Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Ba ğlı Talep Tahmin Analizi

Sistem Tasarım 2

Fiyatlandırmaya Bağlı Talep

Tahmin Analizi

Grup: BigM Proje 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






• Uygulama Planı

Sunum İçeriği

6 kategoride

24 Marka

973 Kalem ürün

Kategoriye

özel

• Pazarlama

• Satış

• Talep

Planlama

• Finans

Firmanın Tanıtımı:

55

Firmanın fiyatlandırma politikaları,

Rakiplerin fiyat değişiklikleri

göz önüne alınarak;

Aylık toplaşık talep tahminlerini haftalara ve ürün kalemlerine

dağıtmak

6






• Uygulama Planı

Sunum İçeriği

Mevcut Sistem

GDF Yazılımı

GDF Tahmin Çıktısını Düzeltme

Düzeltilen Tahminin Haftalara ve Ürün Kalemlerine Dağıtımı

7

8

3 Yıllık Gönderi Bilgisi GDF

Aylık Yalın Talep Tahmini

DüzeltmeDüzeltme

Haftalık DağılımHaftalık DağılımHaftalık Dağılım

Kalem Bazlı Dağılım

Kalem Bazlı Dağılım

Düzeltilmiş Aylık Talep Tahmini

Haftalık Marka Bazlı Talep Tahmini

Mevcut Sistem

Sku-1

Sku-2

Sku-3

Sku-4

Haftalık Kalem Bazlı Talep Tahmini

Problem ile İlgili AnalizlerAylık talep tahminleri ve gerçekleşen sevkiyatların karşılaştırılması:

May

06

July

06

Sept 0

6

Nov 0

6

Jan

07

Mar

ch 0

7

May

07

July

07

Sept 0

7

Nov 0

7

Jan

08

Mar

ch 0

8

May

08

July

08

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

ForecastShipment

Saç Bakım-Blendax

Haftalık Dağılım Oranları

Saç Bakım-Blendax

111111

Fiyatlandırma dönemlerinde kalem bazlı haftalık talep tahmin hatalarının fazla olması

Tahmin edilen dağılım % – Gerçekleşen dağılım %

t = 4’te fiyat artışı

bildirilmesi

Son haftalarda talepte artış

1 2 3 4 5 6 7 8

Fiyat artışı

0 9

İlk haftalarda talepte düşüş

Haftalar

Problem ile İlgili Analizler

13






• Uygulama Planı

Sunum İçeriği

Belirti Ürün kalemlerinin haftalık tahminlerinde hedefler tutturulamıyor

Aylık tahmin haftalara doğru dağıtılmıyor.

Fiyat değişimleri haftalık talep tahminlerine yansıtılamıyor.

Aylık talebi, haftalara ve ürün kalemlerine doğru bir şekilde dağıtacak bir karar mekanizmasının olmaması

NEDEN ?

NEDEN ?

NEDEN ?

Problem

Problem Tanımı

Problem Formülasyonu

Karar verici: Talep yöneticisi

Karar vericinin amacı: Düşük tahmin hatası

Karar kriteri: Ortalama mutlak yüzde hatasını

(MAPE) en aza indirgemek

Başarı ölçütü: MAPE (Ortalama mutlak yüzde hatası)

15

16






• Uygulama Planı

Sunum İçeriği

Regresyon Analizi

• Saç-bakım kategorisi için istatistiksel veri analizi

• Haftalık talep tahminlerinde etkili olan değişkenleri (fiyat, geçinme endeksi…) belirlemek ve bunların etkisini ölçmek

17

Model Girdi ve Çıktıları18

Regresyon Modeli

SKU dağılım oranları

ile çarpım

Haftalık Kalem Bazlı

Talep Tahmini

• Haftalık Gönderi Bilgisi

• Fiyat Endeksi• Rakip Ürün Fiyatı• Kendi Ürün Fiyatı• Geçinme Endeksi

Marka Bazında

Haftalık Talep Tahmini

W-2 W-1 W0 W1 W2 W3 W4

Geçen ay

Tahmin edilecek

Haftalar

Shp(W1) = β0 +β1*Shp(W0) + β2*Shp(W-2)+β3*(Fiyat endeks değişimi)+β4*(Geçinme endeksi) LOG(Shp(W2)) = β1*LOG(Shp(W1)) + β2*LOG(Fiyat endeks değişimi)+β3*LOG(Geçinme endeksi) LOG(Shp(W3)) = β1*LOG(Shp(W2)) + β2*LOG(Shp(W1)) +β3*LOG(Fiyat endeks değişimi) LOG(Shp(W4)) = β0+β1*LOG(Shp(W3)) + β2*LOG(Geçinme endeksi) + β3*LOG(Rakip ürün fiyatı)

Fiyat değişimi

Model Formülasyonu

Shp(W1) = β0 +β1*Shp(W0) + β2*Shp(W-2)+β3*(Fiyat endeks değişimi)+β4*(Geçinme endeksi)

LOG(Shp(W2)) = β1*LOG(Shp(W1)) + β2*LOG(Fiyat endeks değişimi)+β3*LOG(Geçinme endeksi)

LOG(Shp(W3)) = β1*LOG(Shp(W2)) + β2*LOG(Shp(W1)) +β3*LOG(Fiyat endeks değişimi)

LOG(Shp(W4)) = β0+β1*LOG(Shp(W3)) + β2*LOG(Geçinme endeksi) + β3*LOG(Rakip ürün fiyatı)

Hafta 1 tahmin (Düzeltmeden Önce)




21

Doğru Kabul Edilen Aylık Talep Tahmini ile Kıyaslanır

Modelden çıkan

1. Hafta Talep

Tahmini

Mod

elde

n çı

kan

3. H

afta

Tal

ep

Tahm

ini

Modelden

çıkan 2. Hafta

Talep Tahmini

Mod

elde

n çı

kan

4. H

afta

Tal

ep

Tahm

ini

Normalleştirme Faktörü (k)

Nihai Haftalık TahminlerNWi = k*Wi

Hafta Bazlı Tahmin

Zaman Serileri

Durağan bir veri için kullanılan başlıca iki tahminleme metodu

Geçmiş Gönderi miktarı

Hareketli

Ortalamalar

Metodu veya Üstel

Düzeltme

Talep Tahmini

FİYATIN ETKİSİ

GÖRÜLEMİYOR

Hareketli

Ortalamalar

Metodu veya Üstel

Düzeltme

Geçmiş Gönderi

Fiyat

Fiyat

Talep Tahmini

Karar Değişkenleri

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

Matematiksel Model

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

Model

Min (fj – gj)2

subject to

fj = k1*bj + k2*ej + k3*lj + k4* gj + k5* gj-1 + k6* gj-2

k1 <= 0

k2 >= 0

k3 <= 0

Kalem Bazlı Tahmin

• Regresyon

• Gönderi verisi eksikliği

• Gönderi verisindeki yüksek varyasyon

• Zaman Serileri

• Hafta Bazlı Tahmin

27

28






• Uygulama Planı

Sunum İçeriği

Marka Bazında Sonuçlar29

BLENDAX Model MAPERegresyon 42.14

Model Log-Model 43.1

Sin(Pi(Log))-Model 55.64Zaman Serileri Expo(α=0.4) 51.65

MA(5) 52.87

Mevcut Sistem 51.85

Blendax Ortalama Mutlak Hata Grafiği30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 430

50

100

150

200

250

300

REGRESYONP&G Tahmin

Haftalar 2008

%

Ortalama Mutlak Tahmin Hatası

Marka Bazında Sonuçlar31

PANTENE Model MAPERegresyon 33.51

Model Log-Model 36.04

Sin(Pi(Log))-Model 82.87Zaman Serileri Expo(α=0.9) 54.17

MA(1) 60.24

Mevcut Sistem 68.81

Pantene Ortalama Mutlak Hatası32

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 430

50

100

150

200

250

300

350

400

RegresyonP&G

Hafta 2008

%

Ortalama Mutlak Tahmin Hatası (%)

Kalem Bazında Sonuçlar- Blendax33

BLENDAX

A class SKUs Regresyon Mevcut Durum (Q/P) Zaman Serisi Sin(Pi(log))-ModelSKU-1 58.34 90.5 269 66.9SKU-2 43.83 59.91 107 42.82SKU-3 55.83 56.54 77.84 70.13SKU-4 47.23 55.22 260 59.27SKU-5 43.23 61.86 68.8 50.54SKU-6 42.64 56.71 72.2 51.2SKU-7 53.82 58.1 134 57.75SKU-8 53.17 52.47 122 61.43

MAPE (Ortalama Mutlak Tahmin Hatası)

Kalem Bazında Sonuçlar- Pantene34

PANTENEA class SKUs Reg-Model Mevcut Durum Log-Model

SKU-1 112.25 103.41 118.78SKU-2 105.05 118.3 103.66SKU-3 36.41 64.96 38.08SKU-4 44.78 71.73 47.31SKU-5 88.32 69.7 89.52SKU-6 54.69 73.07 55.26SKU-7 49.53 86.47 51.42

MAPE (Ortalama Mutlak tahmin Hatası)

SKU Regresyon Sonuçları35

Blendax A sınıf Ürünü

Pantene A sınıf Ürünü

Regresyon SKU Regresyon Mevcut Durum41.14 865.55 51.84


Regresyon SKU Regresyon Mevcut Durum33.51 62.1 68.81


Ağırlıklı Mutlak Tahmin HatasıBlendax

36

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 310

50

100

150

200

250

300

Model WAPEMevcut WAPE

Hafta 2008%

Ağrılıklı Mutlak Tahmin Hatası

Ağırlıklı Mutlak Tahmin HatasıPantene

37

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 320

50

100

150

200

250

300

350

400

Model WAPEMevcut WAPE

Hafta 2008

%

Ağırlıklı Mutlak Tahmin Hatası

38






• Uygulama Planı

Sunum İçeriği

Uygulama Planı39

Kalem veya Marka Seçimi

Verilerin Güncellenmesi

Haftalık Talep

Tahminleri

Arayüz (MS

Excel)

Kullanıcı

Reg

resy

on

40

Dinlediğiniz için teşekkürler...

Sorularınız ve tavsiyeleriniz...

Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Ba ğlı Talep Tahmin Analizi

Documents

Transcript of Sistem Tasarım 2 Fiyatlandırmaya Ba ğlı Talep Tahmin Analizi