Ứng dụng AI trong dự báo nhu cầu — Những mẹo và thủ thuật bạn cần biết

Dự án gần đây đã khiến tôi suy nghĩ về vai trò của AI và liệu AI có thể (a) hỗ trợ quá trình dự báo nhu cầu và (b) tiết kiệm thời gian hay không.

Tôi cần lời khuyên từ các chuyên gia để giúp tôi giải quyết vấn đề này, vì vậy tôi đã liên hệ với 23 chuyên gia, bao gồm các chuyên viên bán hàng, giám đốc và trưởng bộ phận tăng trưởng và tiếp thị, để tìm hiểu xem trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa việc dự báo nhu cầu và doanh số bán hàng như thế nào . Những câu trả lời hay nhất đã được chọn lọc cho bài viết này.

Nếu bạn muốn nâng cao khả năng dự báo nhu cầu bằng trí tuệ nhân tạo (AI), bạn đã đến đúng nơi. Chúng ta sẽ cùng khám phá lý do tại sao nên sử dụng AI và những lợi ích chính của nó, với những lời khuyên từ các chuyên gia xuyên suốt bài viết.

Tại sao nên sử dụng AI để dự báo nhu cầu?

Để viết bài này, tôi đã phỏng vấn 23 chuyên gia và phân tích câu trả lời của họ để hiểu rõ các trường hợp sử dụng phổ biến của trí tuệ nhân tạo (AI) trong dự báo nhu cầu.

Ba lý do chính để sử dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo nhu cầu là:

• Phân tích nâng cao, đặc biệt là về phân tích đối thủ cạnh tranh và hành vi khách hàng.
• Độ chính xác nhìn chung được cải thiện.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Tôi sẽ tìm hiểu kỹ hơn về ba vấn đề này.

Những lý do khác để sử dụng AI trong dự báo nhu cầu bao gồm:

• Học hỏi liên tục.
• Dữ liệu thời gian thực.
• Khả năng tích hợp.

Phân tích nâng cao

Đối với những người tiên phong trong lĩnh vực dự báo nhu cầu bằng trí tuệ nhân tạo, phân tích nâng cao là một trong những lợi ích chính của việc sử dụng AI.

Phân tích nâng cao chủ yếu được coi là một lợi ích khi kết hợp với phân tích dự đoán, phân tích hành vi khách hàng và phân tích đối thủ cạnh tranh.

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích dự đoán giúp xác định sự biến động về nhu cầu và xu hướng thị trường, cho phép doanh nghiệp chủ động ứng phó với những thay đổi, giảm thiểu rủi ro như hết hàng hoặc sản xuất thừa.

Khi nói đến việc phân tích cạnh tranh, những người tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang sử dụng các công cụ để phân tích đối thủ, xác định sự thay đổi của thị trường và hành động dựa trên những phát hiện đó.

Trong một bài viết trên TrueProject , Tom Villani , Giám đốc điều hành của TrueProject, cho rằng khả năng phân tích nâng cao của AI mang lại những lợi ích sau:

• Phân tích khách quan.
• Thông tin chi tiết theo thời gian thực.
• Khả năng trích xuất các mẫu hình có ý nghĩa xuất sắc.
• Độ chính xác đáng kinh ngạc.

Việc phân tích nâng cao cần được xem xét nghiêm túc. Theo một báo cáo của IBM , chất lượng dữ liệu kém gây thiệt hại cho các doanh nghiệp trên toàn thế giới.

Độ chính xác được cải thiện

Theo các chuyên gia mà tôi đã liên hệ, trí tuệ nhân tạo (AI) giúp các doanh nghiệp dự đoán xu hướng và dự báo doanh số tương lai chính xác hơn con người. Tuy nhiên, không thể bỏ qua một điểm quan trọng để cải thiện độ chính xác khi sử dụng AI trong dự báo nhu cầu, đó là dữ liệu đầu vào phải tốt.

Nhiều chuyên gia khuyên nên cập nhật AI thường xuyên để có được kết quả chính xác.

Simplilearn đã so sánh trí tuệ nhân tạo (AI) với trí tuệ con người để xem AI vượt trội ở những lĩnh vực nào và con người ở những lĩnh vực nào. Khi nói đến độ chính xác được cải thiện, AI đã giành chiến thắng.

Về khía cạnh “hoàn hảo”, Simplilearn nêu lên khả năng “sai sót của con người” dẫn đến việc bỏ sót những chi tiết nhỏ, trong khi khả năng của AI được đánh giá cao vì luôn được “cập nhật” để “mang lại kết quả chính xác”.

Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Tôi thích câu nói, “Không có dữ liệu, bạn chỉ là một người khác có ý kiến ​​mà thôi.”

Dữ liệu cho phép các doanh nghiệp đưa ra những quyết định có cơ hội thành công cao nhất. Dữ liệu có thể thách thức những gì chúng ta nghĩ là sẽ hiệu quả. Tôi chắc chắn đã từng ở trong những tình huống mà dữ liệu chứng minh điều ngược lại với kỳ vọng của mình.

Việc thu thập dữ liệu tốn nhiều thời gian, và việc phân tích dữ liệu có thể không chính xác hoặc thiên vị nếu chỉ dựa vào con người.

Mặc dù tôi không muốn phủ nhận rằng AI cũng có thể có sự thiên vị , nhưng AI có thể giảm sự phụ thuộc vào phỏng đoán và tăng độ chính xác của dự báo, dẫn đến dữ liệu tốt hơn. Ngoài ra, AI có thể phân tích dữ liệu nhanh hơn và trên các tập dữ liệu lớn hơn nhiều so với con người.

Trong bài báo trên Forbes, "Tận dụng AI để ra quyết định dựa trên dữ liệu đồng thời bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật" , Neil Sahota , một cố vấn về AI, đã viết rất tích cực về vai trò của AI trong việc ra quyết định.

Sahota viết: “Các thuật toán AI, được thúc đẩy bởi máy học và phân tích nâng cao, có thể xử lý các tập dữ liệu khổng lồ với tốc độ mà con người không thể tưởng tượng nổi. Khả năng này cho phép các tổ chức trích xuất những thông tin chi tiết có giá trị, xác định các mô hình và đưa ra quyết định với độ chính xác chưa từng có .”

Cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo nhu cầu

Từ các chuyên gia mà tôi đã liên hệ, tôi đã tìm hiểu được nhiều trường hợp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Các chuyên gia đã hào phóng chia sẻ cách họ sử dụng AI và những công cụ nào để bạn có thể bắt đầu.

Quản lý hàng tồn kho và kho bãi

Bạn không thể nghiên cứu về AI trong dự báo nhu cầu mà không xem xét giá trị của nó trong việc quản lý hàng tồn kho. Tôi đã nhận được rất nhiều phản hồi về AI và vai trò của nó trong quản lý hàng tồn kho.

Dưới đây là một số tác phẩm xuất sắc nhất.

Tomasz Borys , phó chủ tịch cấp cao phụ trách tiếp thị và bán hàng tại Deep Sentinel , đang sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để xây dựng bức tranh toàn diện hơn về nhu cầu thị trường, từ đó quản lý lượng hàng tồn kho.

Ông Borys cho biết: “Chúng tôi nhận thấy hệ thống AI của mình dự đoán nhu cầu về camera ngoài trời sẽ tăng 30% ở một số khu vực nhất định trong những tháng cụ thể. Sau khi điều tra, chúng tôi phát hiện điều này có liên quan đến sự gia tăng theo mùa của các vụ trộm cắp tài sản ở những khu vực đó. Thông tin này cho phép chúng tôi điều chỉnh chiến lược quản lý hàng tồn kho và tiếp thị cho phù hợp, dẫn đến doanh số bán hàng tăng 25% trong những giai đoạn đó.”

Để thu thập dữ liệu này, Borys đang sử dụng các công cụ như Einstein Analytics của Salesforce , mà Borys đánh giá cao vì “khả năng phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ cùng với các yếu tố bên ngoài như xu hướng theo mùa, chỉ số kinh tế và thậm chí cả tỷ lệ tội phạm địa phương (điều này đặc biệt quan trọng đối với các sản phẩm an ninh của chúng tôi). Phân tích toàn diện này cho phép chúng tôi dự đoán nhu cầu với độ chính xác cao hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống.”

Một công ty khác sử dụng AI để quản lý hàng tồn kho là All Filters . Shu Saito , CEO kiêm nhà sáng lập, khuyến nghị sử dụng Prophet của Facebook . Saito sử dụng AI này để dự đoán nhu cầu theo mùa.

Saito cho biết: “Prophet cho phép tôi mô hình hóa dữ liệu bán hàng với tính linh hoạt tích hợp sẵn, có tính đến các xu hướng bất thường như tăng hoặc giảm đột ngột. Điều này giúp tôi tối ưu hóa mức tồn kho và điều chỉnh chiến lược tiếp thị trước các thời kỳ bán hàng quan trọng, đảm bảo tôi có thể đáp ứng nhu cầu của khách hàng mà không cần dự trữ quá nhiều.”

Cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, CRM được sử dụng bởi Jason English , doanh nhân kiêm CEO của CG Tech .

English cho biết: “Tôi nhận thấy trí tuệ nhân tạo (AI) đã tác động đáng kể đến cách chúng ta dự đoán nhu cầu bán hàng. Chúng tôi sử dụng các nền tảng và Microsoft Dynamics 365 để phân tích dữ liệu quá khứ, xu hướng thị trường và xu hướng hành vi khách hàng. Độ chính xác của AI giúp cải thiện khả năng dự đoán nhu cầu, dẫn đến quản lý hàng tồn kho và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.”

Điều tôi thích ở sản phẩm này: CRM giúp việc dự báo trở nên đơn giản. Thay vì nhập và phân tích dữ liệu trong bảng tính, các nhóm bán hàng hoặc nhóm dự báo xu hướng có thể có được cái nhìn tổng quan liền mạch trực tiếp từ CRM. Bạn có thể xem ngay lập tức doanh thu bán hàng theo tháng hoặc quý để đưa ra các phân tích dựa trên dữ liệu về xu hướng bán hàng.

Đưa ra các quyết định tiếp thị giúp tăng doanh thu

Tôi đã đề cập đến giá trị của dữ liệu chính xác và cách trí tuệ nhân tạo (AI) trong dự báo nhu cầu giúp các nhóm đưa ra quyết định tốt hơn. Julie Ginn , phó chủ tịch tiếp thị doanh thu toàn cầu tại Aprimo , có thể minh họa điểm này bằng một ví dụ về cách Aprimo sử dụng AI trong dự báo nhu cầu.

Ginn chia sẻ cách trí tuệ nhân tạo và máy học tạo ra dự báo doanh số và hiểu biết về khách hàng: “Chúng tôi sử dụng các công cụ như Amazon Forecast và Microsoft Azure để phân tích dữ liệu bán hàng trong vòng ba đến năm năm của khách hàng nhằm xác định xu hướng và mô hình. Đối với một công ty hàng tiêu dùng lớn, Forecast đã dự đoán nhu cầu sản phẩm theo mùa sẽ tăng 10%. Chúng tôi đã điều chỉnh chi tiêu tiếp thị và thấy doanh số tăng vọt 18%.”

“Đối với khách hàng, các dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo đã giúp giảm lượng hàng tồn kho dư thừa và tăng doanh số bán hàng từ 15% đến 20% mỗi năm. Việc tích hợp các phân tích dự đoán vào quy trình kinh doanh và sử dụng chúng để đưa ra quyết định kịp thời là rất quan trọng. Các công ty tận dụng phân tích dự đoán sẽ giành được lợi thế cạnh tranh.”

Khi được hỏi về bí quyết để có được lượng dữ liệu lớn và chất lượng cao, Ginn chia sẻ rằng họ cập nhật mô hình hàng quý với dữ liệu mới. “Mặc dù AI chính xác, nhưng phán đoán của con người vẫn rất quan trọng, đặc biệt là đối với các sự kiện ảnh hưởng đến nhu cầu. AI giúp cải thiện sự hiểu biết của con người.”

Điều tôi thích ở đây : Tôi rất thích cách Aprimo sử dụng trí tuệ nhân tạo, dự báo nhu cầu và tiếp thị để hiểu khách hàng muốn gì. Tăng chi tiêu tiếp thị sẽ giúp đưa sản phẩm phù hợp đến đúng đối tượng khách hàng, từ đó tăng doanh thu.

Tiến hành kiểm toán đối thủ cạnh tranh

Như đã đề cập ở trên, phân tích đối thủ cạnh tranh là một trong những trường hợp sử dụng hàng đầu của AI trong dự báo nhu cầu.

Jessica Bane , giám đốc điều hành kinh doanh tại GoPromotional , đưa ra một ví dụ về cách GoPromotional thực hiện điều đó.

Bane khuyến nghị nên kết hợp thông tin tình báo cạnh tranh với dữ liệu bán hàng nội bộ để tạo ra một công cụ dự báo mạnh mẽ.

“Dữ liệu bán hàng nội bộ cung cấp bối cảnh lịch sử, trong khi thông tin chi tiết về đối thủ cạnh tranh mang đến góc nhìn bên ngoài,” bà giải thích. “Việc kết hợp chúng có thể giúp tinh chỉnh các dự đoán, mang lại cái nhìn rõ ràng hơn về hướng đi của nhu cầu thị trường. Việc tích hợp các luồng dữ liệu này đảm bảo các dự báo không chỉ là những phỏng đoán dựa trên kinh nghiệm mà còn được xây dựng trên các phân tích toàn diện, đa chiều. Cách tiếp cận tích hợp này cho phép các đội ngũ bán hàng luôn linh hoạt và phản ứng nhanh nhạy với những thay đổi của thị trường.”

Khi được hỏi nên bắt đầu từ đâu, Bane khuyên nên thường xuyên kiểm tra đối thủ cạnh tranh và theo dõi những điều sau:

• Chiến lược của đối thủ cạnh tranh.
• Quyết định về giá cả.
• Gia nhập thị trường.

Bane cho biết: “Việc kết hợp những phát hiện này với dữ liệu hiệu suất bán hàng có thể phác họa một bức tranh chi tiết về xu hướng nhu cầu trong tương lai. Loại đánh giá chiến lược này không chỉ giúp cải thiện dự báo mà còn giúp đội ngũ sẵn sàng thích ứng nhanh chóng, tối ưu hóa cả chiến lược bán hàng và phân bổ nguồn lực.”

Để tiến hành kiểm toán đối thủ cạnh tranh bằng AI nhằm hỗ trợ dự báo nhu cầu, Bane đề xuất sử dụng Crayon và Klue .

Cô ấy nói, “[Những công cụ này] đang thay đổi cách các đội ngũ bán hàng nhìn nhận bối cảnh cạnh tranh. Các nền tảng này thu thập những thông tin chi tiết có giá trị về đối thủ cạnh tranh, chẳng hạn như giá cả và các sản phẩm mới ra mắt, đồng thời làm nổi bật các xu hướng thị trường có thể ảnh hưởng đến nhu cầu. Việc biết được đối thủ đang làm gì giúp chúng ta dự đoán được những thay đổi trên thị trường, cho phép chúng ta chủ động điều chỉnh chiến lược. Nó giống như việc có một cái nhìn thoáng qua về động lực thị trường trong tương lai, điều này rất quan trọng để luôn dẫn đầu.”

Điều tôi thích ở đây là: Bane đang áp dụng cách tiếp cận toàn diện đối với dự báo nhu cầu, kết hợp nghiên cứu cạnh tranh với hiệu suất bán hàng nội bộ. Có thể sẽ rất hấp dẫn nếu chỉ dựa vào dữ liệu bán hàng, nhưng tôi thích cách mà việc phân tích đối thủ cạnh tranh sẽ bổ sung thêm một lớp dữ liệu khác.

Phân tích các đơn đặt hàng trước đây

Joanneke Schuurman , giám đốc kinh doanh tại Custom-Lanyards.net , cũng nhận thấy CRM là một công cụ thiết yếu để dự báo nhu cầu bán hàng.

Schuurman nói, “Một trong những cách tôi sử dụng AI để dự báo nhu cầu bán hàng là tích hợp các công cụ cùng với một nền tảng như Clari . Những công cụ này giúp theo dõi xu hướng dữ liệu theo thời gian thực, mô hình bán hàng trong quá khứ và hành vi của khách hàng.”

Ví dụ, họ đã triển khai các dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo khi ra mắt dòng sản phẩm dây đeo mới và nhận thấy sự cải thiện 15% trong việc dự đoán nhu cầu cao điểm, cho phép họ tối ưu hóa lịch trình sản xuất.

"Bằng cách phân tích các mẫu từ các đơn đặt hàng trước đây và sở thích của khách hàng, AI giúp chúng tôi điều chỉnh các nỗ lực tiếp thị và mức tồn kho," bà kết luận.

Cung cấp dịch vụ tuyển dụng và đào tạo.

Theo tôi, đây là một trường hợp sử dụng thú vị.

Daniel Meursing , người sáng lập Premier Staff , sử dụng phương pháp dự báo nhu cầu bán hàng để xác định nhu cầu nhân sự bảo vệ. Việc nắm rõ nhu cầu về nhân sự bảo vệ đã giúp Premier Staff xác định đúng hướng đầu tư vào tuyển dụng và đào tạo.

Ông Meursing cho biết: “Chúng tôi sử dụng nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) của Anaplan để dự báo nhu cầu bán hàng. Công cụ này phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài để dự đoán nhu cầu trong tương lai đối với dịch vụ cung ứng nhân lực của chúng tôi. Ví dụ, AI của Anaplan đã giúp chúng tôi dự báo chính xác mức tăng 25% nhu cầu về nhân viên an ninh tại các sự kiện công nghệ, cho phép chúng tôi chủ động tuyển dụng và đào tạo nhân sự.”

Mẹo dự báo nhu cầu AI

Trước khi kết thúc bài nghiên cứu này, tôi muốn chia sẻ một số lời khuyên vô cùng hữu ích từ các chuyên gia.

Mẹo 1: “Huấn luyện” và cập nhật AI của bạn.

Các lời khuyên về việc cập nhật AI được đưa ra dưới nhiều hình thức khác nhau: giữ cho dữ liệu sạch sẽ, cập nhật thường xuyên, huấn luyện AI, v.v. Tôi nhận được lời khuyên này nhiều đến nỗi nó đứng đầu danh sách các lời khuyên hữu ích này.

Ngoài việc điều đó hoàn toàn đúng — bạn cần phải cập nhật AI và giữ cho dữ liệu luôn sạch sẽ và mới mẻ để tận dụng tối đa khả năng của nó — tôi tự hỏi có bao nhiêu người có thể thất bại trong việc tích hợp AI vào dự báo nhu cầu của họ vì dữ liệu đầu vào của họ chưa thực sự đáp ứng được yêu cầu.

Tomasz Borys, người được đề cập ở trên, cập nhật các mô hình AI hàng tháng và cho rằng điều này đã giúp cải thiện độ chính xác dự báo lên 15%.

Mẹo 2: Bắt đầu với những công cụ cơ bản.

Victor Santoro , người sáng lập kiêm CEO của Profit Leap , sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo như Amazon Forecast và Tableau để phân tích dự đoán.

Santoro nói, “Hãy bắt đầu với một công cụ cơ bản như Google Sheets AI hoặc Amazon Forecast. Kết nối chúng với dữ liệu bán hàng của bạn và đặt câu hỏi về các xu hướng, rủi ro và cơ hội. Bạn càng sử dụng chúng nhiều, chúng sẽ càng thông minh hơn, nắm bắt được những sắc thái riêng của doanh nghiệp bạn. Nếu nhu cầu có vẻ biến động, đừng ngại điều chỉnh dựa trên dự báo.”

Đối với những ai tò mò về cách Santoro sử dụng các công cụ này, ông nói: “Amazon Forecast nghiên cứu doanh số bán hàng trong quá khứ của chúng tôi để dự đoán những biến động theo mùa và sự tăng đột biến về nhu cầu đối với các dịch vụ tư vấn của chúng tôi. Bằng cách hiểu được những mô hình này, nhóm của tôi có thể tối ưu hóa chi tiêu tiếp thị, phân bổ nguồn lực và phát triển kinh doanh mới.”

“Tableau giúp chúng tôi trực quan hóa dữ liệu bán hàng phức tạp, xác định các xu hướng mà nếu không sẽ bị che khuất. Vài tháng trước, Tableau đã phát hiện ra sự sụt giảm doanh số bất ngờ từ một trong những phân khúc khách hàng chính của chúng tôi. Chúng tôi đã có thể chẩn đoán vấn đề và thực hiện các thay đổi để đảo ngược xu hướng, thu hồi được hơn 200.000 đô la doanh thu dự kiến.”

Mẹo 3: Tận dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích hành vi khách hàng.

Elia Guidorzi , giám đốc marketing tại Techni Waterjet , sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dự đoán. Lời khuyên chính của Guidorzi là “đảm bảo công cụ AI của bạn tích hợp với hệ thống CRM để có dữ liệu thời gian thực, từ đó nâng cao độ chính xác của dự báo doanh số và cho phép nhóm của bạn đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.”

Loại phân tích này giúp dự báo nhu cầu bán hàng.

Guidorzi tiếp tục: “Chúng tôi tận dụng các công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo như phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu bán hàng. Các công cụ này phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về hành vi khách hàng trong tương lai. Trí tuệ nhân tạo giúp chúng tôi tối ưu hóa mức tồn kho, điều chỉnh các nỗ lực tiếp thị và xác định các cơ hội bán hàng.”

Nâng cao khả năng dự báo nhu cầu của bạn với trí tuệ nhân tạo (AI)

Khi bắt đầu tìm hiểu về dự báo nhu cầu và trí tuệ nhân tạo, tôi không ngờ lại nhận được ý kiến ​​đóng góp từ nhiều chuyên gia với những hiểu biết quý giá đến vậy.

Trong suốt quá trình nghiên cứu này, tôi rất ấn tượng với việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dự báo nhu cầu, và tôi hy vọng bạn cũng vậy. Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn mọi thứ cần thiết để bắt đầu sử dụng AI nhằm nâng cao khả năng dự báo của mình.