Ba cách để tăng độ chính xác của dự báo nhu cầu trong thị trường đầy biến động

Khi những tiêu đề trên các trang báo mới liên tục đề cặp đến chúng ta rằng các chuỗi cung ứng trên thế giới đang hoạt động trong bối cảnh kinh doanh ngày càng bấp bênh. Chi phí cao và sự không chắc chắn từ nguyên vật liệu, linh kiện, lực lượng lao động và vận chuyển đã dẫn đến một số sản phẩm thiếu hụt đáng kể – rõ ràng nhất là chip bán dẫn, ảnh hưởng đến ngành công nghiệp ô tô, cũng như các sản phẩm khác…

Khi sản phẩm khan hiếm thì việc tạo ra các dự báo nhu cầu chính xác càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, mục đích là để cung – cầu căn bằng nhau theo cách tối ưu hóa cả lợi nhuận và cấp độ dịch vụ. Việc gửi các sản phẩm có số lượng giới hạn đến sai điểm đích sẽ là một tai hại vì bạn sẽ hết hàng và mất doanh thu ở hầu hết các thị trường, nhưng tồn kho dư thừa này lại làm xói mòn lợi nhuận của doanh nghiệp bạn ở một nơi khác.

Các hệ thống lập kế hoạch nhu cầu thủ công dựa như bảng biểu được nhiều nhà sản xuất và bán lẻ trên thế giới sử dụng ít nhiều đã làm giảm đi một số tình trạng thiếu nguồn hàng và các vấn đề khác của chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, việc này lại góp gần làm trầm trọng thêm các vấn đề về tính chính xác của các dự báo về sau.

Trong một tổ chức điển hình, nhiều nhóm chức năng khác nhau sẽ phát triển các dự báo riêng của họ, dẫn đến sự thiếu liên kết và đồng thuận trong toàn bộ tổ chức. Thêm vào đó, mỗi nhóm đều chạy các kịch bản hướng tới một viễn cảnh tương lai khác nhau, nhập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và do đó, đưa ra các kết luận hoàn toàn khác nhau. Bởi vì các quy trình thủ công và kho dữ liệu dễ bị sai sót, không phải tất cả dữ liệu đã được kiểm tra độ chính xác, nên sẽ có rất nhiều các biến cố bị sai lệch trong quá trình thực hiện dự báo. Kết quả? Hết hàng, dự trữ quá nhiều, giảm doanh thu, biên lợi nhuận bị xói mòn và không đạt mục tiêu doanh thu.

Khi môi trường ít biến động, cả cung và cầu đều dễ dự đoán thì các quy trình thủ công tốn nhiều thời gian và nguồn lực lao động này có thể sẽ tạo ra kết quả “đủ tốt” để khớp các sản phẩm của khách hàng. Tuy nhiên, trong một chuỗi cung ứng đầy biến động ở thượng nguồn và hạ nguồn như ngày nay, các giải pháp và phương pháp lập kế hoạch sẽ vô cùng cần thiết để các doanh nghiệp tồn tại chứ chưa nói đến phát triển. Các nhà dự báo và hoạch định nhu cầu cần phải làm tốt hơn nữa.

Ba cách để tăng độ chính xác của dự báo nhu cầu trong thị trường đầy biến động

Sẽ không có một câu trả lời đơn giản nào để đối sánh chính xác các sản phẩm khan hiếm với khách hàng trong môi trường cực kỳ không chắc chắn và đầy biến đồng như ngày nay, Blue Yonder đưa ra ba khiến nghị hay nhất trong dự báo nhu cầu có thể thúc đẩy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác.

1. Thu thập thông tin chi tiết về khách hàng trực tiếp

Khách hàng của bạn đang tìm kiếm điều gì? Có lẽ bạn nên bắt đầu bằng cách tạo ra những gợi ý để hỏi họ. Các công ty B2B thường có thể truy cập vào các trao đổi dữ liệu và cổng thông tin nhà cung cấp. Điều này sẽ hỗ trợ họ có những dự đoán chi tiết về nhu cầu của khách hàng trong tương lai.

Còn các công ty B2C có thể thu thập một loạt dữ liệu về nhu cầu và hành vi của người tiêu dùng trên cơ sở đã “bản địa hóa”. Hơn thế, trong bối cảnh mà các biến cố có thể thay đổi chóng mặt hiện nay, các dữ liệu này nên được thu thập càng gần với thời gian thực càng tốt. Những thông tin chi tiết về khách hàng trực tiếp này sẽ cung cấp một nền tảng vững chắc cho một dự báo nhu cầu duy nhất và sẽ được chia sẻ cho tất cả các bên liên quan.

2. Tận dụng dữ liệu của bên thứ ba

Nhu cầu có thể không thể đoán trước, nhưng gần như luôn có những tín hiệu về các thay đổi nhu cầu sẽ diễn ra trong thị trường sắp tới. Luồng dữ liệu của bạn nên bao gồm đầu vào từ các bên khác, nhưng cũng phải phản ánh được xu hướng thị trường, thông tin chi tiết về đối thủ cạnh tranh, phương tiện truyền thông xã hội, sự kiện, thời tiết và tin tức.

Bởi vì dữ liệu của bên thứ ba này sẽ có cả dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc, điều quan trọng là phải có các công cụ và quy trình phù hợp để nắm bắt, lưu trữ và bắt đầu nhiệm vụ phân tích. Dữ liệu của bên thứ ba đa phần là được thu thập trong thời gian thực, có thể được kết hợp với các dự đoán về doanh số bán hàng trực tiếp của khách hàng để tạo ra một kho dữ liệu được chia sẻ làm cơ sở vững chăc cho các dự báo.

3. Áp dụng trí tuệ nhân tạo/ học máy (AI/ ML)

Không thể phủ nhận rằng đây là phương pháp dự báo đi theo xu hướng chung của thế giới – và đồng thời cũng là phương pháp mà hầu hết các tổ chức dự báo ngày nay đều thất bại. Thay thế các công cụ phân tích nhu cầu hiện tại, trí tuệ nhân tạo/ học máy (AI/ ML) dần trở thành một công cụ vô cùng đắt lực, cung cấp các khả năng thực sự đáng kinh ngạc để quét các khối lượng dữ liệu khổng lồ, áp dụng các thuật toán độc quyền, xác định các mẫu, cảm nhận độ lệch và đáp ứng nhu cầu mang tính bản địa cực kỳ chính xác.

Các phân tích nâng cao ngày nay không chỉ tạo ra một dự báo duy nhất đủ tin cậy để chia sẻ trong toàn doanh nghiệp mà còn tạo ra một dự báo động được cập nhật nhanh chóng, liên tục và tự động cập nhật theo thời gian thực. Khi điều kiện thị trường chắc chắn thay đổi, dự báo phát triển để phản ánh thực tế – cho phép các nhà sản xuất và nhà bán lẻ nhanh chóng xoay trục và điều chỉnh lại nguồn cung so với nhu cầu.

Sự khác biệt của Blue Yonder

Giải pháp lập kế hoạch nhu cầu của Blue Yonder được xây dựng có mục đích cho nhiệm vụ này. Các công cụ tối ưu hóa hỗ trợ AI nhập khối lượng lớn dữ liệu thời gian thực từ các nguồn khác nhau, áp dụng các thuật toán thông minh và chiến lược phân khúc phức tạp, tự động chạy ra các kịch bản và tạo dự báo chính xác cao. Các dự báo được cập nhật dễ dàng khi các điều kiện thay đổi, thậm chí là nhiều lần mỗi ngày. Nhờ các ứng dụng máy học ML, công cụ dự báo của Blue Yonde sẽ học từ các kết quả trong thế giới thực để kết quả dự báo đưa ra ngày càng trở nên chính xác hơn.

Giải pháp giúp mở rộng các giá trị gia tăng, đưa độ chính xác dự báo của bạn lên một tầm cao mới với Luminate Request Edge, một giải pháp SaaS mở rộng và nâng cao. Giải pháp này hoạt động bằng cách tận dụng việc học máy để phát triển các dự báo nhu cầu chính xác và có thể kết hợp hàng trăm tín hiệu nhu cầu thời gian thực mang đến nhiều lợi ích cho doanh nghiệp.

Sự bất ổn về cung và cầu dường như vẫn sẽ như vậy trong tương lai tới đây. Tuy nhiên, bằng cách dựa trên AI/ ML và các cách thức đề cặp trên, nhóm dự báo của doanh nhiệp bạn có thể giải quyết nhanh nhẹn kể cả khi điều kiện thay đổi. Trong môi trường đầy thách thức ngày nay, người chiến thắng sẽ là những doanh nghiệp biết nắm bắt nhanh chóng giải pháp để để áp dụng, biến điều không chắc chắn, trở ngại thành một lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ.

Blue Yonder không chỉ là một nhà cung cấp giải pháp chuỗi cung ứng, mà là một đối tác chia sẻ tầm nhìn với các doanh nghiệp để giúp doanh nghiệp đưa ra các thay đổi tích cực trong tương lai. Từ việc dự đoán nhu cầu của khách hàng, Blue Yonder giúp các công ty giảm chi phí, tăng lợi nhuận và cải thiện sự hợp tác để thực hiện theo lời hứa với khách hàng mọi lúc, mọi nơi.