Dự báo nhu cầu sản phẩm là gì? Ví dụ và phương pháp?

Trong quá trình điều hành và thực hiện các công việc hàng ngày, nhà quản trị luôn phải đưa ra các quyết định khác nhau mà không thể biết một cách chính xác tương lai sẽ xảy ra như thế nào. Doanh nghiệp cần phải chuẩn bị các nguồn lực như nguyên vật liệu, nhiên liệu, lực lượng lao động, máy móc thiết bị và các nguồn lực khác mà không biết một cách chính xác doanh số bán hàng và nhu cầu khách hàng về sản phẩm. Để có thể đưa ra các quyết định này một cách tương đối chính xác đòi hỏi doanh nghiệp phải thực hiện tốt công tác dự báo. Tìm hiểu lợi ích của việc dự báo nhu cầu sản phẩm. Dự đoán nhu cầu của khách hàng, tung ra sản phẩm mới, tăng doanh số bán hàng, tối ưu hóa chi phí bảo trì bằng cách sử dụng các chiến lược đã được thử nghiệm và chứng minh.

1. Dự báo nhu cầu sản phẩm là gì?

Dự báo là dự tính và báo trước các sự kiện sẽ diễn ra trong tương lai một cách có cơ sở.  Cơ sở ở đây dựa trên kinh nghiệm; kết quả phân tích, suy diễn khoa học, số liệu trong quá khứ, ý kiến chủ quan. Có thể nói, dự báo vừa mang tính khoa học, vừa mang tính nghệ thuật.

Theo định nghĩa, dự báo nhu cầu là một loại phương pháp tiếp cận có hệ thống và phân tích sử dụng các bộ dữ liệu lịch sử khác nhau như doanh số bán hàng trong quá khứ, khối lượng hàng tồn kho và giá thị trường để dự đoán nhu cầu của người tiêu dùng trong tương lai.

Dự báo nhu cầu sản phẩm là dự kiến, đánh giá nhu cầu trong tương lai của các sản phẩm, giúp doanh nghiệp xác định được chủng loại, số lượng sản phẩm cần sản xuất. Đây cũng là cơ sở giúp doanh quyết định quy mô và chuẩn bị nguồn lực cần thiết.

Dự báo nhu cầu sản phẩm trong Tiếng Anh là “Product demand forecast“.

2. Ví dụ và phương pháp dự báo nhu cầu sản phẩm:

2.1. Ví dụ về dự báo nhu cầu sản phẩm:

Dự báo nhu cầu trong sản phẩm bán lẻ

Khách hàng : Grupo Bimbo , Mexico, là công ty hàng đầu thế giới về việc làm bánh với hệ thống đại lý lớn nhất được đặt tại Mexico và Mỹ. Dòng sản phẩm bao gồm hơn 100 thương hiệu có mặt trong 2,5 triệu cửa hàng.

Phạm vi: Build model dự đoán nhu cầu sản xuất tại POS. Group Fayrix đã được áp dụng kỹ thuật toán học dựa trên thống kê số liệu cho các giai đoạn trước và hệ thống mở rộng về các kết hợp khác nhau (sản phẩm, nhóm, vị trí, vv) RMSLE số cuối cùng của mô hình is 0,4436, cho phép giảm lợi nhuận 40% của các sản phẩm chưa bán.

Cách dự báo nhu cầu sản phẩm và dự đoán những thay đổi của thị trường

– Xác định mục tiêu: Trong giai đoạn đầu, điều quan trọng là phải hiểu các mục tiêu dự báo của bạn sẽ được xây dựng dựa trên. Tất nhiên, mục tiêu cuối cùng vẫn giữ nguyên (dự báo nhu cầu), nhưng các cách để đạt được mục tiêu đó có thể khác: thông qua điều chỉnh chiến lược giá, tối ưu hóa bộ phận bán hàng, cải thiện quản lý hàng tồn kho, v.v.

– Thu thập dữ liệu: Trước khi đưa ra bất kỳ dự báo nào hoặc dự đoán những thay đổi của nhu cầu thị trường, hãy đảm bảo dữ liệu lịch sử của bạn có liên quan và chính xác. Nếu không, như nguyên tắc GIGO đã nêu, ‘vô nghĩa đối với đầu vào sẽ tạo ra vô nghĩa đối với đầu ra’ và sẽ không được sử dụng trong các dự báo như vậy.

– Phân tích thông tin: Khi bạn đã có trong tay tất cả dữ liệu cần thiết, hãy phân tích dữ liệu đó bằng một trong các phương pháp thống kê để dự báo nhu cầu. Chọn một trong những phù hợp với doanh nghiệp của bạn nhất.

– Điều chỉnh ngân sách: Dựa trên dự đoán của bạn, hãy điều chỉnh ngân sách để phù hợp nhất với đường xu hướng đã dự báo. Bằng cách xem xét dữ liệu và các chỉ số dự báo nhu cầu, bạn cũng có thể cải thiện chuỗi cung ứng của mình, loại bỏ chi phí dư thừa, suy nghĩ lại cách tiếp cận nhân sự, v.v.

– Bám sát những gì hoạt động tốt nhất: Nếu bạn đã đưa ra những quyết định kinh doanh trong quá khứ được chứng minh là những quyết định xuất sắc, hãy kiên trì theo đuổi chúng. Nếu cái gì đó hoạt động tốt, hãy sử dụng nó. Nếu bạn nhận thấy rằng tình hình thị trường trong thế giới thực đi theo hướng ngược lại với tình hình mà bạn đã dự báo, hãy điều chỉnh chiến lược của bạn. Điều này thường an toàn hơn là chờ đợi cho đến khi mọi thứ trở nên thực sự tồi tệ.

2.2. Phương pháp dự báo nhu cầu sản phẩm:

Phương pháp định tính: Dự báo dựa trên ý kiến của chủ quan của các chủ thể được khảo sat như: giới quản lý, bộ phận bán hàng, khách hàng hoặc của các chuyên gia. ­  

– Lấy ý kiến ban lãnh đạo, người đi trước: Theo phương pháp này, một nhóm nhỏ các nhà quản lý điều hành cấp cao sử dụng tổng hợp các số liệu thống kê phối hợp với các kết quả đánh giá của các cán bộ điều hành marketing, kỹ thuật, tài chính và sản xuất để đưa ra những con số dự báo về nhu cầu sản phẩm trong thời gian tới. Phương pháp này sử dụng được trình độ và kinh nghiệm của những cán bộ trực tiếp liên quan đến hoạt động thực tiễn.

Ưu điểm: Sử dụng tối đa trí tuệ và kinh nghiệm của cán bộ trực tiếp hoạt động trên thương trường. ­

Nhược điểm: Ảnh hưởng quan điểm của người có thế lực. Việc giới hạn trách nhiệm dự báo trong một nhóm người dễ làm nảy sinh tư tưởng ỉ lại, trì trệ.

–  Lấy ý kiến nhà phân phối, bộ phận bán hàng: Đây là phương pháp được dùng khá phổ biến, nhất là đối với các nhà sản xuất công
nghiệp, vì lượng sản phẩm của họ thường rất lớn, có thể được tiêu thụ khá rộng rãi và người bán hàng là người hiểu rõ nhu cầu người tiêu dùng nhất. Nhân viên bán hàng sẽ đưa ra dự tính về số lượng hàng bán trong tương lai ở lĩnh vực mình phụ trách. Nhà quản lý có nhiệm vụ thẩm định, phân tích, tổng hợp để đưa ra một dự báo chung chính thức của DN.

Ưu điểm: Phát huy được ưu thế của nhân viên bán hàng.

Nhược điểm: Nhân viên bán hàng thường hay nhầm lẫn trong xác định: nhu cầu tự nhiên (need) – nhu cầu (requirement) – nhu cầu có khả năng thanh toán (demand) . Kết quả phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người bán hàng.

– Lấy ý kiến người tiêu dùng, khách hàng: Phương pháp này tập trung vào việc lấy ý kiến của khách hàng hiện tại và tiềm năng cho kế hoạch tương lai của doanh nghiệp. Việc nghiên cứu do phòng nghiên cứu thị trường thực hiện bằng nhiều hình thức khác nhau như tổ chức các cuộc điều tra lấy ý kiến của khách hàng, phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra tới gia đình hoặc cơ sở tiêu dùng… Phương pháp này không những giúp cho ta chuẩn bị dự báo mà còn có thể hiểu được những đánh giá của khách hàng về sản phẩm của doanh nghiệp để cải tiến, hoàn thiện cho phù hợp.

Ưu điểm:Hiểu rõ thêm yêu cầu của khách hàng để hoàn thiện sản phẩm.

Nhược điểm:Chất lượng dự báo phụ thuộc nhiều vào trình độ chuyên nghiệp của người điều tra; hiệu ứng đám đông.

– Dựa vào ý kiến các chuyên gia trong ngành (Phương pháp Delphi): Dự báo được xây dựng trên ý kiến của các chuyên gia trong hoặc ngoài doanh nghiệp.

Thành phần tham gia thực hiện: (1) Những người ra quyết định; (2) Các chuyên gia để xin ý kiến; (3) Các nhân viên điều phối.

Các bước thực hiện:

+ Thành lập ban ra quyết định và nhóm điều phối viên.

+ Xác định mục đích, nhiệm vụ, phạm vi và thời gian dự báo.

+ Chọn chuyên gia để xin ý kiến.

+ Xây dựng bản câu hỏi điều tra, gửi chuyên gia (lần 1).

+ Nhận, phân tích, tổng hợp câu trả lời.

+ Viết lại bản câu hỏi cho phù hợp hơn, gửi chuyên gia (lần 2).

+ Tiếp tục nhận – tổng hợp – phân tích – làm mới -gửi.

+ Thực hiện các bước 6-7 và chỉ dừng lại khi kết quả dự báo thoả mãn yêu cầu và mục đích để ra.

Ưu điểm: ­ Khách quan hơn, tránh được mối quan hệ trực tiếp giữa các cá nhân, đặc biệt hiệu quả trong lĩnh vực dự báo công nghệ.

Nhược điểm: ­ Đòi hỏi trình độ tổng hợp rất cao. ­ Nội dung các câu hỏi có thể được hiểu theo nhiều nghĩa khác nhau -> nội dung trả lời không tập trung ­ Thành phần các chuyên gia dễ thay đổi vì thời gian tiến hành thường không dưới 1 năm ­ Việc ẩn danh người trả lời có thể làm giảm độ tin cậy và trách nhiệm của người đưa ra ý kiến. Phương pháp Delphil lần đầu tiên được tập đoàn Rand (Mỹ) ứng dựng năm 1948 khi họ muốn dự báo về khả năng Mỹ bị tấn công bằng vũ khí hạt nhân.

Phương pháp định lượng: Dự báo dựa trên số liệu thống kê trong quá khứ với sự hỗ trợ của các mô hình toán học.

– Bình quân di động đơn giản: Mức dự báo bằng mức cầu thực tế bình quân của một số ít các giai đoạn ngay trước đó. Theo phương pháp này thì nhu cầu của các giai đoạn đều có trọng số như nhau.

– Bình quân di động có trọng số: Trong thực tế, đôi khi các số liệu này có ảnh hưởng khác nhau đến kết quả dự báo, vì vậy người ta sẽ sử dụng trọng số để phân biệt mức độ ảnh hưởng của các số liệu quá khứ. Trọng số là các con số được gán cho các số liệu quá khứ để chỉ ra mức độ quan trọng của chúng ảnh hưởng đến kết quả dự báo.

– San bằng mũ: Nhằm khắc phục nhược điểm của phương pháp trước, phương pháp san bằng mũ cho rằng dự báo mới bằng dự báo của giai đoạn trước đó cộng với tỉ lệ chênh lệch giữa nhu cầu thực và dự báo của giai đoạn đó qua, có điều chỉnh cho phù hợp.