Talep Tahmini Nedir? Doğru Stok, Kârlılık ve Operasyon Dengelemesi

Talep tahmini nedir? Geçmiş satış verileri, sezonluk eğilimler, promosyon dönemi istatistikleri gibi kaynaklardan yola çıkarak gelecekteki müşteri taleplerini öngörme sürecidir . Özellikle e‑ticaret gibi stok yönetiminin kritik olduğu sektörlerde, bu yaklaşım stok fazlası ve stok tükenmesi arasında optimal denge kurar, nakit akışı ve müşteri memnuniyetini birlikte artırır .

Talep tahmini yalnızca bir model kurmak değil; ERP, stok, sipariş, finans ve pazarlama süreçlerini bir araya getiren stratejik bir araçtır. Aşağıda bu konuyu detaylarıyla inceleyelim.

1. Talep Tahmininin Stratejik Önemi

• Stok maliyetlerini düşürür: Fazla stoğun önüne geçer, depo maliyetlerini azaltır.
  
• Satış fırsatını değerlendirmeyi sağlar: Ürün bitecek diye stok dışı kalınmazken, gereksiz siparişlerle sermaye bloke edilmez .
  
• Tedarikçi ilişkilerini güçlendirir: Sipariş ritmi daha tutarlı olduğunda tedarikçilerle güvenilir planlamalar yapılabilir.
  
• Küçük dalgalanmaları kolay yönetilebilir hale getirir: İade, mevsimsellik, kampanya gibi etkiler modele dahil edilebilir.
  
• Pazarlama ve kampanya planlamasını destekler: Doğru zamanda doğru ürünle ve doğru kanal iletişimiyle hedef kitlenize ulaşılabilir.
  
• Finansal planlama gerçekci temele dayanır: Bütçe tahminleri, nakit akışı analizleri veriye dayalı olur .
  

2. Talep Tahmini ile Talep Planlaması Arasındaki Fark

• Talep tahmini, sadece ne kadar talep olacağını sayısal olarak ortaya koyar.
  
• Talep planlaması, bu tahmine dayanarak stok alımını, envanter yönetimini, üretim ve lojistik adımlarını planlar.
  

Yani tahmin, verinin doğrudan planlamaya dönüştüğü stratejik çerçevedir.

3. Talep Tahmini Yöntemleri

A. Nitel (Kalitatif) Yöntemler

• Uzman görüşleri
  
• Pazar ve müşteri anketleri
  
• Delphie yöntemi (birden çok uzmanın döngüsel değerlendirmesi)
  

B. Nicel (Kantitatif) Yöntemler

1. Zaman serisi analizi: Geçmiş dönemlere bakarak mevsimsellik ve trend tahmini yapılır .
   
2. Regresyon analizi: Fiyat, kampanya, rakip faaliyetleri gibi dışsal faktörler dahil edilir.
   
3. Makine öğrenmesi modelleri (örneğin LSTM, rastgele orman): Büyük veri setlerinde örüntü tanıma yaparak daha dinamik sonuçlar üretir .
   

C. Simülasyon ve Algoritmik Yöntemler

• Econometric modeller: Ekonomik değişkenleri ve tüketici davranışlarını entegre eder.
  
• Demand sensing: Gerçek zamanlı verilerle (hava durumu, sosyal medya vb.) hassas tahmin gerçekleştirilir.
  

4. Tahmin Süreci: Adım Adım

1. Veri Toplama
   
   • Satış geçmişi
     
   • Fiyat değişimleri, kampanya ve promosyon bilgileri
     
   • Müşteri segmentleri
     
   • Mevsimsellik ve çevresel faktörler
     
2. Model Seçimi
   
   • İşletme büyüklüğü, SKU sayısı, veri kalitesi ve tahmin süresi baz alınarak karar verilir.
     
3. Tahminin Oluşturulması
   
   • Modelle hesaplanan tahminler ERP ya da stok modüllerine aktarılır.
     
4. Gerçekleşenle Karşılaştırma
   
   • Performans ölçümleri yapılır (örneğin MAPE, MSE).
     
   • Sapmalar analiz edilerek model güncellenir.
     
5. Planlamaya Entegrasyon
   
   • ERP, SCM ve lojistik sistemleri ile entegre edilerek yeni siparişler, güvenlik stokları, yeniden sipariş noktaları belirlenir.
     
6. Sürekli İyileştirme
   
   • Veriler güncellendikçe, model yeniden eğitilir, yeni ürünler ve dışsal faktörler kadar adaptif hale getirilir.
     

5. E‑Ticarette Talep Tahmininde Karşılaşılan Zorluklar

• Mevsimsel değişkenlik: Yaz, kış ürünlerinde ani sıçramalar
  
• Çoklu kanal veri yönetimi: Web, fiziksel mağaza, pazaryerleri verisinin birleşimi
  
• Yeni ürün lansmanları: Geçmiş veri olmadığı için model önyargı yapabilir
  
• Dışsal şoklar: Hava durumu, ekonomik kriz, pandemi gibi değişkenler plan dışı kayma yaratabilir
  

6. Doğru Talep Tahmini İçin Faydalı Yaklaşımlar

• Hibrit model kullanımı: Hem nitel yöntemler hem makine öğrenmesi birlikte uygulanmalı
  
• Senaryo planlama: Normal, kampanya, kriz gibi senaryolar tanımlanmalı
  
• Dashboard ve gösterge tablosu kullanımı: Tahmin sonucu ve sapmalar net şekilde izlenmeli
  
• CPFR entegrasyonu: Tedarikçilerle birlikte planlama ve tahmin süreci ortak yürütülmeli.
  
• Sürekli izleme ve revizyon: Performans ayda bir, branşa göre haftalık değerlendirilmeli.
  

7. Teknoloji Seçimi ve Entegrasyon

Seçilen araç, işletmenin büyüklüğüne göre değişir:

• Basit çözümler: Excel/Google Sheets – düşük maliyet ama düşük otomasyon
  
• APS sistemleri: Orta ölçekli işletmeler için güçlü raporlama ve simülasyon yetenekleri
  
• Makine öğrenmesi tabanlı çözümler: Büyük SKU hacmi ve değişken satış desenleri için önerilir
  
• ERP tabanlı sistemler: ERP’ye entegre tahmin modülü veya üçüncü parti pluginler (Easyreplenish, SAP IBP, Oracle Demand Cloud vb.)
  

8. Hesaplanabilir Performans Göstergeleri

9. Gerçek Dünya Örneği: Moda Sektörü

Moda markalarında AI destekli tahmin modelleri, envanter fazlalığını azaltmada etkili sonuç vermektedir. Örneğin, bazı platformlar makine öğrenmesiyle “trend ürün” ve lokasyona doğru sevkiyat önerisinde bulunarak %30’a varan başarılı stok yönetimi sağlar .

10. Talep Tahmininin Geleceği: Yapay Zeka ve Otonom Karar

Gelecek adım, “generative AI” ve otonom sistemlerle tahmini otomatikleştirmektir. AI modelleri sadece tahmin yapmakla kalmayacak; aynı zamanda fiyatlandırma, kampanya zamanı ve yeniden sipariş noktalarını da belirleyecek .