Phương pháp sử dụng dữ liệu bán hàng lịch sử để tạo ước tính về dự báo sắp tới cho nhu cầu của người tiêu dùng được gọi là dự báo nhu cầu. Mục đích của dự báo nhu cầu là cung cấp cho doanh nghiệp của bạn ước tính về số lượng dịch vụ hoặc sản phẩm mà khách hàng sẽ mua trong tương lai gần. Trong quá trình hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem xét các loại và mô hình dự báo nhu cầu.
Về cơ bản, có rất nhiều điểm dữ liệu và thông tin chi tiết bạn có thể nhận được từ dữ liệu POS của mình. Những báo cáo này rất quan trọng để dự báo, không chỉ tồn kho mà còn cả nhu cầu.
Có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến nhu cầu của người tiêu dùng, bao gồm dòng tiền, tỷ suất lợi nhuận, doanh thu, đánh giá rủi ro, lập kế hoạch năng lực và kế hoạch giảm thiểu. Tất cả đều dựa vào dự báo nhu cầu. Nói cách khác, mỗi loại đều có vai trò quan trọng trong việc đạt được một dự báo chính xác.
Dự báo nhu cầu là gì và nó hoạt động như thế nào?
Dự báo nhu cầu, còn được gọi là dự báo bán hàng, là phương pháp ước tính nhu cầu của người tiêu dùng tiềm năng trong một khoảng thời gian nhất định. Nó kết hợp dữ liệu lịch sử cũng như các dữ liệu khác.
Các doanh nghiệp có kiến thức hữu ích về triển vọng của họ trên thị trường hiện tại cũng như các thị trường khác khi dự báo nhu cầu được áp dụng đúng cách. Nó cũng cho phép các nhà quản lý đưa ra quyết định sáng suốt về kế hoạch phát triển kinh doanh, giá cả và tiềm năng thị trường.
Các doanh nghiệp không sử dụng dự báo nhu cầu có nguy cơ đưa ra các quyết định không tốt về thị trường và hàng hóa mục tiêu của họ. Những quyết định hấp tấp này có thể gây ra những hậu quả lâu dài đối với lòng trung thành của khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng, chi phí nắm giữ hàng tồn kho và cuối cùng là lợi nhuận.
Tầm quan trọng của dự báo nhu cầu
Dự báo nhu cầu phù hợp với các doanh nghiệp vì nhiều lý do:
- Các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu dự báo doanh thu để giúp lập kế hoạch, thiết lập mục tiêu và lập ngân sách. Bạn có thể xây dựng kế hoạch mua sắm để đảm bảo nguồn cung của bạn đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng ở cấp độ sản phẩm nếu bạn có ý tưởng rõ ràng về doanh số bán hàng tiềm năng của mình.
- Mức tồn kho có thể được tối ưu hóa tốt hơn, tỷ lệ luân chuyển hàng tồn kho có thể được tăng lên và giảm chi phí nắm giữ.
- Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng dự báo bán hàng để dự đoán và khắc phục bất kỳ vấn đề nào trong quy trình bán hàng trước thời hạn. Điều này cho phép họ theo dõi sự thành công của mình theo thời gian. Nhiều chủ sở hữu công ty thương mại điện tử hiểu rằng có quá ít hoặc quá nhiều hàng tồn kho có thể gây hại cho hoạt động.
- Dự báo nhu cầu cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về dòng tiền sắp tới, cho phép bạn chuẩn bị hiệu quả hơn cho các khoản thanh toán cho nhà cung cấp và các chi phí hoạt động khác trong khi vẫn đầu tư vào sự phát triển của công ty.
- Dự đoán nhu cầu đòi hỏi phải biết khi nào cần thuê thêm người và chỉ định các nguồn lực khác để đảm bảo rằng các hoạt động diễn ra suôn sẻ trong thời gian bận rộn.
Phương pháp dự báo nhu cầu
Phần lớn các phương pháp dự báo nhu cầu thông thường có thể được phân loại thành một trong ba nhóm:
Dự báo định tính
Khi không có nhiều dữ liệu để xử lý, các phương pháp dự báo định tính được sử dụng. Điều này phổ biến ở giai đoạn đầu phát triển của công ty hoặc khi sản phẩm mới lần đầu tiên được giới thiệu ra thị trường. Các dữ liệu khác, chẳng hạn như phân tích thị trường, phân tích so sánh và ý kiến chuyên gia, được sử dụng để tạo ra các ước tính nhu cầu định lượng trong trường hợp này.
Phân tích chuỗi thời gian
Khi dữ liệu lịch sử cho một dòng sản phẩm hoặc một sản phẩm có sẵn, phân tích chuỗi thời gian là một tùy chọn. Các doanh nghiệp lựa chọn sử dụng phương pháp phân tích chuỗi thời gian để dự báo nhu cầu khi các mô hình này rõ ràng. Các thay đổi theo mùa về nhu cầu, xu hướng bán hàng chính và các mô hình theo chu kỳ đều có thể được xác định bằng cách sử dụng phân tích chuỗi thời gian.
Tuy nhiên, đối với các công ty đã thành lập tốt với nhiều năm dữ liệu để làm việc và các xu hướng xu hướng ổn định hợp lý, thì cách tiếp cận chuỗi thời gian là thành công nhất.
Các mô hình dự báo nhu cầu nhân quả
Mô hình dự báo nhân quả là phương pháp dự báo nhu cầu tiên tiến và khó nhất hiện có. Nó sử dụng dữ liệu chính xác về mối quan hệ giữa các biến số thị trường bao gồm các lực lượng kinh tế, đối thủ cạnh tranh và một số yếu tố kinh tế xã hội khác. Để tạo dự báo mô hình nhân quả hiệu quả, bạn sẽ cần dữ liệu lịch sử.
Ví dụ: một cửa hàng kem có thể sử dụng các biến số như ngân sách tiếp thị, sự kiện khuyến mại, cửa hàng kem mới trong khu vực của họ, giá của đối thủ cạnh tranh, dữ liệu bán hàng trước đây, nhu cầu kem tổng thể trong khu vực của họ, tỷ lệ thất nghiệp tại địa phương của họ và thậm chí cả thời tiết để xây dựng dự báo mô hình nhân quả.
Các chỉ số cho dự báo bán hàng
Vui lòng xác định và theo dõi các chỉ số sau cho toàn bộ giai đoạn dự báo khi bạn đã có nền tảng cho dự báo bán hàng của mình.
Thời gian dẫn sản phẩm
Thời gian từ khi đặt hàng đến khi có mỗi sản phẩm sẵn sàng để bán.
Thời gian bán hàng
Bạn dự kiến mỗi sản phẩm sẽ bán được bao nhiêu tháng?
Chi phí phải trả cho mỗi lần mua
Khi một đơn đặt hàng được đặt, bao nhiêu phần trăm chi phí sản phẩm được trả?
Ngày phải trả
Bạn còn bao lâu nữa để trang trải chi phí tồn kho còn lại?
Mức cổ phiếu
Dựa trên dự đoán, tổng của mỗi loại hàng hóa bạn phải giữ trong kho.
Chi phí mua hàng
Các khoản tiền cần thiết để mua hàng thiết yếu.
Các loại dự báo nhu cầu
Có nhiều hình thức dự báo nhu cầu, và điều quan trọng là phải hiểu từng hình thức và ý nghĩa của nó. Phần lớn, chúng tuân theo các trình tự nhất định từ mức độ chi tiết, khoảng thời gian và phạm vi thị trường được dự báo. Chúng ta hãy xem xét một cặp đôi.
Các loại dự báo nhu cầu chính bao gồm:
Dự báo nhu cầu thụ động:
Dự báo nhu cầu thụ động thường là một công cụ cho các doanh nghiệp có nền tảng vững chắc nhưng chiến lược phát triển còn dè dặt. Các phép ngoại suy đơn giản của dữ liệu lịch sử được thực hiện với ít giả định nhất có thể. Hình thức dự báo này không phổ biến, nhưng nó thường là lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp nhỏ và địa phương.
Dự báo nhu cầu đang hoạt động
Dự báo nhu cầu chủ động là một loại dự báo hữu ích khi mở rộng quy mô và đa dạng hóa các công ty có chiến lược tăng trưởng đầy tham vọng về nỗ lực tiếp thị, phát triển danh mục sản phẩm và các hoạt động của đối thủ cạnh tranh cũng như môi trường kinh tế bên ngoài.
Dự báo nhu cầu ngắn hạn:
Đối với chu kỳ ngắn hạn, dự báo nhu cầu ngắn hạn rất hữu ích (thường là khoảng thời gian từ 3-12 tháng.) Khi làm việc trong ngắn hạn, bạn phải hiểu xu hướng thị trường theo mùa cũng như tác động của các quyết định chiến thuật đối với nhu cầu của người tiêu dùng.
Dự báo nhu cầu trung hạn / dài hạn:
Dự báo nhu cầu trung / dài hạn thường được sử dụng trong khoảng thời gian từ 12-24 tháng trước thời hạn (một số doanh nghiệp sử dụng 36-48 tháng). Dự báo dài hạn có thể ảnh hưởng đến việc lập kế hoạch chiến lược, kế hoạch tiếp thị và bán hàng, kế hoạch tài chính, kế hoạch năng lực và lập kế hoạch chi tiêu vốn của một công ty, v.v.
Dự báo nhu cầu ở cấp độ vĩ mô bên ngoài:
Hình thức dự báo này liên quan đến những biến động thị trường lớn hơn chịu ảnh hưởng của môi trường kinh tế vĩ mô. Dự báo bên ngoài được thiết kế để đánh giá các mục tiêu chiến lược của công ty, chẳng hạn như mở rộng phạm vi sản phẩm, thâm nhập thị trường khách hàng mới, sự gián đoạn công nghệ và thậm chí thay đổi mô hình trong hành vi của người tiêu dùng, cũng như các chiến lược giảm thiểu rủi ro.
Dự báo nhu cầu cấp doanh nghiệp nội bộ
Như tên của nó, phương pháp dự báo này tập trung vào các hoạt động nội bộ của doanh nghiệp. Các nhóm thương hiệu, bộ phận phân phối, bộ phận tài chính và sản xuất đều là những ví dụ về điều này. Hơn nữa, nó bao gồm dự báo doanh thu hàng năm, tỷ suất lợi nhuận ròng, ước tính giá vốn hàng bán, dòng tiền và các dự báo nội bộ khác.
Ví dụ về Dự báo nhu cầu
Chúng tôi có thể sử dụng nhiều ví dụ dự báo nhu cầu khác nhau, vì vậy chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn một số ví dụ để bắt đầu. Ví dụ, hãy nhìn vào Ford. Ford muốn xây dựng dự báo thị trường cho Mustang 2018 V5.0 8. Chính xác thì họ làm gì? Họ sẽ xem xét doanh thu của chiếc xe trong 12 tháng trước đó. Họ sẽ sử dụng thông tin này để ước tính doanh thu trong 12 tháng tới, cũng như các yêu cầu về hàng tồn kho và sản xuất. Sau đó, t Họ có thể chia nhỏ doanh số bán hàng thành các gói và danh mục khi cần thiết.
Ví dụ 2:
Doanh số bán hàng thực tế trong 24 tháng qua của một chiếc quần jean nữ denim nổi tiếng được đề cập đến bởi một công ty quần áo hàng đầu. Để xây dựng dự báo nhu cầu, một phân tích được thực hiện trên một chiếc quần jean cụ thể. Công ty dự đoán nhu cầu cao trong 12 đến 24 tháng tới, theo tiềm năng thị trường quần jean. Kết quả là, công ty theo dõi mọi sản phẩm, chủng loại, kích thước, màu sắc, kiểu dáng và các chi tiết khác. Kết quả dù tích cực hay tiêu cực sẽ giúp ảnh hưởng đến các quyết định trong tương lai đối với sản phẩm.
Ví dụ 3
Hãy nhìn vào Walmart, một nhà bán lẻ lớn. Họ có hơn 11,000 cửa hàng tại 27 quốc gia, với lượng hàng tồn kho trung bình là 32 tỷ đô la. Kết quả là, chuỗi cung ứng của họ rất phức tạp. Hậu cần của họ nổi tiếng về độ chính xác và sức mạnh kỹ thuật. Tuy nhiên, vào năm 2013, họ đã gây được tiếng vang khi nhận được một vấn đề hết hàng lớn tại cửa hàng. Hàng tồn kho được quản lý sai nguyên nhân là do thiếu sản phẩm trên kệ, vì hàng có sẵn trong kho nhưng không có đủ nhân viên sẵn sàng mang lên kệ. Trong trường hợp này, các bước cắt giảm chi phí đã dẫn đến trải nghiệm kém của khách hàng đối với nhiều người.
Sẽ rất dễ dàng để tránh điều này với dự báo nhu cầu tốt hơn đang diễn ra.
Ví dụ 4
Một nhà sản xuất ô tô lớn kiểm tra dữ liệu bán hàng thực tế từ 12 tháng trước dựa trên kiểu xe, màu sắc và loại động cơ của xe. Họ ước tính nhu cầu ngắn hạn trong 12 tháng tới dựa trên mức tăng trưởng dự kiến cho các mục đích lập kế hoạch mua, sản xuất và tồn kho. Sự chuẩn bị thị trường này đồng nghĩa với việc họ có đủ xe màu đỏ, xe XNUMX cửa và động cơ siêu nạp cho năm tới để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng.
Dự báo về thời vụ và các xu hướng khác
Tính thời vụ đề cập đến những biến động về nhu cầu diễn ra thường xuyên, chẳng hạn như trong kỳ nghỉ lễ. Mặt khác, các xu hướng có thể xuất hiện bất cứ lúc nào và chỉ ra một sự thay đổi chung trong hành vi. Tuy nhiên, dữ liệu bán hàng trong quá khứ có thể giúp ích cho việc dự đoán xu hướng, vốn rất quan trọng trong việc lập kế hoạch cho những gì thị trường yêu cầu.
Hơn nữa, để lập kế hoạch hiệu quả cho chính sách quản lý hàng tồn kho, quy trình tổ chức và nỗ lực tiếp thị của bạn, bạn bắt buộc phải tính đến các dự báo về Xu hướng và tính thời vụ khi nói đến dự báo nhu cầu. Vì họ biết khách hàng sẽ mua quà trong kỳ nghỉ nên các nhà bán lẻ tuyển thêm nhân viên.
Ngược lại, để khách hàng mua, bạn sẽ cần nhiều thứ hơn là chỉ có cổ phiếu. Cần có nhân viên để đưa hàng lên kệ, ra khỏi kho để đặt hàng trực tuyến và các công việc khác. Do đó, các công ty vận chuyển như FedEx và USPS tuyển dụng nhiều tài xế giao hàng và nhân viên xử lý gói hàng hơn. Ngoài ra với việc bổ sung thêm nhân viên, khối lượng tăng lên sẽ gây ra vấn đề cho cả công ty và khách hàng. Dự báo đảm bảo rằng bạn không bị cạn kiệt nhân lực để đáp ứng nhu cầu.
Dự báo bán hàng không phải là một quá trình một lần và làm. Đó là một thủ tục liên tục bao gồm:
Tối ưu hóa trải nghiệm người tiêu dùng, kênh phân phối, cung cấp sản phẩm, v.v. để chủ động định hình nhu cầu.
Sử dụng phân tích nâng cao để tạo ra phản ứng sâu sắc và nhanh nhẹn cho nhu cầu
Dự báo nhu cầu là một cách tuyệt vời để dự đoán những gì khách hàng sẽ mong đợi từ công ty của bạn trong tương lai để bạn có thể lập kế hoạch phù hợp về hàng tồn kho và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu.
Dự báo nhu cầu giúp bạn tiết kiệm tiền vào chi phí nắm giữ và các chi phí hoạt động khác khi chúng không liên quan. Đồng thời, họ cũng đảm bảo rằng bạn có những gì bạn cần để quản lý thời gian cao điểm khi chúng xảy ra.
Dự báo nhu cầu tự động
Đối với các công ty đối phó với thị trường phát triển nhanh chóng và nhu cầu của người tiêu dùng, các phương pháp truyền thống là thao tác và phân tích dữ liệu theo cách thủ công để dự báo bán hàng là không thực tế.
Dự báo nhu cầu phải diễn ra trong thời gian thực để các công ty thực sự nhanh nhẹn và có phương pháp tiếp cận dữ liệu cập nhật để đưa ra quyết định của họ, có nghĩa là bạn cần công nghệ để thực hiện công việc cho mình.
Sử dụng thông tin bán hàng và khoảng không quảng cáo chính của PLANERGY, thật đơn giản để phát hiện các xu hướng và hiểu rõ hơn về nhu cầu tiềm năng ở mức độ chi tiết mong muốn của bạn. Bạn cũng có thể sử dụng khuôn khổ để thiết lập thông báo tồn kho tự động đề xuất số lượng sắp xếp lại dựa trên nhu cầu bán hàng dự kiến. Không cần phải lập kế hoạch theo cách thủ công, bạn sẽ biết khi nào nên đặt mua hàng và đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu, giúp cải thiện hiệu quả chi phí và tiết kiệm thời gian - hai điều mà mọi doanh nghiệp đều yêu cầu để thành công.
Kết luận
Sau khi trải qua các mô hình, loại và ví dụ dự báo nhu cầu, việc tận dụng kỹ thuật này không phải là vấn đề. Dù bằng cách nào, nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề nào về vấn đề này, bạn có thể liên hệ với phần bình luận.
Phương pháp dự báo nhu cầu là gì?
Phương pháp này dựa trên nhu cầu sản phẩm trong quá khứ và cố gắng dự đoán quá khứ vào tương lai. Các chỉ số kinh tế được sử dụng để dự báo sự phát triển của doanh nghiệp trong tương lai. Nhu cầu của sản phẩm được dự đoán dựa trên các xu hướng trong tương lai. Một chỉ số tổng hợp của các chỉ số kinh tế được tạo ra.
3 cấp độ dự báo nhu cầu là gì?
Dự báo nhu cầu có thể được thực hiện ở ba cấp độ khác nhau: vĩ mô, ngành và doanh nghiệp. Dự báo về các điều kiện kinh tế rộng lớn, chẳng hạn như sản xuất công nghiệp và phân bổ thu nhập quốc gia, được thực hiện ở cấp độ vĩ mô.
4 phương pháp dự báo cơ bản là gì?
Mặc dù có nhiều kỹ thuật dự báo ngân sách định lượng thường được sử dụng, nhưng có bốn phương pháp cơ bản:
- đường thẳng,
- trung bình động,
- hồi quy tuyến tính cơ bản
- hồi quy nhiều tuyến tính.
Năm 5 yếu tố quyết định nhu cầu là gì?
5 yếu tố quyết định nhu cầu chính đối với hàng hóa và dịch vụ
- Thu nhập. Khi tiền lương của một người tăng lên, người đó có thể đủ khả năng để mua những hàng hóa đắt tiền hơn hoặc mua chúng với số lượng lớn hơn. .
Price. - Kỳ vọng của khách hàng.
- thị hiếu, sở thích.
- Điều kiện kinh tế.
