Netcad Dünyası

Makine Öğrenmesi ile Satış Tahmini ve Sipariş Planlama Optimizasyonu

“1814 yılında ünlü Fransız astronom ve matematikçi Pieere-Simon Laplace geçmiş ile geleceği aynı anda bilen bir sanal varlık üzerine deney yapmıştı. Literatüre Laplace’in Şeytanı diye geçen ve günümüz tahminleme algoritmalarının atası kabul edilebilecek bir kült böylece doğmuştu.

Biz de Suwen ve Netcad işbirliği içerisinde henüz Laplace kadar popüler olmasa da, geçmişimizden faydalanan ve geleceğimizi yüksek doğrulukla tahmin edebilen bir talep planlama projesini başarıyla bitirdik. Geldiğimiz noktada ortaya çıkardığımız sürekli öğrenen algoritma ağları sayesinde kısa ve uzun vadeli müşteri taleplerimizi çok daha sağlıklı yönetiyoruz. Talebi önceden tahminleyip stok yatırımlarımızı daha isabetli yaparken hem karlılık hem de verimlilik olarak tatmin edici sonuçlar alıyoruz. Netcad’e proje gelişim sürecindeki destekleri için ayrıca teşekkürlerimi sunarım.”

Emre EYMÜR

Suwen Perakende Geliştirme Direktörü

Türkiye’nin en hızlı büyüyen iç giyim markası olma özelliğini taşıyan Suwen, bugün Türkiye genelinde 150 mağazasında modern ve fonksiyonel ürün tasarımlarıyla farklı yaş gruplarındaki kadınlara iç giyim, ev giyim, plaj, korse, çorap gibi farklı kategorilerde geniş bir ürün yelpazesi sunuyor.

Netcad olarak, Suwen ile perakendenin en temel süreçlerine odaklandığımız, perakendeye özel KPI’ları ölçerek operasyonel süreçleri dijitalleştirdiğimiz farklı dijital dönüşüm projelerine imza attık. Son olarak 2021 Eylül ayında Suwen’in deneyimli talep planlama ekibi ile yapılan analizler neticesinde sipariş planlama üzerine ARGE çalışmalarına başlandı ve NetAnalytics Sipariş Planlama projesi hayata geçirildi.

Suwen’in RPT siparişleri (repeat order) verme süreçlerinin yüksek verimlilikle yönetilebilmesine yönelik olarak geliştirilen yazılım çözümü, hangi tarihte hangi üründen kaç adet sipariş verilmesi gerektiğine yönelik öneriler sunarak ürün gamında sürekli bulundurulan ve dört mevsim boyunca satışına devam edilen NOOS (Never Out Of Stock) olarak tabir edilen siparişlerinin verilmesinde bir karar destek sistemi sunuyor.

Suwen Talep Planlama Yöneticisi Merve Efe, “Sipariş planlama süreçlerini geçmiş deneyim ve öngörülerimize dayanarak manuel yöntemlerle yapıyorduk. Proje başlangıcındaki en büyük motivasyonumuz uzun vadeli ürün taleplerini yapay zekaya dayalı algoritmalar ile en doğru şekilde tahmin etmek ve RPT sipariş adetlerimizi kişisel yaklaşımlara bağlı kalmadan bu tahminler ışığında belirleyebilmekti.” “Bu sayede hem kayıp satışlarımızı azaltmayı hem de müşteri memnuniyetini artırmayı hedefliyoruz.” diyor.

Projenin başlangıç noktasında talep tahmin algoritmalarını besleyen veriler üzerinde yoğun bir analiz çalışması yapıldı. Veri kalitesinin artırılmasına ve veri içindeki görüntülerin tespit edilmesine yönelik pek çok yaklaşım kullanıldı. Ardından tespit edilen veri örüntüleri için en uygun talep tahmin algoritmaları tespit edildi.

Talep üzerinde önemli etkisi bulunan kampanya bilgileri, özel günler, pandemi etkisi gibi faktörler de talep tahminleme algoritmalarına dahil edilerek veriler anlamlandırıldı ve en uygun matematiksel modeller seçildi. Parametre optimizasyonu ile veri örüntüsüne uygun model adaptasyonu sağlanarak sistem, öğrenen bir sistem haline getirildi.

Netcad veri bilimi ekibinden Hasan Can Karapınar; “Hem klasik hem de en gelişmiş zaman serisi tahmin modellerini bir araya getirerek, satış geçmişi oldukça kısa olan ürünler için dahi uzun soluklu tahmin değerleri üretebilmeyi başardık.” diyor, “Bu uzun vadeli talep tahmin değerlerini de RPT önerileri için en temel girdi olarak kullanıyoruz. Tabii bu noktada Suwen Proje Ekibi’ne de bir teşekkür borçluyuz. Veriyi anlamlandırma noktasında perakende alanındaki deneyimleri ile çalışmalarımızda bize ışık tuttular.”

Suwen Talep Planlama ekibinden Sema İmer; “ RPT Önerilerini üretirken hayatın gerçeklerini de göz ardı etmiyoruz. Sistem önerileri üretirken tedarik süresi, minimum üretim adedi, hedeflediğimiz stok haftası gibi parametreleri de sürece dahil ediyor. Bu sayede gerçek hayatın değişken dinamiklerine de kolaylıkla uyum sağlayabiliyoruz.” diyor.

Netcad Kurumsal İş Geliştirme ekibinden Bülent Göven ise yapılan çalışmanın ARGE yönüne dikkat çekiyor.“Suwen ile perakende analitiği üzerine hayata geçirdiğimiz üçüncü proje olan RPT Sipariş Planlama Modülü’nü geliştirmek oldukça zorlu, bir o kadar da keyifli bir işti bizim için” diyor. “Açıkçası son iki yıldır yaşanan pandemi veri tutarlılığını olumsuz yönde etkilemişti ve veri desenlerini pandeminin etkisinden arındırarak ortaya koyabilmek için epey yoğun çaba sarf ettik.

Ayrıca doğru tahminleme yöntemlerini tespit edebilmek için pek çok yöntem denedik. Sistemin talep tahmin başarısının sürdürülebilirliğinin sağlanması için de öğrenme algoritmaları üzerine yoğun bir mesai harcamamız gerekti. Ne mutlu ki bunca emek karşılığını buldu ve ortaya çok iyi bir iş çıkardık.” diye ekliyor.

Katma Değerler

Sipariş adetlerinin talep tahminlerine dayalı olarak otomatik hesaplanması ve bu sayede zaman ve iş gücü tasarrufu.

Veriye dayalı ve hızlı karar alabilme imkânı.

Mağazalardaki kayıp satış oranının azaltılması.

Servis seviyesinin arttırılması.

Stok maliyetlerinin azaltılması.

Aradığı ürünü bulan mutlu müşteri.