3. Bölüm Talep Tahmini

Sayfa 3 Belirsizliğin Nedenleri Satıcı HZ müşteri İstenilen Tarihi değiştirir Teslim Tahmin Zaman Miktar Tedarik Talep

Sayfa 4 Kısa Örnek Olay 1968’de İsviçre dünya saat pazarının % 65’ini elinde tutuyordu. Pazar payları 60 yıldır düzenli olarak artıyordu. Bunu kısmen saatlerinde sürekli iyileştirme ile başarmışlardı. 1968’de 1978 yılı için pazar payı Tahminimiz ne olurdu?

Sayfa 5 Ne oldu? 10% Japonlar yeni bir teknoloji ile rekabete girdiler; elektronik quartz saatler. 1978’de Japonların Pazar payı % 33 civarında idi. Daha ancak bu sırada, İsviçre elektronik quartz saat hareketini kavradı.

Sayfa 6 Senaryolar?? 2000’deki ürün miktarları Renkli Televizyon alımına dayanan 6.0 M VCR alımına dayanan 7.3 M Birleşik set alımına (TV+VCR) dayanan 2.0 M TV Yenileme alımına dayanan17.0 M Ek TV alımına dayanan14.6 M Büyük ekran alımı isteğine dayanan15.8 M Zenith’in Tahmini 2.5 M Endüstri Tahmini 930,000

Sayfa 7 Kilit çıkarımlar  Tahmin yapmak çok güçtür!... Özellikle yüksek teknoloji ürünleri ve icatlar için.  Doğru soruya odaklandığınızdan emin olun: Pazarın büyüklüğü yada beklenen oran?  Farklılıkları kontrol etmek için aşırı noktaları test edin  Çoklu yaklaşımları kullanın  dinamikleri anlamaya çalışın

Sayfa 8 Projelendirilen Talep + Hedef kapanış stoğu - Başlangıç stoğu = Net ihtiyaç İhtiyaçların Planlanması

Sayfa 9 Satış talepSatış ve talep mutlaka eşit olmak zorunda değildir. Stoğun bulunabilirliğine bağlıdır. Miktar, zaman, konum Bir operasyon periyodunun sonunda elimizde stok kalmış ise satış ile talep arasında ilişki nedir? Hiç stok kalmaması en iyi durum mu? Satışlar, talepler ve stoklar

Sayfa 10 Talep Tahmini Satış Kotaları Eksiklikler ve Fazlalıklar Hizmet Seviyesi Yatırımı Sınırlandırmalar: Hard & Soft Üretim Takvimi Teslimatlar Bütçe Satış Planı Stok Planı Üretim Planı Fiyat&MiktarSeviyeler&Karışmalar Miktar&Zamanlama Talep İhtiyaçlar Ü.S.S. Planlama (Üretim, Satış ve Stok)

Sayfa 11 Talep Tahmini  Operasyon talep yönetimi ve ÜSS planlamasına öncü  İnanılmaz sayıda veri mevcudiyeti  Çoklu metodlar her zaman anlamayı derinleştirir... ve riski azaltır.  Kesinlik gerçek durumdan daha aleni görünür  Hedef: Sonuca daha çok yaklaşmak ve Acil Durum planlarımızın olması.

Sayfa 12 Niçin satış tahmini yapmak zordur?  Sınırlı (hiç) geçmiş bilgi  Zayıf benzerlikler  Kontrol-edilemez değişkenler  Tanımlanmamış dinamik ilişkiler

Sayfa 13 Öngörme Yaklaşımları  İstatiksel analizler  Kavramsal Modeller  Pazar araştırmaları  Uzman yargıları Tamamlayıcı.... Tek başına yeterli değil.

Sayfa 14 NicelNitel Sayılar Yargılar Belirsizliklerde ve yeterli veri olmadığında kullanın –Yeni ürünler –Yeni teknoloji Sezgiler, deneyim Örnek: internet satışları Nitel Methodlar Nitel Methodlar Tarihsel verilerin bulunduğu durağan durumlarda kullanın. –Mevcut ürünler –Halihazır teknoloji Matemetiksel/İstatiksel teknikler Örnek: renkli televizyon Nicel Methodlar Nicel Methodlar

Sayfa 15 Başarı için anahtarlar  Pratik kesinlikler  Yapılandırılmış yaklaşımlar  Çoklu metodlar  Tekrarlarla yakınsaklık sağlama

Sayfa 16 Nicel Nitel Parçalara ayırmak Aşağıdan yukarıya Yukardan aşağıya Sayılar Yargılar Eldeki Sonuçları Geleceğe Taşımak Model Yukarıya doğru birleştirmek 16 Talep Tahmini

Sayfa 17 Sistematik Parçalara Ayırma Endüstri Şirket Ürün Parça

Sayfa 18 Birleştirme  Endüstriİnşaat ekipmanları  Kategori Portatif elektrikli araçlar  Ürün Elektrikli matkaplar  Parça Kablosuz, 1/4”, değişken süratli

Sayfa 19 Yukardan aşağı parçalara ayırma Endüstri Şirket Ürün Parça

Sayfa 20 “100’ün zorbalığı” Spesifik rakipler pahasına, hisse kazançları gelmelidir. (ki onlar misilleme yapmaya yatkındır) Hangi rakip(ler)? Neden? Nasıl

Sayfa Talep Tahmini Nivel Nitel Parçalara ayırmak Aşağıdan yukarıya Yukardan aşağıya Sayılar Yargılar Eldeki Sonuçları Geleceğe Taşımak Model Yukarıya doğru birleştirmek

Sayfa 22 Aşağıdan yukarıya birleştirme Müşteri 1 Pazar Müşteri 2Müşteri 3 Parça

Sayfa 23 Talep Tahmini Kısa Orta Uzun Endüstri Kategori Ürün Parça En çok zorluk En Az zorluk

Sayfa Talep Tahmini Nicel Nitel Parçalara ayırmak Aşağıdan yukarıya Yukardan aşağıya Sayılar Yargılar Eldeki Sonuçları Geleceğe Taşımak Model Yukarıya doğru birleştirmek

Sayfa 25 Zaman Serileri Analizi Years Penetrasyon % Gerçek Tahminsel

Sayfa 26 Zaman Serileri Analizi Benzer Ürünler Years Penetrasyon % Benzer Ürün Yeni Ürün

Sayfa Talep Tahmini Nicel Nitel Parçalara ayırmak Aşağıdan yukarıya Yukardan aşağıya Sayılar Yargılar Eldeki Sonuçları Geleceğe Taşımak Model Yukarıya doğru birleştirmek

Sayfa 28 Niyet Tercümesi Modeli AÇIKLAYICI L Tercüme OLASILIKLAR ALICILARIN AĞIRLIĞI PROFİLİ ORANI Kesinlikle 90%10%9% Muhtemelen 40%20%8% Olabilirde olmayabilirde10%20%2% Muhtemel değil015%0 Kesinlikle değil 035% 0 19%

Sayfa 29 Doğrusal Regresyon Modeli Bağımlı ve açıklayıcı değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir. –Örnek: Çocuk bezi & Çocuk# (zamana bağlı değil) YX ii ab Bağımlı (oluşan) değişken Bağımsız (açıklayıcı) değişken eğim Y-ekseni ^

Sayfa 30 Regresyon Konuları Görsel korelasyonlar –Neden sonuç ilişkisi olmayan Anlamsız katsayılar –Açıklanamayan değişkenler

Sayfa 31 Sıralı Faktör Analizi Toplam TV Sahibi Evi Futbol Fanatikleri Kabloya Bağlı Kablo Evleri Kablo/ Futbol Büfusu Üstün Hizmet Alıcılar Her futbol seyredişte Ödeme Pazarı * A.K.A. “Factor Decomposition”, “Factor Analysis”

Sayfa 32 Örneğin Amerika’da yılda ne kadar köpek maması satılır? $$$$ olarak hızlı cevap????

Sayfa 33 Sıralı Faktör Analizi Ne kadar köpek maması? Ne kadar insan? Ne kadar ev? Köpekli ev sayısı? Her evdeki köpek sayısı? Küçük/büyük köpek oranı? Günlük tüketim? (ons –2 gr.) Her kutu içindeki ağırlık? Her kutu fiyatı

Sayfa 34 Ne kadar köpek maması ? # büyük # küçük Ev başına düşen Köpek # Küçük yiyecekler # Köpek Ev sayısı % Köpek Köpekli ev sayısı Büyük/ küçük oranı Büyük yiyecekler Nüfus Her evdeki kişi sayısı Köpek maması

Sayfa 35 Talep Tahmini Pazar Faktör Analizi Pazar potansiyeli Satışlar Pazar payı Pazar Penetrasyonu Pazar büyüklüğü

Sayfa 36 Pazar Tahmini Zaman Boyutu Pazar Fırsatları Tahmini Alıcıların sayısı Fikir Lansman Zaman Pazar fırsatları Pazar giriş

Sayfa 37 Nicel Yaklaşımlar Basit Geleceğe Taşınan Zaman Serileri

Sayfa 38 Basitleştirilmiş Yayılma Modeli Toplam Pazar Potansiyeli Yeni buluş yapanlar Baki kalan potasiyel Satınalınmış olan Yeni buluş oranı Yeni taklitçiler Taklit oranı Yeni alıcılar

Sayfa 39 Bass Yayılma Modeli Toplam Pazar Potansiyeli Taklit oranı Mevcutta Satınalınmış olan Moment faktörü Toplam Market Potansiyeli Yeni buluş oranı Mevcut taklit oranı Yeni alıcıların oranı Baki kalan potansiyel Yeni Alıcılar

Sayfa 40 Bass Yayılma Modeli Örnek Satınalma Açıklaması ASSUMPTIONS Market Potential = 1000 Innovation Rate = 10% Imitation Rate = 33% Toplam Alıcılar Taklitçiler Buluş yapanlar VARSAYIMLAR Pazar Potansiyeli: 1000 Yeni buluş oranı: 10 % Taklit oranı : 33 %

Sayfa 41 F-D-Y ( F arkındalık- D eneme- Y eniden Satınalma) Modeli Farkındalık Deneme Yeniden satınalma Reklam

Sayfa 42 Niyet Tercümesi Modeli Deneme oranı (6 ay) Dayanıklı olmayan ürünler Dayanıklı ürünler Satınalma isteği Kesinlikle Olumsuz Muhtemelen olumsuz Olabilirde olmayabilirde Muhtemelen olumlu Kesinlikle olumlu

Sayfa 43 Özet..... Talep Tahmini Pazar Potansiyeli Satışlar Pazar Payı Pazara Penetrasyon Pazar Büyüklüğü Pazarı parçalara bölme Zaman serileri benzerlikleri Regresyon analizi Difüzyon modeli Anında çeviri ÜSS Modeli Aşağıdan yukarı birleştirme Değer Zinciri Birleştirilmiş analizler 100’ün zorbalığı Yamyam etkisi

Sayfa 44 Başarı için anahtarlar Pratik kesinlik Yapılandırılmış yaklaşımlar Çoklu metodlar Tekrarlarla yakınsaklık sağlama

Sayfa 45 Talep Tahmini Hatalar kaçınılmazdır. En az değişkenlik gösteren serileri bir araya getirin. Fazla doğrulama eğilimi (özellikle kısa vadede)

Sayfa 46 Talep Tahmini  İnanılmaz sayıda bilgi veriler ortaya çıkabilir (yada üretilebilir)  Çoklu metodlar anlamayı her zaman derinleştirir... ve riski azaltır.  Kesinlik gerçeğinden daha aleni görünür kapasiteye karar verene kadar...“Ballpark” rakamlar genellikle yeteri kadar iyidir. en iyi senaryo, en kötü senaryo, en olası senaryo...