E-ticarette satışları artırmanın stratejik yolu: Talep tahmini

E-ticarette talep tahmini, fiyatlandırma ve satış stratejileri ile birlikte satışları artırıyor, riskleri azaltıyor; işletmelere birçok yönden avantaj sağlıyor. E-ticaret talep tahmini, “e-ticarette herhangi bir ürün veya hizmet için gelecekte oluşacak talebin en hatasız şekilde tahmin edilmesi” olarak tanımlanıyor. İş planlama alanında sıklıkla uygulanan bu model, “istatistiksel tahminleme” ve “yapay zekâ destekli tahminleme” gibi tekniklerle kullanılabiliyor. Uygulama, başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiş olsa da her zaman doğru sonuç vermeyebiliyor.

Tüketicilerin ne istediğini nasıl bilinebilir ? Daha da önemlisi; gelecek hafta, ay veya yıl ne talep edebilirler? E-ticaret talep tahmini tam da bu noktada devreye giriyor. Peki, e-ticarette talep tahmini doğru yapmak için neler gereklidir? Süreçte zorluklar ve değişkenler nelerdir?

Talep tahmini nedir?

E-ticaret talep tahmini, kısaca, “ürünlere gelecekteki talebi tahmin etme süreci” olarak tanımlanabilir. Bu, yeni ürünler veya yıllardır sattığınız ürünler olabilir. Talebi tahmin etmenin en iyi yolu ise, geçmiş verileri kullanmaktan geçiyor. Satış verileri için sipariş yönetim sistemine veya diğer kaynaklara yönelerek, kalıpları ve eğilimleri tanımlamak mümkün olabiliyor. Bu verilerden gelecekteki satışlar ve bunların nasıl dalgalanabileceği tahmin edilebiliyor. E-ticaret talep tahminini doğru yapmak, niş içindeki işletmeler için oldukça önemli bir unsur olarak öne çıkıyor. Bir firma ancak doğru veri analitiği ve doğru karar verme yoluyla doğru stok seviyelerini koruyabilir. Bunu başarmak, sağlıklı bir alt çizgiyi korumak için çok önemlidir. Bu süreçte farklı talep tahmini türleri vardır.

Talep tahmini türleri

Talep tahmin, genel anlamda gelecekteki satış eğilimlerini tahmin etmek için geçmiş satış verilerini kullanmakla ilgilidir. Ancak tahmin modellerini farklı faktörlere göre kategorilere ayırmak da mümkün. Bu durum; zaman ölçeği, kapsam ve daha fazlasını içerir. Yaygın şekilde kullanılan talep tahmini çeşitleri ise şunlardır;

Makro düzeyde talep tahmini: Makro düzeyde talep planlaması, tahmini, mümkün olan en geniş bağlama yerleştirir. Bu yöntem, bir e-ticaret işinin bulunduğu pazara bakan talep tahmin yöntemi olarak öne çıkıyor. Yeni ürünler piyasaya sürmek veya yeni bir pazar segmenti hedeflemek isteyen şirketler için en uygun tahmin yöntemidir. Şirketler bu yöntemle envanter planlamalarını ve tedarik zinciri yönetimini daha doğru yapabilir.

Mikro seviyede talep tahmini: Mikro düzeyde e-ticaret talep tahmini, bir firmanın satış tahmini ve planlaması için kendi operasyonlarına girdiği kısımları ifade ediyor. Burada bir e-ticaret işletmesinin değerlendirebileceği birçok şey var:

• Ürün kategorilerinin ve bireysel hatların geçmiş satış performansı
• Farklı kalemlerde elde edilen kâr marjları
• Envanter planlamasını etkileyebilecek üretim maliyeti ve nakit akışı hususları

Kısa vadeli talep tahmini: Talep tahmininin ne kadar süreyi kapsayacağı markalara bağlıdır. Kısa vadeli talep planlaması, genellikle satış eğilimlerinin tahminlerini 3 ila 12 ay arasında sınırlar. Talebin bu şekilde tahmin edilmesi, genellikle sezonluk durum hakkında bilgi edinmek içindir. Ürün talebi yılın zamanına göre değişir. Bir futbol takımının formaları sezonun hangi dönemlerinde daha çok talep görebilir? Hobi ürünlerinin satışları hangi zaman aralığında artışa sahne olabilir? Kısa vadeli talep tahmini, bu tarz sorulara yanıt bulmak için en çok tercih edilen tahmin türlerinden biridir.

Uzun vadeli talep tahmini: Uzun vadeli e-ticaret talep tahmini, en kapsamlı tahmin çeşidi olarak göze çarpıyor. Bu tahmin yöntemi ile 12, 24 ve 48 aylık tahminler için veri analitiği kullanılıyor. Bu geniş kapsamlı talep tahmini sayesinde firmalar daha geniş iş stratejileri belirleyebiliyor. Satış verileri, yeni satış kanalları önerebilir ve bir markanın tedarik zincirini temelden değiştirmesi gerekebileceğini ortaya çıkarabilir. Elde edilen verilerle bazı ürünlerde keskin satış talebi görme imkânı ortaya çıkarken, yaşanabilecek keskin düşüşler de takip edilebilir.

Talep tahmini nasıl çalışır?

Talep tahmini, satış ve müşteri talebindeki eğilimlerin tahmin edilmesini içeriyor. Buradaki ilk amaç; satış eğilimleri hakkında önceden bilgi sahibi olarak, rakiplerin önüne geçebilmektir. E-ticaret talep tahmini kısaca “nitel tahmin” ya da “nicel veri analitiği”dir.

Nitel yöntem, tahmin oluşturmak için daha geniş ekonomik çevreyi kapsamına alır;

• Pazar araştırması; hedef kitle anketleri vb.
• Ulusal veya küresel ekonomik koşullar; durgunluk vb.
• Sektör uzmanlarının görüşleri

Nicel tahmin ise, daha çok sabit verilere dayanan, ön bilgilere dayalı bir trend projeksiyonu geliştiren planlama türüdür. Bu, genellikle satış verilerine veya web sitesi analitiğine bakmak ve kalıpları bulmak anlamına geliyor.

Talep tahmini e-ticaret markalarına hangi avantajları sunuyor?

Talep tahmini, geçmiş satış verilerini kullanarak gelecekteki satış eğilimleri hakkında e-ticaret firmalarına fikirler sunar. Bunun yanında pek çok avantajı da vardır:

• Finansal riskleri azaltır!

Doğru tahmin yapmanın en önemli avantajlarından biri, bütçe için bir kanıt temeli sağlamasıdır. Değişen müşteri taleplerini anlayabilmek, finansal karar verme sürecini bu doğrultuda geliştirme şansına sahip olmak demektir. Örneğin; geçmiş veriler, yeni ürünlerin yüksek hacimde satmaya başlamasının biraz zaman alacağını ve beklemek gerektiğini söyleyebilir. Bu doğrultuda envantere daha az harcama yapmak gerekecektir. Sonuç olarak, “ölü stok” riski büyük ölçüde azalacaktır.

• Müşterilere istedikleri zaman ürünleri sunma fırsatı verir!

Gelişen e-ticaret ekosistemi günümüz tüketicilerine her zamankinden daha fazla seçenek sunuyor. Tüketiciler de bu doğrultuda bir gelişme içerisinde ve artık daha bilgili ve talepkârlar. Ne istediklerini bilen tüketiciler için taleplerinin hızlı bir şekilde yerine getirilmesi ve teslimi çok önemli bir unsurdur. Teslim edilemeyen her talep, rakiplerden birine potansiyel satış sunmak demektir. E-ticaret talep tahmini, bu durumda potansiyel kayıpları önleyebilir. Ürün taleplerini ve bunların nasıl dalgalanma gösterdiğini bilmek, e-ticaret markasını her zaman bir adım önde tutacaktır. Sonuçta stok planlaması gelecekteki müşteri talebine dayalı olacaktır.

• Stok maliyetlerini azaltır!

İdeal stok yönetimi ancak tam olarak doğru miktarda stok sayısına ulaşıldığında sağlanabilir. Stok sayısı düştükçe müşterileri hayal kırıklığına uğratma riski artar. Çok fazla stok ise depolama maliyetlerini sarsabilir. E-ticaret talep tahmini doğru yapıldığı takdirde depo yönetim sisteminin avantajlarından yararlanmak mümkün olacaktır. Bu sayede gereksinimleri karşılamak için doğru miktarda stok olacaktır. Bu durum boşa alan harcanmasını ve stok israfını ortadan kaldıracaktır. Güçlü stok tahmini de maliyetleri azaltarak yeni depolama yöntemleri bulmaya yardımcı olabilir.

• Talep odaklı fiyatlandırma stratejileri oluşturmayı sağlar

E-ticarette farklı faaliyet alanları, etkin talep tahmininden yararlanır. Fiyatlandırma stratejileri örnek olarak alınabilir. Böyle bir stratejiyi seçmedeki en kritik faktörlerden biri, bir ürün için var olan taleptir. Sonuçta, daha yüksek talep gören ürünler için daha fazla ücret alınabilir.

E-ticaret talep tahmininin karşılaştığı zorluklar

Talep tahmini, getirdiği pek çok avantajın yanında belirli zorluklar da barındırır. Uygulamada yapılan bazı hatalar, tahminleri yanlış doğrultuda yansıtabilir ve stratejilerin temelini sarsabilir. Peki, talep tahmini zorlukları nelerdir?

1. Yanlış metodoloji uygulamak

E-ticaret şirketine uygun olmayan türden bir talep tahmini tercih edildiğinde değerini kaybedecektir. Bu nedenle tercih yaparken seçenekleri iyi değerlendirmek gerekir. Bu doğrultuda şu noktalara başvurulabilir;

• Uzman görüşü: İşletmenin faaliyet gösterdiği pazardaki sektör uzmanlarından fikir alınabilir.
• Kolektif bilgi: Tüm satış ekibinden ürün performansı, satış eğilimleri ve daha fazlası için girdiler istenebilir.
• Zaman serisi analizi: Tahmin yapmak için geçmiş verileri kullanmak önemlidir. Örneğin; son iki yıldır Black Friday’de ani bir artış gösteren bir ürün satın alımları bulunabilir. Daha sonra bu satışların aynı zamanlarda tekrar artacağı öngörülebilir.

2. Karar vermek için eksik verilerden yararlanmak

Doğru tahmin modeli uygulansa bile eksik veriler sebebiyle tahminler başarısız olabilir. Bu, özellikle nicel tahmin yöntemi için geçerlidir. Bu tür süreçlerin etkili ve verimli olması için alınabilecek doğru bilgilere ihtiyaç vardır. Örneğin; satışlar veya envanter hakkında gerçek zamanlı veri toplanamıyorsa sonuçlar güncel olmayabilir. Aynı şekilde, sadece geçen aya ait satış rakamları varsa doğru kararlar verilemeyecektir.

E-ticaret müşteri talebini etkileyen değişkenler

E-ticaret ekosistemi içinde pek çok değişken, müşteri taleplerini etkiler. Bu değişime ayak uydurmak ancak doğru tahmin ve uygun stratejilerle mümkündür.

• Konum: E-ticaret ile ilgili en iyi şeylerden biri, bir markanın dünyanın her yerindeki müşterilere hizmet verebilmesidir. Bununla birlikte, tüketicilerin nerede ikamet ettikleri, ürünlere olan taleplerini etkileyecektir. Farklı milletlerden ve kültürlerden gelen insanların farklı ihtiyaçları ve beklentileri vardır.
• Mevsimsellik: Mevsimsellik, ürün talebinde büyük fark oluşturan başka bir faktördür. Black Friday, Cyber Monday gibi kampanya dönemleri, genellikle ürünlere talebi artırır. E-ticaret işletmelerinin bu tür etkinlikleri takip etmek için bir perakende takvimi hazırlaması önemlidir.
• Ürün çeşitleri: Satılan mallar müşteri talebini etkileyen en önemli unsurlardan biri. Örneğin, yüksek fiyatlı lüks ürünler sattığınızı varsayalım. Bu nişte daha az tekrarlanan talep olacaktır. Bu nedenle, ürün talebi daha öngörülemez olabilir.
• Rekabet: Pazarın ne kadar rekabetçi olduğu müşteri talebini de etkileyecektir. Örneğin; sahaya yeni bir rakip girerse, müşteri tabanının bir kısmı buraya yönelecektir ve bu nedenle ürün talebi düşebilir. Rakiplerden birinin iyi bir video pazarlama kampanyası yürütmesi de hizmet verilen kitlede düşüş yaşamaya sebep olabilir. Bu; envanter yönetimi, nakit akışı ve daha fazlasıyla ilgili karar verme sürecini etkileyecektir.

Doğru talep tahmini için atılacak adımlar nelerdir?

Tüm süreçlerin ardından e-ticarette doğru talep tahmini için izlenmesi gereken yollardan bazıları şunlar;

• Hedefleri belirlenmeli

Birçok iş sürecinde olduğu gibi doğru talep tahmininin ilk adımı, planlamadır. Veri toplamaya veya analiz etmeye başlamadan önce neyi başarmak istediğinizi bilmelisiniz. Tahmininiz için zaman dilimleri belirlenmeli ve şu sorulara cevap aranmalıdır;

• Belirli ürünlerin hangi hacmi satılacak?
• Hangi olaylar veya dış faktörler talebi etkileyebilir?
• Değişen tüketici beklentileri satışları etkileyebilir mi?
• Talep önemli ölçüde değişirse, ticari altyapı bununla başa çıkabilecek mi?

Hedefleri belirledikten sonra tüm paydaşlardan destek alınmalıdır. Satış ekibi, sosyal medya pazarlamacıları ve karar vericiler ile talep tahmininin tüm temelleri kapsadığı konusunda hemfikir olmak önemlidir.

• Veriler toplanmalı ve kaydedilmeli

Daha fazla veri her zaman daha doğru tahminlere yol açar. Hangi talep tahmini yöntemi olursa olsun, mümkün olduğu kadar çok bilgi toplanmalıdır. Bu noktada, iç ve dış faktörlerin ürün talebini etkilediği unutmamalıdır.

• Veriler ölçülmeli

Verileri sonuç çıkarmak için kullanmak gerekir. Bu, kalıpları ve eğilimleri bulmak için sonuçları analiz etmek anlamına gelir. Bunu manuel olarak yapmak mümkündür; ancak bu daha küçük firmalar için geçerlidir. Çok çeşitli veriler olduğunda en iyi seçenek, bir veri analizi platformundan destek almaktır. Bu tür çözümler, verilerden hızlı bir şekilde içgörü elde etmek için makine öğrenimini kullanabilir.

• Ayarlamalar yapılmalı

Veriler toplandı ve aydınlatıcı modeller bulundu diyelim. Peki, sırada ne var? Tahminler doğrultusunda iş operasyonlarında ayarlamalar yapmak gerekiyor. Örneğin; belirli bir ürün için düşen müşteri talebinin tahmin edildiğini varsayalım. Daha sonra, bu ürünlerden daha azını stoka koymak için gelecekteki satın alma siparişleri ayarlanabilir. Alternatif olarak bir ürünün mevsimsel bir yaşam döngüsüne sahip olduğu keşfedilebilir. Daha sonra sadece yılın ilgili zamanlarında stoklama yapmak gerektiğine karar verilebilir. Bu sayede stoklar, ihtiyaç olmadığında depoda yer işgal etmeyecektir.