartışacağız.

Talep Tahmini Nedir?

Talep Tahmini, belirli bir zaman diliminde müşteri talebi ile ilgili geleceğe yönelik tahminler yapma sürecidir. Kısaca, Müşterilerin ürün ve hizmetlere yönelik gelecekteki taleplerini tahmin etmek için geçmiş verilerin tahmine dayalı analizini kullanmayı içerir. Talep, bir ürünün gereksinimini ifade eder ve tahmin, gelecekteki olayların tahminini ifade eder.

Bu teknik sayesinde, gelecek için ürün ve hizmetlere yönelik olası talep tahmin edilmektedir. Mevcut piyasa koşullarında ürün ve hizmetlere yönelik geçmiş taleplerin analizine dayanarak talep tahmini yapılır. Analistler, gelecekteki talebi tahmin etmek için geçmişe dayalı olarak pazarın ve talebin farklı yönleri hakkında bilgi toplar. 

Talep Tahmini Türleri

Aşağıdakiler iki ana tiptir:

1. Niteliksel Talep tahmini

Niteliksel Talep tahmini, sezgi ve görüşler de dahil olmak üzere ölçülemez verileri kullanarak gelecekteki satışların tahmini için bir yaklaşımdır. Bu yöntem aynı zamanda satış gücü/taban tahmini olarak da bilinir. İnsanların müşterilerle doğrudan etkileşimine bağlıdır. Bu etkileşim sayesinde analistler, müşterilerin gereksinimlerini doğru bir şekilde anlayabilir.

2. Nicel Talep Tahmini 

Nicel Talep Tahmini, satış ekibinin performansı değerlendirdiği ve geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki geliri tahmin ettiği veri tabanlı bir matematiksel süreçtir. Bu tür bir tahmin yoluyla işletmeler, stratejiler ve süreçler hakkında bilinçli kararlar alabilir. Bu yöntem, içgörüler ve görüşler gibi öznel bilgilere odaklanan doğası gereği nesneldir. Bu yöntem, yerel yöntem, mevsimsel endeksleme, tarihsel büyüme oranı, gelir çalıştırma oranı ve doğrusal regresyon gibi teknikleri içerir.

Talep Tahmini kullanımı

Talep tahmini çoğunlukla, analiz edilebilecek minimum verinin mevcut olduğu durumlarda kullanılır. Aşağıdaki kullanım durumlarını ele alalım: 

• Pazara yeni bir ürün sunmak.
• İş karlılığını optimize etmek için önemli tedarik kararları vermek.
• Gelecekteki kapasite ile ilgili gereksinimlerin değerlendirilmesi.
• Yeni bir pazara girme konusunda karar vermek.
• Fiyatlandırma ve reklam stratejilerinin formüle edilmesi.

Talep Tahmininin Avantajları

Talep tahmini ile aşağıdaki faydalar elde edilebilir:

• Akıllı iş kararları alarak ticari faaliyetlerle ilgili risklerin azaltılması.
• Daha iyi iş hedefi planlaması, bir talep tahmini yoluyla mümkündür.
• Uygun süreç seçimi, üretim planlaması, kapasite planlaması, envanter yönetimi ve tesis yerleşim planlamasında yardımcı olur.
• Muhasebenin işlevsel alanlarında kritik bir rol oynar.
• Genişleme ile ilgili kararlarda ve sermaye yatırımında yararlı olan ilgili verileri sağlar.
• İşletme maliyeti, envanter muhasebesi, nakit akışı, kar marjı ve kaynak tahsisi ile ilgili akıllıca finansal kararlar alınmasına yardımcı olur.

Talep Tahmin Yöntemleri

Bir talebi tahmin etmek için istatistiksel ve ekonometrik analizler kullanılır. Bu yöntem aşağıdaki yedi aşamada tamamlanır:

1. Hipotez Beyanı: İlk aşamada, analistler bir dizi hipoteze dayalı olarak iş stratejileri türetmek için hedefler belirler. Bu hipotezler önceki ampirik çalışmalardan ve ekonomik teoriden türetilmiştir.
2. Bir Tahmin Modeli Seçmek: Ekonometrik modeller, gözlemlere ve elde edilen verilerin türüne göre seçilir. Analistler bu aşamada talep tahmininde kullanılacak değişken türlerini tanımlar. Bu amaçla regresyon analizi kullanırlar. Burada, çoklu değişkenlerin bağımlı değişkenler üzerindeki etkisinin analizi ölçülür. 
3. Veri Toplama: Model seçimi yapıldıktan sonra veri toplama yöntemi ve veri belirlenir. Genel olarak, analistler tarafından yatay kesit verileri ve zaman serisi verileri kullanılır. Zaman serisi verileri, verilerden istatistikler ve içgörüler elde etmek için zaman içinde ardışık olarak alınan tarihsel gözlemlere dayanır. Kesit verileri, nihai veri noktasıyla sonuçlanan farklı zaman dilimlerinde tek varlık üzerinde toplanan verilerdir.
4. Tahmin parametreleri: Veriler toplandıktan sonra, bağımsız değişkenlerin odaktaki bağımlı değişken üzerindeki etkisini belirlemek için değerler hesaplanır. Analistler bu amaçla doğrusal bir regresyon modeli kullanırlar.
5. Talep tahmini doğruluğunun hesaplanması: Bu, bir ürün için müşteri talepleriyle ilgili tahminlerin doğruluğunu belirler. Bu, lojistik yönetimi ve tedarik zinciri yönetimi için faydalıdır, böylece herhangi bir stok tükenmesi olmadan envanteri koruyabilirler. Bu doğruluk kontrolü, etkili bir tedarik zinciri sağladığı için ekibin gerçek talebe hazırlanmasına yardımcı olur. Tedarik zincirinde analistler, doğruluğu kontrol etmek için Ortalama Mutlak Yüzde Hatayı (MAPE) kullanır.
6. Hipotezin Test Edilmesi: Seçilen model artık ilk aşamada ortaya konan hipotezlerin test edilmesi için kullanılmaktadır. Beklenen sonuçlar, neyi başarmayı amaçladığını açıklamalı ve hipotezin doğru mu yanlış mı olduğunu belirlemelidir. Model, pazarın talep esnekliği ile geçmiş satışlarla olan ilişkisi arasındaki ilişkiyi açıklamalıdır. Analistler, bu teste dayanarak yeni ürünler için fiyatlandırma ve üretim miktarı kararları verebilir. 
7. Talep tahmini: Burada talep, veri seti ve seçilen modele göre tahmin edilir. Analistler, talep üzerindeki etkisini anlamak için seçilen değişkenin tahminini kullanır. Nitel ve nicel değerlendirmeler için bir regresyon modeli kullanılır. 

Çözüm

Talep tahmininin faydası, firmanın faaliyet gösterdiği alana göre değişir. Bilgi edinme ve faydalarından yararlanma için katlanılan zaman ve maliyete dayalı olarak, tahmin talebinin kapsamının belirlenmesine yardımcı olur.