Tổng quan về dự báo nhu cầu sản phẩm (7 loại hình & 4 bước dự báo)

26 Tháng tám, 2024

Dự báo nhu cầu (demand forecasting) là hành động phân tích và dự đoán nhu cầu sức mua trong tương lai của khách hàng dựa trên lịch sử dữ liệu doanh thu và xu hướng tồn kho của doanh nghiệp. Nói cách khác, dự báo nhu cầu được sinh ra cho mục đích ước tính số lượng sản phẩm sẽ bán thành công trong một khoảng thời gian nhất định sắp tới, có thể theo tháng, quý hoặc năm.

Việc đảm bảo số liệu dự báo nhu cầu chính xác cho phép các thương hiệu bán lẻ tự tin nhập đủ hàng tồn kho để đáp ứng sản xuất và dự trữ hàng hóa. Nhờ đó, họ sẽ không gặp tình trạng thiếu hàng hoặc trót chuẩn bị quá nhiều hàng tồn kho dư thừa – vốn là 2 vấn đề phổ biến làm thất thoát dòng tiền và dẫn đến những rủi ro tài chính khác.

7 phương pháp và loại hình dự báo nhu cầu khách hàng

Dự báo nhu cầu thụ động

Khi triển khai kỹ thuật dự báo nhu cầu thụ động, các công ty thường tạo ra một quy trình có thể vận hành một cách trơn tru mà không cần chủ động can thiệp nhiều, hoặc thậm chí hoàn toàn tự động.

Cách thức dự báo sẽ kết hợp dữ liệu lịch sử kinh doanh của công ty, sau đó áp dụng vào các mô hình và xu hướng đã được chứng minh hiệu quả và duy trì theo thời gian, dự kiến sẽ vẫn tiếp tục phát huy kết quả.

Đây không phải là phương pháp lỹ tưởng cho doanh nghiệp đang trên đà phát triển nhanh hoặc hoạt động trong thị trường dễ có nhiều thay đổi. Thay vào đó, dự báo nhu cầu thụ động sẽ phù hợp hơn cho thương hiệu có doanh số ổn định, tăng trưởng đều đặn, ít gặp biến động thị trường.

Dự báo nhu cầu chủ động

Dự báo nhu cầu chủ động mang tính chất đối lập với dự báo thụ động, gồm công việc tùy chỉnh và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng, sau đó tổng hợp kiến thức chuyên môn để chọn kỹ thuật thống kê phù hợp với từng tình huống, chứ không tự động làm theo quy trình mặc định được cài đặt trước đó.

Doanh nghiệp phát triển nhanh trong thị trường biến thiên cao nên cân nhắc áp dụng dự báo nhu cầu chủ động ở một mức độ nào đó, để đảm bảo kết quả dự đoán linh hoạt và chính xác hơn, không bị ảnh hưởng bởi dữ liệu trong quá khứ.

Dự báo nhu cầu bằng trí tuệ nhân tạo

Về cơ bản, phương pháp này nằm giữa phạm trù dự báo chủ động và thụ động, nhưng việc tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo và các phương pháp học máy mới lại mang đến những tiềm năng chưa từng có cho dự báo nhu cầu, xứng đáng được liệt kê thành một loại hình riêng biệt.

Dự báo nhu cầu bằng trí tuệ nhân tạo không cần con người can thiệp nhiều, và trên hết, còn có thể được tùy chỉnh để hoạt động tương thích với phần mềm hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp (ERP).

Dự báo nhu cầu ngắn hạn

Chính xác như tên gọi, dự báo nhu cầu ngắn hạn tập trung vào các khoảng thời gian và giai đoạn nhỏ lẻ nhất định. Sự “ngắn” này có thể chênh lệch theo quan điểm của từng công ty, nhưng thông thường dao động từ 1 quý tới 1 năm. Tuy nhiên, khi có những dịp đặc biệt xảy ra (ngày lễ, sự kiện kích cầu mua sắm…), loại hình dự báo này có thể được triển khai chỉ để nhắm đến giai đoạn kinh doanh trong 1 tuần hoặc 1 tháng.

Dự báo nhu cầu dài hạn

Kỹ thuật dự báo nhu cầu dài hạn hướng đến dữ liệu kết quả cho nhiều năm, nhưng có độ chính xác tổng thể thấp hơn. Việc phát sinh những quyết định và thay đổi mới giữa chừng của giai đoạn kinh doanh sẽ là điều hết sức bình thường, bất kể việc doanh nghiệp có chuẩn bị dữ liệu phục vụ dự báo tốt tới đâu.

Dù vậy, kế hoạch soạn thảo từ dự báo nhu cầu dài hạn có thể giúp cấp quản lý dự tính trước nhiều viễn cảnh giả định có thể xảy ra, từ đó lập phương án đối phó trước để hạn chế rủi ro bất ngờ.

Dự báo nhu cầu nội bộ (dự báo vi mô)

Trong trường hợp này, “vi mô” không có nghĩa là nhỏ bé, mà nhằm để đại diện cho kinh tế học vi mô, ngành kinh tế tập trung vào hành vi của doanh nghiệp và người tiêu dùng.

Các dự báo vi mô này thường được vận hành để phân tích dữ liệu nhạy cảm cấp cao về chính công ty và khách hàng để tính toán nhu cầu cho các sản phẩm và dịch vụ cụ thể. Dữ liệu thường bao gồm doanh số lịch sử, số liệu tài chính quá khứ và hiện tại và kết luận của đội ngũ bán hàng.

Dự báo nhu cầu ngoại bộ (dự báo vĩ mô)

Dự báo nhu cầu cấp vĩ mô sẽ phù hợp cho các xu hướng thương mại lớn, hoặc các yếu tố có sức ảnh hưởng mạnh mẽ đối với kế hoạch kinh doanh của công ty. Phương pháp này thường giúp trả lời các câu hỏi nhủ:

Thị trường hiện tại đang trên đà đang phát triển hay đang gặp khó khăn?
Tệp khách hàng cốt lõi đang cảm thấy thỏa mãn với sản phẩm chưa, có thách thức phát sinh nào khác?
Tính chất cạnh tranh trên thị trường có giúp đẩy mạnh giá trị sản phẩm?

Hầu hết các quy trình dự báo nhu cầu vĩ mô đều cần nguồn dữ liệu từ bên ngoài, có thể là nghiên cứu công khai hoặc điều tra chi tiết được thực hiện riêng bởi độ nhóm chuyên gia. Mục tiêu chính của dự báo vĩ mô là hỗ trợ những quyết định lớn như mở rộng kinh doanh, hoặc cân nhắc rủi ro khi đầu tư nhiều hơn vào một sản phẩm hiện có, hay tung ra một sản phẩm mới.

Một doanh nghiệp không nhất thiết phải chọn duy nhất một phương pháp dự báo nhu cầu, mà có thể tự tạo ra quy trình có tính chất giao thoa giữa 2 hay nhiều loại.

Tầm quan trọng & lợi ích của dự báo nhu cầu

Tối ưu hóa hàng tồn kho

Dự báo nhu cầu chính xác cho biết mức độ tồn kho cần thiết đáp ứng và khi nào sẽ cần hoàn thành chỉ tiêu đó. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể tìm ra số lượng đặt hàng kinh tế (EOQ) và duy trì mức hàng tồn kho lý tưởng, tiến tới kiểm soát tình trạng thiếu hàng, hoặc hàng tồn kho lỗi thời gây mất doanh thu.

Tăng doanh số

Các mã SKU sản phẩm bán chậm và không được quan tâm kích cầu sẽ là quả bom nổ chậm gây trì hoãn khả năng kinh doanh và phát triển của doanh nghiệp. Bằng cách dự báo nhu cầu, dữ liệu sẽ thể hiện đâu là sản phẩm có thành tích thấp, từ đó cải thiện bằng cách chạy các chiến dịch tiếp thị đặc biệt, hoặc tạo ra gói sản phẩm liên kết với một mặt hàng bán chạy khác.

Sau cùng, khi các hàng hóa bán chậm được giải phóng và xuất kho, doanh nghiệp vừa thu được tiềm năng lợi nhuận vốn có, vừa tiết kiệm không gian tồn kho cho những sản phẩm giá trị hơn.

Giảm hàng tồn và chi phí lưu kho

Càng giữ nhiều hàng trong kho, chi phí và tài nguyên vận hành càng cao. Đó là lý do các thương hiệu chỉ nhập kho những gì hợp lý nhất theo tầm nhìn và kế hoạch cụ thể, tránh tình trạng tồn kho dư thừa.

Thông qua đối chiếu kế hoạch dự báo nhu cầu với chỉ tiêu dự trữ tồn kho, doanh nghiệp sẽ loại bỏ được các chi phí lưu kho không cần thiết, đồng thời giải phóng vốn lưu động cho các bộ phận chức năng khác của doanh nghiệp.

Giảm lãng phí và hư hỏng

Các sản phẩm tồn kho càng lưu trữ lâu, khả năng hao mòn chất lượng gây hư hỏng càng tăng, trong khi vẫn tốn chi phí lưu kho trong suốt thời gian tồn tại. Trên thực tế, hàng tồn kho chết có chi phí cao hơn 30% so với giá trị hàng tồn kho trung bình.

Nếu dự báo nhu cầu chính xác, doanh nghiệp sẽ tránh đặt hàng nhập kho quá nhiều từ đầu, giúp giảm rủi ro quá tải tồn kho và hạn chế hàng lỗi thời cũng như lãng phí.

Phát hiện và dự đoán các vấn đề vận hành

Theo dõi dữ liệu hàng tồn kho thời gian thực để đối chiếu với số liệu dự báo nhu cầu sẽ để lộ những vấn đề trong khâu vận hành tổ chức doanh nghiệp, tạo tiền đề khắc phục nhanh.

Ví dụ, khi mức tồn kho bắt đầu giảm, quản lý kho sẽ nhanh chóng bổ sung theo thống kê số lượng đặt hàng kinh tế lý tưởng (EOQ). Hoặc nếu một bộ phận hàng tồn kho đã bị bỏ quên quá lâu, công ty có thể chạy chương trình khuyến mãi để hạn chế tình trạng dư thừa, gây tăng chi phí lưu kho và ảnh hưởng lợi nhuận.

Gắn kết khách hàng trung thành bền vững

Khi đồng bộ kế hoạch kinh doanh một cách suôn sẻ với dự báo nhu cầu, khách hàng và đối tác sẽ luôn cảm thấy hài lòng với tốc độ xử lý đơn hàng và quy trình hợp tác. Điều này dẫn đến trải nghiệm khách hàng tốt hơn, tăng xác suất tiếp tục gặt hái những đơn hàng tiếp theo từ cùng một đối tác.

Thách thức & khó khăn phát sinh trong dự báo nhu cầu

Thiếu dữ liệu lịch sử kinh doanh

Đây là vấn đề phổ biến đối với các công ty chưa có nhiều kinh nghiệm và thâm niên hoạt động – mặc dù các doanh nghiệp thành lập lâu hơn cũng không phải ngoại lệ nếu chưa tìm ra cách tổng hợp dữ liệu bán hàng một cách toàn diện.

Trên hết, mọi thống kê lịch sử kinh doanh nên được lưu trữ cẩn mật để dành cho các hoạt động nghiên cứu, phân tích, đặc biệt là quy về cùng một định dạng hoặc cách thức trình bày, giúp đồng bộ thông tin và tối ưu quy trình xử lý.

Quản lý chuỗi cung ứng không chặt chẽ

Dự báo nhu cầu dù có tỉ mỉ và chính xác tới đâu cũng không thể cứu vớt doanh nghiệp nếu chuỗi cung ứng không được quản lý tốt để trở thành một phần của kế hoạch thực thi.

Cụ thể, các cấp quản lý cần xác định đúng thời gian cần thiết để phân bổ nguyên liệu, sản xuất hàng hóa hoàn thiện và vận chuyển chúng đến kho hàng. Ngoài ra, những khía cạnh về tình trạng vận hành chuỗi cung ứng cũng phải được chăm sóc và chú ý, nhằm nhanh chóng khắc phục các vấn đề có thể gây trì hoãn sản xuất.

Kiểm soát hàng tồn kho lỏng lẻo

Quản lý hàng tồn kho tốt là nền tảng cốt lõi làm nên kế hoạch dự báo nhu cầu đáng tin cậy. Nắm rõ thông tin về số lượng và tình trạng các sản phẩm lưu kho sẽ là tiền đề giúp đánh giá số liệu ước tính hợp lý với viễn cảnh hiện tại.

4 yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu khách hàng

Xu hướng theo mùa

Rất nhiều sản phẩm có tính chất biến động theo mùa hoặc giai đoạn sự kiện nhất định trong năm, khiến nhu cầu mua hàng tăng giảm đột biến. Chẳng hạn, một thương hiệu phụ kiện du lịch có thể nhận nhiều đơn đặt hàng vào mùa hè hơn.

Nhu cầu theo mùa thường khiến doanh nghiệp phải giảm hàng tồn kho trong những tháng thấp điểm, sau đó tăng cường sản xuất và bổ sung nhân lực vận hành của họ trong mùa cao điểm. Đó là lý do tại sao nhiều công ty thường thuê đối tác trung gian bên ngoài với khả năng linh hoạt về nhu cầu lưu trữ hàng tồn kho, chọn hàng, đóng gói và vận chuyển đơn hàng cho họ.

Mức độ cạnh tranh

Tỷ lệ cạnh tranh trên thị trường cũng ảnh hưởng lớn đến sức mua, vì khách hàng có nhiều lựa chọn sản phẩm và thương hiệu hơn. Khi một sản phẩm cạnh tranh xuất hiện, dù là đối thủ trực tiếp hay một loại giải pháp phái sinh liên quan, sẽ đều tác động về mặt nhận thức nhu cầu của người mua. Vì vậy, một quy trình dự báo nhu cầu phù hợp và linh hoạt với ngành sẽ giúp doanh nghiệp phản ứng và thích nghi nhanh chóng.

Tính chất hàng hóa

Tùy vào loại hình hàng hóa mà số liệu dự báo nhu cầu sẽ trở nên khác nhau. Một chiếc ô tô không thể tạo ra cùng nhu cầu mua bán hàng ngày giống như một bộ quần áo.

Điều quan trọng cần ưu tiên là cách thức thu hút và duy trì vòng đời gắn bó với khách hàng, tính trên tổng số đơn hàng họ mua từ công ty theo thời gian, giá trị đơn hàng trung bình của họ.

Khi đã ý thức được rõ tính chất sản phẩm đang kinh doanh, công ty sẽ hiểu thêm nhiều phương pháp giúp cải thiện doanh thu định kỳ và đánh giá cách kết hợp sản phẩm thành lựa chọn mua hàng phong phú hơn, tạo ra một hệ sinh thái kích cầu mua sắm.

Địa lý khu vực

Tính chất địa lý đặc trưng theo từng vùng cũng tạo ra những biến động lớn tác động lên thống kê dự báo nhu cầu. Ví dụ, những khu vực có tuyết rơi chắc chắn sẽ phát triển được ngành phụ kiện trượt tuyết và dọn tuyết – và ngược lại với những vùng nóng nhiệt đới.

Doanh nghiệp có thể phụ thuộc vào góc nhìn này để lựa chọn địa điểm đặt kho, tập trung phát triển mạnh gần những vùng có nhiều khách hàng tiềm năng. Việc này vừa giúp thuận tiện hóa quy trình xử lý đơn hàng, vừa tối ưu chi phí vận hành tổng thể.

4 bước thực thi quy trình dự báo nhu cầu

Xác định mục tiêu

Dự báo nhu cầu cần phục vụ một mục đích rõ ràng, cơ bản nhất là dự đoán khách hàng sẽ mua gì, mua bao nhiêu, và khi nào mua…

Từ đó, hãy thống nhất những tiêu chí nền tảng sau:

Khoảng thời gian cần dự báo nhu cầu (theo tháng, quý hay năm)
Sản phẩm hoặc danh mục hàng hóa cần tập trung
Khách hàng và tính thất địa lý

Thu thập dữ liệu

Các thông tin dữ liệu cần ghi nhận để sử dụng cho quá trình dự báo nhu cầu sẽ bao gồm:

Lịch sử bán hàng (thời gian diễn ra tất cả các đơn hàng, mã SKU trong mỗi đơn hàng, kênh bán tương ứng…).
Tần suất bán của từng mã sản phẩm trong thời gian đó.
Tỷ lệ vòng quay hàng tồn kho: Số lần toàn bộ hàng tồn kho của bạn đã được bán và thay thế trong một khoảng thời gian nhất định.
Giá trị trung bình của đơn hàng: Tương đương số tiền trung bình khách hàng chi tiêu mỗi lần đặt hàng.
Tỷ lệ hoàn hàng: Tần suất hàng hóa vị trả hoặc từ chối theo từng mã sản phẩm.
Tỷ lệ hết hàng: Tần suất doanh nghiệp bán hết một SKU cụ thể trong kho.

Bằng cách theo dõi các số liệu hàng tồn kho này theo thời gian, doanh nghiệp sẽ dự báo tăng trưởng và xu hướng mua ở cấp độ chi tiết hơn, đồng thời so sánh với thực tế để đánh giá mức độ khả thi.

Đo lường và phân tích dữ liệu

Sau khi đã có dữ liệu phù hợp, bước tiếp theo là phân tích để tìm ra các tập hợp mẫu, xu hướng và kết luận để cải thiện dự báo nhu cầu trong tương lai.

Bắt đầu bằng cách so sánh hiệu suất bán hàng dự đoán với thực tế. Cho dù thực hiện phân tích này bằng tay hay tự động hóa, cách thức phân tích dữ liệu này vẫn là phương pháp đơn giản để cung cấp thông tin hữu ích cho kế hoạch vận hành tồn kho phù hợp.

Ví dụ, thương hiệu A thấy rằng mức độ bán hàng của họ tương đối đồng đều và nhất quán trong năm qua. Họ không có kế hoạch thay đổi bất cứ điều gì (không tạo event hay khuyến mãi) và không dự định thay đổi bất kỳ điều gì trong cách tiếp cận thị trường. Từ đó, họ dự báo nhu cầu mua hàng không chênh lệch và đặt tiếp lượng hàng tồn kho giống như giai đoạn trước.

Mặt khác, thương hiệu B thấy một góc nhìn mới mẻ hơn. Vì số lượng hàng bán ra của họ vào năm ngoái khá thấp ngoại trừ giai đoạn tháng 10, họ biết rằng nên chuẩn bị cho một mô hình tương tự trong năm nay. Kết quả là họ dự định chỉ giữ một ít hàng tồn kho để duy trì kinh doanh đến tháng 9 hoặc 10, sau đó sẽ tập trung nhập kho một số lượng hàng cực lớn để dự trù đáp ứng nhu cầu tăng cao.

Cân đối ngân sách

Khi đã có kế hoạch chi tiết đồng bộ với số liệu dự báo nhu cầu, doanh nghiệp sẽ bắt tay vào thực thi hành động tương ứng, cập nhật ngân sách để phân bổ nguồn vốn đến nơi cần thiết dựa trên mục tiêu tăng trưởng. Nếu dự báo nhu cầu chính xác sẽ giúp tiết kiệm được rất nhiều tiền cho chi phí tồn kho, chi tiêu tiếp thị, chi phí lao động và sản xuất.

Cách chọn phần mềm dự báo nhu cầu chuẩn xác

Nếu có thể, hãy lựa chọn phần mềm dự báo nhu cầu có khả năng tùy chỉnh tính năng vận hành phù hợp với ngành và thị trường đang hoạt động. Đồng thời, quy mô doanh nghiệp cũng là yếu tố quan trọng để cân nhắc mở rộng theo tham vọng lâu dài hoặc khả năng tích hợp với các nguồn dữ liệu và công cụ khác.

Các hệ thống ERP cung cấp dịch vụ quản lý hàng tồn kho cũng có khả năng dự báo nhu cầu, vừa cho phép dễ dàng xuất dữ liệu liên quan sang các hệ thống phân tích khác.

Dù chọn giải pháp nào, việc ưu tiên nhất là hiểu rõ ý nghĩa của dữ liệu ẩn sau những đề xuất và kết luận. Đừng coi phần mềm dự báo nhu cầu như một chìa khóa thần kỳ làm sẵn mọi việc. Thay vào đó, chủ doanh nghiệp cần biết cách diễn giải thông tin đầu vào, xử lý và đánh giá các khả năng giả định trước khi chính thức thực thi.