Talep Tahminleme
Talep tahminleme, bir ürünün belirli bir mağaza ya da kanalda önümüzdeki dönemde ne kadar satılacağının geçmiş satışlar, fiyatlar, sezon ve kampanya etkileri kullanılarak öngörülmesidir.
MerchFlow milyonlarca SKU üzerinde talep tahmini yapar ve bu tahmini stokastik optimizasyonla ikmal, transfer ve alokasyon kararlarına bağlar.
Neden talep tahminleme?
Perakendede stok, fiyat ve dağıtım kararlarının hepsi aynı soruya dayanır: bu ürün, bu mağazada, önümüzdeki haftalarda ne kadar satacak? Tahmin ne kadar isabetliyse güvenlik stoğu o kadar küçük tutulabilir; hem stoksuzluk hem fazla stok azalır.
Tek bir ortalama sayı yetmez. Ortalama talebi aynı olan iki mağazadan belirsizliği yüksek olanı, aynı hizmet seviyesi için daha fazla stok ister. Bu yüzden iyi bir tahmin, beklenen talebin yanında belirsizliği de ölçer.
Talep tahmini nasıl yapılır?
Veriyi hazırlar
Satış geçmişi fiyat, kampanya, sezon ve mağaza bilgileriyle birleştirilir; stoksuz kalınan günler ayrıca işaretlenir.
Gerçek talebi ayırır
Stok bittiğinde satış durur ama talep durmaz. Bu kayıp satışlar düzeltilmezse tahmin, talebi olduğundan düşük gösterir.
Belirsizliği ölçer
Tahmin her SKU-mağaza için tek bir sayı olarak değil, olası sonuçların dağılımı olarak üretilir.
Kararı besler
Stokastik optimizasyon bu dağılımı kullanarak hedef stok, ikmal ve transfer kararlarını belirsizliği hesaba katarak verir.
Belirsizlik karara nasıl yansır?
Tablodaki talep, ortalama ± standart sapma olarak gösterilir. Belirsizliği yüksek mağaza aynı hizmet seviyesi için daha büyük bir güvenlik payı alır; kaydırıcıyla farkı görebilirsiniz.
MerchFlow / What-If SimülasyonuAllocation Agent çalışıyor| Mağaza | Stok | Talep (4 hf) | Hedef | Öneri |
|---|---|---|---|---|
| Kadıköy | 18 | 41 ± 9 | 56 | +38 sevk |
| Çankaya | 32 | 27 ± 7 | 39 | +7 sevk |
| Alsancak | 44 | 19 ± 6 | 29 | −15 fazla |
| Nilüfer | 9 | 22 ± 6 | 32 | +23 sevk |
- Depodan sevk
- 53 adet
- Mağaza başı stoksuzluk riski
- ≈ %5,0
Örnek veri. Hedef stok = talep tahmini + z × σ; kaydırıcı z katsayısını belirler.
MerchFlow’da talep tahminleme
MerchFlow milyonlarca SKU üzerinde talep tahmini yapar ve tahmini stokastik optimizasyonla birlikte kullanır. Genboost’un tahmin modelleri laboratuvarda kalmaz: günde 1,2 milyar+ veri satırı işleyen üretim sistemlerinin içinde, gerçek kararları besleyerek çalışır.
Ekrandaki ilgili modüller
- Replenishment
- Tahmine dayalı ikmal önerileri
- S2S Transfer
- Mağazalar arası transfer önerileri
- Initial Allocation
- Yeni ürünün mağazalara ilk dağıtımı
Bu karar için gereken veriler
- SKU-mağaza kırılımında satış geçmişi
- Fiyat ve indirim geçmişi
- Kampanya takvimi
- Stok geçmişi (stoksuz günler için)
- Ürün özellikleri ve hiyerarşisi
- Mağaza bilgileri
Sık sorulan sorular
Talep tahminleme nedir?
Talep tahminleme, bir ürünün belirli bir mağaza ya da kanalda önümüzdeki dönemde ne kadar satılacağının öngörülmesidir. Perakendede genellikle SKU-mağaza ve hafta ya da gün kırılımında yapılır ve ikmal, transfer, alokasyon ve fiyatlama kararlarının temel girdisidir.
Talep tahmini ile satış tahmini aynı şey mi?
Hayır. Satış ancak rafta stok varken gerçekleşir; ürün tükendiğinde talep sürse de satış sıfır görünür. Talep tahmini bu kayıp satışları düzelterek gerçek talebi öngörmeye çalışır; satış geçmişini olduğu gibi kullanmak talebi olduğundan düşük gösterir.
Stokastik optimizasyon neden önemli?
Stokastik optimizasyon, talebi tek bir sayı yerine olasılık dağılımı olarak ele alır. Böylece hedef stok ve ikmal kararları belirsizliği yüksek ürün ve mağazalarda daha büyük, belirsizliği düşük olanlarda daha küçük bir güvenlik payıyla verilir.
MerchFlow talep tahmini için hangi verileri kullanır?
Keşifte satış geçmişi, ürün ve mağaza bilgileri, fiyatlar, mevcut stok ve ikmal verilerinin erişilebilirliği değerlendirilir. Pilot kapsamı seçilen kategori, kanal ve veri kalitesine göre belirlenir.
Kendi verinizle bir demo planlayalım
İlk keşif görüşmesi ücretsizdir. Senaryonuzu dinleyelim, yol haritası önerelim.
Demo Talep Et