İstatistiksel veya tek değişkenli tahmin, geçmiş verilere dayalı gelecekteki talebi öngörür. Nedensel tahminlerden farklı olarak, diğer faktörler dikkate alınmaz.
Tek değişkenli tahmin, temel zaman serisi kalıplarını tahmin için temel olarak tanıyan yöntemler sağlar :
Sabit : talep, sabit bir ortalama değerden çok az değişir.
Trend : talep, yalnızca ara sıra sapmalarla uzun bir süre boyunca sürekli düşer veya yükselir.
Mevsimlik : talep, istikrarlı bir ortalama değerden önemli ölçüde farklı olan periyodik olarak yinelenen zirveleri gösterir.
Mevsimlik - trend : talep periyodik olarak yinelenen zirveleri gösterir, ancak ortalama değerde sürekli bir artış veya azalma ile.
Aralıklı : talep sadece bazı dönemlerde gerçekleşir.
Nedensel Tahmin
Çoklu doğrusal regresyon (MLR), tahmin sürecine nedensel değişkenleri ( iklim koşulları, fiyat ve reklam gibi ) eklemenizi sağlar. MLR bir tahmin üretmek için talep üzerine bu değişkenlerin tarihsel etkisini araştırır. Olası gelişmeleri simüle etmek ve böylece olası riskleri ve fırsatları belirlemek için nedensel değişkenler için farklı senaryolar ayarlayabilirsiniz.
Bileşik Tahmin
Temel amaç, tek bir "bir sayı" tahmini oluşturmak için her yöntemin güçlü yanlarından yararlanmaktır. Tahminleri birleştirerek, iş analisti mümkün olan en iyi tahmini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çeşitli yöntemlerin kompozit tahminleri, kompozit üretmek için kullanılan yöntemlerden herhangi birinin bireysel tahminlerini gerçekleştirdiği kanıtlanmıştır. Bununla birlikte, planlayıcı, sistemin en düşük istatistiksel hatayı veren bireysel tahmini otomatik olarak seçmesine de izin verebilir.
Yaşam Döngüsü Planlaması
Bir ürünün yaşam döngüsü farklı aşamalardan oluşur : lansman, büyüme, olgunluk ve sona ermesi.
Başlatma, büyüme ve sonlandırma aşamalarını faz-giriş ve faz-çıkış profilleri kullanarak temsil edebilirsiniz. Faz girişi profili, ürünün piyasaya çıkış ve büyüme aşamalarında göstermesini beklediğiniz yükseliş satış eğrisini taklit ederken, faz çıkışı profili, ürünün durma aşaması sırasında göstermesini beklediğiniz düşüş satış eğrisini taklit eder. Yeni ürünler için, öngörülen ürünlerin ( öncekiler gibi ) geçmiş verilerinin öngörme temeli olarak kullanılması kanıtlanmıştır. Bu, benzer modelleme olarak bilinen şey kullanılarak yapılabilir. Değiştirilebilirlik ilişkileri için merkezi bakım örneğini kullanarak, yukarıdaki profiller otomatik olarak oluşturulabilir ve atanabilir. İstatistiksel tahminlerde yaşam döngüsü planlaması dikkate alınmakta ve detaylı ve toplu düzeyde çalışılmaktadır.
Promosyon Planlama
Talep Planlama'da, promosyonları veya diğer özel etkinlikleri ayrı ayrı planlayabilirsiniz.
Milenyum gibi tek seferlik etkinlikleri veya üç aylık reklam kampanyaları gibi tekrarlanan etkinlikleri kaydetmek için promosyon planlamasını kullanabilirsiniz. Promosyonların diğer örnekleri ticaret fuarları, ticaret indirimleri, bayi ödenekleri, ürün ekranları, kuponlar, yarışmalar, serbest duran ekler ve rakiplerin faaliyetleri, pazar zekası, Yukarı / Aşağı ekonomik eğilimler, grevler ve kasırgalar gibi satışla ilgili olmayan olaylardır.
Veri İşleme
Talep Planlaması, geçmiş satışlar, bütçeler, stratejik şirket planları veya satış hedefleri hakkında mevcut tüm bilgileri içermelidir. Bu veriler farklı kaynaklardan gelebilir ve herhangi bir kaynaktan aktarılabilir.
İşbirlikçi Talep Planlaması
Tüm Talep Planlama verileri, planlama sürecine iç veya dış ortakları dahil etmek için Web üzerinde kullanılabilir. Bu, tüm ortakların tanımlanmış miktarlar, ufuklar ve koşullar üzerinde anlaşmasını sağlar.
Malzeme Faturaları ile Planlama
Bir ürün için planlama talebinin yanı sıra, malzeme faturalarını patlatarak farklı planlama seviyelerindeki bağımlı talebi de tahmin edebilirsiniz. Örneğin; bir promosyon aktivitesinde satılan bir ürün grubuna olan talebi planlamanız gereken durumlarda bu önemlidir.
Örneğin; bu, birkaç bitmiş üründen ( ayrıca ayrı olarak satılabilir ) oluşan bir takım için kullanılabilir. Takım için planlama talebi, tek ürünlere olan bağımsız taleple birleştirilebilecek bağımlı talep oluşturur. Ürüne olan genel talep daha sonra tedarik, üretim ve tedarik planlaması için kullanılabilir.
Karakteristiklere-Dayalı Tahmin
Talep Planlama'da, yapılandırılabilir son ürünlerin özelliklerine dayalı bir tahmin oluşturabilirsiniz. Örneğin; bir araba durumunda, renk, motor ve iklimlendirme özelliklerini planlayabilirsiniz. Ayrıca, çeşitli özelliklerin bir kombinasyonuna olan talebi tahmin edebilir ve böylece bu özelliklere olan talebin karşılıklı bağımlılığını hesaba katabilirsiniz.
Müşteri Tahmin Yönetimi
Müşteri Tahmini yönetimi, gelen müşteri tahmini verilerini almak ve analiz etmek ve daha sonraki planlama için Talep Planlama'ya bırakmadan önce gerekli ayarlamaları yapmak için kullanılır. Tahminlerin analizi, satıcının müşteri talebindeki eğilimleri ve değişiklikleri algılamasını ve bu bilgiyi yenileme planlamasına dahil etmesini sağlar. Müşteri Tahmin Yönetimi, talepteki dalgalanmalara karşı daha yüksek yanıt vermeyi sağlar ve aynı zamanda stokların önlenmesine de katkıda bulunur.
