Cách lựa chọn kỹ thuật dự báo phù hợp

Lĩnh vực dự báo đang thay đổi nhanh chóng. Gartner dự đoán 70% các tổ chức lớn sẽ áp dụng dự báo chuỗi cung ứng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán nhu cầu trong tương lai vào năm 2030. Tuy nhiên, AI và máy học chỉ là một trong những phương pháp dự báo, và chúng không phải lúc nào cũng là lựa chọn phù hợp cho mọi doanh nghiệp.

Hướng dẫn này sẽ phân tích chi tiết các phương pháp định tính, kỹ thuật định lượng và các phương pháp kết hợp cả hai. Bạn sẽ tìm hiểu khi nào nên sử dụng các phương pháp đơn giản như trung bình động so với các phương pháp nâng cao như phân tích chuỗi thời gian, cách đánh giá nền tảng dữ liệu và cách lựa chọn công cụ dự báo phù hợp với quy mô và nhu cầu kinh doanh.

Phương pháp dự báo là gì?

Phương pháp dự báo doanh số là một khuôn khổ phân tích kết hợp dữ liệu quá khứ, các chỉ số thị trường và đánh giá chuyên môn để đưa ra dự đoán về khối lượng bán hàng, tăng trưởng doanh thu, nhu cầu tồn kho và năng lực hoạt động.

Các loại phương pháp dự báo

Các phương pháp dự báo được chia thành hai loại cơ bản dựa trên cách chúng tạo ra dự đoán: phương pháp dự báo định tính và phương pháp dự báo định lượng.

Các phương pháp dự báo định tính dựa trên đánh giá của chuyên gia, nghiên cứu thị trường, khảo sát khách hàng và ý kiến ​​chuyên gia hơn là phân tích số liệu. Các đội ngũ bán hàng sử dụng dự báo định tính khi:

• Ra mắt sản phẩm mà không có dữ liệu lịch sử so sánh.
• Mở rộng sang các thị trường mới.
• Hoặc dự đoán kết quả trong bối cảnh ngành công nghiệp bị gián đoạn nhanh chóng.

Các kỹ thuật dự báo định tính phổ biến bao gồm phương pháp Delphi (xây dựng sự đồng thuận của chuyên gia), phản hồi từ nhóm tập trung và hội đồng đánh giá của ban điều hành.

Các phương pháp định lượng sử dụng mô hình toán học và thuật toán thống kê để phân tích dữ liệu số. Những phương pháp này hoạt động hiệu quả nhất khi doanh nghiệp có hồ sơ lịch sử đáng tin cậy, điều kiện thị trường ổn định và mối quan hệ rõ ràng giữa các biến số. Dự báo định lượng bao gồm:

• Phân tích chuỗi thời gian, xác định các mẫu trong dữ liệu tuần tự.
• Mô hình hồi quy nhân quả, đo lường mối quan hệ giữa các biến số.
• Và các kỹ thuật mô phỏng, lập mô hình nhiều kịch bản khác nhau.

- So sánh định tính và định lượng

Dưới đây, chúng tôi sẽ phân tích chi tiết hơn bốn loại phương pháp dự báo: chuỗi thời gian, nhân quả, định tính và kết hợp.

- Các phương pháp dự báo chuỗi thời gian

Các phương pháp dự báo chuỗi thời gian sử dụng dữ liệu bán hàng trong quá khứ được thu thập theo định kỳ để dự đoán hiệu suất trong tương lai. Thông tin có thể được thu thập hàng ngày, hàng tháng hoặc hàng quý. Các mô hình này giả định rằng các mô hình trong quá khứ — chẳng hạn như xu hướng, tính mùa vụ và chu kỳ — có khả năng sẽ tiếp tục.

Thay vì tập trung vào các nguyên nhân bên ngoài, mô hình chuỗi thời gian phân tích các mẫu hình bên trong chính dữ liệu . Chúng xác định các biến động lặp đi lặp lại, quỹ đạo tăng trưởng và động lực để dự đoán kết quả trong tương lai.

Phù hợp nhất cho: Các doanh nghiệp có dữ liệu lịch sử ổn định và các công ty có tính mùa vụ dễ dự đoán.

Ví dụ: Trung bình động, làm mịn hàm mũ và mô hình ARIMA.

- Phương pháp dự báo nhân quả (hồi quy)

Các phương pháp dự báo nhân quả, còn được gọi là mô hình hồi quy, dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai dựa trên mối quan hệ giữa hiệu suất bán hàng và các biến số bên ngoài. Các mô hình này giả định rằng một số yếu tố nhất định — chẳng hạn như chi phí tiếp thị, thay đổi giá cả, điều kiện kinh tế hoặc số lượng khách hàng tiềm năng — ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả doanh thu.

Thay vì hỏi, “Điều gì đã xảy ra trước đó?”, các mô hình nhân quả sẽ hỏi, “Những yếu tố nào dẫn đến kết quả?”

Dự báo hồi quy sử dụng các kỹ thuật thống kê để đo lường tác động của những thay đổi trong một hoặc nhiều biến độc lập đến kết quả bán hàng.

Phù hợp nhất cho: Các công ty đang trong giai đoạn tăng trưởng thử nghiệm các yếu tố thúc đẩy doanh thu và các doanh nghiệp chịu ảnh hưởng bởi các chiến dịch tiếp thị hoặc điều kiện kinh tế.

Ví dụ: Hồi quy tuyến tính, hồi quy bội và các mô hình kinh tế lượng.

- Các phương pháp dự báo định tính

Các phương pháp dự báo định tính dựa trên đánh giá của chuyên gia, nghiên cứu thị trường và hiểu biết thực tế hơn là chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử. Những phương pháp này đặc biệt có giá trị khi dữ liệu quá khứ còn hạn chế hoặc khi thâm nhập vào các thị trường mới.

Thay vì sử dụng mô hình toán học, các phương pháp định tính thu thập ý kiến ​​có cấu trúc từ các nhân viên bán hàng, đội ngũ lãnh đạo, chuyên gia trong ngành hoặc khách hàng để ước tính nhu cầu trong tương lai. Những dự báo này thường dựa trên:

• Phản hồi về tiến độ bán hàng của đội ngũ bán hàng.
• Kinh nghiệm điều hành cấp cao.
• Khảo sát khách hàng.
• Phân tích xu hướng thị trường.

Phù hợp nhất cho: Các công ty khởi nghiệp có dữ liệu lịch sử hạn chế, ra mắt sản phẩm mới và các ngành công nghiệp thay đổi nhanh chóng.

Ví dụ: Phương pháp Delphi, sự đồng thuận của hội đồng chuyên gia và ước tính từ dưới lên của nhân viên bán hàng.

- Phương pháp dự báo kết hợp

Các phương pháp dự báo lai kết hợp nhiều cách tiếp cận dự báo để cải thiện độ chính xác và giảm sai lệch. Các phương pháp lai điển hình kết hợp các mô hình định lượng với dữ liệu đầu vào định tính.

Ví dụ, một công ty có thể tạo ra dự báo chuỗi thời gian từ dữ liệu lịch sử, sau đó điều chỉnh nó dựa trên kế hoạch tiếp thị. Bằng cách kết hợp tính chặt chẽ về mặt thống kê với chuyên môn thực tiễn, các phương pháp lai giúp cân bằng tính khách quan dựa trên dữ liệu với nhận thức về bối cảnh.

Phương pháp dự báo kết hợp nhận ra rằng không có mô hình nào duy nhất có thể nắm bắt được mọi biến số ảnh hưởng đến doanh thu.

Phù hợp nhất cho: Môi trường bán hàng phức tạp, các công ty có tập dữ liệu lớn và đội ngũ bán hàng giàu kinh nghiệm, và các tổ chức mong muốn độ chính xác dự báo cao hơn.

Các mô hình lai ngày càng được hỗ trợ bởi các hệ thống CRM hiện đại và nền tảng dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo. Các công cụ dự báo tích hợp để ước tính doanh thu tương lai dựa trên dữ liệu về quy trình bán hàng và xác suất ở từng giai đoạn giao dịch. Hãy thử công cụ dự báo để nhận cập nhật theo thời gian thực dựa trên dữ liệu hiện tại.

Phương pháp dự báo đơn giản so với phương pháp dự báo nâng cao

Các phương pháp dự báo rất đa dạng, từ những phép tính cơ bản mà bất cứ ai cũng có thể thực hiện trên bảng tính đến các thuật toán phức tạp đòi hỏi phần mềm chuyên dụng.

- Các phương pháp dự báo đơn giản

Các phương pháp đơn giản rất hiệu quả đối với các doanh nghiệp có nguồn lực hạn chế, mô hình nhu cầu ổn định và thời gian dự báo ngắn. Các phương pháp đơn giản bao gồm:

• Dự báo đơn giản, sử dụng kết quả của kỳ trước để dự đoán cho kỳ tiếp theo.
• Trung bình động, tính toán giá trị trung bình của các điểm dữ liệu gần đây.
• Phương pháp làm mịn hàm mũ cơ bản, trong đó trọng số các quan sát gần đây được ưu tiên hơn.

- Các phương pháp dự báo nâng cao

Các phương pháp tiên tiến xử lý được sự biến động theo mùa, sự thay đổi xu hướng, nhiều yếu tố nguyên nhân và các mối quan hệ phi tuyến tính mà các phương pháp đơn giản bỏ sót. Chúng yêu cầu phần mềm thống kê như R, Python hoặc các nền tảng dự báo chuyên dụng. Các nhóm sử dụng dự báo tiên tiến có các nhà phân tích được đào tạo để xây dựng và duy trì các mô hình.

Các phương pháp dự báo tiên tiến bao gồm:

• Mô hình ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) được sử dụng cho các mẫu chuỗi thời gian phức tạp.
• Phân tích hồi quy đa biến , đo lường tác động đồng thời của nhiều biến số.
• Mô phỏng Monte Carlo, phương pháp chạy hàng nghìn kịch bản xác suất khác nhau.
• Các thuật toán học máy, như mạng nơ-ron, rừng ngẫu nhiên và thuật toán tăng cường độ dốc.

Các phương pháp dự báo tốt nhất

Phương pháp dự báo “tốt nhất” phụ thuộc vào bối cảnh kinh doanh cụ thể chứ không phải là phương pháp ưu việt tuyệt đối. Tính sẵn có của dữ liệu, sự ổn định của thị trường và thời gian dự báo sẽ quyết định kỹ thuật nào mang lại dự đoán đáng tin cậy.

Các điều kiện kinh doanh khác nhau đòi hỏi các phương pháp dự báo khác nhau. Việc kết hợp nhiều phương pháp như những phương pháp được nêu bật dưới đây giúp giải quyết đồng thời nhiều thách thức dự báo khác nhau.

Các phương pháp dự báo đơn giản mà mọi doanh nghiệp nên biết

Các mô hình dự báo doanh số đơn giản cung cấp điểm khởi đầu dễ tiếp cận cho các doanh nghiệp không có chuyên môn về thống kê hoặc phần mềm chuyên dụng. Các kỹ thuật này chỉ yêu cầu các phép toán cơ bản và chức năng bảng tính, khiến chúng trở nên thiết thực đối với các nhóm nhỏ có nguồn lực hạn chế.

Việc bắt đầu với các phương pháp đơn giản giúp thiết lập các tiêu chuẩn hiệu suất. Khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiểu được mức độ chính xác của các phương pháp trung bình động hoặc dự báo đơn giản trong việc dự đoán kết quả kinh doanh, họ có thể đo lường xem việc đầu tư vào các kỹ thuật tiên tiến như ARIMA hoặc máy học có mang lại những cải thiện đáng kể về độ chính xác so với chi phí và độ phức tạp bổ sung hay không.

- Dự báo đơn giản

Dự báo đơn giản là phương pháp dự đoán dễ nhất, giả định rằng kết quả của kỳ tiếp theo sẽ trùng khớp với kết quả thực tế của kỳ gần nhất. Phương pháp này hoạt động tốt nhất đối với các doanh nghiệp ổn định với sự biến động tối thiểu giữa các tháng, bao gồm các công ty dịch vụ có mô hình doanh thu định kỳ, các doanh nghiệp kinh doanh theo mô hình đăng ký có tỷ lệ khách hàng rời bỏ thấp và các nhà sản xuất có lịch trình sản xuất ổn định.

Trên thực tế, nó hoạt động như sau: Một nhà bán lẻ đạt doanh thu 50.000 đô la vào tháng trước sẽ dự báo doanh thu 50.000 đô la cho tháng tới.

Điểm yếu chính bộc lộ rõ ​​nhất trong các biến động theo mùa hoặc các giai đoạn tăng trưởng. Một công ty thiết kế cảnh quan sử dụng phương pháp dự báo đơn giản vào tháng 10 sẽ đánh giá thấp nghiêm trọng nhu cầu tháng 11 do bỏ qua quy luật theo mùa cho thấy nhu cầu vào các tháng mùa đông luôn giảm 60-70% so với mức cao điểm mùa hè. Mặc dù có điểm yếu này, phương pháp dự báo đơn giản vẫn cung cấp một cơ sở nhanh chóng để so sánh với các phương pháp phức tạp hơn.

Phù hợp nhất cho: Các doanh nghiệp ổn định, có ít biến động và không có tính mùa vụ, đang tìm kiếm dự báo cơ bản nhanh chóng mà không cần tính toán phức tạp.

- Đường trung bình động

Phương pháp dự báo trung bình động tính toán giá trị trung bình cộng của các điểm dữ liệu lịch sử gần đây để làm mượt các biến động ngắn hạn và làm nổi bật các xu hướng tiềm ẩn. Các nhà quản lý bán hàng thường sử dụng trung bình động 3 tháng, 6 tháng hoặc 12 tháng tùy thuộc vào độ dài chu kỳ kinh doanh và mức độ biến động.

Quá trình tính toán khá đơn giản. Một nhà hàng lấy doanh thu trung bình của ba tháng gần nhất (45.000 đô la vào tháng Giêng, 52.000 đô la vào tháng Hai, 48.000 đô la vào tháng Ba) để dự báo doanh thu tháng Tư là 48.333 đô la. Mỗi tháng mới, dữ liệu cũ nhất sẽ bị loại bỏ và dữ liệu mới nhất sẽ được thêm vào, tạo ra một cửa sổ phân tích "di động".

Trung bình động có ưu điểm vượt trội trong việc lọc bỏ nhiễu ngẫu nhiên trong dữ liệu đồng thời vẫn giữ được các tín hiệu xu hướng thực sự. Tuy nhiên, nhược điểm là độ trễ. Đến khi trung bình động phát hiện ra sự thay đổi xu hướng, sự thay đổi đó đã diễn ra trong vài kỳ. Trung bình động sáu tháng sẽ không báo hiệu sự suy thoái cho đến khi doanh số giảm được ba tháng.

Phù hợp nhất cho: Các doanh nghiệp có mức độ biến động vừa phải, muốn xác định các xu hướng tiềm ẩn đồng thời giảm thiểu tác động của những biến động tạm thời trong dữ liệu hiệu suất.

- Dự báo theo đường thẳng

Phương pháp dự báo đường thẳng dự đoán các giá trị tương lai bằng cách kéo dài tốc độ tăng trưởng lịch sử theo một đường thẳng. Nếu doanh thu hàng quý tăng từ 100.000 đô la lên 130.000 đô la trong bốn quý (tăng 10.000 đô la mỗi quý), phương pháp dự báo đường thẳng dự đoán doanh thu quý tiếp theo sẽ đạt 140.000 đô la.

Các doanh nghiệp đang trải qua giai đoạn tăng trưởng ổn định và nhất quán nhận thấy rằng phương pháp dự báo tuyến tính mang lại những dự đoán ngắn hạn đáng tin cậy. Các công ty SaaS trong giai đoạn đầu phát triển, các cửa hàng bán lẻ trong năm hoạt động thứ hai hoặc thứ ba, và các công ty dịch vụ chuyên nghiệp đang thu hút khách hàng với tốc độ có thể dự đoán được có thể sử dụng phương pháp này cho các khoảng thời gian từ 3 đến 6 tháng.

Phương pháp này sẽ không còn hiệu quả khi tốc độ tăng trưởng tăng nhanh, giảm chậm hoặc đảo chiều. Sự bão hòa thị trường, áp lực cạnh tranh, những thay đổi kinh tế và các mô hình theo mùa đều tạo ra sự tăng trưởng phi tuyến tính mà phương pháp dự báo tuyến tính không thể nắm bắt được. Một dự báo tuyến tính dựa trên tăng trưởng doanh số mùa hè sẽ đánh giá quá cao doanh thu mùa thu đối với một doanh nghiệp có mô hình theo mùa rõ rệt.

Phù hợp nhất cho: Các doanh nghiệp có mô hình tăng trưởng tuyến tính ổn định, dự báo trước 3-6 tháng trong điều kiện thị trường ổn định, không có biến động theo mùa đáng kể.

Các phương pháp dự báo nâng cao cho các kịch bản phức tạp

Các mô hình dự báo tiên tiến xử lý các điều kiện kinh doanh mà các kỹ thuật đơn giản không thể giải quyết. Các mô hình phức tạp giải quyết nhiều mô hình theo mùa, đường cong tăng trưởng phi tuyến tính, các biến số liên kết và môi trường có độ bất định cao.

Các phương pháp tiên tiến đòi hỏi phần mềm thống kê và các nhà phân tích được đào tạo để diễn giải kết quả. Khoản đầu tư này sẽ mang lại lợi ích khi độ chính xác của dự báo tác động trực tiếp đến các quyết định kinh doanh quan trọng, chẳng hạn như mua hàng tồn kho, lập kế hoạch năng lực sản xuất hoặc chu kỳ tuyển dụng.

Các doanh nghiệp áp dụng các phương pháp tiên tiến khi phương pháp dự báo đơn giản không còn hiệu quả. Nếu một nhóm dự báo bỏ sót các biến động theo mùa tới 30% hoặc các dự báo tuyến tính không nắm bắt được sự thay đổi của thị trường, thì các kỹ thuật tiên tiến trở nên thiết yếu.

Hãy cùng tìm hiểu khi nào việc dự báo phức tạp mang lại hiệu quả.

- Phân tích chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian sử dụng các mô hình thống kê để phát hiện các mẫu trong dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như xu hướng tăng và biến động bất thường. Các mô hình phân tích dữ liệu lịch sử thành các thành phần riêng biệt: hướng xu hướng tổng thể, mô hình theo mùa và biến động ngẫu nhiên.

Các doanh nghiệp sử dụng chuỗi thời gian để dự đoán doanh số bán hàng hàng tháng bằng cách phân tích dữ liệu giao dịch trong ba năm. Mô hình này phát hiện các đợt tăng đột biến vào dịp lễ hội tháng 12, sự sụt giảm vào mùa hè và tốc độ tăng trưởng ổn định giữa các sự kiện theo mùa. Phương pháp này tạo ra các dự báo đáng tin cậy khi các mô hình lặp lại năm này qua năm khác.

Chris Bajda , đối tác quản lý tại Groomsday , giải thích: “Phân tích chuỗi thời gian đặc biệt hữu ích cho các doanh nghiệp trải qua các giai đoạn cao điểm và thấp điểm theo mùa, như ngành bán lẻ.” Phương pháp này giúp theo dõi các mô hình chu kỳ, cho phép các doanh nghiệp cải thiện dự báo hàng tồn kho và chiến lược tiếp thị để đáp ứng những thay đổi nhu cầu dự kiến.

Tất cả những phát hiện này đều cung cấp những hiểu biết hữu ích về thói quen mua hàng của khách hàng và cách họ có thể dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai tốt hơn .

Mẹo hay: Các công cụ dự báo tự động áp dụng phân tích chuỗi thời gian vào dữ liệu quy trình bán hàng. Với các dự báo, nhân viên bán hàng có thể theo dõi xác suất từng giai đoạn giao dịch và tỷ lệ chốt đơn trong quá khứ để tạo ra dự đoán doanh thu chính xác. Không cần tính toán phức tạp.

Phù hợp nhất cho: Các doanh nghiệp có dữ liệu lịch sử ổn định trong hơn 24 tháng và các mô hình theo mùa lặp lại, đang tìm kiếm giải pháp dự báo tự động.

- Dự báo bằng máy học

Máy học sử dụng các thuật toán máy tính để tìm ra các mối quan hệ phức tạp giữa nhiều yếu tố kinh doanh. Các thuật toán phổ biến bao gồm mạng nơ-ron, rừng ngẫu nhiên và mô hình tăng cường gradient học hỏi từ các ví dụ trong quá khứ. Khả năng dự đoán sẽ được cải thiện khi có dữ liệu mới.

Một công ty phần mềm B2B có thể dự đoán doanh thu hàng quý bằng cách xem xét hàng tá yếu tố khác cùng một lúc, bao gồm:

• Quy mô giao dịch.
• Quá trình bán hàng mất bao lâu?
• Nguồn khách hàng tiềm năng đến từ đâu.
• Loại hình ngành nghề của khách hàng.
• Số lượng nhân viên của công ty.
• Tỷ lệ tương tác email.

Tiếp theo, thuật toán sẽ xác định những tổ hợp nào báo hiệu xác suất chốt giao dịch cao.

Máy học xử lý được sự phức tạp mà các phương pháp đơn giản hơn không thể nắm bắt được. Nhược điểm là yêu cầu cao. Các nhóm cần ít nhất 1.000 bản ghi lịch sử, hệ thống dữ liệu được tổ chức bài bản và đội ngũ kỹ thuật viên hiểu cách xây dựng và duy trì các mô hình này.

Phù hợp nhất cho: Các công ty có tập dữ liệu lớn và đội ngũ kỹ thuật có khả năng xây dựng, kiểm thử và cập nhật mô hình dự đoán thường xuyên.

- Lập kế hoạch kịch bản

Lập kế hoạch theo kịch bản xây dựng nhiều phiên bản dự báo dựa trên các giả định khác nhau về điều kiện kinh doanh trong tương lai. Các nhóm tài chính thường tạo ra ba phiên bản: lạc quan (trường hợp tốt nhất), cơ sở (trường hợp khả thi nhất) và bi quan (trường hợp xấu nhất). Mỗi phiên bản thể hiện các nhu cầu tiền mặt khác nhau, giúp ban lãnh đạo quyết định cần huy động bao nhiêu vốn.

Ví dụ, một công ty sản xuất dự báo dòng tiền theo ba kịch bản khác nhau.

• Kịch bản lạc quan giả định doanh thu tăng trưởng 15% trong khi chi phí không thay đổi.
• Dự báo ban đầu cho thấy mức tăng trưởng 5% với chi phí tăng 3%.
• Các mô hình bi quan cho thấy không có sự tăng trưởng doanh thu trong khi chi phí tăng 8%.

Lập kế hoạch theo kịch bản không dự đoán kết quả nào sẽ xảy ra. Nó giúp các nhóm chuẩn bị cho nhiều khả năng khác nhau và giúp xác định sớm các tín hiệu cho thấy hướng đi thực sự của doanh nghiệp.

“Nếu chúng tôi quảng bá video cho một chiến dịch theo mùa, chẳng hạn như Black Friday, chúng tôi sẽ tạo ra nhiều kịch bản kết quả khác nhau dựa trên các mức phân bổ ngân sách, mức độ tương tác và chiến lược đặt quảng cáo khác nhau. Bằng cách này, chúng tôi sẵn sàng điều chỉnh khi cần thiết,” Spencer Romenco , chiến lược gia tăng trưởng chính tại Growth Spurt , giải thích .

Phù hợp nhất cho: Các doanh nghiệp đang đối mặt với nhiều bất ổn, lên kế hoạch đầu tư lớn hoặc đưa ra các quyết định chiến lược cần đánh giá rủi ro.

- Phân tích cảm xúc

Phân tích cảm xúc xem xét các nguồn phản hồi của khách hàng, chẳng hạn như đánh giá sản phẩm, bài đăng trên mạng xã hội, phiếu yêu cầu hỗ trợ và câu trả lời khảo sát. Phần mềm phân tích văn bản sau đó sẽ phát hiện các tín hiệu về nhu cầu. Các mô hình có thể tìm ra những thay đổi về mức độ hài lòng và các vấn đề lặp đi lặp lại.

Phân tích cảm xúc đóng vai trò như một hệ thống cảnh báo sớm hơn là một phương pháp dự báo hoàn chỉnh. Sự thay đổi trong ý kiến ​​khách hàng thường xuất hiện vài tuần hoặc vài tháng trước khi hành vi mua hàng, tỷ lệ hủy đơn hàng và doanh thu thực sự thay đổi.

Ví dụ, Kratom Earth kết hợp phản hồi từ các đánh giá trực tuyến và tương tác trực tiếp vào quy trình dự báo của mình.

“Chúng tôi chú ý đến những từ ngữ khách hàng sử dụng, những lợi ích hoặc tác dụng họ đề cập, và thậm chí cả những mối lo ngại họ chia sẻ. Nếu chúng tôi nhận thấy xu hướng mọi người nói về việc gia tăng căng thẳng hoặc mong muốn thư giãn, điều này sẽ giúp chúng tôi dự báo nhu cầu cao hơn [đối với một số sản phẩm nhất định],” Loris Petro, trưởng bộ phận chiến lược tiếp thị tại Kratom Earth, cho biết.

Petro tiếp tục: “Điều này cho phép chúng tôi lập kế hoạch tồn kho và các nỗ lực tiếp thị dựa trên cảm xúc và nhu cầu thực tế của khách hàng, điều mà chúng tôi tin là vô cùng chính xác.”

Phù hợp nhất cho: Các thương hiệu tiêu dùng có số lượng đánh giá của khách hàng lớn.

Cách lựa chọn kỹ thuật dự báo phù hợp

Việc lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp phụ thuộc vào từng tình huống kinh doanh cụ thể. Kỹ thuật tiên tiến nhất cũng sẽ không hiệu quả nếu nó không phù hợp với nguồn dữ liệu sẵn có, điều kiện thị trường và thời gian dự báo.

Một doanh nghiệp bán lẻ với dữ liệu doanh số ổn định trong ba năm sẽ có nhu cầu dự báo khác so với một công ty khởi nghiệp ra mắt sản phẩm đầu tiên. Ba yếu tố quyết định phương pháp nào mang lại dự đoán đáng tin cậy:

• Số lượng và chất lượng dữ liệu lịch sử mà một công ty có thể truy cập được.
• Tình hình thị trường ổn định hay biến động như thế nào?
• Và một tổ chức cần dự báo đến thời điểm nào trong tương lai.

Từ đó, các nhóm sẽ thực hiện quy trình lựa chọn bốn bước để phù hợp hóa các nguồn lực sẵn có và bối cảnh kinh doanh với phương pháp dự báo thích hợp.

• Đánh giá dữ liệu của bạn.
• Xác định mục tiêu dự báo của bạn.
• Phương pháp phù hợp với ngữ cảnh.
• Và lựa chọn công cụ dự báo phù hợp.

Bước 1: Đánh giá nền tảng dữ liệu của bạn.

Nền tảng dữ liệu của một công ty là các hồ sơ kinh doanh lịch sử có sẵn để phân tích. Số lượng, chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu này quyết định liệu họ cần sử dụng các phương pháp định tính (đánh giá của chuyên gia) hay có thể sử dụng các phương pháp định lượng (phân tích thống kê).

Đánh giá nền tảng dữ liệu bao gồm việc kiểm tra lịch sử giao dịch, hồ sơ bán hàng, báo cáo CRM và báo cáo tài chính để xác minh tính đầy đủ và chính xác. Trích xuất báo cáo từ các hệ thống kinh doanh và kiểm tra xem có tháng nào bị thiếu, lỗi ghi chép hoặc các giai đoạn mà phương pháp theo dõi thay đổi giữa chừng hay không.

Các mô hình chuỗi thời gian và hồi quy yêu cầu dữ liệu từ 12 đến 24 tháng liên tiếp vì các mô hình theo mùa lặp lại hàng năm. Các phép tính xu hướng cần nhiều chu kỳ để phân biệt sự tăng trưởng thực sự với những biến động ngẫu nhiên.

Lời khuyên hữu ích: “Nếu bạn có nguồn dữ liệu dồi dào, các phương pháp như phân tích chuỗi thời gian có thể giúp phát hiện ra những mô hình mạnh mẽ,” Badja gợi ý. Đối với các ngành công nghiệp đang trải qua những thay đổi nhanh chóng, các mô hình học máy liên tục cập nhật dựa trên dữ liệu mới sẽ phù hợp hơn để nắm bắt những thay đổi trong thời gian thực.

Các công cụ dự báo có thể lấy dữ liệu trực tiếp từ hệ thống CRM và quy trình bán hàng của bạn để cung cấp các dự báo chính xác và kịp thời.

Danh sách kiểm tra tính khả dụng của dữ liệu:

• Tổng doanh thu hàng tháng trong khoảng thời gian từ 12 đến 24 tháng trở lên liên tiếp.
• Số liệu doanh số bán hàng hàng tuần hoặc hàng ngày để dự báo ngắn hạn.
• Thông tin chi tiết giao dịch (ngày, số tiền, mã sản phẩm, mã khách hàng và phương thức thanh toán).
• Ngày và nguồn khách hàng.
• Thông tin về tỷ lệ khách hàng rời bỏ, bao gồm ngày và lý do hủy hợp đồng.
• Chi phí tiếp thị được phân bổ theo kênh và khoảng thời gian.
• Số liệu thống kê lưu lượng truy cập website (số phiên truy cập, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ thoát trang) theo nguồn.
• Mức tồn kho được theo dõi định kỳ.
• Các sự cố hết hàng kèm theo ngày tháng, sản phẩm bị ảnh hưởng và ước tính doanh thu bị mất.
• Giá cả thay đổi theo ngày có hiệu lực và các sản phẩm bị ảnh hưởng.
• Các chiến dịch khuyến mãi với ngày bắt đầu/kết thúc, mức giảm giá và tỷ lệ quy đổi.
• Các hành động của đối thủ cạnh tranh, chẳng hạn như ra mắt sản phẩm mới, thay đổi giá cả và gia nhập thị trường.
• Các chỉ số kinh tế liên quan đến doanh nghiệp của bạn.
• Các sự kiện theo mùa ảnh hưởng đến nhu cầu.
• Những thay đổi về hoạt động (mở rộng địa điểm, bổ sung nhân viên và cải tiến quy trình).
• Các yếu tố gây gián đoạn từ bên ngoài, chẳng hạn như các vấn đề về chuỗi cung ứng, thay đổi quy định và biến động thị trường.
• Định dạng dữ liệu sạch.

Bước 2: Xác định mục tiêu dự báo của bạn.

Mục tiêu dự báo xác định phương pháp phù hợp, khung thời gian và yêu cầu về độ chính xác cho các dự đoán của bạn. Một doanh nghiệp dự báo dòng tiền tháng tới cần các kỹ thuật khác so với những doanh nghiệp dự báo tăng trưởng doanh thu ba năm hoặc lập kế hoạch mua hàng tồn kho theo mùa.

Hãy bắt đầu bằng cách xác định quyết định kinh doanh nào phụ thuộc vào dự báo. Quyết định tuyển dụng cần dự báo số lượng nhân viên trong vòng ba đến sáu tháng tới. Việc đặt hàng tồn kho cần dự báo nhu cầu hàng tuần hoặc hàng tháng. Lập kế hoạch ngân sách cần ước tính doanh thu và chi phí hàng năm. Thời gian đưa ra quyết định sẽ xác định thời hạn dự báo.

Tiếp theo, hãy thiết lập các phạm vi độ chính xác chấp nhận được. Dự báo dòng tiền có thể yêu cầu độ chính xác 95% vì chi phí tiền lương phụ thuộc vào nguồn vốn hiện có. Dự báo ngân sách tiếp thị có thể chấp nhận độ chính xác từ 80 đến 85% vì chi tiêu được điều chỉnh trong suốt quý dựa trên hiệu quả hoạt động.

Các đội ngũ bán hàng có thể truy cập vào dự báo tự động trên các khoảng thời gian tùy chỉnh, dựa trên giai đoạn giao dịch và tỷ lệ thắng trong quá khứ. Nền tảng này kết hợp các chỉ số định lượng về quy trình bán hàng với đánh giá mức độ tự tin của nhân viên bán hàng để đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Bước 3: Chọn phương pháp phù hợp với bối cảnh kinh doanh.

Việc lựa chọn kỹ thuật dự báo phù hợp với bối cảnh kinh doanh của bạn đòi hỏi phải đánh giá ba tiêu chí quan trọng: sự ổn định của thị trường, nguồn lực sẵn có và mức độ chính xác cần thiết.

- Đánh giá sự ổn định kinh doanh

Sự ổn định của thị trường quyết định liệu các xu hướng lịch sử có lặp lại một cách đáng tin cậy trong tương lai hay không.

Các doanh nghiệp ổn định thường có những mô hình hoạt động dễ dự đoán:

• Nhu cầu khách hàng ổn định hàng tháng.
• Mức độ cạnh tranh bị gián đoạn tối thiểu.
• Tốc độ tăng trưởng ổn định (5% đến 15% mỗi năm).
• Chu kỳ theo mùa lặp đi lặp lại.

Một công ty phần mềm đăng ký với tỷ lệ khách hàng rời bỏ hàng tháng là 15%, lượng khách hàng mới đăng ký ổn định và vị thế thị trường vững chắc có thể dựa vào các phương pháp chuỗi thời gian và hồi quy, giả định rằng hiệu suất trong tương lai phản ánh các mô hình trong quá khứ.

Các doanh nghiệp có tính biến động cao phải đối mặt với sự thay đổi liên tục:

• Tăng trưởng hoặc suy giảm nhanh chóng (biến động trên 20%).
• Các sản phẩm của đối thủ cạnh tranh thường xuyên được tung ra thị trường.
• Tác động của mạng xã hội lan truyền mạnh mẽ đến nhu cầu.
• Sự thay đổi sở thích của khách hàng.

Trong một thị trường thương mại điện tử cạnh tranh khốc liệt với những khoảnh khắc sản phẩm lan truyền khó lường, một thương hiệu cần có các phương pháp linh hoạt như mô hình học máy liên tục cập nhật hoặc lập kế hoạch kịch bản chuẩn bị cho nhiều kết quả khác nhau.

Tóm lại: Môi trường ổn định thuận lợi cho phân tích chuỗi thời gian và hồi quy. Môi trường biến động đòi hỏi máy học, lập kế hoạch theo kịch bản hoặc cập nhật dự báo thường xuyên.

Lời khuyên hữu ích: “Đừng dự báo dựa trên thành công trong quá khứ,” Stephen Do , người sáng lập UpPromote , cho biết . “Bạn phải xem xét đến sự không chắc chắn. Marketing thay đổi liên tục — các đối thủ cạnh tranh mới, hành vi khách hàng và xu hướng tiếp thị liên kết có thể làm đảo lộn mô hình của bạn.”

- Tính sẵn có của nguồn lực

Nguồn lực quyết định những phương pháp nào một doanh nghiệp có thể thực hiện và duy trì một cách thực tế.

Một chủ doanh nghiệp cá nhân kiêm nhiệm nhiều trách nhiệm có thể bắt đầu bằng cách sử dụng trung bình động hoặc dự báo doanh số theo đường thẳng , trong khi một công ty có đội ngũ tài chính có thể xử lý phân tích hồi quy. Các tổ chức có đội ngũ phân tích chuyên trách có thể xây dựng các mô hình học máy.

Tóm lại: Hãy lựa chọn phương pháp có độ phức tạp phù hợp với chuyên môn và thời gian hiện có. Bắt đầu từ những phương pháp đơn giản và nâng cấp dần khi nguồn lực tăng lên sẽ giúp tránh việc bỏ dở các dự báo.

- Yêu cầu về độ chính xác

Độ chính xác cần thiết phụ thuộc vào hậu quả kinh doanh và tác động tài chính của các sai sót trong dự báo.

Những quyết định quan trọng với sai sót tốn kém là lý do chính đáng để đầu tư vào các phương pháp tiên tiến có thể cải thiện độ chính xác từ 5–10 điểm phần trăm. Một nhà bán lẻ đặt hàng tồn kho trị giá 500.000 đô la cho mùa lễ hội sẽ được lợi nếu chi 10.000 đô la cho việc dự báo tốt hơn, trong khi một công ty lập dự toán ngân sách sơ bộ có thể sử dụng các phương pháp đơn giản và nhanh hơn.

Tóm lại: Hãy để chi phí của việc dự báo sai hướng dẫn khoản đầu tư của bạn vào độ chính xác của dự báo. Độ chính xác càng cao thì càng tốn nhiều thời gian và tiền bạc.

Bước 4: Chọn công cụ dự báo của bạn.

Sau khi xác định được phương pháp dự báo phù hợp, bước tiếp theo là lựa chọn các công cụ hỗ trợ phương pháp đó. Phương pháp tốt nhất trên lý thuyết cũng sẽ không mang lại giá trị nếu nhóm không thể thực hiện nó một cách hiệu quả hoặc duy trì nó một cách nhất quán.

Việc lựa chọn công cụ cần phù hợp với ba yếu tố: độ phức tạp của phương pháp, năng lực của nhóm và khả năng tích hợp với các hệ thống hiện có.

- Chọn công cụ phù hợp với phương pháp dự báo.

Các kỹ thuật khác nhau đòi hỏi các kỹ năng chuyên môn khác nhau.

Phương pháp dự báo đơn giản dựa trên bảng tính hoạt động tốt đối với các doanh nghiệp ổn định với nhu cầu có thể dự đoán được. Môi trường phức tạp hơn sẽ được hưởng lợi từ phần mềm thống kê hoặc nền tảng phân tích kinh doanh tự động hóa việc thu thập dữ liệu và cập nhật mô hình.

Tóm lại: Đừng mua phần mềm quá mức cần thiết. Hãy chọn những công cụ mà nhóm của bạn có thể sử dụng và bảo trì một cách thực tế.

- Cân nhắc tự động hóa và tích hợp.

Dự báo thủ công làm tăng nguy cơ sai sót dữ liệu và làm chậm quá trình ra quyết định. Hãy tìm kiếm các công cụ tích hợp trực tiếp với các hệ thống hiện có:

• Hệ thống CRM.
• Phần mềm kế toán.
• Hệ thống quản lý kho hàng.
• Các nền tảng tiếp thị.

Ví dụ, các nhóm có thể tự động hóa dự báo doanh thu bằng cách sử dụng các giai đoạn của quy trình bán hàng, xác suất giao dịch có trọng số và tỷ lệ chốt đơn trong quá khứ. Điều này giúp giảm bớt công việc thủ công trên bảng tính và đảm bảo dự báo luôn được liên kết với dữ liệu bán hàng thực tế.

Nếu doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào dữ liệu kế toán, việc tích hợp dự báo vào các công cụ lập kế hoạch tài chính có thể loại bỏ việc nhập liệu trùng lặp và các vấn đề về kiểm soát phiên bản.

- Đánh giá khả năng mở rộng.

Nhu cầu dự báo sẽ thay đổi. Một công ty khởi nghiệp có thể bắt đầu với bảng tính, nhưng sự tăng trưởng nhanh chóng hoặc độ phức tạp của sản phẩm ngày càng tăng có thể đòi hỏi các nền tảng tiên tiến hơn trong vòng 12-24 tháng.

Hỏi:

• Công cụ này có thể xử lý các tập dữ liệu lớn hơn không?
• Nó có cho phép mô phỏng kịch bản không?
• Liệu nhiều bên liên quan có thể hợp tác với nhau?

• ---

  Bình luận

  Gửi

  Thông tin người gửi ×

  Gửi bình luận