Hangi üründen kaç tane, hangi mağazaya, ne zaman
Toolio küçük ve orta ölçekli perakendeciler için bir ürün planlama platformuydu. On dört ay boyunca tahminleme ve talep tahmini tarafında arka uç yazdım.
On dört ay tahminleme ve talep tahmini tarafında çalıştım; projeleri baştan sona götürdüm, müşteriler sonuçlardan memnun kaldı.
Rakamlarla Toolio
- Problemin ölçeği
- 1.000 ürün × 100 mağaza
- Tek planın kapsadığı karar
- 100.000 ürün-mağaza çifti
- Toolio’da geçen süre
- 14 ay
Toolio’nun çözmeye çalıştığı soru tek cümleye sığıyordu:
1.000 farklı kıyafet satıyorum ve 100 mağazam var. Her birinden kaç tane üretmeliyim, hangisinden hangi mağazaya kaç tane, ne zaman göndermeliyim?
Perakendede bunun adı ürün planlama (merchandise planning). Uzaktan bakınca bir elektronik tablo işine benziyor. Yaklaşınca 1.000 ile 100’ün çarpımı çıkıyor: 100.000 ürün-mağaza çifti, her birinin arkasında bir üretim ve bir sevkiyat kararı. Kararların büyük kısmı da sezon başlamadan, yani elinizde o sezona ait tek bir satış verisi yokken veriliyor.
Mayıs 2022’de Toolio’ya kıdemli yazılım mühendisi olarak girdim ve on dört ay kaldım. Kivi Video’yu iki ay önce kapatmıştım.
Ürün ne yapıyordu
Toolio küçük ve orta ölçekli perakendeciler için bir ürün planlama platformuydu. Üst menüsü işin kendi sözlüğünü taşıyordu: ürün planı, çeşit planı (assortment plan), dağıtım (allocation) ve ana veri. Plan da kendi içinde ikiye ayrılıyordu. Sezon öncesi plan sezon başlamadan kuruluyor, sezon içi plan ise gerçekleşen satış geldikçe düzeltiliyordu.

Ürün üç şeyi bir arada yapmaya çalışıyordu: tahminleme, talep tahmini için yapay zeka ve farklı satış tiplerini, farklı birimleri bölüp sıralayıp birleştirebilen ayrıntılı bir elektronik tablo davranışı. Ben ağırlıkla ilk ikisindeydim. Çeşitli arka uç projeleri yazdım; talep tahmini sistemi de bunlardan biriydi. Dağıtım stratejisi tarafında da çalıştım.
Bu tahminin zor tarafı
Talep tahmini denince akla önce zaman serisi gelir: geçmişe bakarsınız, eğilimi çıkarırsınız, ileriyi kestirirsiniz. Perakendede bu yöntem daha ilk adımda tıkanıyor, çünkü tahmin etmeniz gereken kıyafetin çoğu zaman geçmişi yok. Ürün o sezon için tasarlanmış, bir kez üretilecek ve sezon bitince listeden düşecek. Elinizdeki geçmiş, ürünün kendisine değil, ona benzeyen ürünlere ait.
İkinci zorluk kırılımda. Bir ürünün ülke toplamında ne kadar satacağını kestirmek görece kolaydır; aynı sayıyı mağazaya ve haftaya bölmeye kalktığınızda veri seyreliyor. Tek bir mağazada, tek bir üründen, tek bir haftada satılan adet o kadar küçük bir sayıdır ki içindeki gürültü sinyalden büyük olur. Oysa karar tam olarak orada alınıyor: sevkiyat ülkeye değil, o mağazaya yapılıyor.
Üçüncüsü, planın durağan olmaması. Sezon öncesi plan gerçek satış verisi olmadan kuruluyor. Sezon başladıktan sonra her hafta gerçekleşen rakam geliyor ve planın kalanını yeniden düzenlemek gerekiyor — ekrandaki ay ay plan-gerçekleşme tablosu tam olarak bunun için var. Bütün bunlar da ana verinin doğru olmasına bağlı: hangi ürün hangi kategoride, hangi mağaza hangi kümede, hangi satış hangi birimle sayılıyor. Ana veri bozuksa modelin isabeti konuşulmaya bile değmez.
Tahmin bir sayıdır, plan bir karardır
Buradaki en kullanışlı ayrımı Toolio’da öğrendim. Tahmin bir sayı üretir: bu ürün bu sezon şu kadar satar. Plan bir karar üretir: bu üründen şu kadar üret, şu mağazaya şu hafta şu kadar gönder. Ürünün asıl yaşadığı yer ikisinin arasındaki mesafedir.
Bunun mühendislik tarafındaki karşılığı net: tahmini, kararın alındığı kırılımda üretmek zorundasınız. Toplamda isabetli olup mağaza bazında yanılan bir tahmin planlamacıya hiçbir şey söylemez, çünkü o kişi “ülke toplamı” diye bir yere sevkiyat yapmıyor. Aynısı zaman için de geçerli. Sezon toplamında doğru, hafta bazında yanlış olan bir sayı ürünü mağazaya ya erken ya da geç koydurur; ikisinin de faturası indirimle ödenir.
Bu yüzden modelin bir puan daha isabetli olması, çıktısının doğrudan bir karara dönüşmesinin yanında ikinci sırada kalır.
Elektronik tablo kadar hızlı olmak zorundaydı
Ürünün en çok emek isteyen tarafı model değildi, tablonun kendisiydi. Farklı satış tiplerini ve farklı birimleri bölmek, sıralamak, birleştirmek — ciddi bir tahmin sisteminin yanında bunlar ayrıntı gibi durur. Değildir.
Bir planlamacının alternatifi her zaman Excel’dir. Sizin ekranınızda üç tıkla yapamadığı bir şeyi Excel’de otuz saniyede yapıyorsa veriyi dışarı aktarır ve planı sizin ürününüzün dışında kurar. O noktadan sonra tahmin modeliniz ne kadar iyi olursa olsun kararla teması kesilmiştir. Planlama yazılımında elektronik tablo davranışı bir konfor değil, ürünün hayatta kalma şartıdır.
Kurucu koltuğundan mühendis koltuğuna
Bu bölümdeki işlerin çoğunu kendi şirketimde yaptım; Toolio öyle değil. Kivi Video’yu Mart 2022’de kapattım, iki ay sonra başkasının kurduğu bir üründe arka uç yazıyordum.
Bunun bana verdiği şey netlikti. Kurucuyken bir işin bittiğini anlamak zordur; her şey birbirine bağlıdır, hiçbir proje gerçekten kapanmaz, çünkü sonucundan sorumlu olan da sizsiniz. Toolio’da projeler baştan sona gidiyordu. Bir tahminleme işini alıyordum, yazıyordum, müşteriye çıkıyordu ve müşteriler sonuçlardan memnun kalıyordu. Kapanmış bir şirketten çıkıp gelen biri için bunun değeri yüksekti.
Bir şirketin içinde kıdemli mühendis olmanın kendi işini kurmaktan öğrettiği ayrı bir şey de var: sizden beklenen, bir fikri savunmak değil, bitmiş bir iş teslim etmek. Talebi tahmin eden bir sistemin doğru çalışıp çalışmadığını müşterinin planı ona bakarak yapıp yapmadığından anlıyorsunuz. Bu ölçüt kendi şirketinizde de geçerlidir, ama orada kendinize karşı esnek davranmanız çok daha kolay.
Bedeli de açıktı: on dört ay kendi ürünümü kurmadım. Temmuz 2023’te ayrıldım, Ağustos 2023’te Payko’yu kurmuştum. Arada bir ay var.
Geriye kalan
Baştaki soruya dönelim. Bir planlamacı “hangi üründen kaç tane, hangi mağazaya, ne zaman” diye sorduğunda aslında bir tahmin istemiyor. Bir sayı listesi istiyor ve o listeyi kendi eliyle değiştirebilmek istiyor.
Toolio’da geçirdiğim on dört ayın bende bıraktığı ayrım bu oldu: modelin işi cevabı üretmek, ürünün işi o cevabı planlamacının değiştirebileceği bir biçime sokmak. İkincisini yapamayan yazılım, ne kadar isabetli olursa olsun Excel’e yeniliyor.
Teknoloji
- JavaScript
- Node.js
- Arka uç servisleri
- Talep tahmini
Yorumlar
Burada henüz kimse konuşmamış. İlk sözü siz söyleyin — katılmadığınız yeri yazarsanız daha da iyi.
Yorum yazın
Yorumlar önce bana geliyor. Onayladığımda burada, adınızla birlikte yayımlanıyor.