Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Bağlı Talep Tahmin Analizi Grup: BigM Proje Danışmanları M. Gökhan ATALIK Çağlar GÜVEN Serhat BAŞKAYA Serhan DURAN Koray.

... konulu sunumlar: "Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Bağlı Talep Tahmin Analizi Grup: BigM Proje Danışmanları M. Gökhan ATALIK Çağlar GÜVEN Serhat BAŞKAYA Serhan DURAN Koray."— Sunum transkripti:

1 Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Bağlı Talep Tahmin Analizi Grup: BigM Proje Danışmanları M. Gökhan ATALIK Çağlar GÜVEN Serhat BAŞKAYA Serhan DURAN Koray GÜL Sadullah İMAT Şirket Danışmanları Nida Benan ÖZER Seden EFE

2 2 Sunum İçeriği Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği Mevcut Sistemin Analizi Problem Tanımı ve Formülasyonu Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu Model Çıktıları Uygulama Planı

3 3 Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği Mevcut Sistemin Analizi Problem Tanımı ve Formülasyonu Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu Model Çıktıları Uygulama Planı Sunum İçeriği

4 6 kategoride 24 Marka 973 Kalem ürün Kategoriye özel Pazarlama Satış Talep Planlama Finans Firmanın Tanıtımı:

5 55 Firmanın fiyatlandırma politikaları, Rakiplerin fiyat değişiklikleri göz önüne alınarak; Aylık toplaşık talep tahminlerini haftalara ve ürün kalemlerine dağıtmak

6 6 Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği Mevcut Sistemin Analizi Problem Tanımı ve Formülasyonu Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu Model Çıktıları Uygulama Planı Sunum İçeriği

7 Mevcut Sistem GDF Yazılımı GDF Tahmin Çıktısını Düzeltme Düzeltilen Tahminin Haftalara ve Ürün Kalemlerine Dağıtımı 7

8 8 3 Yıllık Gönderi Bilgisi GDF Aylık Yalın Talep Tahmini Düzeltme Haftalık Dağılım Kalem Bazlı Dağılım Düzeltilmiş Aylık Talep Tahmini Haftalık Marka Bazlı Talep Tahmini Mevcut Sistem Sku-1 Sku-2 Sku-3 Sku-4 Haftalık Kalem Bazlı Talep Tahmini

9 Problem ile İlgili Analizler Aylık talep tahminleri ve gerçekleşen sevkiyatların karşılaştırılması: Saç Bakım-Blendax

10 Haftalık Dağılım Oranları Saç Bakım-Blendax

11 11 Fiyatlandırma dönemlerinde kalem bazlı haftalık talep tahmin hatalarının fazla olması Tahmin edilen dağılım % – Gerçekleşen dağılım %

12 t = 6’da fiyat artışı bildirilmesi Ayın ilk iki haftasında talepte artış 1234 5678 Fiyat artışı 09 Son iki hafta da talepte düşüş Haftalar Problem ile İlgili Analizler

13 13 Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği Mevcut Sistemin Analizi Problem Tanımı ve Formülasyonu Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu Model Çıktıları Uygulama Planı Sunum İçeriği

14 Belirti Ürün kalemlerinin haftalık tahminlerinde hedefler tutturulamıyor Aylık tahmin haftalara doğru dağıtılmıyor. Fiyat değişimleri haftalık talep tahminlerine yansıtılamıyor. Aylık talebi, haftalara ve ürün kalemlerine doğru bir şekilde dağıtacak bir karar mekanizmasının olmaması NEDEN ? Problem Problem Tanımı

15 Problem Formülasyonu Karar verici: Talep yöneticisi Karar vericinin amacı: Düşük tahmin hatası Karar kriteri: Ortalama mutlak yüzde hatasını (MAPE) düşürmek Başarı ölçütü: MAPE (Ortalama mutlak yüzde hatası) 15

16 16 Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği Mevcut Sistemin Analizi Problem Tanımı ve Formülasyonu Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu Model Çıktıları Uygulama Planı Sunum İçeriği

17 Çözüm Yaklaşımları 17 Marka Bazlı Regresyon Zaman Serileri Hata Azaltıcı Lineer Olmayan Modeller Kalem Bazlı Regresyon Zaman Serileri Hafta Bazlı Tahminin Ürün Kalemlerine Dağıtılması

18 1. Regresyon Analizi Saç-bakım kategorisi için istatistiksel veri analizi Haftalık talep tahminlerinde etkili olan değişkenleri (fiyat, geçinme endeksi…) belirlemek ve bunların etkisini ölçmek 18

19 LOG(W1) = β0 * LOG(W0) + β1 * LOG(W-1) + β2 * LOG(fiyat endeksi) LOG(W2) = β0 + β1 * LOG(W1) + β2 * LOG(geçinme endeksi) + β3 * LOG(ELIDOR) W3 = β0 + β1 * W2 + β2 * W0 + β3 * fiyat endeksi + β4 * geçinme endeksi LOG(W4) = β1 * LOG(W3) + β2 * LOG(fiyat endeksi) + β3 * LOG(geçinme endeksi) W -2 W -1 W0W0 W1W1 W2W2 W3W3 W4W4 Geçen ay Haftalar Fiyat değişimi Model Formülasyonu

20 LOG(W1) = β0 * LOG(W0) + β1 * LOG(W-1) + β2 * LOG(fiyat endeksi) LOG(W2) = β0 + β1 * LOG(W1) + β2 * LOG(geçinme endeksi) + β3 * LOG(ELIDOR) W3 = β0 + β1 * W2 + β2 * W0 + β3 * fiyat endeksi + β4 * geçinme endeksi LOG(W4) = β1 * LOG(W3) + β2 * LOG(fiyat endeksi) + β3 * LOG(geçinme endeksi) Hafta 1 tahmin (Düzeltmeden Önce) Hafta 2 tahmin (Düzeltmeden Önce) Hafta 3 tahmin (Düzeltmeden Önce) Hafta 4 tahmin (Düzeltmeden Önce)

21 21 Doğru Kabul Edilen Aylık Talep Tahmini ile Kıyaslanır Modelden çıkan 1. Hafta Talep Tahmini Modelden çıkan 3. Hafta Talep Tahmini Modelden çıkan 2. Hafta Talep Tahmini Modelden çıkan 4. Hafta Talep Tahmini Normalleştirme Faktörü (k) Nihai Haftalık Tahminler NWi = k*Wi Hafta Bazlı Tahmin

22 2. Zaman Serileri Durağan bir veri için kullanılan başlıca iki tahminleme metodu Geçmiş Gönderi miktarı Hareketli Ortalamalar Metodu veya Üstel Düzeltme Talep Tahmini FİYATIN ETKİSİ GÖRÜLEMİYOR

23 Hareketli Ortalamalar Metodu veya Üstel Düzeltme Geçmiş Gönderi Fiyat Talep Tahmini

24 Karar Değişkenleri f j : j haftası için talep tahmini k i : faktör i’nin talep tahminindeki etkisi (ağırlığı) i = 1  Blendax’ın fiyatı, i = 2  Rakibin fiyatı, i = 3  Geçinme endeksi i = 4  Geçmiş gerçekleşen haftalık gönderi 3. Hata Azaltıcı Lineer Olmayan Modeller FLN

25 Parametreler g j : j haftası için gönderi miktarı b j : j haftasında Blendax markasının fiyatı e j : j haftasında rakip markanın fiyatı l j : j haftasında sağlık ve kişisel bakım harcamaları için geçinme endeksi j = 1, 2, 3, 4

26 FLN Min (f j – g j ) 2 s.to f j = k 1 *log(b j )+ k 2 *log(e j )+ k 3 *log(l j )+ k 4 * log(g j ) + k 5 * log(g j-1 ) + k 6 * log(g j-2 ) k 1 <= 0 k 2 >= 0 k 3 <= 0

27 Kalem Bazlı Tahmin Regresyon Gönderi verisi eksikliği Gönderi verisindeki yüksek varyasyon Zaman Serileri Hafta Bazlı Tahmin 27

28 28 Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği Mevcut Sistemin Analizi Problem Tanımı ve Formülasyonu Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu Model Çıktıları Uygulama Planı Sunum İçeriği

29 Marka Bazında Sonuçlar 29

30 Blendax Ortalama Mutlak Hata Grafiği 30

31 Ağırlıklı Mutlak Tahmin Hatası Blendax 31 Ağrılıklı Mutlak Tahmin Hatası

32 Marka Bazında Sonuçlar 32

33 Pantene Ortalama Mutlak Hatası 33 Ortalama Mutlak Tahmin Hatası (%)

34 Ağırlıklı Mutlak Tahmin Hatası Pantene 34 % Ağırlıklı Mutlak Tahmin Hatası

35 Kalem Bazında Sonuçlar- Blendax 35

36 Kalem Bazında Sonuçlar- Pantene 36

37 Model Girdi ve Çıktıları 37 Regresyon Modeli SKU dağılım oranları ile çarpım Haftalık Kalem Bazlı Talep Tahmini Haftalık Gönderi Bilgisi Fiyat Endeksi Rakip Ürün Fiyatı Kendi Ürün Fiyatı Geçinme Endeksi Marka Bazında Haftalık Talep Tahmini

38 38 Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği Mevcut Sistemin Analizi Problem Tanımı ve Formülasyonu Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu Model Çıktıları Uygulama Planı Sunum İçeriği

39 Uygulama Planı 39 Kalem veya Marka Seçimi Verilerin Güncellenmesi Haftalık Talep Tahminleri Arayüz (MS Excel) Kullanıcı Regresyon

40 40 Dinlediğiniz için teşekkürler... Sorularınız ve tavsiyeleriniz...

41 SKU Regresyon Sonuçları 41 Blendax A sınıf Ürünü Pantene A sınıf Ürünü

42 42

43 43