On Forecasting the Demand of Mobile Phones in Retail

Loading...
Thumbnail Image
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu | Master's thesis
Date
2023-12-12
Department
Major/Subject
Systems and Operations Research
Mcode
SCI3055
Degree programme
Master’s Programme in Mathematics and Operations Research
Language
en
Pages
76
Series
Abstract
Demand forecasting deals with predicting the future demand for goods. Achieving accurate predictions can be difficult due to the multiple aspects that can affect this demand. These aspects include attributes that an organization can control, such as pricing and marketing, and attributes that are usually beyond their control, for example, competition, consumer buying behavior, and seasonality. The ability to produce accurate demand forecasts is important for organizations as it allows them to have the right amount of the right products at the right time. This in turn can result in significant financial gain due to increased sales and customer satisfaction as products with demand are available. Also, excessive stock can be avoided and the products with low demand can be identified early on and they can potentially be replaced with more profitable substitutes. This all can reduce the inventory costs. This thesis aims to evaluate how demand for mobile phones in Finland is affected by fluctuations in price. Furthermore, it seeks to identify the aspects that influence this demand and develop statistical models to forecast future demand for mobile phones in the Finnish retail market. Finally, similarities and differences between mobile phone models are identified and the usability of the forecasts is evaluated in a business context. Based on the results of this thesis, price changes affect the demand for mobile phones. The strength of this dependency varies between different brands of phones. For some mobile phone brands, the demand appears to be heavily affected by price changes. For others, the impact is relatively minor. Ultimately, demand forecasting requires not only pricing information but also additional market data.

Hyödykkeiden kysynnän tarkka ennustaminen voi olla vaikeaa, koska kysyntään vaikuttavat monet seikat. Organisaatiot voivat hallita joitakin niistä, kuten hinnoittelua ja markkinointia, mutta suureen osaan kysyntään vaikuttavista asioista yritysten kontrolli ei tavanomaisesti ulotu. Näitä ovat esimerkiksi kilpailutilanne, kuluttajien ostokäyttäytyminen ja kausivaihtelu. Tarkka kysynnän ennustaminen on yrityksille tärkeää, koska ennusteiden avulla yritys voi tilata tai tuottaa sopivat määrät hyödykkeitä oikeaan aikaan ja paikkaan. Näin ollen myynti voi lisääntyä ja asiakastyytyväisyys parantua, koska asiakkaiden haluamat tuotteet ovat saatavilla. Yritys voi myös välttyä tilaamasta sellaisia tuotteita, joilla ei ole kysyntää. Näin varastointikustannukset vähenevät. Tämän diplomityön tavoitteena on arvioida, miten hintavaihtelut vaikuttavat matkapuhelinten kysyntään Suomessa. Lisäksi pyritään tunnistamaan tähän kysyntään vaikuttavia tekijöitä ja kehittämään tilastollisia malleja matkapuhelinten kysynnän ennustamiseksi Suomen markkinoilla. Lopuksi tunnistetaan yhtäläisyyksiä ja eroja eri matkapuhelinmallien kysynnän käyttäytymisessä sekä arvioidaan ennusteiden käytettävyyttä liiketoiminnassa. Diplomityön tulosten perusteella hinnan muutokset vaikuttavat matkapuhelinten kysyntään. Tämän riippuvuuden vahvuus vaihtelee eri puhelinmerkkien välillä. Joidenkin merkkien osalta hinnan muutokset näyttävät vaikuttavan kysyntään voimakkaasti, kun taas toisten osalta vain vähän. Loppujen lopuksi tieto hinnan muutoksista ei riitä kysynnän ennustamiseen liiketoiminnan vaatimalla tasolla vaan lisäksi tarvitaan myös muuta tietoa markkinasta.
Description
Supervisor
Ilmonen, Pauliina
Thesis advisor
Anttonen, Turkka
Keywords
demand forecasting, regression analysis, linear regression, mobile phone retail
Other note
Citation