Pazar Payı Tahmini ve Markov Zincirleri
Pazar payı tahmini, bir firmanın gelecekte toplam pazarın ne kadarına hakim olacağını öngörmeye çalışır. Markov Zincirleri, müşterilerin markalar arasındaki geçiş olasılıklarını (Marka Sadakati ve Marka Değiştirme) kullanarak uzun vadeli pazar dengesini analiz etmek için güçlü bir araçtır.
Markov Zinciri Modeli
Bir sistemin gelecekteki durumu, sadece mevcut durumuna ve geçiş olasılıklarına bağlıdır. Geçiş matrisi ($P$), markalar arası müşteri hareketlerini gösterir.
$ P = \begin{bmatrix} p_{AA} & p_{AB} \\ p_{BA} & p_{BB} \end{bmatrix} $- $p_{AA}$: A markasını kullanan müşterinin tekrar A'yı seçme olasılığı (Sadakat).
- $p_{AB}$: A markasını kullanan müşterinin B'ye geçme olasılığı (Churn).
Gelecek dönem pazar payları şu şekilde hesaplanır:
$ S_{t+1} = S_t \times P $stateDiagram-v2
[*] --> MarkaA
[*] --> MarkaB
MarkaA --> MarkaA: Sadakat (%80)
MarkaA --> MarkaB: Kayıp (%20)
MarkaB --> MarkaB: Sadakat (%70)
MarkaB --> MarkaA: Kazanım (%30)
Durağan Durum (Steady State)
Uzun vadede pazar paylarının sabitlendiği denge noktasıdır. Başlangıçtaki pazar paylarından bağımsız olarak, geçiş olasılıkları değişmediği sürece pazar bu dengeye ulaşır.
Python ile Pazar Payı Simülasyonu
| Dönem | Firma A Pazar Payı | Firma B Pazar Payı | Değişim |
|---|---|---|---|
| Başlangıç | %40.0 | %60.0 | - |
| 1. Yıl | %50.0 | %50.0 | A Artış (+10) |
| 2. Yıl | %55.0 | %45.0 | A Artış (+5) |
| 5. Yıl (Denge) | %59.8 | %40.2 | Stabilizasyon |
İş Dünyasında Kullanım Alanları
- Rekabet Stratejisi: Rakiplerden müşteri çalmanın mı yoksa mevcut müşteriyi elde tutmanın mı daha karlı olduğunun belirlenmesi.
- Erken Uyarı: Pazar payındaki olası düşüşlerin önceden fark edilmesi.
- Senaryo Analizi: "Sadakat oranımızı %5 artırırsak pazar payımız ne olur?" sorusunun cevabı.