Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Ba ğlı Talep Tahmin Analizi

1. Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Bağlı Talep Tahmin Analizi Grup: BigMProje Danışmanları M. Gökhan ATALIK Çağlar GÜVEN Serhat BAŞKAYA Serhan DURAN Koray GÜL Sadullah İMAT Şirket Danışmanları Nida Benan ÖZER Seden EFE

2. Sunum İçeriği • Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği • Mevcut Sistemin Analizi • Problem Tanımı ve Formülasyonu • Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu • Model Çıktıları • Uygulama Planı

3. Sunum İçeriği • Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği • Mevcut Sistemin Analizi • Problem Tanımı ve Formülasyonu • Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu • Model Çıktıları • Uygulama Planı

4. Firmanın Tanıtımı: 6 kategoride 24 Marka 973 Kalem ürün • Kategoriye özel • Pazarlama • Satış • Talep Planlama • Finans

5. 5 Firmanın fiyatlandırma politikaları, Rakiplerin fiyat değişiklikleri göz önüne alınarak; Aylık toplaşık talep tahminlerini haftalara ve ürün kalemlerine dağıtmak

6. Sunum İçeriği • Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği • Mevcut Sistemin Analizi • Problem Tanımı ve Formülasyonu • Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu • Model Çıktıları • Uygulama Planı

7. Mevcut Sistem

8. Mevcut Sistem Sku-4 Sku-2 Aylık Yalın Talep Tahmini 3 Yıllık Gönderi Bilgisi Düzeltme GDF Düzeltme Düzeltilmiş Aylık Talep Tahmini Sku-1 Haftalık Dağılım Haftalık Dağılım Haftalık Dağılım Sku-3 Haftalık Marka Bazlı Talep Tahmini Kalem Bazlı Dağılım Kalem Bazlı Dağılım Haftalık Kalem Bazlı Talep Tahmini

9. Problem ile İlgili Analizler Aylık talep tahminleri ve gerçekleşen sevkiyatların karşılaştırılması: Saç Bakım-Blendax

10. Haftalık Dağılım Oranları Saç Bakım-Blendax

11. 11 11 Fiyatlandırma dönemlerinde kalem bazlı haftalık talep tahmin hatalarının fazla olması Tahmin edilen dağılım % – Gerçekleşen dağılım %

12. Problem ile İlgili Analizler 5 6 7 8 1 2 3 4 Fiyat artışı İlk haftalarda talepte düşüş 0 9 Haftalar Son haftalarda talepte artış t = 4’te fiyat artışı bildirilmesi

13. Sunum İçeriği • Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği • Mevcut Sistemin Analizi • Problem Tanımı ve Formülasyonu • Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu • Model Çıktıları • Uygulama Planı

14. Problem Tanımı Ürün kalemlerinin haftalık tahminlerinde hedefler tutturulamıyor Belirti NEDEN ? Aylık tahmin haftalara doğru dağıtılmıyor. NEDEN ? Fiyat değişimleri haftalık talep tahminlerine yansıtılamıyor. NEDEN ? Aylık talebi, haftalara ve ürün kalemlerine doğru bir şekilde dağıtacak bir karar mekanizmasının olmaması Problem

15. Problem FormülasyonuKarar verici:Talep yöneticisiKarar vericinin amacı: Düşük tahmin hatasıKarar kriteri: Ortalama mutlak yüzde hatasını (MAPE) en aza indirgemek Başarı ölçütü: MAPE (Ortalama mutlak yüzde hatası)

16. Sunum İçeriği • Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği • Mevcut Sistemin Analizi • Problem Tanımı ve Formülasyonu • Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu • Model Çıktıları • Uygulama Planı

17. Regresyon Analizi • Saç-bakım kategorisi için istatistiksel veri analizi • Haftalık talep tahminlerinde etkili olan değişkenleri (fiyat, geçinme endeksi…) belirlemek ve bunların etkisini ölçmek

18. Model Girdi ve Çıktıları Haftalık Kalem Bazlı Talep Tahmini • Haftalık • Gönderi Bilgisi • Fiyat Endeksi • Rakip Ürün Fiyatı • Kendi Ürün Fiyatı • Geçinme Endeksi Regresyon Modeli SKU dağılım oranları ile çarpım Marka Bazında Haftalık Talep Tahmini

19. Model Formülasyonu Fiyat değişimi Tahmin edilecek Geçen ay W-1 W0 W1 W2 W3 W4 W-2 Haftalar LOG(Shp(W3)) = β1*LOG(Shp(W2)) + β2*LOG(Shp(W1)) +β3*LOG(Fiyat endeks değişimi) LOG(Shp(W2)) = β1*LOG(Shp(W1)) + β2*LOG(Fiyat endeks değişimi)+β3*LOG(Geçinme endeksi) Shp(W1) = β0 +β1*Shp(W0) + β2*Shp(W-2) +β3*(Fiyat endeks değişimi)+β4*(Geçinme endeksi) LOG(Shp(W4)) = β0+β1*LOG(Shp(W3)) + β2*LOG(Geçinme endeksi) + β3*LOG(Rakip ürün fiyatı)

20. Shp(W1) = β0 +β1*Shp(W0) + β2*Shp(W-2)+β3*(Fiyat endeks değişimi) +β4*(Geçinme endeksi) Hafta 1 tahmin (Düzeltmeden Önce) LOG(Shp(W2)) = β1*LOG(Shp(W1)) + β2*LOG(Fiyat endeks değişimi) +β3*LOG(Geçinme endeksi) Hafta 2 tahmin (Düzeltmeden Önce) LOG(Shp(W3)) = β1*LOG(Shp(W2)) + β2*LOG(Shp(W1)) +β3*LOG(Fiyat endeks değişimi) Hafta 3 tahmin (Düzeltmeden Önce) LOG(Shp(W4)) = β0+β1*LOG(Shp(W3)) + β2*LOG(Geçinme endeksi) + β3*LOG(Rakip ürün fiyatı) Hafta 4 tahmin (Düzeltmeden Önce)

21. Hafta Bazlı Tahmin Modelden çıkan 2. Hafta Talep Tahmini Modelden çıkan 3. Hafta Talep Tahmini Modelden çıkan 4. Hafta Talep Tahmini Modelden çıkan 1. Hafta Talep Tahmini Doğru Kabul Edilen Aylık Talep Tahmini ile Kıyaslanır Normalleştirme Faktörü (k) Nihai Haftalık Tahminler NWi = k*Wi

22. FİYATIN ETKİSİ GÖRÜLEMİYOR Durağan bir veri için kullanılan başlıca iki tahminleme metodu Zaman Serileri Hareketli Ortalamalar Metodu veya Üstel Düzeltme Geçmiş Gönderi miktarı Talep Tahmini

23. Geçmiş Gönderi Hareketli Ortalamalar Metodu veya Üstel Düzeltme Fiyat Fiyat Talep Tahmini

24. Karar Değişkenleri Matematiksel Model fj : j haftası için talep tahmini ki : faktör i’nin talep tahminindeki etkisi (ağırlığı) i = 1  Blendax’ın fiyatı, i = 2  Rakibin fiyatı, i = 3  Geçinme endeksi i = 4  Geçmiş gerçekleşen haftalık gönderi

25. Parametreler gj : j haftası için gönderi miktarı bj : j haftasında Blendax markasının fiyatı ej : j haftasında rakip markanın fiyatı lj : j haftasında sağlık ve kişisel bakım harcamaları için geçinme endeksi j = 1, 2, 3, 4

26. Model Min (fj– gj)2 subjectto fj = k1*bj + k2*ej + k3*lj + k4* gj + k5* gj-1 + k6* gj-2 k1 <= 0 k2 >= 0 k3 <= 0

27. Kalem Bazlı Tahmin • Regresyon • Gönderi verisi eksikliği • Gönderi verisindeki yüksek varyasyon • Zaman Serileri • Hafta Bazlı Tahmin

28. Sunum İçeriği • Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği • Mevcut Sistemin Analizi • Problem Tanımı ve Formülasyonu • Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu • Model Çıktıları • Uygulama Planı

29. Marka Bazında Sonuçlar

30. Blendax Ortalama Mutlak Hata Grafiği

31. Marka Bazında Sonuçlar

32. Pantene Ortalama Mutlak Hatası Ortalama Mutlak Tahmin Hatası (%)

33. Kalem Bazında Sonuçlar- Blendax

34. Kalem Bazında Sonuçlar- Pantene

35. SKU Regresyon Sonuçları Blendax A sınıfÜrünü Pantene A sınıf Ürünü

36. Ağırlıklı Mutlak Tahmin HatasıBlendax Ağrılıklı Mutlak Tahmin Hatası

37. Ağırlıklı Mutlak Tahmin HatasıPantene Ağırlıklı Mutlak Tahmin Hatası %

38. Sunum İçeriği • Firma Tanıtımı ve Proje İçeriği • Mevcut Sistemin Analizi • Problem Tanımı ve Formülasyonu • Çözüm Yaklaşımı ve Model Formülasyonu • Model Çıktıları • Uygulama Planı

39. Uygulama Planı Verilerin Güncellenmesi Kalem veya Marka Seçimi Regresyon

40. Dinlediğiniz için teşekkürler... Sorularınız ve tavsiyeleriniz...