Tahmin gelir yönetim sisteminin en kritik parçası olarak kabul edilmektedir. Fiyatlandırma, kapasite kontrolü, gelir yönetimi kararlarının kalitesi ya da fazla rezervasyon doğru tahmine bağlıdır (El Gayar, ve diğerleri, 2011) .Otellerde üç tür temel talep tahmini yapılır. Bu tahmin türleri Tablo 1.3„de görüldüğü gibidir.
41
Tablo 1. 3: Temel Tahmin Türleri
Tahmin türleri Özellikler/Amaç
Doluluk tahmini - Tahminler en az 1, 2, 7, 14, 21, 30 gün üzerinden yapılır.
- Günlük ve haftalık doluluk yüzdesi tahminleri üretilir.
- Yüzde 100‟ü aĢma olasılığı - Personel planlaması geliĢtirmek
- Konukların varıĢ ve ayrılıĢ modellerini gösterir.
Talep tahmini - Odalarda yüzde yüz veya daha fazla
doluluk süresi
-Çok düĢük talep dönemlerini tanımlama - 30,60,90 günlük tahminler
- En az haftalık doluluk oranın tahmini - Oda fiyatı satıĢ stratejilerini oluĢturmaya yardımcı olmak için kullanılır.
Gelir tahmini - 30 gün ve üstü tahminler,
- Oda baĢına günlük gelir tahmini
- Gelir tahminlerini önceden belirlenmiĢ bütçelerle eĢleĢtirir.
- GeliĢmiĢ sürümler, otelin nakit akıĢlarını tahmin etmeye yardımcı olur.
- Kullanılabilir odaların yüzde yüzü satılarak üretilebilecek geliri aĢmamalıdır
Kaynak: David K. Hayes ve Allisha Miller. Revenue Management for The Hospitality Industry, John
Wiley & Sons, New Jersey, 2011, s. 188.
Talep tahminleri genellikle dört döneme göre yapılmaktadır. Bu dönemler Ģöyle sayılabilir (Adıyaman, 2007:49):
- Çok kısa süreli tahminler: Günlük ve haftalık tahminler olabilir. Yedek
parça kontrolü, stokların kontrolü, yeniden sipariĢ verme, iĢ programının hazırlanması amacıyla yapılabilirler.
- Kısa süreli tahminler: 1 haftadan 6 aya kadar olan tahminlerdir. Uygun
sipariĢ miktarının belirlenmesi, makine ve iĢgücü ayarlamaları amacıyla yapılabilirler.
- Orta süreli tahminler: 6 aydan 5 yıllık sürelere kadar yapılan tahminlerdir.
Tedarik süresi belirsiz veya uzun olan malzeme alımlarını planlama, sermaye ve nakit bütçeleri hazırlama amacıyla yapılabilirler.
42
- Uzun süreli tahminler: 5 yıl ve daha uzun süreli olarak yapılan
tahminlerdir. Tesis yatırımları, sermaye planlaması amacıyla yapılabilirler.
Turizm sektöründe yaygın olarak kullanıma sahip olan talep tahmin yöntemleri niteliksel ve niceliksel (sayısal) yöntemler olmak üzere iki baĢlık altında toplanabilmektedir.
1.7.1. Nitel Tahmin Yöntemleri
Bu yöntemler çalıĢma alanı konusunda uzman olarak kabul edilen kiĢilerin yargı ve deneyimlerine dayanır. Yöntemde bilgi iĢlemeye iliĢkin süreç uzmanlar ya da görevlendirilmiĢ değerlendirme komisyonları tarafından yapılır. Beklentileri ifade etmelerinden dolayı sübjektif yargılara bağlı olmalarından dolayı nicel yöntemlerde olduğu gibi tekrarlanması mümkün olmayan, çıkan sonuçların tartıĢmaya açık olduğu yöntemler olmalarına rağmen bazı nedenler bu yöntemleri zorunlu kılmaktadır. Bunlar (Douglas, 2001:211):
- GeçmiĢe yönelik yeterli verinin bulunmaması,
- Mevcut zaman serilerinin güvenilir ya da geçerli olmaması, - Makro çevrenin çok hızlı bir Ģekilde değiĢmesi,
- Çevresel etkiler açısından büyük karıĢıklıklar beklenmesi, - Uzun dönem tahminlerine ihtiyaç duyulması.
Nitel tahmin yöntemleri kullanımını zorunlu kılan nedenler haricinde maliyetlerinin düĢük olması, istatistiki beceri gerektirmemesi gibi nedenlerle tercih edilmektedir.
Uygulamada en çok kullanılan nitel tahmin yöntemleri; Delphi Yöntemi, Senaryo Analizi, Uzman Panelleridir (Çuhadar, 2006:64).
Delphi Yöntemi: Özel bir araĢtırma türüdür ve önceden belirlenmiĢ olan
43
yıllarda “Rand Corporation” adlı firmada çalıĢan “Olaf Helmer” ve “Norman Dalkey” isimli araĢtırmacılar tarafından geliĢtirilmiĢtir. Uzmanların bir araya gelmesi Ģeklinde oluĢturulan bağımsız grup çalıĢması Ģeklinde yürütülmektedir. Söz konusu alanla ilgili olarak düzenlenmiĢ sorular, uzmanlardan alınan görüĢler ve fikirler aracılığıyla yürütülür (Çuhadar, 2006:64).
Senaryo Analizi: Senaryo analizinin 1950‟li yıllarda yöneylem
araĢtırmasında kullanılan yöntemlerden kaynaklandığı söylense de, tahmin çalıĢmalarında bir araç olarak kullanılması 1967‟den sonra “Herman Kahn”ın çalıĢmalarıyla popülerlik kazanmıĢtır. Kahn senaryoyu; “dikkatleri nedensel süreçlere ve kararlara odaklamak amacıyla yaratılan varsayımlara dayanan olaylar dizisi” olarak tanımlamıĢtır. Senaryolar geleneksel tahmin yöntemlerinden farklı olarak alternatif gelecekler ortaya koymakta ve aynı zamanda, ekonometrik modellerin dıĢarıda bıraktığı konuları ve kalitatif perspektifleri de içine almaktadır. Senaryolar, geleceğe ait muhtemel geliĢmeleri dikkate alarak daha net bir görüĢ açısı sağlayabildiği gibi nelerin olabileceğini veya olanların ne olduğunu anlamaya yardımcı olmaktadır (Uygur, 2011:70).
Uzman Panelleri: Özellikle sayısal verilere ulaĢılmadığı durumlarda uzman
panelleri kriterlerinin belirlenmesinde kullanılacak etkin bir yoldur. Anket yöntemi veya oturumlarda karĢılıklı görüĢ birliğine varılarak kriterlerin belirlenmesi de mümkün olmaktadır (Ġbicioğlu & Ünal, 2014:61). Niteliksel tahmin çalıĢmalarında belli bir konuda görüĢ bildirmeleri için uzman panellerinden yararlanılması çok kullanılan yöntemlerden birisidir. Tahmin çalıĢmalarında değiĢik ve birbirleriyle çatıĢan fikirlerin tartıĢılması hayati önem taĢıdığından, panellerin oluĢturulmasında çeĢitli görüĢlerin temsil edilmesi sağlanmalıdır. Aksi durumda, oluĢturulan komitelerin aynı ya da benzer görüĢlü kiĢilerden müteĢekkil olması ve dolayısıyla ortaya çıkan fikirlerin de daha dar bir çerçeve içine sıkıĢması tehlikesi mevcuttur. Diğer taraftan yaygın danıĢma yönteminin kullanılmadığı panele dayalı tahmin çalıĢmalarında, alınan sonuçların itibar görmesi için çalıĢmaya katılanların tarafsızlığının kanıtlanmasına ihtiyaç vardır (Çuhadar, 2006:80).
44
Bu yöntemler yanında Ġdare Heyeti GörüĢleri, Nominal Grup Yöntemi, Beklentisel (Anticipatory) Analiz, Morfolojik AraĢtırmalar, SatıĢ Ekibi Tahminleri gibi yöntemler de mevcuttur.
1.7.2. Nicel Tahmin Yöntemleri
Nicel yöntemler, geçmiĢ dönemde elde edilen verilerin kullanılmasıyla analizlere imkân sağlayan yöntemlerdir. Analizde kullanılan değiĢkende meydana gelen geliĢmelerin analiz edilerek veri serisinin hareketli özelliklerinin belirlenerek matematiksel fonksiyonlarla ifade edilerek geleceğin tahmini yapılmaktadır. Genel olarak sayısal yaklaĢımların girdisi, çeĢitli zaman aralıklarında toplanmıĢ olan verilerdir. Buna karĢılık niteliksel yaklaĢımlar, konu ile ilgili uzmanların bilgi ve deneyimlerinden yararlanarak bu alandaki geliĢmelerin ne yönde olacağı ne tür ihtiyaçlar ortaya çıkaracağı gibi konularda yoğunlaĢır. Bu yöntemler çoğunlukla, geçmiĢe yönelik yeterli istatistiksel verilerin bulunmadığı ya da toplanamadığı ya da sayısal yaklaĢımların uygulanamadığı durumlarda kullanılır (Çuhadar & Kayacan, 2005:25). Nicel tahmin yöntemlerinden bazıları aĢağıda ana hatlarıyla incelenmiĢtir.
Regresyon Analizi: Aralarında sebep-sonuç iliĢkisi bulunan iki veya daha
fazla değiĢken arasındaki iliĢkiyi belirlemek ve bu iliĢkiyi kullanarak konu ile ilgili tahminler ya da kestirimler yapabilmek amacıyla yapılır. Bu analiz tekniğinde iki (basit regresyon) veya daha fazla değiĢken (çoklu regresyon) arasındaki iliĢki açıklamak için matematiksel bir model kullanılır ve bu model regresyon modeli olarak adlandırılır (Adıyaman, 2007:49).
En Küçük Kareler Yöntemi: Basit doğrusal regresyon, iki değiĢken
arasındaki iliĢkinin doğrusal olduğu kabul edilirse, denklem Y= a + bx Ģeklinde ifade edilir ve bağımsız değiĢkenin değeri yerine konarak tahmin değeri elde edilir. Bu denklemdeki a, b değerlerinin bulunabilmesi için En Küçük Kareler yöntemi kullanılır (Karahan, 2011:44).
Basit Ortalama ve Ağırlıklı Ortalama Yöntemi: Ortalama talep, tüm
geçmiĢ verilerin aritmetik ortalamasıdır. Ürünlerin geçmiĢ yıllardaki talep grafiği ileriki yılların talebine esas teĢkil edecek Ģekilde kullanılır. GeçmiĢ veriler artma ve
45
azalma yönünde bir eğilim göstermiyorsa bu yöntem kullanılabilir. GeçmiĢ veriler hesaplanırken son dönemdeki verilere daha fazla ağırlık verilmek istenirse ağırlıklı ortalama yöntemi kullanılabilir (Adıyaman, 2007:54).
Zaman Serileri Yöntemi: Zaman serisi yöntemleri, bir olaya ait geçmiĢteki
verilerin incelenmesi ve belirli eğilimlerin ortaya çıkarılarak ileriye yönelik tahminlerin yapılması temeline dayanmaktadır. Bu yöntemlerin amacı, geçmiĢ gözlem değerlerindeki veri kalıplarını kullanarak istatistiksel modeller oluĢturmak ve bu modellerle geleceği tahmin etmektir. Diğer bir anlatımla, çeĢitli faktörlerin etkilerinin bir sonucu olarak ortaya çıkan zaman serilerinin bu faktörlerden nasıl etkilendiği incelenerek gelecekte alacağı değerler belirlenmeye çalıĢılmaktadır. Zaman serisi yöntemlerinde geleceğin tahmini yanında geçmiĢ dönemlerin incelenmiĢ olması; geçmiĢteki olumlu ve olumsuz geliĢmelerin tespit edilmesine, nedenlerinin araĢtırılmasına ve yapılan yanlıĢların tekrarlanmaması için gerekli tedbirlerin alınmasına da imkân sağlamaktadır. Sayılan bu özellikleri nedeniyle bilhassa orta ve kısa dönem tahminlerine ihtiyaç duyulan her alanda yaygın olarak kullanılmaktadırlar (Çuhadar,2006:71-72).
Hareketli Ortalamalar Yöntemi: Talepteki mevsimlik dalgalanmaların da
incelenerek mevsimlik dalgalanmaların talep üzerindeki etkisi bilinmek istenirse hareketli ortalama yöntemi kullanılabilir. GeçmiĢ dönemdeki satıĢlar incelenir ve satıĢların zamanla ortaya koyduğu satıĢ eğilimi bulunur. Eğilim doğrusundan yararlanarak gelecek dönemdeki talep tahmini yapılır. Hareketli ortalamalar metoduna göre 3, 4, 6 ve 12 aylık ortalamalara göre değerlendirmeler yapılabilir. En çok 3 aylık ortalamalar kullanılır (Adıyaman, 2007:56).
Üssel Ağırlıklı Ortalamalar (Üssel Düzeltme) Yöntemi: Yakın dönemin
taleplerine daha önceki dönemin taleplerinden daha fazla ağırlık vererek zaman serisinin ortalamasını hesaplayan ağırlıklı ilerleyen ortalama yöntemidir (Polat).