Bir takviye markasında stok sorunu genelde iki şekilde görünür. Ya en çok satan magnezyum kutusu kampanyanın ortasında “stokta yok” yazar ya da depoda son kullanma tarihine yaklaşan koliler birikir. İkisinin kökü çoğu zaman aynıdır: talep tahmin edilmeden verilen sipariş. Bu yazıda talep tahminleme yazılımı ile bir takviye ya da sağlıklı ürün e-ticaret markasının hangi üründen ne zaman ve ne kadar sipariş vereceğini nasıl hesaplayabileceğini adım adım anlatıyoruz.
Hedef, tahmini kusursuz yapmak değil. Hedef, hatayı ölçülebilir hale getirmek ve siparişi bu hataya göre ayarlamak.
Talep tahminleme yazılımı ne yapar?
Talep tahmini, geçmiş satışlardan yola çıkarak önümüzdeki haftaların ya da ayların satışını sayıyla öngörmektir. Bir talep tahminleme yazılımı bu işi her ürün için ayrı ayrı yapar ve tahmini doğrudan sipariş kararına bağlar.
İyi kurulmuş bir sistemde akış kabaca şöyledir:
- Ürün bazında günlük satış ve iade verisi toplanır.
- Her ürünün satış deseni belirlenir: her gün mü satıyor, mevsime mi bağlı, yoksa ayda birkaç kez mi isteniyor?
- Birkaç tahmin yöntemi geçmiş veride denenir, en az hata yapan seçilir.
- Tahmin hatası ve tedarik süresi hesaba katılarak emniyet stoğu ile sipariş noktası bulunur.
- Sipariş gereken ürünler miktar ve tutarıyla listelenir.
Excel’de bu adımların çoğu yapılabilir. Zorluk, yüzlerce ürünü her hafta güncellemek ve her ürüne aynı formülü uygulamamaktır. Bir stok planlama programı ya da envanter planlama yazılımı tam da bu tekrar eden hesabı üstlenir.
Takviye satışında tahmini zorlaştıran durumlar
Takviye ve sağlıklı ürün kategorisinde talep, aynı ürün grubunda bile çok farklı davranır. Aşağıdaki tablo sık görülen ürün tiplerini ve her birinde işe yarayan yaklaşımı özetliyor.
| Ürün tipi | Talep deseni | Uygun yaklaşım |
|---|---|---|
| Her gün satan temel ürün (örneğin magnezyum, omega 3) | Düzenli | Hareketli ortalama ya da üstel düzeltme |
| Mevsime bağlı ürün (örneğin kış aylarında aranan bağışıklık ürünleri) | Mevsimsel | Mevsimsel yöntemler, ideal olarak en az iki yıllık geçmişle |
| Ayda birkaç kez satan niş ürün | Kesikli | Croston ailesi gibi seyrek talep yöntemleri |
| Yeni çıkan ürün | Kısa geçmiş | Basit ortalama ve sık gözden geçirme |
Tabloya iki not eklemek gerekir. Birincisi kampanyalar: indirim haftalarında satılan miktar normal talep sayılırsa sonraki aylar için fazla sipariş verilir. İkincisi stoksuz kalınan günler: ürün rafta yokken satış sıfır görünür, ama talep sıfır değildir. Bu günler ayrıca işaretlenmezse tahmin olduğundan düşük çıkar.
Yeni ürünlerde durum biraz farklıdır. Geçmiş satış olmadığı için ilk haftalarda basit bir ortalama ya da benzer bir ürünün ilk aylarındaki satışı yol gösterir. Bu dönemde siparişleri küçük tutmak ve tahmini her hafta gözden geçirmek, ilk partide fazla stokla kalma riskini azaltır.
Tahmin hatasını ölçmeden sipariş vermeyin
Hiçbir tahmin kesin değildir. Önemli olan hatanın büyüklüğünü bilmektir. Bunun için sık kullanılan ölçülerden biri WAPE’dir: toplam mutlak hata, toplam gerçekleşen satışa bölünür.
Örneğin bir ürün üç ayda 120, 80 ve 100 adet satmış, tahmin ise 100, 90 ve 110 olmuş olsun. Mutlak hatalar 20, 10 ve 10 adettir. Toplam hata 40, toplam satış 300 olduğu için WAPE yaklaşık yüzde 13’tür.
Bu sayı tek başına iyi ya da kötü değildir. Ama iki şeyi mümkün kılar: hatası yüksek ürünleri ayırmak ve emniyet stoğunu bu hataya göre büyütmek. Hatası düşük ürünlerde daha az yedek stok tutulur, para rafta beklemez.
Hata ölçüsü ayrıca yöntem seçiminde de işe yarar. Aynı ürün için üç farklı yöntem geçmiş verinin son aylarında sınanır; o aylarda en az yanılan yöntem gelecek dönemin tahmininde kullanılır. Bu yaklaşıma geriye dönük test denir ve her ürün için ayrı yapılır.
Emniyet stoğu ve sipariş noktası: küçük bir örnek
Sipariş noktası, stok bu seviyeye indiğinde sipariş verilmesi gereken miktardır. Formülü basittir: tedarik süresi boyunca beklenen talep artı emniyet stoğu.
Emniyet stoğunun büyüklüğü hedeflenen servis seviyesine bağlıdır. Servis seviyesi, bir tedarik döngüsünde stoksuz kalmama olasılığıdır. Yüzde 95 hedefleyen bir marka, yüzde 90 hedefleyene göre daha fazla yedek stok tutar. Her ürüne aynı hedefi koymak yerine çok satan ve kârlı ürünlerde yüksek, az satan ürünlerde daha makul bir hedef seçmek stokta bekleyen parayı azaltır.
Örneğin günde ortalama 15 kutu satılan bir ürünü fason üreticiden 20 günde alıyorsunuz. Tedarik süresi boyunca beklenen talep 300 kutudur. Tahmin hatası ve teslim gecikmeleri için 90 kutu emniyet stoğu hesaplandıysa sipariş noktası 390 kutu olur. Elinizde 350 kutu varsa sipariş zamanı gelmiştir.
İş burada bitmez. Üretici en az 1.000 kutu üretiyorsa ve ürün 48’lik kolilerle geliyorsa hesaplanan ihtiyaç bu kurallara göre yukarı yuvarlanır. Talep planlama yazılımı ile tedarik planlama yazılımı arasındaki çizgi de tam burada incelir: tahmin, satın alma kararına dönüşür.
Bu adımı elle yapan ekipler genelde aynı soruyla karşılaşır: “Bu sayı nereden çıktı?” VidiStock bu yüzden her sipariş önerisinin yanında bir “Detay” dökümü gösteriyor. Tahmin, emniyet stoğu, sipariş noktası ve miktarın nasıl bulunduğu firmanın kendi rakamlarıyla adım adım listeleniyor. Öneriler minimum sipariş ve lot katına göre yuvarlanıyor, liste Excel’e aktarılabiliyor. Uygulama tahminle birlikte güven aralığını da gösteriyor ve tahmin hatasını her ürün için raporluyor.
Başlamadan önce veri kontrol listesi
Yazılım ne kadar iyi olursa olsun, sonuç verinin kalitesine bağlıdır. Bir takviye markası için başlangıç listesi şöyle:
- Her ürün için benzersiz stok kodu ve adı
- Günlük satış ve iade adetleri, mümkünse depo kırılımıyla
- Güncel stok bakiyesi ve yoldaki açık siparişler
- Ürün ya da tedarikçi bazında tedarik süresi
- Minimum sipariş miktarı ve koli katı
- Birim maliyet, dövizle alınan ürünlerde para birimi
- Mevsimselliği yakalamak için ideal olarak iki yıl ve üzeri satış geçmişi
VidiStock bu veriyi CSV dosyasıyla ya da Netsis, Logo, Mikro ve DİA bağlantısıyla alıyor. Sitesine göre bu dört ERP bağlantısı beta aşamasında ve yalnızca okuma yapıyor. Uygulama ERP’nin yerine geçmiyor, yanında çalışıyor. Siparişi tedarikçiye kendisi göndermiyor; öneri listesi üretiyor, sipariş mevcut satın alma süreciyle veriliyor.
Daha kısa geçmişle de başlamak mümkün. Bu durumda daha basit yöntemler kullanılır ve belirsizlik doğal olarak daha yüksektir. Stok optimizasyonu yazılımı arayan bir marka için bu ayrım önemli: ilk aylarda beklenti kusursuz tahmin değil, ölçülen ve düzenli izlenen hata olmalı.
Sık sorulan sorular
Talep tahminleme yazılımı küçük bir marka için gerekli mi?
Ürün sayısı birkaç düzineyi geçmiyor, tek depo varsa ve talep düzenliyse iyi kurulmuş bir Excel dosyası yetebilir. Yüzlerce ürün, birden fazla depo ve uzun tedarik süreleri varsa elle hesap hem zaman alır hem hataya açık hale gelir.
Ne kadar geçmiş veri gerekir?
Mevsimselliği yakalamak için iki yıl ve üzeri satış geçmişi idealdir. Daha kısa geçmişte basit yöntemler kullanılır ve tahminler daha sık gözden geçirilmelidir.
Kampanya dönemleri tahmini bozar mı?
Bozabilir. Kampanya satışları ayrı işaretlenmezse normal talep gibi görünür ve sonraki siparişleri şişirir. Kampanya günlerini satış verisinde ayrı tutmak iyi bir başlangıçtır.
Yazılım siparişi otomatik verir mi?
Her sistemde farklıdır. VidiStock örneğinde uygulama sipariş önerisi listesi üretir; liste Excel’e aktarılır ve sipariş ERP üzerinden ya da mevcut satın alma süreciyle verilir.
Kısaca: takviye markasında doğru stok, her ürünün talep desenini ayrı ele almakla başlar. Tahmin hatasını ölçün, emniyet stoğunu bu hataya göre kurun, sipariş noktasını minimum sipariş ve koli kurallarıyla birlikte hesaplayın. Bu döngüyü her hafta elle kurmak yerine bir talep tahminleme yazılımı ile otomatikleştirmek, ekibin zamanını tahmin tartışmasından tedarikçi pazarlığına ve ürün geliştirmeye kaydırır.