Chủ đề nóng: Phương pháp kỷ luật tích cực - Cổ học tinh hoa - Những thói hư tật xấu của người Việt - Công lý: Việc đúng nên làm - Giáo án Điện tử - Sách giáo khoa - Học tiếng Anh - Bài giảng trực tuyến - Món ăn bài thuốc - Chăm sóc bà bầu - Môi trường - Tiết kiệm điện - Nhi khoa - Ung thư - Tác hại của thuốc lá - Các kỹ thuật dạy học tích cực
- Dạy học phát triển năng lực - Chương trình giáo dục phổ thông
Dự báo nhu cầu thị trường
Từ VLOS
Lập dự báo nhu cầu thị trường thành công sẽ giúp bạn trữ hàng đủ cho đợt bán hàng sắp tới. Dự báo nhu cầu là việc dùng dữ liệu bán hàng trong quá khứ để xác định nhu cầu tiêu dùng trong tương lai. Với dự báo nhu cầu chính xác, hoạt động kinh doanh sẽ hiệu quả hơn, dịch vụ chăm sóc khách hàng sẽ tốt hơn và giảm được thời gian sản xuất. Nhờ nó, doanh nghiệp có thể tránh được chi phí hoạt động cao, dịch vụ khách hàng tệ hại và tình trạng thiếu hụt hàng.[1]
Mục lục
Các bước[sửa]
Thu thập thông tin[sửa]
-
Xác
định
sản
phẩm
cụ
thể.
Thay
vì
tập
trung
vào
toàn
bộ
dòng
sản
phẩm
nào
đó,
hãy
xác
định
những
sản
phẩm
cụ
thể
mà
bạn
muốn
theo
dõi.
Như
vậy,
việc
sắp
xếp
dữ
liệu
quá
khứ
và
dự
báo
nhu
cầu
trong
tương
lai
sẽ
trở
nên
dễ
dàng
hơn.
Ví
dụ,
nếu
hiện
có
dòng
quần
áo
mùa
đông,
trước
hết,
hãy
tập
trung
vào
găng
tay
thay
vì
ôm
đồm
cả
dòng
sản
phẩm.[2]
- Tập trung vào sản phẩm đem lại doanh thu cao nhất. Ví dụ, nhiều doanh nghiệp duy trì nguyên tắc 80/20, nghĩa là nhìn chung, 20% sản phẩm hay dịch vụ mà doanh nghiệp cung cấp đem lại 80% doanh thu cho doanh nghiệp đó.[3] Hãy nhận dạng và theo dõi nhu cầu của chúng.
- Có thể bạn phải dự báo nhu cầu cho mọi sản phẩm hiện có. Thế nhưng, mỗi lần dự báo một nhóm vài sản phẩm tương tự như găng tay, bốt và mũ mùa đông sẽ dễ dàng và chính xác hơn.
- Cân nhắc tạo nhóm Kế hoạch Hoạt động và Bán hàng, bao gồm đại diện từ mỗi phòng ban và có nhiệm vụ chuẩn bị dự báo nhu cầu sản phẩm.
- Rà soát kế hoạch tiếp thị. Mọi chương trình tiếp thị hay khuyến mãi có thể sẽ giúp làm tăng cầu sản phẩm của bạn. Nhìn vào dữ liệu trong quá khứ và nhận định bạn đã thành công ở đâu. Xem xét phải chăng chương trình giảm giá đặc biệt hay khuyến mãi đợt nghỉ lễ đã làm kích cầu sản phẩm. Bạn nên cân nhắc toàn bộ khi dự báo nhu cầu, đặc biệt là nếu có ý định lặp lại chiến lược bán hàng đã dùng.[4]
- Xem lại những chỉ số chính. Xác định nguyên nhân dẫn đến sự bất ổn trong nhu cầu sản phẩm của khách hàng. Chỉ số chính gồm các yếu tố nhân khẩu học và môi trường. Nhân khẩu học bao gồm độ tuổi, giới tính, vị trí địa lý và bất kỳ nhóm đặc điểm nhận diện nào khác. Xác định nhu cầu của các nhóm nhân khẩu chính giúp thu hẹp vùng dữ liệu được dùng để dự báo. Yếu tố môi trường cũng ảnh hưởng đến nhu cầu. Ví dụ, mùa đông vô cùng khắc nghiệt có thể sẽ là nguyên nhân dẫn đến sụt giảm doanh số.[4]
- Nhìn vào thị trường. Phân tích mọi lời nói và việc làm của đối thủ cạnh tranh, khách hàng, nhà băng và bất kỳ chủ thể nào tham gia thị trường của bạn. Cân nhắc liệu đối thủ cạnh tranh có đang thực hiện một chương trình khuyến mãi hay chiến dịch bán hàng lớn nào không.[5]
- Xem xét các tháng trước đó. Nhìn vào các tháng trước đó và cả chênh lệch doanh số hàng năm, chẳng hạn như thời điểm nghỉ lễ. Điều này sẽ giúp bạn xác định biến động thường niên và theo mùa. Khi nhìn vào những tháng đã qua, hãy phân tích cơ chế đứng sau nhu cầu. Đừng bỏ sót bất kỳ điều chỉnh giá hay chiến dịch tiếp thị nào đã làm tăng lượng khách hàng mới. Luôn có nguyên nhân đứng sau sự khởi sắc của hoạt động kinh doanh và một doanh nhân thông minh sẽ tìm ra nó. Ví dụ, có thể bạn đang thực hiện chương trình "mua một tặng một" vào tháng Tám cho các sản phẩm “khai giảng năm học mới”. Nếu quyết định sử dụng lại chiến lược này, hãy cân nhắc chúng trong dự báo của bạn.[5]
-
Xác
định
thời
gian
giao
hàng.
Thời
gian
giao
hàng
là
thời
gian
tính
từ
lúc
đặt
hàng
cho
đến
khi
hoàn
thành
việc
giao
sản
phẩm.
Thông
tin
này
sẽ
hỗ
trợ
bạn
trong
việc
dự
báo
nhu
cầu.
Nhờ
nó,
bạn
có
thể
xác
định
tốc
độ
hoàn
thành
sản
phẩm
và
đáp
ứng
nhu
cầu
thị
trường.[6]
- Nếu mua từ công ty khác, thời gian giao hàng tính từ lúc đặt hàng và kết thúc vào thời điểm hàng được chuyển giao đến nơi của bạn.
- Bạn cũng có thể xác định thời gian giao hàng bằng cách tính toán nguyên vật liệu và các bộ phận cấu thành sản phẩm. Biết rõ thời gian sản xuất cần thiết sẽ giúp bạn dự báo nhu cầu chính xác hơn. Tập trung vào một mặt hàng cụ thể sẽ giúp bạn ước tính được lượng nguyên vật liệu cần có và thời gian sản xuất của sản phẩm.
- Khi đã có sản lượng dự báo, hãy xem xét nhu cầu của mỗi sản phẩm. Ví dụ, nếu sản xuất bút chì, bạn sẽ cần biết lượng gỗ, cao su và những thông tin cần thiết khác dựa trên ước tính của bạn.[6]
Quyết định phương pháp tiếp cận thị trường[sửa]
-
Xác
định
phương
pháp
được
sử
dụng.
Nhìn
chung,
có
bốn
phương
pháp
dự
báo
nhu
cầu
chính.
Chúng
bao
gồm
phán
đoán,
thực
nghiệm,
liên
hệ/nguyên
nhân
hệ
quả
và
dòng
thời
gian.
Dựa
vào
lịch
sử
sản
phẩm,
hãy
chọn
phương
pháp
phù
hợp
nhất.
Ví
dụ,
phương
pháp
thực
nghiệm
thường
được
dùng
cho
sản
phẩm
mới
không
có
lịch
sử
dữ
liệu
trên
thị
trường.
Những
phương
pháp
này
thể
hiện
cách
mà
bạn
sẽ
dùng
để
thu
thập
hầu
hết
dữ
liệu
cần
dùng.[2]
- Bạn có thể kết hợp nhiều phương pháp để dự báo cầu chính xác hơn.
-
Cân
nhắc
phương
pháp
phán
đoán.
Phương
pháp
này
xác
định
nhu
cầu
dựa
trên
hiểu
biết
chung
về
thị
trường
được
quan
sát
bởi
đội
ngũ
bán
hàng
và
quản
lý.
Với
kiến
thức
và
kinh
nghiệm
riêng,
những
người
này
có
thể
cho
dự
báo
với
độ
chính
xác
nhất
định
và
trong
một
vài
trường
hợp,
dự
báo
của
họ
có
thể
sẽ
vô
cùng
chính
xác.
Tuy
nhiên,
dữ
liệu
thu
thập
được
từ
nguồn
này
có
thể
không
đáng
tin
cậy
bởi
chúng
phụ
thuộc
vào
góc
nhìn
cá
nhân
của
họ.
Vì
vậy,
chúng
chỉ
nên
được
dùng
để
dự
báo
nhu
cầu
ngắn
hạn.[4]
- Có vài cách thực hiện khác nhau, chủ yếu phụ thuộc vào đội ngũ nhân viên. Tuy nhiên, bạn không cần sử dụng toàn bộ số người trong danh sách. Có thể lựa chọn bất kỳ sự kết hợp nào để đạt được mục tiêu, tùy vào việc theo bạn, nhóm chuyên gia nào sẽ đem lại phán đoán chính xác nhất.
-
Quyết
định
sự
cần
thiết
của
phương
pháp
thực
nghiệm.
Phương
pháp
này
hiệu
quả
nhất
cho
sản
phẩm
mới
và
không
hữu
dụng
với
sản
phẩm
đã
có
trên
thị
trường
và
lịch
sử
nhu
cầu
qua
thời
gian.
Nó
dùng
kết
quả
thu
được
từ
một
nhóm
nhỏ
khách
hàng
và
đưa
ra
kết
luận
cho
lượng
khách
hàng
lớn
hơn.
Ví
dụ,
nếu
liên
hệ
ngẫu
nhiên
với
500
người
trong
một
thành
phố
nào
đó
và
25%
cho
biết
trong
vòng
6
tháng,
họ
sẽ
mua
sản
phẩm,
có
thể
giả
định
rằng
tỉ
lệ
này
cũng
đúng
cho
5.000
người.[1]
- Nếu nhóm nhỏ khách hàng mục tiêu yêu thích một công nghệ mới và phản ứng tốt với tiếp thị thử nghiệm, bạn có thể kết luận rằng con số đó cũng dự báo cho nhu cầu toàn quốc. Vấn đề của phương pháp này là nó thường thu thập thông tin về ý kiến khách hàng hơn là dữ liệu nhu cầu.
-
Cân
nhắc
sử
dụng
phương
pháp
liên
hệ/nguyên
nhân
hệ
quả.
Phương
pháp
này
hướng
đến
việc
xác
định
nguyên
nhân
vì
sao
mọi
người
mua
sản
phẩm
của
bạn.
Ý
tưởng
ở
đây
chính
là
nếu
có
thể
hiểu
vì
sao
một
người
mua
sản
phẩm,
bạn
có
thể
xây
dựng
dự
báo
cầu
dựa
trên
động
cơ
đó.
Ví
dụ,
nếu
bán
bốt,
bạn
sẽ
biết
nhu
cầu
sản
phẩm
có
liên
quan
đến
yếu
tố
thời
tiết.
Nếu
dự
báo
thời
tiết
cho
thấy
một
mùa
đông
rất
lạnh,
có
thể
kết
luận
rằng
nhu
cầu
dành
cho
bốt
của
bạn
sẽ
cao
hơn.[1]
- Nhóm phương pháp này còn bao gồm vòng đời sản phẩm và mô hình mô phỏng.
- Tính toán nhu cầu bằng phương pháp dòng thời gian. Phương pháp dòng thời gian hướng đến sử dụng số liệu, xu hướng trong quá khứ và toán học để tính cầu. Đặc biệt, bạn có thể dùng đường trung bình trượt, đường trung bình trượt theo trọng số và/hoặc san bằng số mũ để dự báo chính xác nhu cầu của bạn. Dù đem lại kết quả mạnh hơn, chúng phải được kết hợp với phương pháp khác, những đánh giá chủ quan, nhằm tính đến tác động của thay đổi sẽ đến trong thị trường hay kế hoạch kinh doanh.
Sử dụng phương pháp phán đoán[sửa]
- Hình thành đánh giá của người điều hành. Tập hợp một nhóm nhỏ quản lý cấp cao trong công ty và yêu cầu họ đưa ra dự đoán nhu cầu. Mỗi thành viên trong nhóm có thể cung cấp những thông tin và hiểu biết giá trị từ kinh nghiệm với thị trường. Họ cũng có thể hỗ trợ lựa chọn chiến dịch tiếp thị và nhà cung cấp vật tư chất lượng. Phương pháp này không đắt đỏ và tốn thời gian như những phương pháp phán đoán khác. Điểm yếu là nó dựa trên ý kiến chuyên gia, những người có thể bị thiên lệch và có xu hướng thúc đẩy những chương trình hành động riêng của họ.[1]
- Tổng hợp ý kiến người bán hàng. Yêu cầu từng người bán hàng dự đoán doanh số của họ. Bán hàng là đội gần gũi nhất với thị trường và hiểu rõ mong muốn khách hàng. Kết hợp những dự báo này ở từng cấp bán hàng theo thành phố, tỉnh và vùng. Ưu điểm của phương pháp này là chi phí thấp và dễ dàng trong việc thu thập dữ liệu. Nhược điểm là nó dựa trên ý kiến khách hàng và chúng thì dễ dàng thay đổi. Đồng thời, người bán hàng có thể thổi phồng con số nhằm đảm bảo vị trí của họ trong công việc.[2]
-
Thuê
chuyên
gia
thị
trường
cá
nhân.
Chuyên
gia
thị
trường
quan
sát
xu
hướng
ngành
và
tham
khảo
lực
lượng
bán
hàng
của
bạn
để
dự
báo
nhu
cầu.
Đó
có
thể
là
các
cây
bút
của
tạp
chí
kinh
doanh,
nhà
kinh
tế
học,
giám
đốc
ngân
hàng
và
tư
vấn
viên
chuyên
nghiệp.
Dù
vậy,
lượng
thông
tin
một
cá
nhân
có
thể
thu
thập
được
là
hữu
hạn.
Vì
vậy,
bạn
nên
tập
hợp
một
đội
chuyên
gia
thị
trường
để
có
thể
thu
thập
thật
nhiều
dữ
liệu.[6]
- So với đội ngũ bán hàng, những cá nhân này có thể cung cấp hiểu biết sâu và chất lượng hơn về thị trường. Tuy nhiên, là người ngoài, họ sẽ không thấu hiểu nhu cầu cho sản phẩm riêng biệt của bạn bằng nhân viên công ty. Bạn nên dùng những người này để dự báo cầu thị trường và rồi sử dụng phán đoán nội bộ để ước lượng khả năng thành công của công ty trong thị trường đó.
-
Dùng
Phương
pháp
Delphi.
Đầu
tiên,
tạo
nhóm
chuyên
gia.
Đó
có
thể
là
nhóm
các
quản
lý,
nhân
viên
được
lựa
chọn
hoặc
chuyên
gia
ngành.
Yêu
cầu
từng
người
đưa
ra
dự
báo
nhu
cầu
của
họ.
Để
họ
trả
lời
bảng
câu
hỏi
trong
hai
vòng
hoặc
hơn.
Sau
mỗi
vòng,
trình
bày
kết
quả
của
vòng
trước
một
cách
ẩn
danh.
Khuyến
khích
chuyên
gia
điều
chỉnh
trả
lời
khi
cân
nhắc
đến
kết
quả
thu
được
từ
vòng
trước.
Mục
tiêu
là
đến
cuối
cùng,
cả
nhóm
sẽ
bắt
đầu
có
cùng
ý
kiến
về
dự
báo
thu
được.[7]
- Quy định trước điểm dừng, chẳng hạn như số vòng cụ thể, điểm đồng thuận hoặc sự ổn định trong kết quả.
Dùng phương pháp thực nghiệm[sửa]
-
Điều
tra
khách
hàng.
Bạn
có
thể
thu
thập
thông
tin
từ
họ
bằng
nhiều
cách:
điện
thoại
hoặc
e-mail,
rà
soát
thống
kê
lịch
sử
đặt
hàng,
xu
hướng
thị
trường.
Hỏi
về
kế
hoạch
mua
hàng
và
hành
vi
mua
hàng
chủ
quan.
Dùng
mẫu
điều
tra
lớn
để
có
thể
tổng
quát
hóa
kết
quả.
Hỏi
về
khả
năng
mua
sản
phẩm
của
bạn
và
cộng
kết
quả
nhận
được.[1]
- Khách hàng là người nắm rõ nhất nhu cầu dành cho một sản phẩm nhất định. Tính nguy hiểm của điều tra này nằm ở chỗ chúng thường thổi phồng nhu cầu thực sự. Dù một người có thể hứng thú với sản phẩm, thực sự mua nó lại là chuyện khác.
- Nhớ rằng thực hiện điều tra có thể tốn kém, khó khăn và mất nhiều thời gian. Điều tra ít khi cho được nền tảng dự báo nhu cầu thành công.
- Sử dụng tiếp thị thử nghiệm. Dùng nó trong những giai đoạn đầu của quá trình phát triển sản phẩm. Tìm khu vực nhỏ, tách biệt và có đặc điểm nhân khẩu học mà bạn hướng tới. Tiến hành mọi bước trong kế hoạch tiếp thị của bạn, bao gồm quảng cáo, khuyến mãi và kế hoạch phân phối. Đo lường nhận thức sản phẩm, độ xâm nhập, thị phần và tổng doanh số. Điều chỉnh chiến lược dựa trên những thông tin thu nhận được để tối thiểu hóa vấn đề gặp phải khi giới thiệu sản phẩm trên qui mô toàn quốc.[1]
- Mời nhóm khách hàng. Tập hợp nhóm nhỏ khách hàng tiềm năng trong phòng và để họ sử dụng sản phẩm của bạn, sau đó thảo luận về nó. Khách hàng thường được trả một số tiền hoặc món quà nhỏ khi tham gia. Giống phương pháp điều tra, dữ liệu thu được hữu dụng trong việc phân tích sản phẩm hơn là hình thành cơ sở dự đoán cầu.[1]
-
Sử
dụng
dữ
liệu
bảng
quét.
Tìm
nhóm
lớn
hộ
khách
hàng
đồng
ý
tham
gia
nghiên
cứu
đang
được
tiến
hành
về
thói
quen
mua
hàng
của
họ,
chẳng
hạn
như
tại
cửa
hàng
tạp
hóa.
Thuyết
phục
những
khách
hàng
này
cung
cấp
những
thông
tin
như
kích
cỡ
hộ,
tuổi,
thu
nhập
hộ
và
bất
kỳ
thông
tin
nào
quan
trọng
với
sản
phẩm
của
bạn.
Mỗi
khi
mua
tạp
hóa,
thông
tin
mua
hàng
của
họ
được
ghi
lại
và
phân
tích.
Dữ
liệu
này
có
thể
được
thu
thập
khi
họ
sử
dụng
thẻ
mua
hàng.
Chúng
cung
cấp
cơ
sở
dữ
liệu
phong
phú
cho
mô
hình
thống
kê
và
cho
thấy
mối
liên
hệ
trong
dữ
liệu.[1]
- Cũng như những dạng thực nghiệm khác, có thể sẽ khó khăn khi dự báo cầu từ những kết quả này.
Sử dụng phương pháp liên hệ/nguyên nhân hệ quả[sửa]
-
Kiểm
tra
doanh
số
hàng
tháng
hoặc
xu
hướng
theo
mùa
của
những
năm
trước.
Xem
lại
thông
số
bán
hàng
của
những
năm
đã
qua
nhằm
xác
định
thời
gian
đem
lại
phần
trăm
doanh
số
cao
hơn
trong
năm.
Chúng
có
ổn
định
không?
Doanh
số
cao
hơn
trong
mùa
đông
hay
mùa
hè?
Đo
lường
sự
tăng
hay
giảm
doanh
số
trong
những
thời
gian
đó.
Thay
đổi
có
cao
hay
thấp
hơn
trong
một
vài
năm
nhất
định?
Tiếp
đến,
hãy
cân
nhắc
nguyên
nhân
khả
thi
đằng
sau
chúng.
Dùng
những
gì
bạn
đã
học
được
và
áp
dụng
dự
đoán
cho
năm
hiện
tại.
- Ví dụ, nếu bán bốt, có thể doanh số của bạn đã đặc biệt cao trong những mùa đông giá lạnh. Nếu năm nay được dự báo sẽ có mùa đông lạnh như vậy, bạn nên tăng dự báo nhu cầu theo đó.
- Tìm phản ứng của khách hàng. Đó là tình huống mà thay đổi trong sản phẩm hoặc thị trường đem lại doanh số cao hay thấp hơn. Tạo biểu đồ doanh số theo thời gian và đánh dấu những ngày quan trọng, chẳng hạn như thời điểm tăng giá hay sản phẩm cạnh tranh được tung ra thị trường. Nó cũng có thể rộng hơn, chẳng hạn như phản ứng với dịch chuyển kinh tế hay thay đổi trong tiêu dùng cá nhân. Đọc tạp chí kinh doanh liên quan và những bài viết phù hợp nhằm thu thập thông tin này. Nắm được nhiều thông tin có thể sẽ cho bạn ý tưởng rõ ràng hơn về những yếu tố có thể sẽ tác động đến nhu cầu sản phẩm trong tương lai.
-
Xây
dựng
mô
hình
vòng
đời
sản
phẩm.
Một
vòng
đời
thể
hiện
"cuộc
đời"
sản
phẩm
của
bạn,
từ
lúc
được
giới
thiệu
đầu
tiên
cho
đến
thời
điểm
hiện
tại.
Nhìn
vào
doanh
số
bán
hàng
ở
từng
giai
đoạn.
Xem
xét
đặc
điểm
khách
hàng,
người
đã
mua
sản
phẩm
trong
những
giai
đoạn
này.
Ví
dụ,
bạn
sẽ
có
nhóm
khách
hàng
thích
nghi
nhanh
(người
yêu
thích
công
nghệ
mới
nhất),
nhóm
người
mua
theo
khuynh
hướng
chủ
đạo
(người
chờ
sản
phẩm
được
dùng
thử
và
đánh
giá),
nhóm
lạc
hậu
(họ
chỉ
mua
khi
sản
phẩm
đã
được
tung
vào
thị
trường
trong
một
thời
gian
dài)
và
những
nhóm
khách
hàng
khác.
Chúng
sẽ
giúp
bạn
xác
định
xu
hướng
vòng
đời
và
dạng
cầu
dành
cho
sản
phẩm
của
bạn.[1]
- Mô hình này được dùng phổ biến nhất ở một số ngành như công nghệ cao, thời trang và sản phẩm có vòng đời ngắn. Điều khiến nó trở nên đặc biệt chính là nguồn gốc cầu liên quan trực tiếp tới vòng đời sản phẩm.
-
Sử
dụng
mô
hình
mô
phỏng.
Thiết
lập
mô
hình
mô
phòng
dòng
chảy
các
thành
phần
được
đưa
vào
nhà
máy
sản
xuất
dựa
trên
kế
hoạch
vật
tư
yêu
cầu
và
dòng
phân
phối
thành
phẩm.
Ví
dụ,
tính
thời
gian
nhận
được
mỗi
thành
phần,
kể
cả
thời
gian
vận
chuyển
(bất
kể
hàng
được
lấy
từ
đâu).
Điều
này
sẽ
cho
bạn
nhận
thức
rõ
tốc
độ
có
được
sản
phẩm
để
đáp
ứng
nhu
cầu
người
mua.[1]
- Những mô hình này được biết đến với sự khó khăn và chậm chạp trong xây dựng và duy trì.
Sử dụng phương pháp dòng thời gian[sửa]
-
Dùng
phương
pháp
đường
trung
bình
trượt.
Đây
là
một
kỹ
thuật
toán
học
được
dùng
khi
có
rất
ít
hoặc
không
có
xu
hướng
được
thể
hiện
trong
dữ
liệu.
Nó
sẽ
đem
lại
nhận
định
tổng
quát
về
dữ
liệu
qua
thời
gian.
Xác
định
nhu
cầu
của
ba
tháng
trước.
Một
khi
đã
có
tổng,
chia
chúng
cho
bốn
(để
tính
tháng
tiếp
theo).
Công
thức
sẽ
là
F4
=
(D1
+
D2
+
D3)
÷
4.
Trong
phương
trình
này,
‘F’
đại
diện
cho
dự
báo
(forecast)
và
‘D’
dùng
để
chỉ
tháng.
Phương
trình
trên
hiệu
quả
với
cầu
có
tính
ổn
định.
- Ví dụ, dự báo = (4.000 (Tháng Một) + 6.000 (Tháng Hai) + 8.000 (Tháng Ba)) /4 = 4.500.
-
Sử
dụng
đường
trung
bình
trượt
theo
trọng
số
(WMA).
Nếu
cầu
không
ổn
định,
công
thức
này
có
thể
được
dùng
để
tính
đến
phương
sai
trong
doanh
số.
Công
thức
WMA
4
=
(W
*
D1)
+
(W
*
D2)
+(W
*
D3).
‘D’
đại
diện
cho
cầu
và
số
đi
cùng
nó
đại
diện
cho
tháng.
‘W’
là
hằng
số
tỉ
trọng,
thường
nằm
giữa
1
và
10,
được
xác
định
từ
lịch
sử
bán
hàng.[1]
- Ví dụ: WMA = (4 * 100) + (4 * 250) + (4 * 300) = 2.600.
- Dùng hằng số tỉ trọng lớn hơn cho dữ liệu mới và nhỏ hơn cho dữ liệu cũ hơn. Đó là vì dữ liệu mới có ảnh hướng mạnh hơn đến kết quả dự báo.
-
Sử
dụng
phương
pháp
san
bằng
số
mũ.
Kỹ
thuật
này
là
một
phương
pháp
tính
trung
bình
sử
dụng
những
thay
đổi
của
nhu
cầu
sản
phẩm
mới
diễn
ra
bằng
cách
áp
dụng
hằng
số
san
bằng
cho
những
dữ
liệu
mới
nhất.
Nó
hữu
dụng
nếu
biến
động
gần
đây
là
kết
quả
của
thay
đổi
thật
sự,
chẳng
hạn
như
khuynh
hướng
theo
mùa
(thời
gian
nghỉ
lễ)
thay
vì
những
thay
đổi
ngẫu
nhiên.[2]
- Tìm dự báo cho những thời kỳ trước. Trong công thức, nó được ký hiệu là (Ft). Tiếp đến, tìm nhu cầu thực tế trong thời kỳ đó, ký hiệu là (At-1).
- Quyết định trọng số được dùng. Nó là (W) trong công thức, có giá trị nằm từ 1 đến 10. Dùng số nhỏ hơn cho dữ liệu cũ hơn.
- Thế dữ liệu vào công thức: Ft = Ft-1 + W * (At-1 – Ft-1) hay ví dụ như: Ft = 500 + 4(W) * (590 - 500) = 504 * 90 = 45.360.
Dự báo nhu cầu[sửa]
- Tổng hợp kết quả. Một khi đã thu thập được dữ liệu, tạo đồ thị hay bảng biểu thể hiện dự báo nhu cầu. Làm vậy bằng cách chạy sản lượng cầu sản phẩm cho những tháng tiếp theo. Ví dụ, nếu tạo biểu đồ đường, hãy đặt tháng ở trục hoành và sản lượng nhu cầu trên trục tung. Nếu dự báo rằng sẽ cần 600 đơn vị vào tháng Mười và 800 đơn vị trong tháng Mười một, hãy thể hiện những điểm đó trên đồ thị. Vẽ đường nối giữa các điểm. Bạn cũng có thể biểu diễn dữ liệu quá khứ lên đồ thị để so sánh dữ liệu nghiên cứu và dữ liệu lịch sử.[4]
-
Phân
tích
kết
quả
của
bạn.
Giờ
đây,
bạn
có
kết
quả
được
sắp
xếp
hay
biểu
diễn
ở
dạng
dễ
đọc.
Thế
nhưng,
chúng
nói
lên
điều
gì?
Hãy
tìm
xu
hướng,
chẳng
hạn
như
gia
tăng
hay
suy
giảm
nhu
cầu,
và
tính
tuần
hoàn,
chẳng
hạn
như
những
tháng
và
mùa
bận
rộn.
So
sánh
dữ
liệu
của
bạn
với
dữ
liệu
của
những
năm
trước
và
đánh
giá
khác
biệt
về
khối
lượng
và
khuynh
hướng.
Tìm
trong
dữ
liệu
bằng
chứng
cho
thấy
kế
hoạch
tiếp
thị
đang
hoặc
từng
hiệu
quả
trong
quá
khứ.
- Đồng thời, quay lại và xác định chính xác thì bạn tin dự đoán sẽ thế nào. Bạn có quá lạc quan với dự báo của bản thân? Sai số biên kỳ vọng của bạn lớn đến mức nào?
- Trình bày và thảo luận dự báo của bạn. Trình bày dự báo với những người phù hợp trong công ty và cùng họ thảo luận về nó. Thu thập thông tin đầu vào từ bộ phận tiếp thị và bán hàng, tài chính, sản xuất và mọi quản lý khác. Tiếp đó, điều chỉnh dự báo. Khi đều đã đồng ý với dự báo, mọi người có thể lên chiến lược kinh doanh tốt hơn.[4]
- Theo dõi và điều chỉnh dự báo. Khi thu thập được dữ liệu mới, điều chỉnh để dự báo có thể phản ánh được điều đó. Bạn sẽ muốn dùng mọi thông tin có được. Nếu không liên tục theo dõi và cập nhập dự báo, bạn có thể phạm phải những lỗi lầm hao tiền tốn của và làm ảnh hưởng đến khả năng ổn định tài chính.[4]
Nguồn và Trích dẫn[sửa]
- ↑ 1,00 1,01 1,02 1,03 1,04 1,05 1,06 1,07 1,08 1,09 1,10 http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/39816/ESD-260JFall2003/NR/rdonlyres/Engineering-Systems-Division/ESD-260JFall2003/08F26A35-E698-4FC6-8AC6-1B7445F1CE04/0/l2_3demfcastpmas.pdf
- ↑ 2,0 2,1 2,2 2,3 http://www.smetoolkit.org/smetoolkit/en/content/en/416/Demand-Forecasting
- ↑ http://www.entrepreneur.com/article/229813
- ↑ 4,0 4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
- ↑ 5,0 5,1 http://ww2.cfo.com/growth-strategies/2011/10/three-tips-for-creating-a-reliable-demand-forecast/
- ↑ 6,0 6,1 6,2 http://www.bus.indiana.edu/mabert/e730/Forecasting_February_2004.pdf
- ↑ http://web.iyte.edu.tr/~muratgunaydin/delphi.htm