Dự báo bán hàng là gì?
Một trong những nhiệm vụ cốt lõi trong kế hoạch bán hàng là dự báo bán hàng. Dù doanh nghiệp lớn hay nhỏ, dù ít hay nhiều nhân viên bán hàng, thì dự báo bán hàng đều ảnh hưởng đến mọi mặt của quản lý bán hàng, bao gồm lập kế hoạch, ngân sách và xác định doanh thu.
Dự báo bán hàng là việc ước tính số lượng và doanh thu sản phẩm (tất cả hoặc một phần) trong một khoảng thời gian cụ thể trong tương lai. Dự báo này được xây dựng dựa trên việc xem xét đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng trong tương lai, kết hợp với kết quả bán hàng trong quá khứ của doanh nghiệp và áp dụng các phương pháp phân tích phù hợp nhằm đề ra mục tiêu khả thi.
Các yếu tố ảnh hưởng đến dự báo bán hàng
Dự báo bán hàng rất quan trọng, nhưng để thực hiện một dự báo chất lượng cao thì không hề đơn giản. Trước khi dự báo và chọn phương pháp phù hợp, việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả dự báo là vô cùng cần thiết.
Các yếu tố này được chia thành hai nhóm lớn:
1. Yếu tố bên ngoài
1) Xu hướng nhu cầu:
Là yếu tố bên ngoài quan trọng nhất. Các yếu tố như xu hướng tiêu dùng, thay đổi sở thích, phong cách sống, di chuyển dân số,... đều có thể ảnh hưởng đến chất và lượng của nhu cầu sản phẩm hoặc dịch vụ. Doanh nghiệp nên thu thập dữ liệu thị trường, khảo sát người tiêu dùng, báo cáo từ các tổ chức nghiên cứu thị trường,... để nắm bắt xu hướng nhu cầu.
Ví dụ: xu hướng người trẻ nuôi động vật => tăng doanh thu các thiết bị điện tử chăm sóc và quản lý thú cưng
2) Biến động kinh tế:
Doanh thu chịu ảnh hưởng mạnh bởi các biến động kinh tế. Các yếu tố như cung cầu hàng hóa, chính sách tài chính, tốc độ tăng trưởng, sự phát triển khoa học công nghệ,… đều tác động đến kết quả kinh doanh. Đặc biệt cần chú ý đến các sự kiện bất ngờ ảnh hưởng đến nền kinh tế.
Ví dụ: Dịch Covid dẫn tới những doanh nghiệp nhỏ phá sản chỉ còn lại những doanh nghiệp có khẳ năng chống cự.
3) Cạnh tranh trong ngành:
Doanh số bị ảnh hưởng bởi đối thủ cạnh tranh. Cần theo dõi các hoạt động như định vị thị trường của họ, giá bán, chương trình khuyến mãi, dịch vụ hậu mãi,... để có đối sách phù hợp.
Ví dụ: Sam sung và Iphone luôn luôn cạnh tranh và có những lợi thế riêng trong mọi yếu tố như chất lượng sản phẩm, dịch vụ và giá cả.
4) Chính sách chính phủ và tổ chức người tiêu dùng:
Bao gồm các chính sách kinh tế vĩ mô, luật pháp, và yêu cầu của các tổ chức bảo vệ người tiêu dùng.
Ví dụ: chính sách mới gần đây nhất khi tổng thống Trump áp thuế nhập quan cao lên đến 46%.
2. Yếu tố bên trong
1) Chiến lược marketing:
Như thay đổi chính sách giá, phân phối, quảng cáo,… đều tác động đến doanh số.
2) Chính sách bán hàng:
Như điều kiện giao dịch, chính sách thanh toán, phương pháp bán hàng,…
3) Nhân viên bán hàng:
Hoạt động bán hàng mang tính cá nhân cao, nên năng lực và thái độ của nhân viên ảnh hưởng lớn đến kết quả.
4) Tình hình sản xuất:
Khả năng cung ứng sản phẩm đầy đủ, ổn định.(Số lượng, chất lượng, giá cả, thời gian giao hàng, chính sách hậu mãi, tính an toàn của sản phẩm, tính linh hoạt của doanh nghiệp sản xuất)
Vai trò của dự báo bán hàng
Giúp khuyến khích tinh thần làm việc của nhân viên bán hàng, thúc đẩy tiêu thụ sản phẩm nhanh hơn – từ đó biến giá trị sử dụng thành giá trị kinh tế.
Giúp doanh nghiệp sản xuất theo nhu cầu, tránh tồn kho hoặc thiếu hàng.
Phương pháp dự báo bán hàng
(A) Phân tích định tính (Qualitative Forecasting)
Dành cho các tình huống thiếu dữ liệu đầy đủ. Dựa trên kinh nghiệm và đánh giá chủ quan của chuyên gia.
1. Khảo sát thị trường:
Điều tra sự thay đổi cung – cầu, xác định các yếu tố ảnh hưởng và từ đó ước lượng doanh số.
2. Phân tích phán đoán:
Dựa vào kinh nghiệm của chuyên gia trong và ngoài doanh nghiệp để đánh giá xu hướng.
(B) Phân tích định lượng (Quantitative Forecasting)
Dựa trên dữ liệu lịch sử, áp dụng các phương pháp toán học hiện đại để phân tích và xây dựng mô hình dự báo.
1. Phân tích xu hướng (Trend Analysis):
Dựa vào dữ liệu bán hàng theo thời gian (hàng năm, hàng tháng…) để dự báo tương lai.
Ví dụ: trung bình cộng, trung bình trượt có trọng số, phương pháp làm mượt số mũ.
2. Phân tích nhân quả (Causal Analysis):
Dựa trên mối quan hệ nguyên nhân – kết quả giữa các biến số như giá, quảng cáo, mùa vụ,... để lập mô hình dự báo.
3. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis):
Sử dụng mối tương quan giữa doanh số và thời gian, từ dữ liệu quá khứ để dự đoán tương lai. Đây là một trong những phương pháp phổ biến và có độ chính xác cao.
1. Phương pháp định tính (Qualitative Forecasting)
Ví dụ 1: Khảo sát thị trường (Market Survey)
Một công ty sản xuất điện thoại thông minh chuẩn bị ra mắt một mẫu điện thoại mới. Họ tiến hành một cuộc khảo sát với 1.000 người tiêu dùng tiềm năng, hỏi về nhu cầu và sở thích sử dụng điện thoại trong năm tới. Kết quả cho thấy 60% người tham gia khảo sát dự định sẽ mua mẫu điện thoại mới trong 6 tháng tới.
Kết luận: Dựa trên kết quả khảo sát, công ty dự báo sẽ có khoảng 600.000 chiếc điện thoại được tiêu thụ trong 6 tháng đầu tiên.
Ví dụ 2: Phán đoán của chuyên gia (Expert Judgment)
Một công ty sản xuất ô tô muốn dự báo doanh số bán trong năm tới. Họ mời các chuyên gia trong ngành ô tô (bao gồm nhà phân tích thị trường, giám đốc bán hàng và các chuyên gia kinh tế) tham gia một cuộc họp để thảo luận về các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường xe hơi. Sau cuộc họp, các chuyên gia đi đến kết luận rằng doanh số sẽ tăng 10% so với năm trước nhờ vào các chính sách giảm thuế của chính phủ.
Kết luận: Dự báo doanh số bán hàng sẽ tăng 10% dựa trên phán đoán của các chuyên gia.
2. Phương pháp định lượng (Quantitative Forecasting)
Ví dụ 1: Phân tích xu hướng (Trend Analysis)
Một cửa hàng bán lẻ theo dõi doanh số bán hàng của các sản phẩm giày thể thao trong 5 năm qua:
2019: 50.000 đôi
2020: 55.000 đôi
2021: 60.000 đôi
2022: 65.000 đôi
2023: 70.000 đôi
Áp dụng Phương pháp phân tích xu hướng (Trend Analysis):
Dựa trên dữ liệu bán hàng qua các năm, cửa hàng sử dụng phương pháp số học trung bình để dự đoán doanh số của năm sau.
Tính toán:
Doanh số trung bình tăng hàng năm là 5.000.000 dây (Tăng 10% mỗi năm).
Dự báo doanh số bán hàng năm 2025 sẽ là:
70.000.000 + 5.000.000 = 75.000.000 dây sạc.
Kết luận: Dự báo cửa hàng sẽ bán được 75.000.000 đôi giày thể thao trong năm 2025.
Ví dụ 2: Phân tích nhân quả (Causal Analysis)
Một công ty bán các sản phẩm tiêu dùng (dây sạc điện thoại, bộ chuyển đổi dây sạc,...) nhận thấy rằng doanh số bán hàng của họ có sự thay đổi đáng kể mỗi khi họ thực hiện chiến dịch quảng cáo trên truyền hình. Qua việc phân tích dữ liệu quá khứ, công ty nhận thấy rằng mỗi khi chi 1 triệu đồng vào quảng cáo, doanh số bán hàng tăng thêm 10 triệu đồng.
Kết luận: Nếu công ty chi 2 triệu đồng cho quảng cáo vào tháng tới, họ dự báo doanh số sẽ tăng thêm khoảng 20 triệu đồng.
Ví dụ 3: Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis)
Một siêu thị theo dõi doanh số bán hàng của sản phẩm sữa mỗi tháng trong suốt 2 năm qua và nhận thấy rằng lượng bán sữa có sự thay đổi theo mùa (tăng cao vào mùa hè và đầu năm học). Siêu thị sử dụng phương pháp phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis) để dự đoán lượng sữa cần nhập trong các tháng tới.
Dữ liệu doanh bộ chuyển đổi đầu kết nối HDMI - USB - Card Mạng (theo tháng) trong năm 2024:
Tháng 6: 30.000 chiếc
Tháng 7: 32.000 chiếc
Tháng 8: 28.000 chiếc
Tháng 9: 40.000 chiếc
Tháng 10: 50.000 chiếc
Dựa trên xu hướng và sự biến động của doanh số trong các tháng mùa hè và mùa thu, công ty áp dụng phương pháp dự báo chuỗi thời gian để ước tính lượng sữa cần nhập cho các tháng tiếp theo.
Kết luận: Dự báo tháng 12 sẽ có doanh thu khoảng 55.000 chiếc dựa trên xu hướng tăng trưởng ổn định.
0 Nhận xét