Üretim Tahmini: Müşteri Talebi Nasıl Daha İyi Karşılanır

Üretim tahmini, doğrudan tüketiciye (DTC) markanızın başarısının ayrılmaz bir parçasıdır.

Etkili üretim tahmini, envanter yönetiminizi düzene sokar ve üretim planlamanızı basitleştirir, aynı zamanda müşteri memnuniyetini de artırır.

Üretim tahmininin önemi hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin ve markanızın seçebileceği tüm farklı tahmin yöntemleri hakkında bilgi edinin.

Üretim tahmini nedir?

Üretim tahmini, perakende ürünler için gelecekteki talebin yanı sıra bu ürünleri üretmek için gereken kaynakları tahmin etme sürecidir.

Tipik olarak, bu kaynaklar el emeği, para, makine ve hammaddeleri içerir.

Üretim tahmini, ürün tabanlı markaların optimum envanter seviyelerini korumasına yardımcı olur. Bu şekilde müşterilerini mutlu edebilir ve genel karlılıklarını artırabilirler.

Tam olarak nasıl? Doğru yapıldığında, üretim tahmini, gelecekteki talep hakkında daha doğru tahminler yapmanıza yardımcı olur. Bu şekilde, eksik veya fazla stoktan kaçınmak için talebi karşılamak için ihtiyaç duyduğunuz satın alma siparişlerini (PO'lar) gönderme konusunda kendinizi güvende hissedebilirsiniz.

Doğru tahmin şunları yapabilir:

• Tedarik zincirinin her aşamasında verimliliği artırın
• Stoksuz durumları ve ardından satış kayıplarını önleyin
• Markanıza para kazandıran optimum sipariş miktarlarına ulaşın
• Tutarlı bir ürün seçimiyle müşterileri memnun edin
• Nakit akışını tutarlı, yukarı yönlü bir yörüngede tutun

Bu avantajların her biri şirketinizin başarısında rol oynar. Ama hepsinin en büyük faydası? Üretim tahmini, markanızı e-ticaret tedarik zincirinizdeki belirsizliklere karşı çılgınca daha dirençli hale getirir.

Üretim tahmini her zamankinden daha önemli

Bugünlerde üretim tahmini, özellikle mevcut tedarik zinciri zorlukları ve artan müşteri beklentileri ışığında her zamankinden daha önemli.

Örneğin 2022 bebek maması kıtlığını ele alalım. Çoğu formül aylardır yaygın olarak kullanılamıyor. Ancak bu, stokta olmayan bu ürünlere talep olmadığı anlamına gelmez (vardı).

ABD'nin FDA onaylı 4. bebek maması olan ByHeart'ın piyasaya sürülmesiyle, kıtlığın sona ereceği umulmaktadır. Kesin tahmin, etkilenen perakendecilerin, uzun tedarik süreleri ve fazla envanter gibi kıtlığın neden olduğu dalgalanan tedarik zinciri sorunlarını atlamasına olanak tanır.

Ancak bunu yapmak için perakendecilerin tahminlerinin, sattıkları bebek formülüne ek olarak yerine getiremedikleri talebi de hesaba katması gerekiyor.

Ülke çapındaki bu kıtlık, COVID-19 pandemisinin ardından bir aykırı değer değil. Birçok endüstri benzer tedarik zinciri zorluklarıyla karşı karşıyadır (tuvalet kağıdının olmadığı zamanları hatırlıyor musunuz?).

Neyse ki, doğru üretim tahmini, markaları gelecekteki aksaklıklara karşı daha dayanıklı hale getirirken (güvenlik stoğunda fazla stok yapmadan) bu zorlukların üstesinden gelmelerine yardımcı olabilir.

3 ana üretim tahmini türü

3 ana üretim tahmini türü; nitel tahmin, nedensel modelleme ve zaman serisi analizidir.

Nitel tahmin

Niteliksel tahmin, geçmiş veriler az olduğunda veya mevcut olmadığında, örneğin yeni bir marka veya ürün piyasaya sürülürken kullanılır.

Bu veriler olmadan, üretim yöneticilerinin en iyi muhakemelerini kullanmaları gerekir. Alternatif olarak, anketler, anketler ve diğer benzer yöntemlerle elde edilen müşterilerinden ve şirket içi satış ekiplerinden gelen nitel verilere güvenebilirler.

Müşterilerinizle anket yaparak, markanızdan memnuniyeti değerlendiren veya yeni bir sürüme olan ilgiyi ölçen içgörüler gibi statik satış verilerinden erişilemeyen içgörüler elde edebilirsiniz.

Satış ekibinizi araştırmak, yeni bir ürünün ne kadar iyi satacağını tahmin etmenize de yardımcı olabilir. Bu şekilde, bu talebi yeterince karşılamak için üretim tahminleri oluşturabilirsiniz.

Niteliksel bilgileri topladığınızda, bunları bitmiş ürünleriniz ve hammaddeleriniz için nicel tahminlere dönüştürebilirsiniz. Bu, başlangıçta öznel görüşlere ve yargılara dayanmasına rağmen, nitel tahminleri nispeten doğru kılar.

nedensel modelleme

Nedensel modelleme, markaların perakende pazarındaki gelecekteki olayları tahmin etmeye çalışmasıdır.

Bu tahminler, envanter mevcudiyeti ve tüketici tercihleri ​​gibi ürün hareketini ve pazar eğilimlerini sıklıkla etkileyen değişkenleri dikkate alır.

Nedensel modellemenin arkasındaki fikir, bu değişkenlerin gerçek talep ve siparişleri karşılama kapasiteniz üzerindeki etkisini belirlemektir.

Örneğin, stok mevcudiyetinin olmaması perakende satışta gecikmelere yol açar mı? Yoksa belirli bir ürün sosyal medyada viral hale gelerek talepte bir artışa mı neden olacak?

Genel olarak konuşursak, nedensel modelleme, şirketinizin rakiplerinizle karşılaştırıldığında nerede konumlandığı da dahil olmak üzere, mevcut piyasanın bir değerlendirmesiyle başlar.

Oradan, piyasanın hareket edebileceği yönü etkileyebilecek tüm değişkenleri tanımlamanız gerekecek. Yine, bu gibi şeyleri içerir:

• Alıcı davranışları ve tercihleri
• Tedarik zincirinizin akışı
• Ürün ve malzemelerin hazır bulunup bulunmadığı

Daha büyük pazarda ne olacağına dair iyi bir fikriniz olduğunda, bu değişkenleri tahmin tahminlerinize uygulayabilirsiniz.

Genellikle nedensel modelleme, boru hattı hususlarına, pazar araştırması bilgilerine ve bir zaman serisi analizinin sonuçlarına bakar.

Zaman serisi analizi

Zaman serisi analizi, zaman damgalı verilere dayalı tahminler yapan bir stratejidir. Daha spesifik olarak, bir tüccar bu verileri rastgele kaydetmek yerine belirlenmiş bir zaman dilimi içinde tutarlı aralıklarla toplar.

Ardından ekibiniz, işletmenin satışlarının üçüncü çeyrekte neden yatay seyrettiği gibi farklı envanter sonuçlarının arkasındaki “neden” konusuna ışık tutabilecek bu verileri analiz etmekten sorumludur.

Zaman serisi analizi, değişkenlerin zaman içinde nasıl değiştiğini de ortaya çıkarabilir - örneğin, değişken verilerinizin birkaç hafta, ay, çeyrek veya hatta bir yıllık satışlar boyunca nasıl dalgalandığını.

Bununla birlikte, bir zaman serisi analizi, geniş bir veri noktası aralığı gerektirir.

Çok az veri, analizinizde boşluklar bırakacak ve bu da hatalı veya güvenilmez envanter tahminlerine neden olabilir. Öte yandan, kapsamlı bir veri seti, satış trendlerini ortaya çıkarmanıza ve talepteki mevsimsel değişimler gibi aykırı değerleri ayıklamanıza yardımcı olacaktır.

En iyi tahmin yöntemlerini kullanarak üretim nasıl tahmin edilir?

Üretim tahmini, perakendeciler için tek boyutlu bir süreç olmaktan uzaktır.

Bunun yerine, markanızın ihtiyaçlarına, yeteneklerine, ürün türlerine ve mevcut verilere bağlı olarak seçebileceği birden fazla tahmin yöntemi vardır.

Örneğin, ilk ürününü piyasaya süren bir şirket, şüphesiz birkaç yıldır faaliyet gösteren bir şirketten farklı bir tahmin yöntemine ihtiyaç duyacaktır.

Benzer şekilde, mevsimsellik nedeniyle talep dalgalanmaları yaşayan bir marka, yıl boyunca tutarlı satış rakamlarına sahip bir markadan farklı tahminlerde bulunacaktır.

Bu nedenle bir tahmin yöntemi seçmeden veya geleceğe yönelik taleplere yönelik tahminlerde bulunmadan önce mutlaka markanızın ihtiyaçlarını belirlemelisiniz.

İşte en yaygın tahmin yöntemlerinden bazıları.

Delphi yöntemi

Delphi yöntemi bir tür nitel tahmindir. Delphi modelini kullanan perakendeciler, üretim tahminlerini bildirmek için envanter uzmanlarına danışırlar. Bu görüşler, her uzmana gönderilen çeşitli anketler aracılığıyla toplanır.

Her döngüden sonra bir üçüncü taraf kolaylaştırıcı cevapları toplar, bir özet rapor oluşturur ve bu raporu tüm katılımcılara dağıtır.

Oradan, uzmanlar raporu baştan sona okurlar ve birbirlerinin cevaplarına katılırlar veya katılmazlar (ve muhtemelen tahmin süreci hakkında ek önerilerde bulunurlar).

Delphi yöntemi, tüm grup bir fikir birliğine varana kadar tamamlanmaz.

Bu strateji biraz zaman alıcı olsa da, perakendecilerin birkaç bilgili kişiden fikir almasına olanak tanır - ve herhangi bir yüz yüze tartışma içermediği için uzmanlarınız dünyanın herhangi bir yerinde bulunabilir.

Bununla birlikte, anketlerin aynı zaman diliminde doldurulması gerekir, bu nedenle Delphi yöntemini denemeyi seçerseniz bunu aklınızda bulundurun.

Tarihsel analoji yöntemi

Tarihsel analoji yöntemi, benzer bir ürünün geçmiş satışlarının yeni bir SKU'nun olası satışlarını tahmin etmeye yardımcı olduğu durumlarda tahmine yönelik nicel bir yaklaşımdır. Özünde, benzer envanter kalemlerinin girişinin ve büyümesinin karşılaştırmalı bir analizidir.

Tarihsel benzetmeyle tahmin, iki farklı ürünün, müşteri satışları ve talebiyle ilgili aynı temel davranışı izlemeye yetecek kadar ortak noktaya sahip olduğunu varsayar.

Perakendeciler, aynı veya benzer ürün kategorisindeki yeni bir ürünün de bu yörüngeyi izleyeceği varsayımıyla ürün yaşam döngüsünü ve geçmiş envanter talebini analiz eder.

Örneğin, markanızın yeni bir boyut, renk veya tatta bir ürün tanıttığını varsayalım. Tarihsel benzetme yöntemini kullanarak, üretim tahminlerinizi yönlendirmek için "orijinal" üründen geçmiş satış verilerini kullanabilirsiniz.

Tarihsel analoji yöntemiyle ürün yamyamlaştırma riskine de dikkat etmek önemlidir. Yeni bir ürün mevcut bir ürünün yerini aldığında yamyamlaştırma gerçekleşir. Yani, en son sürümünüz eski bir ürünün satışını etkiler (ve potansiyel olarak nakit akışınıza zarar verir).

Tamamen yeni bir kategori sunmadığınız sürece, yeni ürünler muhtemelen mevcut ürünlerinizi bir dereceye kadar etkileyecektir. Bu, yeni SKU'lar ve eski envanter için üretim tahminleri oluştururken dikkate alınması gereken bir şeydir.

hareketli ortalama yöntemi

Hareketli ortalama yöntemine bazen "yuvarlanan ortalama" veya "geçen ortalama" denir.

Hangi terimi tercih ederseniz edin, bu yöntem tam veri kümesinden bir dizi ortalama oluşturarak bir dizi veri noktasını analiz eder. DTC markaları için bu veri seti, geçmiş bilgilerinizden gelir ve tahminlerinizi etkileyebilecek satın alma modellerini belirlemek için kullanılır.

Hareketli ortalama, genellikle kısa vadeli eğilimleri ve uzun vadeli talebi tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir tahmin yöntemidir. Kısa vadeli dalgalanmaları (mevsimsellik gibi) yumuşatmaya yardımcı olmak ve uzun vadeli satış döngülerini vurgulamak için genellikle zaman serisi verileriyle birlikte kullanılır.

Bu strateji, bir dizi zaman damgalı veriden ortalamayı bulur ve ardından bu ortalamayı ürünleriniz için gelecekteki talebe uygular.

Fakat bu yöntem nasıl “hareket ediyor”? Veri aralığınızı gerektiği gibi değiştirebilmeniz anlamında hareket ediyor. Bu, stratejiyi katı bir veri kümesine veya statik elektronik tablo modeline güvenmekten daha esnek hale getirir.

Trend projeksiyon yöntemi

Trend projeksiyonu, üretim tahminini tahmin etmenin en basit yoludur. Bu yöntem, gelecekteki üretimi tahmin etmek için şirketinizin geçmiş satış verilerini kullanır.

Buradaki fikir, geçmişteki eğilimlerden ve talepteki artışlardan sorumlu faktörlerin aşağı yukarı aynı oranda devam edeceğidir. Başka bir deyişle, talep tahmininin tarihsel kalıpları izleyeceği varsayılır.

Bu şekilde, işlerin önceki aylarda, yıllarda vb. gibi görüneceğini tahmin ettiğiniz için üretim programlarını hızlı bir şekilde tahmin edebilirsiniz.

Trend projeksiyonu, önceki satışlarınızdan elde edilen somut, somut verilere dayanan nicel bir tahmin tarzıdır. Bu yöntemi kullanmak için markanızın yaklaşık 2 yıllık birikmiş ve analize hazır veriye sahip olması gerekir.

Regresyon modeli yöntemi

Satış regresyon tahmini, satış sürecindeki belirli faktörlerin ürün performansını nasıl etkilediğini ve bu faktörlerin zaman içinde satış tahminlerindeki değişiklikleri nasıl tahmin edebileceğini anlamak için kullanılır.

Regresyon modelinde hem bağımsız hem de bağımlı değişkenler rol oynasa da, bağımlı değişken - satış performansı - her zaman aynı kalır. Satış performansı, toplam gelirden satılan toplam ürünlere kadar her şeyi kapsayabilir.

Buna karşılık, bağımsız değişkenleriniz, satış performansını etkileyen , incelemekte olduğunuz faktörlerdir. Ortak bağımsız değişkenler, pazarlama stratejilerinizi, sosyal medya kampanyalarınızı veya satış yaptığınız pazar yerlerinin sayısını içerir.

Satış regresyon tahmini ile perakendeciler, önceki satış ve üretim performansına dayalı olarak geleceğin nasıl görünebileceği konusunda fikir edinebilir.

Bu performansı analiz etmek, gelecekteki ihtiyaçları tahmin etmeye yardımcı olur ve satış yaptığınız yeri genişletmek veya pazarlamaya daha fazla para harcamak gibi yapılması gereken değişiklikleri ortaya çıkarabilir.

Yaşam döngüsü analiz yöntemi

Yaşam döngüsü analizi yöntemi, potansiyel büyümesini tahmin etmek için bir ürünün yaşam döngüsünü gözlemler. Bu yöntem, bir S-eğrisi analizine dayalı olarak belirli bir zaman çerçevesinde bir ürünün performansını gösterir. Genellikle satın alma eğilimlerini tahmin etmek ve perakende ihtiyaçlarını tam olarak belirlemek için kullanılır.

Bir ürünün yaşam döngüsü tipik olarak beş aşamaya ayrılır:

1. Deneme ve geliştirme
2. Pazaryerine giriş
3. Ürün satışlarının büyümesi
4. Ürün olgunluğu ve doygunluğu
5. Ürün için pazar düşüşü

Bu döngünün farklı aşamalarında, ürünlerinize ve üretiminize olan talep hızla artabilir, dengelenebilir veya istikrarlı bir şekilde düşebilir. Bu gelgiti analiz etmek, envanter yenileme, yeniden sipariş verme ve daha fazlası için karar vermenize rehberlik edebilir.

Yeni bir ürüne olan talebi tahmin etmek için bu yöntemi mi kullanıyorsunuz? Tahminlerinizin doğruluğunu artırmak için benzer bir öğenin piyasaya çıkışını inceleyin.

Genel olarak, talep yavaş başlar ve ardından promosyonlarınız başladıkça ve ürünleriniz daha fazla görünürlük kazandıkça hızlanır.

Zorluk, ürün yaşam döngüsünün ne kadar hızlı ilerleyeceğini tahmin etmekte yatmaktadır; bu nedenle, mümkün olan her yerde benzer ürün listelerine başvurmak harikadır.

Doğru tahmin, doğru veriler gerektirir

Doğru tahmin, doğru envanter verileriyle başlar. Dönem.

Neyse ki, Cogsy ve ShipBob, envanter doğruluğunun önündeki engelleri ortadan kaldırmaya yardımcı olabilir, böylece talebi net ve güvenle tahmin edebilirsiniz.

Doğru verilere sahip olmanın önemi

Doğru verilerin DTC markanızın can damarı olduğu bir sır değil. Sonuçta, verilerinizde ne kadar fazla yanlışlık varsa, o kadar fazla sorunla karşılaşmanız olasıdır.

Doğru veriler, daha güçlü tedarikçi ilişkilerini desteklerken stoksuz kalma ve fazla stoktan kaçınmanızı sağlar.

Bunun nedeni, satın alma siparişleriniz sürekli yanlış olduğunda veya çok fazla düzenleme gerektirdiğinde tedarikçilerin hayal kırıklığına uğramasıdır. Ne de olsa, bu onların sonunda daha fazla iş ve baş ağrısı yaratır.

Bu arada, doğru veriler, doğru envanter tahminleriyle neredeyse eş anlamlıdır. Envanter kayıtlarınız güvenilir olduğunda, üretim tahminleriniz de güvenilirdir - ve envanter kayıtlarınız ne kadar iyi olursa, tedarikçilerinize ve sipariş ekibinize o kadar az iş yüklersiniz.

Perakendeciler için doğru verilere sahip olmak neden bu kadar zor?

Doğru verilerin önemini kabul etmek, onu toplama ve korumayla ilgili zorlukları hafifletmez.

Modern DTC markaları için ürün ve satış verilerinin bütünlüğünü korumak, özellikle yanlış envanter sayımlarının en büyük tetikleyicilerden biri olması nedeniyle kolay değildir.

Belgelenmemiş stok kayıpları, sipariş karşılama hataları, düzensiz depolar ve yanlış yönetilen iadeler gibi çeşitli faktörler hatalı stok sayımlarına neden olabilir.

Bu faktörlerden herhangi biri doğruluğu dengeleyebilse de, aynı anda birden fazla ile uğraşmak sorunlarınızı daha da karmaşık hale getirecektir.

Neyse ki, doğru süreçleri ve teknolojiyi uygulamak, doğruluğu ve kolaylığı destekleyebilir! — perakende operasyonlarınız boyunca.

Cogsy ve ShipBob bu zorlukların çözülmesine nasıl yardımcı olur?

Perakendeciler Cogsy ve ShipBob'u birlikte kullandıklarında, tonlarca farklı e-ticaret sorununun, özellikle de veri doğruluğuyla ilgili olanların üstesinden gelebilirler.

Cogsy x ShipBob entegrasyonu ile şunları yapabilirsiniz:

• Satış geçmişinizi, PO'larınızı ve ürün bilgilerinizi otomatik olarak senkronize edin.
• Envanter eğilimleriniz hakkında daha derin bilgiler edinin.
• Geçmiş satışlara ve envanter trendlerine dayalı doğru üretim tahminleri üretin.
• Gelecekteki talebi karşılamak için doğru miktarda envanterle kolayca PO'lar oluşturun.

Gelişmiş yazılım çözümlerinin yardımıyla üretim tahminlerinizi optimize etmeye hazır mısınız? Başlamak ve Cogsy entegrasyonu hakkında daha fazla bilgi edinmek için ShipBob ile iletişime geçin.

Üretim tahmini SSS'leri

Aşağıda, üretim tahminiyle ilgili sık sorulan soruların yanıtları bulunmaktadır.

Üretim tahmini neden önemlidir?

Üretim tahmini, özellikle mevcut tedarik zinciri zorlukları ve artan müşteri beklentileri ışığında her zamankinden daha önemli.

Dikkatli üretim tahmini, gelecekteki talep için doğru tahminler yapmanıza yardımcı olur. Bu şekilde, PO'larınızı güvenle gönderebilir ve fazla stok yapmadan talebi karşılamak için tam olarak ihtiyacınız olanı sipariş edebilirsiniz.

En yaygın tahmin yöntemleri nelerdir?

Birkaç faktöre dayalı olarak seçilebilecek birkaç tahmin yöntemi vardır. En yaygın olanları Delphi yöntemini, tarihsel analoji yöntemini, hareketli ortalama yöntemini, yaşam döngüsü analizi yöntemini ve trend projeksiyon yöntemini içerir.

Cogsy ve ShipBob, üretim tahmini çabalarını nasıl sağlar?

ShipBob'u Cogsy ile entegre ederek markanız, envanteriniz ve çevrimiçi mağazanız için gerçek zamanlı verilere erişebilir. Gerçek zamanlı envanter veri noktaları günün her saatinde güncellenir, böylece üretimi daha fazla doğruluk ve verimlilikle tahmin edebilirsiniz.