Yeni Ürün İnovasyonunda Satış Öngörüsü: Bass Difüzyon Modeli ve Uygulaması

Yıl 2025, Cilt: 14 Sayı: 2, 25 - 52, 22.12.2025

Tuğba Yılmaz , Mustafa Sevuktekın

Öz

Amaç: Bu çalışma, yeni ürün inovasyon süreçlerinde satış öngörü modellerinin etkinliğini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Özellikle Bass Difüzyon Modeli temel alınarak, dayanıklı tüketim mallarının pazarda nasıl yayıldığı ve satışlarının nasıl tahmin edilebileceği incelenmiştir.
Metodoloji: Araştırmada veriler, Bass Difüzyon Modeli kullanılarak analiz edilmiştir. Modelin uygulanabilirliği, Olağan En Küçük Kareler (OLS) yöntemi ile tahmin edilen yenilikçi katsayısı, taklitçi katsayısı ve pazar büyüklüğü parametreleri üzerinden değerlendirilmiştir. Modelin sunduğu tahminler ile gerçek satış verileri karşılaştırılarak modelin doğruluğu test edilmiştir.
Bulgular: Yapılan analizler, Bass Difüzyon Modeli’nin yeni ürünlerin pazardaki benimsenme sürecini başarılı bir şekilde tahmin edebildiğini göstermiştir. Model sonucunda elde edilen bulgulara göre yenilikçi müşteri oranı taklitçi müşteri oranına göre daha düşüktür. Ayrıca modele göre, yeni ürünün piyasaya girmesinden yaklaşık 5 ay sonra zirve (maksimum) satış noktasına ulaşacağı ve bu noktadan sonra satışların kademeli bir şekilde azalacağı öngörülmüştür. Gerçekleşen satış verileri ile modelin tahminleri arasında bir karşılaştırma yapıldığında, modelin tahminlerinin yüksek bir doğruluk oranına sahip olduğu belirlenmiştir.
Pratik Çıkarımlar: Çalışmanın bulguları, firmaların yeni ürün lansmanlarını planlarken Bass Difüzyon Modeli’ni kullanarak daha isabetli pazar tahminleri yapabileceğini göstermektedir. Modelin sunduğu öngörüler, üretim planlaması, tedarik zinciri yönetimi ve pazarlama stratejileri açısından karar destek mekanizması olarak değerlendirilebilir. Özellikle taklitçi müşteri grubunun etkisinin yüksek olması, firmaların pazarlama ve iletişim stratejilerini ağızdan ağıza pazarlama gibi yöntemler üzerine yoğunlaştırmasını önermektedir.
Özgünlük: Bu araştırma, Bass Difüzyon Modeli’nin sektörel bazda uygulanabilirliğini analiz ederek literatüre katkı sağlamaktadır. Modelin tahminleri ile gerçekleşen satışlar arasındaki benzerlik, modelin özellikle dayanıklı tüketim malları için güvenilir bir öngörü aracı olarak değerlendirilebileceğini göstermektedir. Ayrıca, yeni ürün inovasyonu bağlamında taklitçi ve yenilikçi müşteri gruplarının etkisinin incelenmesi, mevcut literatüre özgün bir katkı sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yeni Ürün İnovasyonu , Difüzyon Modeli , Bass Difüzyon Modeli

Sales Forecasting in New Product Innovation: The Bass Diffusion Model and Its Application

Öz

Purpose: This study aims to analyze the effectiveness of sales forecasting models in new product innovation processes. Specifically, the study examines how durable consumer goods spread in the market and how their sales can be predicted using the Bass Diffusion Model.
Methodology: The study employs the Bass Diffusion Model for data analysis. The applicability of the model was assessed based on the estimated parameters—innovation coefficient, imitation coefficient, and market potential—calculated using the Ordinary Least Squares (OLS) method. The model’s predictions were then compared with actual sales data to evaluate its accuracy.
Findings: The analyses conducted have shown that the Bass Diffusion Model can successfully predict the adoption process of new products in the market. According to the findings obtained from the model, the rate of innovative customers is lower than the rate of imitative customers. Additionally, according to the model, it is predicted that the new product will reach its peak (maximum) sales point approximately five months after entering the market and that sales will gradually decline thereafter. When comparing the actual sales data with the model's predictions, it was determined that the model's predictions have a high accuracy rate.
Practical Implications: The findings suggest that firms can utilize the Bass Diffusion Model to make more accurate market forecasts when planning new product launches. The model’s projections can serve as a decision-support mechanism for production planning, supply chain management, and marketing strategies. In particular, the high impact of the imitator customer group implies that firms should focus on word-of-mouth marketing and similar strategies to enhance market penetration.
Originality: This research contributes to the literature by examining the applicability of the Bass Diffusion Model in a sectoral context. The similarity between the model’s predictions and actual sales data suggests that it can be a reliable forecasting tool, particularly for durable consumer goods. Moreover, by analyzing the impact of both innovator and imitator customer groups in the context of new product innovation, the study provides a unique contribution to the existing body of knowledge.

Anahtar Kelimeler

New Product Innovation , Diffusion Model , Bass Diffusion Model

Kaynakça

• Arthur, B. (1989). Competing Technologies, Increasing Returns, and Lock-in by Historical Events. Economic Journal, 116-131.
• Ayan, M., & Tomaç, B. (2012). İnovasyon. Lisans Tezi. USA: York University İşletme Bölümü Türkiye Temsilciliği.
• Bass, F. (1969). A New Product Growth Model for Consumer Durables. Management Science, 215-227.
• Blogotomotiv.com. (2016, 04 22). Hibrit Otomobil Nedir? Kaç Farklı Türü Vardır?: http://blogotomotiv.com/hibrit-otomobil-nedir-kac-farkli-turu-vardir/ adresinden alındı
• Boehner, R., & Gold, S. (2012). Modeling The Impact of Marketing Mix on The Diffusion of Innovation in the Generalized Bass Model of Firm Demand. Developments in Business Simulation and Experiential Learning, 75-91.
• Brown, T. (2009). How Design Thinking Transforms Organizations and Inspires Innovation. T. Brown, Change by Design.
• Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress and Prosperity in a time of Brilliant Technologies. WW Norton & Company.
• Chesbrough, H. (2006). Open Business Models: How to Thrive in the New Innovation Landscape. Harvard Business Review Press.
• Cooper, G. (1990). Cognitive load theory as an aid for instructional design. Australasian Journal of Educational Technology, 6(2).
• Dalak, B. (2018, 09 29). Huawei’nin Türkiye Pazar Payı Rekor Seviyeye Ulaştı. http:// inovasyon/Huaweipazarpayi/ adresinden alındı
• Dam, R., & Siang, T. (tarih yok). What is Design Thinking and Why Is It So Popular? Interaction Design Foundation.
• Davenport, T. H. (1993). Process Innovation: Reengineering Work Through Information Technology. Harvard Business School.
• Easingwood, C., Mahajan, V., & Muller, E. (1981). A Nonsymmetric Responding Logistic Model For Forecasting Technological Substitution. Technological Forecasting and Social Change, 199-231.
• Farrel, J., & Saloner, G. (1986). Installed Base and Compability. American Economic Review, 940-955.
• Fourt, L., & Woodlock, J. (1960). Early Prediction Of Market Success For Grocery Products. Journal of Marketing, 31-38.