Ürün bazında talep ve stok planlama
Her SKU için satış hızı, sezon ve kampanya etkisi modellenir; hangi üründen ne zaman kaç adet sipariş verileceği önerilir.
Genel Bakış
“Son 3 ayın ortalaması” tek bir sinyale bakar: geçmiş satış. Tahmin modeli aynı anda onlarca sinyali dikkate alır — mevsimsellik, haftanın günü, tatil ve bayramlar, kampanya dönemleri, fiyat değişimi, hava durumu, tedarik süresi ve stoksuz kalınan günler. Ayrıca tek bir sayı yerine bir aralık ve güven düzeyi üretir; böylece “kritik üründe emniyet stoğu ne olmalı” sorusuna somut cevap verir. Doğruluk her zaman ölçülür: modelin tahminini geçmiş dönemde test eder, mevcut yönteminizle karşılaştırırız.
İşleyiş
Kapsam
Ürün, kategori ve lokasyon bazında haftalık/aylık talep projeksiyonu üretir.
Tedarik süresi ve hizmet seviyesine göre emniyet stoğu ve sipariş noktası hesaplar.
“Fiyatı %10 artırırsak / kampanya yaparsak” gibi senaryoların etkisini önden gösterir.
Tahsilat ve ödeme geçmişinden hareketle gelecek dönem nakit pozisyonunu öngörür.
Tahmin, gerçekleşme ve sapma tek ekranda; ürün ve bölge kırılımıyla izlenir.
Tahminler yeni satış verisiyle her gece güncellenir; model performansı sürekli izlenir.
Sektörel Kullanım
Tahmin edilen şey sektöre göre değişiyor: bir yerde koli adedi, başka yerde doluluk oranı. En sık çalıştığımız senaryolar:
Her SKU için satış hızı, sezon ve kampanya etkisi modellenir; hangi üründen ne zaman kaç adet sipariş verileceği önerilir.
Her bayinin sipariş ritmi öğrenilir; beklenen siparişi geciken bayi ve büyüme potansiyeli olan bölge işaretlenir.
Rezervasyon eğrisi, iptal oranı ve sezon verisiyle doluluk öngörülür; fiyat ve kontenjan kararları buna göre alınır.
Sipariş tahmini üretim planına ve hammadde ihtiyacına dönüştürülür; tedarik süresi uzun kalemler öne alınır.
Bölge ve gün bazında sevkiyat hacmi tahmin edilir; araç, depo ve personel kapasitesi buna göre planlanır.
Tahsilat davranışı ve satış tahmini birleştirilerek gelecek 3–6 ayın nakit pozisyonu öngörülür.
Tipik Kazanımlar
Değerler benzer projelerdeki tipik aralıkları gösterir; kesin sonuç veri kalitesine ve sürecinize göre değişir.
Entegrasyon
SSS
Back-test ile modelin mevcut yönteminizden ne kadar iyi olduğunu, yatırım kararı öncesinde net olarak görürsünüz.