Dự báo nhu cầu thị trường

Từ Thư viện Khoa học VLOS
Bước tới: chuyển hướng, tìm kiếm

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]

Các bước

Thu thập thông tin

  1. 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.
  2. 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]
  3. 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.[5]
  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.[6]
  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.[7]
  6. 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.[8]
    • 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.[9]

Quyết định phương pháp tiếp cận thị trường

  1. 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.[10]
    • Bạn có thể kết hợp nhiều phương pháp để dự báo cầu chính xác hơn.
  2. 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.[11]
    • 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.
  3. 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.[12]
    • 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.
  4. 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.[13]
    • Nhóm phương pháp này còn bao gồm vòng đời sản phẩm và mô hình mô phỏng.
  5. 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

  1. 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.[14]
  2. 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.[15]
  3. 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.[16]
    • 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.
  4. 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.[17]
    • 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

  1. 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.[18]
    • 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.
  2. 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.[19]
  3. 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.[20]
  4. 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.[21]
    • 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.[22]
    • 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.
  4. 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.[23]
    • 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

  1. 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.
  2. 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.[24]
    • 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.
  3. 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.[25]
    • 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

  1. 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.[26]
  2. 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?
  3. 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.[27]
  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.[28]

Nguồn và Trích dẫn

  1. 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. http://www.smetoolkit.org/smetoolkit/en/content/en/416/Demand-Forecasting
  3. http://www.entrepreneur.com/article/229813
  4. https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
  5. https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
  6. http://ww2.cfo.com/growth-strategies/2011/10/three-tips-for-creating-a-reliable-demand-forecast/
  7. http://ww2.cfo.com/growth-strategies/2011/10/three-tips-for-creating-a-reliable-demand-forecast/
  8. http://www.bus.indiana.edu/mabert/e730/Forecasting_February_2004.pdf
  9. http://www.bus.indiana.edu/mabert/e730/Forecasting_February_2004.pdf
  10. http://www.smetoolkit.org/smetoolkit/en/content/en/416/Demand-Forecasting
  11. https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. http://www.smetoolkit.org/smetoolkit/en/content/en/416/Demand-Forecasting
  16. http://www.bus.indiana.edu/mabert/e730/Forecasting_February_2004.pdf
  17. http://web.iyte.edu.tr/~muratgunaydin/delphi.htm
  18. 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
  19. 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
  20. 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
  21. 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
  22. 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
  23. 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
  24. 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
  25. http://www.smetoolkit.org/smetoolkit/en/content/en/416/Demand-Forecasting
  26. https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
  27. https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting
  28. https://www.statsoft.com/textbook/demand-forecasting