Dự Báo Bán Hàng: Khái Niệm, Vai Trò, Cách Làm

Dự báo bán hàng là phần không thể thiếu trong các chiến dịch marketing tổng thể cho doanh nghiệp. Động tác này giúp người làm kế hoạch kinh doanh có những tiêu chuẩn để kết hợp với các mục tiêu khác. Cùng Xuyên Việt Media tìm hiểu ngay!

Mục lục nội dung

Dự báo bán hàng là gì?

Dự báo bán hàng (Sale Forecast) là quá trình ước tính doanh số bán hàng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố tác động khác. Đây là số liệu quan trọng giúp doanh nghiệp lập kế hoạch sản xuất, quản lý hàng tồn kho và tối ưu chiến lược kinh doanh.

Nói một cách đơn giản, đó là việc dự đoán số lượng sản phẩm hoặc dịch vụ mà công ty dự kiến sẽ bán được trong một khoảng thời gian nhất định.

Các phòng ban liên quan khi dự báo bán hàng:

Bộ phận thực hiện dự báo bán hàng là Phòng kinh doanh, bên cạnh đó sẽ có sự hỗ trợ của Phòng Marketing.
Đối tượng áp dụng có thể là một cá nhân bán hàng (Sales Rep); một nhóm bán hàng (Sales Team) hoặc một bộ phận cụ thể trong công ty.
Người theo dõi và đánh giá hiệu quả của quá trình dự báo bán hàng là Giám đốc kinh doanh/ Chủ doanh nghiệp. Từ đó liên tục hiệu chỉnh các chương trình bán hàng để phù hợp với mục tiêu dự báo bán hàng đã đề ra.

Nghiên cứu cho thấy các công ty có dự báo bán hàng chính xác có khả năng tăng doanh thu so với cùng kỳ cao hơn 10% và khả năng đạt hạn ngạch cao hơn 7.3%.

Vì sao phải dự báo bán hàng?

Dự báo bán hàng là một công cụ thiết yếu cho bất kỳ doanh nghiệp nào muốn thành công. Dưới đây là một số lý do chính tại sao dự báo bán hàng lại quan trọng:

Lập kế hoạch tài chính phù hợp

Dự báo doanh thu giúp doanh nghiệp lập kế hoạch ngân sách, dự trù chi phí và quản lý dòng tiền hiệu quả. Nó cho phép doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt về đầu tư, mở rộng và quản lý nợ.

Quản lý hàng tồn kho rõ ràng

Dự báo chính xác nhu cầu giúp doanh nghiệp duy trì mức tồn kho tối ưu, tránh tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa. Điều này giúp giảm chi phí lưu trữ, giảm thiểu rủi ro hàng tồn kho bị lỗi thời và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

Lập kế hoạch sản xuất đúng đắn

Dự báo nhu cầu giúp doanh nghiệp điều chỉnh kế hoạch sản xuất để đáp ứng nhu cầu thị trường. Điều này giúp đảm bảo rằng doanh nghiệp có đủ sản phẩm để bán, đồng thời tránh lãng phí nguồn lực.

Phân bổ nguồn lực hợp lý

Dự báo giúp doanh nghiệp phân bổ nguồn lực hiệu quả, bao gồm nhân sự, vật tư và tài chính. Điều này giúp đảm bảo rằng doanh nghiệp có đủ nguồn lực để đáp ứng nhu cầu bán hàng và đạt được mục tiêu kinh doanh.

Đánh giá hiệu quả kinh doanh

Dự báo là cơ sở để so sánh với kết quả thực tế, giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu quả của các chiến lược bán hàng và marketing. Điều này giúp doanh nghiệp xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đưa ra các điều chỉnh cần thiết.

Ra quyết định chiến lược

Dự báo bán hàng cung cấp thông tin quan trọng để đưa ra các quyết định chiến lược về sản phẩm, giá cả, marketing và mở rộng thị trường. Nó giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội và giảm thiểu rủi ro.

Các tài nguyên cần có để dự báo bán hàng chính xác

Để dự báo bán hàng hiệu quả, doanh nghiệp cần có các tài nguyên quan trọng như dữ liệu, công cụ phân tích và đội ngũ chuyên môn.

Dữ liệu kinh doanh chính xác

Dữ liệu là nền tảng quan trọng nhất để dự báo. Các loại dữ liệu cần thu thập:

Dữ liệu bán hàng lịch sử: Doanh số theo tháng, quý, năm.
Dữ liệu khách hàng: Hành vi mua sắm, sở thích, phản hồi.
Dữ liệu thị trường: Xu hướng ngành, nhu cầu theo mùa, cạnh tranh.
Dữ liệu nội bộ: Giá cả, khuyến mãi, chính sách bán hàng.

Công cụ và phần mềm phân tích

Doanh nghiệp có thể sử dụng:

Excel, Google Sheets – Phân tích dữ liệu cơ bản.
Phần mềm CRM (HubSpot, Salesforce) – Quản lý khách hàng, theo dõi doanh số.
Phần mềm dự báo AI (Tableau, Power BI) – Phân tích dữ liệu chuyên sâu.
Google Analytics – Theo dõi hành vi người dùng trên website.

Đội ngũ chuyên môn

Chuyên gia phân tích dữ liệu: Xử lý số liệu, đưa ra mô hình dự báo.
Nhóm kinh doanh & tiếp thị: Cung cấp insight về khách hàng và thị trường.
Nhóm tài chính: Đánh giá ảnh hưởng của dự báo đến dòng tiền và ngân sách.

Mô hình dự báo phù hợp

Các phương pháp dự báo phổ biến:

Hồi quy tuyến tính (Regression Analysis) – Phân tích tác động của nhiều yếu tố lên doanh số.
Phương pháp chuỗi thời gian (Time Series Analysis) – Dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử.
Phân tích xu hướng thị trường – Xác định ảnh hưởng của yếu tố bên ngoài như mùa vụ, kinh tế.

Tích hợp hệ thống quản lý

Kết nối các bộ phận bán hàng, marketing, tài chính để có thông tin đầy đủ.
Dùng hệ thống ERP (SAP, Oracle) để đồng bộ dữ liệu giữa các phòng ban.

Cách dự báo bán hàng hiệu quả

Dự báo định tính (Qualitative Forecasting)

Phương pháp Delphi – Tổng hợp ý kiến từ các chuyên gia để dự đoán xu hướng.
Khảo sát khách hàng – Hỏi trực tiếp về nhu cầu mua sắm trong tương lai.
Nhóm tập trung (Focus Group) – Thu thập phản hồi từ nhóm khách hàng mục tiêu.
Phân tích xu hướng ngành – So sánh với đối thủ và thị trường để dự đoán doanh số.

Ví dụ:

Apple khảo sát người dùng trước khi ra mắt iPhone mới.
Starbucks sử dụng phản hồi từ khách hàng để dự đoán nhu cầu đồ uống theo mùa.

Dự báo định lượng (Quantitative Forecasting)

Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis) – Dự báo dựa trên xu hướng dữ liệu quá khứ.
Hồi quy tuyến tính (Regression Analysis) – Xác định tác động của các yếu tố (giá, khuyến mãi, mùa vụ) lên doanh số.
Dự báo bằng AI & Machine Learning – Sử dụng thuật toán để phân tích dữ liệu lớn (Big Data).
Phương pháp trung bình động (Moving Average) – Dự báo dựa trên số liệu trung bình của các kỳ trước.

Ví dụ:

Amazon sử dụng AI để phân tích dữ liệu và đề xuất sản phẩm cá nhân hóa.
Nike dự báo doanh số bằng cách kết hợp dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường.

Ngoài ra, chúng ta có thể phân chia các cách dự báo bán hàng cụ thể hơn như:

Dự báo theo độ dài của chu kỳ bán hàng: Phương pháp dự báo này sử dụng dữ liệu về thời gian trung bình thường mất cho 1 khách hàng tiềm năng chuyển đổi thành khách hàng hợp đồng.
Dự báo theo hướng khách hàng tiềm năng: phân tích từng nguồn khách hàng tiềm năng và so sánh dựa trên những gì mà các khách hàng tiềm năng tương tự đã thực hiện trong quá khứ.
Dự báo theo từng giai đoạn của cơ hội bán hàng: phân tích và hiểu hiệu suất bán hàng trong quá khứ của mình để ước tính tốt tỷ lệ chốt sales thành công thành công cho từng giai đoạn chăm sóc khách hàng.
Dự báo trực quan: Người quản lý cần hỏi nhân viên bán hàng của mình về cách thức họ đạt được mục tiêu.
Dự báo bán hàng nhờ phân tích thị trường thử nghiệm: triển khai sản phẩm/ dịch vụ mới của mình cho một nhóm người nhất định dựa trên sự phân biệt thị trường.
Dự báo bán hàng dựa trên lịch sử mua hàng: sử dụng dữ liệu bán hàng trước đó trong khung thời gian nhất định và giả định rằng doanh số bán hàng sẽ bằng hoặc cao hơn.
Dự báo bán hàng tổng hợp: dự báo bán hàng kết hợp nhiều yếu tố từ các kỹ thuật dự báo khác nhau như độ dài chu kỳ bán hàng, hiệu xuất bán hàng trên từng nhân viên và xác suất giai đoạn cơ hội.

Ví dụ về dự báo bán hàng của thương hiệu lớn

Amazon – Dự báo nhu cầu bằng AI và Big Data

Cách dự báo

Sử dụng AI và Machine Learning để phân tích hành vi mua sắm của hàng triệu khách hàng.
Dự báo nhu cầu sản phẩm theo khu vực, mùa vụ và xu hướng tiêu dùng.
Tự động điều chỉnh hàng tồn kho và chuỗi cung ứng để giảm chi phí vận hành.

Hiệu quả

Giảm 40% hàng tồn kho dư thừa nhờ dự báo chính xác.
35% doanh thu đến từ hệ thống đề xuất sản phẩm dựa trên AI.
Tăng tốc độ giao hàng bằng cách phân phối hàng hóa trước khi khách đặt mua.

Nike – Dự báo xu hướng thời trang để tối ưu sản xuất

Cách dự báo

Phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử và phản hồi của khách hàng để dự đoán sản phẩm hot.
Sử dụng AI & phân tích xu hướng để xác định màu sắc, kiểu dáng giày sẽ bán chạy.
Điều chỉnh chiến lược marketing & sản xuất để đáp ứng đúng nhu cầu.

Hiệu quả

Giảm 50% thời gian sản xuất, giúp nhanh chóng ra mắt sản phẩm mới.
Tăng tỷ lệ bán hết hàng lên 20% do dự báo chính xác mẫu mã phổ biến.
Giảm chi phí lưu kho nhờ sản xuất đúng nhu cầu thị trường.

Starbucks – Dự báo nhu cầu đồ uống theo mùa

Cách dự báo

Thu thập dữ liệu từ chương trình khách hàng thân thiết Starbucks Rewards để theo dõi sở thích của khách hàng.
Dự báo xu hướng tiêu dùng theo mùa (Pumpkin Spice Latte vào mùa thu, đồ uống lạnh vào mùa hè).
Tối ưu chuỗi cung ứng nguyên liệu để tránh lãng phí.

Hiệu quả

Tăng 40% doanh thu từ các sản phẩm theo mùa.
Giảm lãng phí nguyên liệu và tối ưu hàng tồn kho.
Tăng tương tác khách hàng với ứng dụng, nhờ các gợi ý đồ uống cá nhân hóa.

Doanh nghiệp áp dụng dự báo bán hàng thông minh có thể giảm chi phí, tăng doanh thu và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Từ đó có thể tối ưu dòng tiền tốt hơn. Bên cạnh đó, quý anh chị cũng đừng quên tham khảo dịch vụ chăm sóc website để có thể tiếp cận nhiều hơn khách hàng tiềm năng nhé!