SATIŞ TAHMİNİNDE YAPAY ZEKA KULLANIMI

Yapay zekâ, satış tahminlerinde istatistiksel tahmin yöntemlerine göre daha üstün olabilir çünkü yapay zekâ algoritmaları, çok daha karmaşık veri kümeleri üzerinde çalışabilir ve daha doğru sonuçlar verebilir.

Örneğin, istatistiksel yöntemler sadece geçmiş verileri kullanarak tahminler yaparken, yapay zekâ algoritmaları, geçmiş verilerin yanı sıra müşteri davranışları, sosyal medya etkileşimleri, ürün özellikleri ve diğer faktörleri de dahil edebilir. Bu sayede, daha kapsamlı bir analiz yapabilirler ve daha doğru tahminler yapabilirler.

Ayrıca, yapay zekâ algoritmaları, öğrenme yetenekleri sayesinde zamanla daha iyi hale gelebilirler. Bu da tahminlerin daha da gelişmesine ve iyileşmesine yardımcı olur.

Bir örnek düşünelim: Bir şirket, gelecek ayki satışları tahmin etmek istiyor. İstatistiksel bir yaklaşım, geçmiş aylarda elde edilen satış verilerine dayanarak bir regresyon modeli oluşturabilir. Bu model, geçmiş verilerin trendini ve varyansını dikkate alarak gelecek ayki tahmini bir satış miktarı sağlayabilir.

Ancak, yapay zekâ algoritmaları daha fazla veriye dayalı bir yaklaşım benimser. Örneğin, geçmiş verilerin yanı sıra, sosyal medya, ürün incelemeleri ve pazarlama kampanyaları gibi diğer faktörleri de dahil edebilir. Bu faktörlerin gelecek aylarda satışları nasıl etkileyebileceğini tahmin edebilirler.

Diyelim ki, şirketin son zamanlarda yeni bir reklam kampanyası başlattığını ve bu kampanyanın satışları artırmaya yardımcı olabileceğini düşünelim. Yapay zekâ algoritmaları, bu kampanyanın satışları ne kadar artırabileceğini tahmin ederek, tahminlerini daha doğru hale getirebilirler.

Satış tahmini yapmak için en çok kullanılan yapay zekâ algoritmaları arasında “makine öğrenmesi” ve “derin öğrenme” yöntemleri bulunmaktadır.

Makine öğrenmesi, birçok farklı algoritma kullanarak tahmin yapmak için kullanılabilir. En yaygın olanlarından bazıları,

  • karar ağaçları,
  • k-Nearest (k-en yakın komşu),
  • destek vektör makineleri (SVM) ve
  • rastgele ormanlardır.

Bu algoritmalar, verileri analiz ederek, belirli bir hedefe ulaşmak için verilerin nasıl işleneceğini öğrenirler. Örneğin, satış tahmini yapmak için, bu algoritmalar, satışları etkileyebilecek faktörleri ve bu faktörlerin satışları nasıl etkilediğini analiz ederler.

Derin öğrenme, büyük veri kümelerinde otomatik olarak öğrenme yeteneğine sahip olan yapay sinir ağları kullanır. Bu yöntem, büyük ve karmaşık veri kümelerinde satış tahminleri yapmak için özellikle yararlıdır. Derin öğrenme algoritmaları, yüksek seviyede soyutlama yapabilen, çok katmanlı sinir ağlarını kullanır. Bu, daha fazla sayıda veri seti ve daha karmaşık işlemler için daha iyi sonuçlar elde edilmesine olanak tanır. Örneğin, bir satış tahmini için, derin öğrenme algoritmaları, geçmiş satış verilerini, ürün özelliklerini, müşteri davranışlarını ve diğer faktörleri analiz ederek, gelecekteki satışları tahmin edebilirler.

Hangi algoritmanın kullanılacağı, veri kümesinin boyutuna, karmaşıklığına ve özelliklerine bağlıdır. İyi bir satış tahmin modeli oluşturmak için, doğru algoritmanın seçilmesi ve verilerin doğru bir şekilde işlenmesi önemlidir.

reflex., bünyesinde yapay zeka uygulamalarının da yer oldığı, şirket değerini artırıcı kararların bugünden verilmesini sağlayan senaryo simülasyonlu bir karar destek uygulama yazılımıdır.