Yapay Zekâ ile Satış ve Talep Tahmini
Neden önemli?
Fazla stok depoda bağlanan para ve fire demektir; eksik stok ise kaçan satış ve memnuniyetsiz müşteri. Satın alma ve üretim planlaması genellikle geçen yılın rakamlarına veya tecrübeye dayanır. Veri tabanlı tahmin bu kararları daha tutarlı hale getirir.
Gerekli veriler
- En az 1-2 yıllık, ürün ve gün/hafta bazında satış geçmişi
- Stoksuz kalınan dönemler (bu dönemde satış sıfır görünse de talep vardı)
- Fiyat değişiklikleri ve kampanyalar
- Tatiller, özel günler, okul dönemleri
- Gerekirse hava durumu, ekonomik göstergeler gibi dış veriler
Yöntemler
- Klasik istatistiksel modeller: Hareketli ortalama, üssel düzeltme, ARIMA; az veriyle bile işe yarar ve açıklanabilirdir.
- Makine öğrenmesi: Gradient boosting gibi modeller, kampanya ve fiyat gibi çok sayıda etkeni birlikte değerlendirebilir.
- Derin öğrenme ve hazır tahmin modelleri: Çok sayıda ürün ve uzun geçmiş olduğunda değerlendirilebilir.
Pratikte basit bir modelle başlayıp, ölçerek daha karmaşık modellere geçmek en sağlıklı yoldur.
Tahminin doğruluğunu ölçmek
Geçmiş bir dönem saklanıp model o dönemi tahmin ettirilerek gerçekleşenle karşılaştırılır. MAPE veya WAPE gibi hata ölçütleri kullanılır. Her ürün için aynı doğruluk beklenmemelidir; yavaş satan ve düzensiz ürünlerin tahmini doğası gereği zordur.
Tahminden karara
Tahmin tek başına yeterli değildir; tedarik süresi, minimum sipariş miktarı ve hedef hizmet seviyesiyle birlikte sipariş önerisine dönüştürülmelidir. Planlamacının tahmini görüp gerektiğinde düzeltebildiği bir arayüz, ekibin sisteme güvenmesini sağlar.
Sonuç
Talep tahmini, veriniz varsa yapay zekânın en hızlı değer üreten uygulamalarından biridir. yapay zekâ çözümleri sayfamızı inceleyebilir veya ücretsiz keşif görüşmesi talep edebilirsiniz.