Talep Tahmini Türleri

Küçük işletme sahipleri, satış tahminlerini oluştururken talebe çok büyük önem veriyorlar. Talep tahminleri, girişimcilere sadece tüketicilerin hangi ürünleri alabileceklerini değil aynı zamanda hangi ürünleri üreteceklerini, hangi pazarlara gireceklerini, hangi çalışanların işe alınacağını ve şirketin mal ve hizmetlerinin fiyatını nasıl çıkaracaklarını söylemektedir. İşletme liderlerinin kullandığı çeşitli talep tahmin yöntemleri vardır. Nitel yöntemler arasında Delphi Yöntemi ve niyet anketleri yer almaktadır. Kantitatif yöntemler, zaman serisi analizi ve birleşik analizi içerir.

Delphi Yöntemi Uzmanları Araştırıyor

Daha fazla zaman alan talep tahmin yöntemlerinden biri Delphi Yöntemidir. Birden çok turda gerçekleştirilen anonim bir uzman anketinden oluşur. Her tur arasında bir kolaylaştırıcı uzmanların görüşlerini istatistiksel bir talep tahmini şeklinde özetler ve bu özete dayanarak yeni bir anket veya anket oluşturur. Ankete katılan uzmanlar paneline bu istatistik özeti ve bir sonraki seçim turundan önce gözden geçirdikleri yeni anket sunuldu. Her turda, bir uzman orijinal cevabına sadık kalmayı seçebilir veya özetlenen sonuçlarda sunulan diğer uzmanların görüşlerine dayanarak değerlendirmesini değiştirebilir. Bu süreç, özet tahmininde bir turdan diğerine önemli bir değişiklik olmadığının gösterdiği bir uzman fikir birliği oluşuncaya kadar tekrar edilir. Bu talep tahmini, küçük işletme operasyonlarını, şirketin elinde bulundurduğu stok ve üretim seviyeleri dahil olmak üzere, çeşitli şekillerde etkileyebilir.

Birleşik Analiz Hedeflerinin Özellikleri

Küçük bir işletme, tüketicilerin istenen tüm ürün özelliklerine sahip ürünleri satın alamayacağını bilen bir analiz kullanarak tüketici talebini etkileyen faktörleri veya ürün özelliklerini tanımlayabilir. Bunun yerine, tüketiciler takas yaparlar ve en çok ihtiyaç duydukları veya en çok ihtiyaç duydukları özelliklere sahip ürünleri satın alırlar. Bir otel tasarlarken, konuk odaları için yapılan birleşik analiz, her biri oda büyüklüğü, düz ekran televizyon ve çalar saat gibi belirli özelliklere sahip olan çeşitli otel odalarının ürün profillerini içerecektir. Bir grup katılımcı, tüketicinin yapmak istediği takası düşerek, profilleri en çok tercih edilenden en az tercih edilenlere doğru sıralayacaktır. Örneğin, bir tüketici, oda kahvaltı salonunda bir odadan daha rahat ve güvenli olduğunu düşündüğü bir otel odasını tercih edebilir. Değişim daha yüksek maliyetli ve daha ticari bir yer olabilir. Şirket, katılımcıların tercihlerini analiz etmek için istatistiksel talep tahmin modellerini kullanmaktadır. Yapıştırma analizine dayanarak, bir şirket, ürün fiyatını değiştirerek veya tüketiciyi ürüne olan talebi arttırmak için en çok istenen özellikleri içerecek şekilde yeniden tasarlayarak üretim veya satış planını revize edebilir.

Zaman Serileri Tahmini

Zaman serisi öngörüsü, geçmiş talep modellerinin gelecekte de devam edeceğini varsayarak küçük işletmelerin tarihi talebe göre gelecekteki ürün talebini tahmin etmesini sağlar. Örneğin, “x” in belirli bir anda satın alınan ürün birimlerini temsil ettiği ve “y” ürünlerin satın alındığı anı temsil ettiği bir grafik oluşturulabilir Haftalık, aylık veya üç aylık veriler çizilir ve düz bir çizgi çizilir Grafikteki noktalardan sonra, gelecekteki talebe olan yaklaşık talebe uzanacak bir eğilim belirlemeye yönelik şirketler satın alır, finanse eder ve üretim de dahil olmak üzere departmanların öngörülen talebe cevap vermek için yeterli zamana sahip olmalarını sağlamak için uzun vadeli tahminlere güvenirler. Örneğin, finans departmanı yeni bir tesisi finanse etmek için müzakerelere başlayabilir.

Satın Alma Amaçları Anketi

Niyet anketleri, tahminde talep modellerini belirlemenin başka bir yoludur. Küçük bir işletme, potansiyel tüketicilere, ürünlerini satın alma konusunda belirli bir durumda nasıl hareket etmeyi planladıklarını soracaktır. Örneğin, işletme bir ailenin önümüzdeki altı ayda bir yüzme havuzu satın almak isteyip istemediğini sorabilir; Aile, tarif edilen bir eylemde bulunma niyetini yansıtan bir seçenek seçecektir. Anket sorularına verilen cevapların her biri, katılımcının sorunun önerdiği gibi davranması olasılığını yansıtır. Örneğin, “0” neredeyse hiç şansa eşit olmayabilir ve “10” yüzde 99 ila 100 kesinliğe eşit olabilir. Anket, tüketiciler arasında yeni ürünler geliştirmek için kullanılan en yaygın talep analizi türlerinden biridir.