Satış Yönetimi Dersi 3. Ünite Özet

Pazar Potansiyeli, Satış Potansiyeli ve Satış Tahmini

Bir firmanın karlılık oranını arttırması için gerekli en önemli bilgilerden bir tanesi müşterinin nerede olduğu ve ne kadar mal ya da hizmeti satın alacağıdır. Pazar potansiyeli bir ürün pazarında belirli bir sürede ideal koşullar altında yapılabilecek olası tüm satışın tahminidir. Bu tanım sadece belirli bir bölge, belirli bir pazar, belirli müşteri grubu ve belirli bir zaman için geçerlilik gösterir. Satış potansiyeli ise belirli bir firmanın toplam pazar potansiyelinden alabileceği paydır. Bir firmanın pazardaki payı satış potansiyelinin Pazar potansiyeline olan oranıdır. Firmalar bu potansiyeli belirlerken öncelikle yakın gelecekteki ekonomik öngörüler üzerinden hareket ederler. Daha sonra ise endüstri tahmini ile aynı sektörde yer alan firmaların pazardaki performansları ile firmanın kendi performansına ilişkin tahminler yapılmaktadır.

Tahmin ve hedef arasında uyum olmak zorundadır. Aksi takdirde planlamalar ve hedeflerin tekrar düzenlenmesi gerekliliği doğacaktır. Eğer tahminler hedeflerle uyumlu ise bir pazarlama birimine ayrılan satış hedefi olarak tanımlanan, satış kotasına yönelik kestirimler yapılabilir. Kısacası başlangıçta yapılan tahminler firmanın en ayrıntılı planlarına kadar uzayabilir.

Satış Tahmin Yöntemleri

Nitel Satış Tahmin Yöntemleri

Nitel satış tahminleri, yönetim ya da satış ekibinin kendince yaptığı yorumlara dayalı olan yöntemlerin bütünüdür. Geçmişte sektöre ait sayısal değerler olmadığında sıklıkla kullanılmaktadır. Örneğin; pazara yeni giren ve satış verileri olmayan bir ürün için bu yöntem kullanılır. Aynı zamanda yapısal değişikliklerin olduğu durumlarda da bu yöntemden faydalanılmaktadır. Örneğin; pazardaki yapıyı etkileyen toplumsal ve ekonomik olaylar (kriz, savaş, vb.) yöneticileri bu tip yöntemlerin kullanılmasına itebilir.

Satış Ekibinin Bileşimi

Satış ekibinde bulunan her elemanın bir satış döneminde ne kadar satış yapacağına dair öngörüleri alındıktan sonra oluşturulan satış tahmini yöntemidir. Yönetici tarafından gözden geçirilerek düzenlenebilir. Böylece en alt basamakta yer alan satış elemanından en üst basamaktaki yöneticilere kadar herkesin bu tahmini oluşturmada görüşü alınmış olur. Bu yöntem satış personelinin performansının artmasına katkı sağlayabilir. Elemanların bir bölümünün çok yüksek, diğer bir bölümünün ise çok düşük tahminlerde bulunduğu durumlarda bilginin toplandığı kişi sayısı arttırılarak bunlardan gelen sayıların ortalaması alınabilir.

Yönetici Grubu Fikri

Bu yöntemde yönetici grubunun fikirlerine göre satış kotasının belirlenmesi esastır. Bazen bu görüşlerin ortalaması alınarak bazen de grup tartışması sonucunda uzlaşma yoluna giderek kota belirlenir. Bu yöntemin sağladığı en büyük avantaj hızlı bir şekilde sonuçlanmasıdır. En büyük dezavantaj ise toplam bir tahmin ortaya koymasıdır. Bu tip bir yöntemde sorumluluk paylaşılmaktadır.

Bu yöntemde karşılaşılan durumlardan bir tanesi baskın bir yöneticinin diğerlerini etkileyerek kendi fikrini empoze etmesi ve pazarı tanıyan diğer yöneticilerin fikirlerinin göz ardı edilmesidir. Delfi tekniği ismi verilen, her uzmanın kapalı bir şekilde yorumunu yapmasının ardından isim verilmeden bir rapor oluşturulması yoluyla bu durumun üstesinden gelinebilir. Rapor tüm uzmanlarla paylaşıldıktan sonra her uzman kendi görüşünü, gerekli düzeltmeleri tekrar rapora yansıtabilir.

Müşteri Beklentileri

Bu yöntem, anket yolu ile müşterilerin satın alma durumlarının belirlenmesine dayanmaktadır. Yüz yüze veya telefon, posta ya da e-posta yoluyla bu bilgiler toplanabilir. Bu metodun sonunda ortaya çıkan tahminler şirketin satış tahmininden daha çok pazar potansiyeli veya satış potansiyeline yakın olma eğilimindedir.

Nicel Satış Yöntemleri

Zaman Serisi Teknikleri

Geçmişteki verilerin kullanılarak gelecekteki durumların tahmin edilmesini kapsar. Zaman serisi verilerinde trendler, döngüsel etkiler, mevsimler etkiler ve rastsal etkiler olmak üzere dört farklı etki bulunabilir.

1. Hareketli Ortalamalar

Zaman içindeki bu dalgalanmalardan fazla etkilenmemek için son iki yılın, üç yılın, beş yılın veya seçtiğimiz herhangi uzunlukta bir zaman diliminin satış rakamlarının ortalamasını gelecek yılın tahmini olarak kullanabiliriz. Hareketli ortalamalar hesaplanırken şu formül kullanılır:

Tt+1 = bir sonraki periyod tahmini

St = içinde bulunulan periyodda gerçekleşen satış

St-1 = bir önceki periyotta gerçekleşmiş satış

St-k+1 = t-k+1 döneminde gerçekleşmiş satış

k = hareketli ortalamadaki periyod sayısıdır (Üç-yıllık için 3, beş-yıllık için 5 gibi).

Bu yöntemdeki en önemli nokta periyod sayısının belirlenmesidir. Periyod sayısı satış tahminini etkileyecektir.

2. Üstel Düzeltme

Üstel düzeltme, teknik olarak hareketli ortalamalara benzer. Tek farkı geçmiş periyodların düz ortalaması  yerine ağırlıklı ortalamasının kullanılmasıdır. Üstel düzeltme modelinin genel yapısı aşağıdaki gibidir:

Tt+1=?St+ 1-? T

Tt+1 = bir sonraki periyod tahmini

St = içinde bulunulan periyodda gerçekleşen satış

Tt = içinde bulunulan periyod için üstel düzeltme tahmini

? = düzeltme katsayısıdır (0 < ? < 1)

Başka bir ifadeyle, üstel düzeltme modeline göre bir sonraki yıl için satış tahmini, bu yılki satışlar çarpı düzeltme katsayısı (alfa) artı bu yıl için satış tahmini çarpı bir eksi düzeltme katsayısıdır. Bu teknikteki en önemli basamak alfa katsayısının belirlenmesidir. Bu katsayı 0 ve 1 arasında olmalıdır. Katsayının seçimi deneme yanılma ya da tahmin performanslarının karşılaştırmasına dayalı yapılır.

3. Zaman Serisi Regresyonu

Zaman serisi regresyonunda satışlar zamanın doğrusal bir fonksiyonu olarak modellenir. Zaman içerisinde değişen satışlardaki bu değişimin en azından bir kısmının sistematik olduğu varsayımına dayanır. Bu varsayıma göre satışların regresyon denklemi aşağıdaki gibidir:

St = ß0 + ß1t +?

St = t periyodundaki satış miktarı

t = 0, 1, 2 ....T

ß0 = başlangıç periyodunda (t=0) rastsal etkilerden arınmış ortalama satış

ß1 = her bir periyod geçtiğinde ortalama satış miktarında gerçekleşmesi beklenen değişim

? = ortalama satış miktarında rastsal olarak yaşanan değişimlerdir.

Satış ve zaman arasındaki ilişkinin kullanılabilmesi için öncelikle bu parametrelerin tahmin edilmesi gereklidir. Tahmin sonucunda ise örneklem regresyonu ortaya çıkar:

St = b0 + b1t +?

b0 ve b1 sırasıyla ß0 ve ß1 parametrelerinin tahminleridir. Amacın veri dağılımına en uygun doğru denklemi bulmak olduğu en küçük kareler yöntemi parametre tahmininde kullanılmaktadır.

Basit zaman regresyonlarında en çok dikkat edilmesi gereken nokta, bir firmanın satışlarının sadece zamana bağlı olarak değişmemesidir. Rakip firmaların müşteri seviyeleri, Pazar davranışları da satışları etkilemektedir.

Çoklu Regresyon ile Talep Analizi

Çoklu regresyonun amacı satış ve satışı etkileyen faktörler arasındaki ilişkiyi belirleyerek gelecek için tahminde bulunmaktır. Tipik olarak satış ve diğer etmenler arasında doğrusal bir ilişki varsayılır ve bu ilişkinin derecesi regresyon ile tahmin edilmeye çalışılır. Ürünün fiyatı, müşteri gelir seviyesi, yakın (ikame veya tamamlayıcı) ürün fiyatları gibi her talep analizinde bulunması gereken faktörler vardır. Ancak bunlar dışında da bazı özel faktörler ürünlerin satışını etkileyebilir. Bu tip durumlarda çoklu regresyon uygulanır ve faktör sayısı ürüne göre değişim gösterir.

Aşağıda satış ve satışı etkilediği düşünülen “k” sayıda faktör arasında varsayılan çoklu regresyon ilişkisinin denklemi yer almaktadır;

S = ß0 +ß1X1+ ß2X2+...+ßkXk+ ?

Burada S bağımlı değişken, X’lerin her biri ise açıklayıcı (bağımsız) değişkendir.

S = satış miktarı

Xi = satışı etkilediği düşünülen i’nci faktörü (i = 0, 1, ...,k)

? = rastsal etkiler. Satışta meydana gelen, satışı etkilediği düşünülen faktörler tarafından açıklanamayan değişimleri ifade eder.

ß0 = doğrusal denklemin sabiti. Tüm faktörler sıfıra eşitken ortalama satış miktarını verir. Çoğu zaman yorumlanmaz, çünkü yorumu çok gerçekçi olmayabilir.

ßi = eğim katsayısı. Diğer faktörler sabitken, i faktörü bir birim arttığında satışta meydana gelmesi beklenen ortalama değişimi ifade eder. Faktörün niteliğine göre negatif olabilir.

Tahmin Yöntemlerinin Seçimi

Nitel ya da nicel yöntemlerin seçimi yöneticilerin tercihlerine bağlı olmakla birlikte en önemli kriter tahminin doğruluğudur. Daha sonra yöntemin uygulama şeklinin zaman ve maliyet açısından ekonomik olması gereklidir. Yöntem seçimi yaparken, yöneticiler kararlarını kendi bilgi ve tecrübeleri kadar modellerin istatistiksel performansına veya başka firmaların ne kullandıklarına da dayandırırlar. Farklı yöntemlerin tahmin performanslarını ölçmek için ortalama mutlak yüzde sapma (OMYS) belki de en çok kullanılan kriterdir.

Satış Kotaları

Kota satış elamanının belirli bir sürede yakalaması gereken hedeftir. Satış kotaları satış potansiyeli gibi ideal bir beklentiyi her zaman yansıtmaz. Kotaların amaçları;

1. Satış temsilcilerine teşvik sağlanması
2. Satış temsilcileri veya birimlerinin satış performanslarının değerlendirilmesi
3. Satış personelinin çabalarının kontrol edilmesi

olarak sıralanabilir.

Satıcının bir hedefi olması ve hangi ürünleri öncelikle satmak istediğini belirlemesi şirket için olumlu bir sonucu doğuracaktır. Ancak kotaların kolay elde edilir olmasının motivasyon üzerinde olumsuz etkisi olabilir. Kotalar sadece satıştan görevli kişilerin performanslarını değil aynı zamanda bu süreçteki çabalarını da gösterir.

Etkin Kotaların Özellikleri

Bir kotanın etkin olması için ulaşılabilir, tam ve anlaşılır olması gereklidir. Hedefin kolay ulaşılır olmaması satış ekibinin daha fazla güdülenmesine yardımcı olabilir. Doğru satış tahminleri yapıldığında kotalarda doğru bir şekilde belirlenebilir. Bir kotanın tam olması ise satış ekibinden beklenenleri tam anlamıyla içermesi ve bunları açık bir şekilde ifade etmesi demektir.

Kota Çeşitleri

Satış Hacmini Temel Alan Kotalar

En çok kullanılan kota türü muhtemelen satış temelli kotalardır. Bunun en temel sebebi ise, satış elemanları, satış kotalarını kendi işleriyle çok rahat bağdaştırabildikleri için bu kotalar rahat kabul görür. Farklı şekillerde belirleme şansı olsa da satış elemanları arasındaki iletişimi en rahat sağlayan kotalar para birimi cinsinden belirlenenlerdir. Puan kotası ise yönetimsel olarak avantaj sağlamaktadır. Örneğin bir mala verilen puan ile onun satış sayısının çarpımı bir elemana puan kazandırırken; yönetimin mal puanlarını ayarlaması istenilen malın satışını da etkileyecektir.

Kârı Temel Alan Kotalar

Prensip olarak satış kotalarına benzeseler de kâr kotaları satış hacmi yerine kâr marjına (net satış – üretim maliyeti) odaklanır. Yönetmesi ise bir hayli zordur. Her malın maliyeti ve sağladığı kazancın ayrıca araştırılmasını gerektirir.

Satış Faaliyetlerini Temel Alan Kotalar

Bir ürünün satış elemanı tarafından tanıtımının yapılması satışa yol açmasa da gelecekteki satışları etkileyebilir. Kota sisteminin sadece satışa dayalı olması satış elemanının satış yatırımını göz ardı etmesine neden olacaktır. Müşterilere yollanan mektuplar, sunulan satış teklif sayıları, ürün tanıtım sunuları satış faaliyet kotalarına örnektir.