Bir hizmet ve / veya ürün hakkında gelecekte oluşabilecek taleplerin optimum şekilde hesaplanmasına talep tahmini denir. Bir diğer ifadeyle talep tahmini; müşterilerin – tüketicilerin gelecekte ne tür ürün ve hizmeti ne kadar talep edebileceklerini doğru kestirmek anlamına gelir. Hammadde, yedek parça, yarı mamul, makine, insan gücü ve yatırım ihtiyaçlarının doğru tahmin edilebilmesi için bu yöntem işletmeler tarafından sıklıkla kullanılır. Bu tahminler sayesinde işletmeler kendi üretim seviyelerini doğru şekilde saptayabilir. Hangi ürünün imal edilmesi gerektiği, müşterilerin bu üründen ne kadar talep edecekleri ve bu talebin çoğunlukla hangi tarihler arasında gerçekleşeceği olasılıkları talep tahmini sayesinde yorumlanabilmektedir. Belirli ilkeler, kriterler ve verilere göre uygulanmasına rağmen bu işlemin %100 doğruluk derecesine ulaşmasının pek mümkün olmadığı da bilinmelidir. Bu uygulama ile amaç %100 doğruluk derecesini bulmak yerine, çoğunluğu doğru saptamak ve ona göre aksiyon almaktır. Talep tahminleri genelde; çok kısa süreli tahminler (günlük & haftalık), kısa süreli tahminler (1 hafta – 6 ay arası), orta süreli tahminler (6 ay – 5 yıl arası) ve uzun süreli tahminler (5 yıl ve üzeri) olmak üzere 4’e ayrılır.
Talep tahmininde bulunurken kullanılacak yöntemler ise genelde 3’e ayrılır. Buna göre; nitel (kalitatif) talep tahmini yöntemi yoruma dayalı olup sübjektiftir. Bu yöntemde verilere dayalı hareket edilmediği gibi daha çok kişisel yargılar, hisler ön plandadır. Kantitatif yöntemde ise geçmiş veriler kullanılarak gelecekteki talep tahmin edilmeye çalışılır. Geçmiş bilgiler elde edilebiliyorsa ve bu bilgi matematiksel olarak ölçülebiliyorsa kantitatif metot kullanılabilir. İlginç bir şekilde 3. yöntem yapay zekâ tabanlıdır. Buna göre bilgi PC hafızasına depolanır ve bu bilgiden otomatik çıkarımlar yapılır. Peki talep tahmini nerelerde kullanılır? Özellikle üretim planlaması, üretim kontrolü, yönetim bilimi gibi alanlarda bu metodu sıklıkla görebilirsiniz. Bu unsurları içeren farklı pek çok sektör, marka ve işletme talep tahmininde bulunabilmekte. Örneğin, Carlson ve Umble (1980) ABD’de, standart ve lüks otomobil kategorisinde beş farklı tür otomobilin gelecek beş yıllık talep tahminini belirlemeye çalışmıştır. Çoklu regresyon analizi yöntemini kullanılan bu çalışmada, benzin fiyatları, benzin kıtlığının piyasaya etkileri, otomobil fiyatları, tüketici gelirleri ve hatta ABD otomotiv sanayi işçilerinin grevlerinin, talebi etkileyen etkenler olduğu tespit edilmiştir. Bunun dışında dikiş makinesi, meyve suyu, parklardaki ziyaretçi sayısı, evde tedavi için hemşire talebi gibi aklınıza gelebilecek pek çok alanda talep tahmininde bulunulmaktadır.