Dự báo nhu cầu: Các phương pháp, công nghệ và thách thức

Dự báo nhu cầu là một khía cạnh quan trọng trong quản lý doanh nghiệp, giúp dự đoán và định hình nhu cầu của khách hàng trong tương lai. Bằng việc hiểu rõ nhu cầu của khách hàng, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch sản xuất, quản lý tồn kho và tối ưu hóa chuỗi cung ứng một cách hiệu quả. Tuy nhiên, Việc này không phải là một công việc đơn giản, mà đòi hỏi sự tinh tế và sử dụng các phương pháp và công cụ hợp lý.

Trong bài viết này, 3D Smart Solutions sẽ giới thiệu về khái niệm, phương pháp và những yếu tố quan trọng liên quan.

1. Đôi nét về Dự báo nhu cầu (Demand Forecast)

Trong quản lý kinh doanh, Dự báo nhu cầu đóng vai trò quan trọng, qua những số liệu về nhu cầu giúp doanh nghiệp định hình chiến lược và quyết định quan trọng. Trong đó, để thực hiện có những số liệu chính xác, doanh nghiệp cần xem xét và dự đoán các hoạt động quan trọng như sản xuất, nhân sự, tiêu thụ và các yếu tố khác liên quan đến hoạt động kinh doanh. Những lợi ích khi doanh nghiệp dự báo chính xác nhu cầu, bao gồm:

• Mở rộng Quy mô: Hiểu rõ về nhu cầu khách hàng cũng như nhu cầu sản xuất giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng tận dụng tối đa nguồn lực tài chính và dễ dàng mở rộng quy mô kinh doanh.
• Thiếu hàng là một trong những vấn đề có thể tránh được khi doanh nghiệp có những dự báo chính xác, thêm vào đó, nguồn hàng sẵn có và giao đến tay khách hàng kịp thời giúp cải thiệm trải nghiệm của khách hàng và giảm thiểu rủi ro về chi phí.
• Quản lý tài chính: doanh nghiệp có thể ước tính chi phí sản xuất, tiêu thụ và quản lý nguồn lực tài chính một cách hợp lý.
• Quản lý tồn kho: Doanh nghiệp có dự báo nhu cầu chính xác có thể đưa ra quyết định về việc nhập hàng, tiêu thụ và quản lý lưu trữ sản phẩm.

Trong quá trình dự báo nhu cầu, Doanh nghiệp cần xem xét các loại dự báo khác nhau để đưa ra các quyết định phù hợp, 3D Smart Solutions liệt 5 loại phổ biến, bao gồm:

• Dự báo ngắn hạn (Short-term demand forecasting) tập trung vào nhu cầu trong khoảng thời gian ngắn (thường vài tuần đến vài tháng), sử dụng dữ kiện như: mùa bán hàng, sự kiện đặc biệt hay yếu tố thời tiết. Khi hiểu rõ được nhu cầu ngắn hạn, Doanh nghiệp xác định và điều chỉnh nguồn cung cấp và sản xuất phù hợp.
• Dự báo dài hạn (Long-term demand forecasting) liên quan đến việc xác định xu hướng và sự phát triển dài hạn của thị trường và khách hàng với chu kỳ thời gian từ một năm trở lên. Bẳng việc hiểu rõ được nhu cầu dài hạn, doanh nghiệp xây dựng chiến lược và quyết định đầu tư, mở rộng hoặc thay đổi sản phẩm/dịch vụ.
• Dự báo bị động (Passive demand forecasting) dựa trên thông tin sẵn có từ các nguồn bên ngoài như xu hướng thị trường, dữ liệu kinh tế, số liệu thống kê và thông tin từ đối thủ cạnh tranh. Với dữ liệu từ loại dự báo bị động, Doanh nghiệp có thể ước lượng nhu cầu trong tương lại với ít thời gian và công sức, nhưng cần đánh giá về tính chính xác của dữ liệu này.
• Dự báo chủ động (Active demand forecasting) dựa trên nỗ lực thu thập dựa trên dữ liệu nội bộ hoặc các bước pháp dự báo bên ngoài.
• Dự báo theo quy mô lớn và nhỏ (Macro & Micro Demand Forecasting) giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu của đối tượng khách hàng cụ thể để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và phân phối. Trong đó, Theo quy mô lớn, Dữ liệu sẽ tập trung vào nhu cầu của thị trường tổng thể hoặc một ngành công nghiệp lớn. Ngược lại, Theo quy mô nhỏ, Dữ liệu được xây dựng dựa trên nhu cầu của một đối tượng cụ thể, như một nhóm khách hàng, một khu vực địa lý cụ thể hoặc một loại sản phẩm/dịch vụ cụ thể.

2. Phương pháp dự báo nhu cầu phổ biến

Doanh nghiệp có nhiều phương pháp khác nhau để sử dụng trong quá trình đưa ra những dự báo nhu cầu. Trong phần này, 3D Smart Solutions (3DS) sẽ trình bày một số phương pháp dự báo nhu cầu phổ biến với ưu và nhược điểm riêng:

2.1. Phương pháp thống kê (Statistical Method)

Phương pháp thống kê dựa trên việc sử dụng các kỹ thuật và công cụ thống kê để phân tích dữ liệu lịch sử và xác định xu hướng, thường được sử dụng trong trường hợp có sẵn dữ liệu lịch sử.

Ưu điểm:

• Dự báo dựa trên cơ sở khoa học và số liệu chính xác.
• Có thể xử lý các dữ liệu phức tạp và khó khăn.
• Cung cấp kết quả có tính chất lý thuyết và thống kê.

Nhược điểm:

• Yêu cầu dữ liệu lịch sử đầy đủ và chất lượng.
• Không thể dự báo tốt trong các tình huống không ổn định hoặc thay đổi nhanh.

2.2. Phương pháp nghiên cứu thị trường (Market Research/Surveying)

Phương pháp này dựa trên việc thu thập thông tin từ khách hàng, thị trường và các nguồn dữ liệu khác để đánh giá nhu cầu hiện tại và dự đoán nhu cầu tương lai. Trong đó, những công việc bao gồm: khảo sát, phỏng vấn, tìm hiểu thị trường để thu thập dữ liệu và phân tích để xác định xu hướng và xu hướng tiêu thụ thường được sử dụng không có đủ dữ liệu lịch sử.

Ưu điểm:

• Cung cấp thông tin chi tiết và đáng tin cậy từ khách hàng và thị trường.
• Có thể xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu và dự đoán theo các yếu tố đó.
• Giúp nắm bắt thông tin mới và xu hướng thị trường.

Nhược điểm:

• Yêu cầu thời gian và nguồn lực để thu thập và phân tích dữ liệu.
• Có thể gặp khó khăn trong việc xử lý và tổ chức các dữ liệu thu thập được.

2.3. Phương pháp Sales Force Composite

Phương pháp này dựa trên thông tin và đánh giá từ đội ngũ bán hàng để dự báo nhu cầu phù hợp khi có đủ kinh nghiệm và hiểu biết giữa thị trường và hiểu rõ về nhu cầu khách hàng từ nhân viên bán hàng.

Ưu điểm:

• Sử dụng thông tin địa phương và kiến thức sâu sắc từ đội ngũ bán hàng.
• Có thể phản ánh tốt các yếu tố địa phương và biến động thị trường.
• Xử lý tốt trong các ngành công nghiệp có tính chất địa phương.

Nhược điểm:

• Dự báo dựa trên thông tin chủ quan và có thể không chính xác 100%.
• Có thể bị ảnh hưởng bởi mức độ hiểu biết và khả năng đánh giá của từng nhân viên bán hàng.

2.4. Phương pháp Delphi

Phương pháp Delphi dựa trên việc thu thập ý kiến ​​từ một nhóm chuyên gia và tập hợp lại để đưa ra dự báo nhu cầu, thường được sử dụng trong các tình huống phức tạp và không có đủ dữ liệu lịch sử.

Ưu điểm:

• Sử dụng kiến thức và kinh nghiệm từ những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực.
• Xử lý tốt trong các tình huống không chắc chắn và phức tạp.
• Đưa ra dự báo dựa trên sự đồng thuận và thảo luận.

Nhược điểm:

• Yêu cầu thời gian và tài nguyên để thu thập ý kiến ​​và tạo ra dự báo cuối cùng.
• Khó khăn trong việc đạt được sự thống nhất giữa các ý kiến khác nhau.

2.5. Phương pháp Kinh tế lượng (Econometric Method)

Phương pháp kinh tế lượng kết hợp các nguyên lý kinh tế và các mô hình toán học để dự báo nhu cầu, phù hợp các lĩnh vực có ảnh hưởng mạnh từ các yếu tố kinh tế và cần dự báo dựa trên mô hình kinh tế

Ưu điểm:

• Sử dụng các mô hình kinh tế và toán học có cơ sở lý thuyết mạnh mẽ.
• Đưa ra dự báo dựa trên các yếu tố kinh tế quan trọng.
• Xử lý tốt trong các tình huống có sự biến động kinh tế và giá cả.

Nhược điểm:

• Yêu cầu kiến thức chuyên sâu về kinh tế và các mô hình toán học.
• Cần có dữ liệu kinh tế và biến số liên quan chính xác và đầy đủ.

3. Triển khai Dự báo nhu cầu thực tế doanh nghiệp

Sau khi đã hiểu về dự báo nhu cầu và các phương pháp dự báo khác nhau, quá trình bắt đầu dự báo nhu cầu trong doanh nghiệp là bước quan trọng để xác định và ước lượng nhu cầu trong tương lai. Dự báo nhu cầu đúng giúp doanh nghiệp xác định các biện pháp kinh doanh phù hợp, tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý hàng tồn kho.

1. Bước 1: Đặt mục tiêu (Set Your Goals):
   Doanh nghiệp xác định loại dự báo mong muốn (ngắn hạn hoặc dài hạn), phạm vi dự báo (tổng thể hoặc theo từng sản phẩm, khu vực, khách hàng), và mục tiêu cụ thể doanh nghiệp mong muốn đạt được.
2. Bước 2: Thông báo với các bên liên quan (Inform Stakeholders):
   Giúp thông tin – quy trình dự báo, thông tin dự báo – xuyên suốt và đầy đủ, Các bên liên quan có thể bao gồm: sản xuất, kinh doanh, tài chính và quản lý hàng tồn kho
3. Bước 3: Thu thập và ghi nhận dữ liệu (Collect and Record Data):
   Các nguồn dữ liệu có thể: Thông tin lịch sử bán hàng, dữ liệu thị trường, xu hướng tiêu dùng, yếu tố kinh tế, và thông tin từ các bên liên quan khác. Quá trình này cần đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu để đưa ra dự báo nhu cầu chính xác.
4. Phân tích dữ liệu (Analyze Data):
   Lựa chọn phương pháp phân tích dữ liệu được trình bày ở phần 2 phù hợp với dữ liệu ở bước 3 để xác định các yếu tố quan trọng và mối quan hệ giữa chúng để dự báo nhu cầu tương lai.
5. Thực hiện dự báo (Perform Forecast):
   Dựa trên phân tích dữ liệu, bước này là giai đoạn thực hiện dự báo nhu cầu. Các phương pháp dự báo đã được đề cập trước đó, chẳng hạn như phương pháp thống kê, khảo sát thị trường, phương pháp tổ hợp từ lực bán hàng, phương pháp Delphi và phương pháp kinh tế lượng, có thể được áp dụng để tạo ra dự báo nhu cầu cho doanh nghiệp.
6. Điều chỉnh (Make Any Necessary Adjustments):
   Sau khi có dự báo nhu cầu ban đầu, quan trọng là kiểm tra và điều chỉnh dự báo dựa trên các yếu tố bên ngoài có thể ảnh hưởng, chẳng hạn như các sự kiện đặc biệt, thay đổi thị trường hoặc các yếu tố không lường trước khác. Điều này giúp đảm bảo rằng dự báo nhu cầu được cập nhật và phản ánh chính xác tình hình hiện tại và dự báo tương lai.

Lưu ý: Quy trình triển khai dự báo nhu cầu có thể thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố cụ thể của doanh nghiệp và ngành công nghiệp. Tuy nhiên, cấu trúc tổng quan trên cung cấp một khung làm việc để bắt đầu dự báo nhu cầu hiệu quả.

4. Vấn đề thượng gặp với dự báo nhu cầu

Dù đã áp dụng các phương pháp dự báo nhu cầu và tuân thủ quy trình triển khai, nhưng vẫn có những vấn đề thường gặp có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo. Để thực hiện dự báo nhu cầu hiệu quả, quan trọng là nhận biết và giải quyết những vấn đề này một cách cẩn thận. Dưới đây là một số vấn đề thường gặp:

• Chất lượng dữ liệu cần được đảm bảo chính xác và đầy đủ từ các nguồn tin cậy, cũng như, quy trình kiểm tra và xử lý chặt chẽ. Doanh nghiệp có thể dễ dàng hạn chế những quyết định cũng như chiến lược sai lầm.
• Chất lượng Quản lý: Quản lý chuỗi cung ứng không hiệu quả cũng có thể gây ra vấn đề trong dự báo nhu cầu. Việc thiếu quản lý cung ứng đúng giờ, không có quy trình kiểm soát chất lượng, hoặc không có sự đồng bộ giữa các bộ phận trong doanh nghiệp có thể dẫn đến các sai sót và biến động không cần thiết trong dự báo nhu cầu.
• Chất lượng Kiểm soát tồn kho: Thiếu sự kiểm soát tồn kho đúng đắn là một vấn đề khác có thể ảnh hưởng đến dự báo nhu cầu. Khi không có quy trình kiểm soát tồn kho hiệu quả, sẽ có khả năng xảy ra tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho dư thừa, làm mất đi tính chính xác của dự báo nhu cầu.

Tóm lại, nhận biết và giải quyết các vấn đề thường gặp trong dự báo nhu cầu là quan trọng để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của dự báo. Bằng cách xử lý các vấn đề này một cách cẩn thận, doanh nghiệp có thể nâng cao khả năng dự báo nhu cầu và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.

5. Công nghệ

Trong quá trình dự báo, sự hỗ trợ của công nghệ đóng vai trò quan trọng để tăng cường hiệu quả và độ chính xác. Dưới đây là một số công nghệ hỗ trợ mà doanh nghiệp có thể áp dụng:

• Phần mềm dự báo cung cấp các công cụ và thuật toán phân tích dữ liệu, giúp xác định xu hướng và mô hình dự báo một cách nhanh chóng và chính xác. Bằng cách sử dụng phần mềm dự báo, doanh nghiệp có thể tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình dự báo và đạt được kết quả tốt hơn.
• Hệ thống quản lý chuỗi cung ứng (Supply Chain Management – SCM) hỗ trợ trong việc tối ưu hóa các hoạt động liên quan đến dự báo nhu cầu, giúp quản lý thông tin về nguồn cung, lưu trữ dữ liệu lịch sử và tương tác giữa các bộ phận trong chuỗi cung ứng. Doanh nghiệp có thể dự báo nhu cầu chính xác và tăng khả năng đáp ứng nhanh chóng cho thị trường.
• Công cụ phân tích dữ liệu (Data Analytics) cung cấp các phương pháp và kỹ thuật để khám phá và hiểu sâu hơn về dữ liệu liên quan đến nhu cầu. Doanh nghiệp có thể tìm ra mối quan hệ và xu hướng ẩn trong dữ liệu, từ đó tạo ra dự báo nhu cầu chính xác và phù hợp với thị trường.
• Công nghệ 3D đã phát triển đáng kể và có thể hỗ trợ trong việc dự báo nhu cầu. Với khả năng tạo ra mô hình 3D của sản phẩm và quy trình sản xuất, công nghệ 3D cho phép doanh nghiệp thấy trực quan và hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng. Điều này giúp cải thiện quy trình dự báo và đảm bảo sự phù hợp và đáng tin cậy của sản phẩm.

6. Tổng kết

Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về dự báo nhu cầu và vai trò quan trọng của nó trong hoạt động kinh doanh. Chúng ta đã khám phá các hoạt động cần dự báo trong doanh nghiệp, bao gồm sản xuất, nhân sự và quản lý tồn kho. Chính xác dự báo đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp mở rộng, giảm thiểu tình trạng hàng chờ, quản lý tài chính và quản lý tồn kho một cách hiệu quả.

Chúng ta cũng đã khám phá các loại dự báo khác nhau, từ ngắn hạn đến dài hạn, chủ động đến thụ động, cũng như dự báo mô macro và mô micro. Mỗi loại dự báo có ưu điểm và nhược điểm riêng, và doanh nghiệp có thể áp dụng các phương pháp phù hợp với mục tiêu và yêu cầu của họ.

Ngoài ra, chúng ta đã đi qua một số phương pháp dự báo phổ biến như phương pháp thống kê, nghiên cứu thị trường, phương pháp kết hợp từ các nhân viên bán hàng, phương pháp Delphi và phương pháp kinh tế lượng. Mỗi phương pháp có cách tiếp cận riêng và được sử dụng trong các tình huống khác nhau.