Dự báo doanh số bằng trí tuệ nhân tạo (AI): dự đoán nhu cầu và đảm bảo tính chính xác cho các quyết định về giá

Trí tuệ nhân tạo giúp nâng cao độ chính xác của dự báo doanh số bằng cách phân tích đồng thời khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và dữ liệu bối cảnh, nhằm xác định các mẫu xu hướng mà con người hoặc các phương pháp thống kê truyền thống khó có thể phát hiện. Chẳng hạn, nó tính đến các yếu tố như tính mùa vụ, các chương trình khuyến mãi, giá cả, thời tiết và sự cạnh tranh, từ đó đưa ra các dự báo động và liên tục được điều chỉnh.

Cách tiếp cận này khác biệt so với các phương pháp dự báo truyền thống, vốn chủ yếu dựa vào các giá trị trung bình và xu hướng trong quá khứ, đồng thời gặp khó khăn trong việc tích hợp nhiều biến số cùng lúc. Ngược lại, học máy xử lý hàng trăm biến số song song và phát hiện các mối quan hệ phi tuyến tính (ví dụ như tác động kết hợp của một chương trình khuyến mãi của đối thủ cạnh tranh và một đợt thời tiết cực đoan đối với một danh mục cụ thể) mà phương pháp tuyến tính không thể nắm bắt được.

Sự khác biệt cơ bản khác nằm ở khả năng thích ứng liên tục: trái ngược với mô hình thống kê cố định, chỉ được hiệu chỉnh định kỳ, mô hình học máy tích hợp các dữ liệu doanh số mới theo thời gian thực và điều chỉnh dự báo của mình khi hành vi của người tiêu dùng thay đổi. Nhờ đó, những thay đổi trong thói quen mua sắm hoặc sự phá vỡ quy luật theo mùa được phát hiện nhanh hơn so với mô hình tĩnh.

Đối với một nhà bán lẻ, độ chính xác cao hơn này giúp đảm bảo trực tiếp cho các quyết định phụ thuộc vào dự báo doanh số: việc nhập hàng, quy mô các chiến dịch khuyến mãi, hay thậm chí là các quyết định về giá, bởi vì một dự báo đáng tin cậy sẽ hạn chế rủi ro của việc điều chỉnh giá không phù hợp, dù đó là việc tăng giá hay giảm giá.

Đúng vậy: BOOPER MPS dự báo doanh số bán hàng của từng sản phẩm tại từng điểm bán hàng, chứ không phải là một con số trung bình áp dụng cho toàn bộ mạng lưới. Mô hình này phân tích các yếu tố như tính mùa vụ, phản ứng với các chương trình khuyến mãi và độ nhạy cảm với giá của từng cửa hàng, sau đó tổng hợp các dự báo này trên phạm vi toàn tập đoàn.

Đối với một mạng lưới nhiều cửa hàng, mức độ chi tiết này thay đổi cách thức sử dụng dự báo: các đợt cao điểm và tính mùa vụ được quản lý theo từng thị trường, các dự báo được điều chỉnh tự động dựa trên doanh số thực tế, và ban lãnh đạo vẫn duy trì cái nhìn tổng hợp để điều phối việc cung ứng hàng hóa. Cách tiếp cận tương tự cũng áp dụng trong phân phối B2B, theo từng khách hàng hoặc phân khúc khách hàng, cũng như đối với các mạng lưới nhà thuốc.

Sự khác biệt giữa hai khái niệm này được giải thích chi tiết trong mục “Dự báo nhu cầu” của từ điển thuật ngữ. Để thực hiện từng bước, vui lòng tham khảo phương pháp dự báo doanh số bằng trí tuệ nhân tạo (AI) gồm 8 bước của chúng tôi.

MPS chủ yếu khai thác dữ liệu lịch sử về doanh số, giá cả, các chương trình khuyến mãi, lịch trình kinh doanh, dữ liệu cửa hàng và các yếu tố bên ngoài như thời tiết, sự kiện hoặc đối thủ cạnh tranh. Dữ liệu càng phong phú thì độ chính xác của các mô hình càng cao: thông thường, nên có ít nhất một năm dữ liệu lịch sử để phản ánh đầy đủ một chu kỳ mùa vụ.

Lịch sử bán hàng vẫn là dữ liệu quan trọng nhất: nó giúp mô hình học được nhịp độ riêng của từng sản phẩm và từng cửa hàng (tính theo mùa, phản ứng với các chương trình khuyến mãi trước đây, độ nhạy cảm với giá). Dữ liệu về lịch trình kinh doanh (chương trình khuyến mãi, ngày lễ, các hoạt động đặc biệt) giúp phân biệt những yếu tố mang tính nhất thời với xu hướng cơ bản, từ đó tránh làm sai lệch dự báo do các đỉnh hoặc đáy bất thường.

Các yếu tố tác động bên ngoài (thời tiết, sự kiện địa phương, động thái của đối thủ cạnh tranh) sau đó sẽ giúp tinh chỉnh dự báo cho các danh mục nhạy cảm nhất với những yếu tố này, dù chúng không phải là yếu tố bắt buộc để khởi động dự án: BOOPER có thể tạo ra các dự báo có thể áp dụng ngay dựa trên dữ liệu bán hàng và lịch trình cơ bản, sau đó dần dần bổ sung thông tin cho mô hình khi các nguồn dữ liệu khác được kết nối thông qua Data Loader.

Đối với bộ phận quản lý chuỗi cung ứng hoặc định giá khi bắt đầu một dự án dự báo bằng trí tuệ nhân tạo (AI), thách thức chính không phải là có được tất cả dữ liệu có thể ngay từ ngày đầu tiên, mà là đảm bảo có một lịch sử doanh số đủ dài và chính xác (tối thiểu một năm) để mô hình có thể học được một chu kỳ hoàn chỉnh thay vì chỉ một phần bị cắt xén của hoạt động kinh doanh.

Đúng vậy: BOOPER MPS tích hợp trên cùng một nền tảng các chức năng dự báo doanh số, mô phỏng các kịch bản giá cả và chương trình khuyến mãi, cùng với phần giải thích chi tiết cho từng dự báo, nhằm đảm bảo các bộ phận định giá, quản lý danh mục sản phẩm, mua hàng và chuỗi cung ứng đều làm việc dựa trên cùng một bộ số liệu.

Mỗi dự báo đều hiển thị các yếu tố dẫn đến dự báo đó (tính theo mùa, giá cả, chương trình khuyến mãi, sau đó là thời tiết, các sự kiện địa phương hoặc sự cạnh tranh khi các nguồn dữ liệu này được kết nối). Nhờ đó, các đội ngũ có thể xác nhận, điều chỉnh hoặc phản đối một dự báo trên cơ sở thông tin đầy đủ, thay vì chỉ đơn thuần tuân theo một con số mà không có cơ sở lý giải.

Một dự báo chung cũng đòi hỏi phải quyết định ai sẽ chịu trách nhiệm điều phối và cách thức phân định trách nhiệm giữa các bộ phận bán hàng, mua hàng và chuỗi cung ứng: xác định ai sẽ chịu trách nhiệm điều phối việc dự báo doanh số.

Các phương pháp dự báo thống kê truyền thống dựa trên các giá trị trung bình và xu hướng trong quá khứ, được áp dụng một cách tương đối đồng nhất cho dữ liệu lịch sử doanh số. Trong khi đó, học máy tích hợp hàng trăm biến số cùng lúc, phát hiện các mối quan hệ phi tuyến tính giữa chúng và tự động điều chỉnh theo những thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng.

Sự khác biệt này thể hiện cụ thể qua cách mỗi phương pháp phản ứng trước một sự kiện bất thường: một phương pháp thống kê truyền thống thường có xu hướng kéo dài xu hướng trung bình và dự báo không chính xác các điểm đột biến (như đỉnh cao nhu cầu do thời tiết, tác động kết hợp giữa chương trình khuyến mãi và ngày lễ, hoặc sự thay đổi lâu dài trong thói quen mua sắm). Học máy, bằng cách kết hợp nhiều tín hiệu hơn (dữ liệu lịch sử, tính mùa vụ, chương trình khuyến mãi, giá cả, bối cảnh bên ngoài), nắm bắt các tương tác này một cách tinh tế hơn và điều chỉnh dự báo cho phù hợp.

Sự khác biệt khác nằm ở tính minh bạch của kết quả: tại BOOPER, các dự báo do mô hình học máy tạo ra luôn đi kèm với các yếu tố giải thích cho chúng, giúp các đội ngũ hiểu được lý do tại sao một dự báo lại thay đổi, chứ không chỉ đơn thuần nhìn vào con số. Sự minh bạch này là yếu tố then chốt để các đội ngũ chuyên môn có thể xác nhận, điều chỉnh hoặc phản biện một khuyến nghị một cách có căn cứ, thay vì chỉ đơn thuần tuân theo một “hộp đen”.

Đối với một nhà bán lẻ, việc chuyển đổi từ phương pháp dự báo thống kê truyền thống sang dự báo dựa trên học máy có tác động trực tiếp đến độ tin cậy của các quyết định về nguồn hàng và giá cả được đưa ra từ đó: dự báo càng phản ánh chính xác thực tế về hành vi mua sắm, thì các quyết định được đưa ra ở các giai đoạn tiếp theo càng ít dựa trên các ước tính gần đúng.

Bằng cách dự báo chính xác hơn nhu cầu trong tương lai, tính năng dự báo doanh số bán hàng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) của BOOPER MPS giúp điều chỉnh khối lượng đặt hàng sao cho sát nhất với nhu cầu thực tế, giảm thiểu tình trạng hết hàng và tồn kho quá mức, nâng cao tỷ lệ đáp ứng và hạn chế vốn bị ứ đọng do tồn kho.

Mối liên hệ giữa dự báo và chuỗi cung ứng xuất phát từ bản chất có thể giải thích được của các dự báo: mô hình không chỉ đơn thuần đưa ra con số doanh số dự kiến, mà còn chỉ ra các yếu tố đã tác động đến con số đó (tính mùa vụ, các chương trình khuyến mãi trước đây, xu hướng gần đây, các yếu tố bối cảnh), nhờ đó các đội ngũ phụ trách mua hàng có thể điều chỉnh đơn đặt hàng một cách có căn cứ thay vì chỉ tuân theo một dự báo “hộp đen”.

Sự chính xác này có tác động trực tiếp cả ở khâu đầu vào lẫn khâu đầu ra của chuỗi cung ứng: ở khâu đầu vào, nó hạn chế các đơn đặt hàng quá mức được thực hiện “để đề phòng” do thiếu thông tin, vốn sau đó dẫn đến tình trạng tồn kho dư thừa hoặc phải giảm giá bắt buộc; ở khâu đầu ra, nó giảm thiểu tình trạng hết hàng, vốn làm ảnh hưởng đến tỷ lệ phục vụ và, gián tiếp, đến sự hài lòng của khách hàng. Các dự báo được điều chỉnh liên tục khi có dữ liệu bán hàng mới, giúp điều chỉnh lộ trình cung ứng trước khi sự chênh lệch trở nên tốn kém.

Đối với bộ phận quản lý chuỗi cung ứng, phương pháp điều hành dự báo này giúp chuyển đổi việc quản lý hàng tồn kho từ cách tiếp cận chủ yếu mang tính phản ứng (đặt hàng để bổ sung lượng hàng đã tiêu thụ) sang cách tiếp cận chủ động, trong đó khối lượng hàng tồn kho được điều chỉnh trước khi tình trạng thiếu hụt hoặc tồn kho quá mức thực sự xảy ra, từ đó mang lại lợi ích trực tiếp cho nhu cầu vốn lưu động.

Đúng vậy. Với công cụ mô phỏng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) của BOOPER MPS, người dùng có thể thử nghiệm các kịch bản kinh doanh khác nhau (chương trình khuyến mãi, điều chỉnh giá, thay đổi danh mục sản phẩm) và đánh giá tác động dự kiến của chúng đối với khối lượng bán hàng, doanh thu và biên lợi nhuận trước khi triển khai.

Các mô phỏng này dựa trên các mô hình độ co giãn theo giá riêng của từng sản phẩm hoặc danh mục, cũng như lịch sử các giao dịch thương mại đã thực hiện: một chương trình khuyến mãi trước đây dành cho một sản phẩm tương tự, trong các điều kiện tương đương, sẽ được dùng làm điểm tham chiếu để ước tính phản ứng có thể xảy ra của nhu cầu đối với một kịch bản mới. Công cụ mô phỏng này cũng tính đến các tác động cạnh tranh nội bộ có thể xảy ra giữa các sản phẩm, nhằm tránh trường hợp một chương trình khuyến mãi dành cho một mã sản phẩm chỉ đơn thuần làm giảm doanh số đã đạt được từ một mã sản phẩm tương tự.

Khả năng mô phỏng trước khi ra quyết định này đã thay đổi bản chất công việc của các đội ngũ kinh doanh và định giá: thay vì triển khai một chương trình khuyến mãi dựa trên dữ liệu lịch sử không chính xác hoặc trực giác, họ có được dự báo chi tiết về các phương án khác nhau, từ đó có thể cân nhắc giữa khối lượng, biên lợi nhuận và hình ảnh thương hiệu liên quan đến giá ngay từ giai đoạn đầu, thay vì chỉ nhận ra tác động sau khi chương trình đã diễn ra.

Đối với một thương hiệu, mô phỏng trước này giúp giảm thiểu rủi ro liên quan đến các quyết định về khuyến mãi hoặc giá cả mang tính cam kết cao (một chiến dịch được thiết kế không phù hợp có thể gây tổn thất lớn về biên lợi nhuận mà không mang lại doanh số như kỳ vọng) và đảm bảo tính chính xác cho các quyết định cân nhắc, vốn nếu thiếu công cụ dự báo sẽ chủ yếu dựa vào kinh nghiệm cá nhân của các đội ngũ.

Một giải pháp dự báo doanh số dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại lợi tức đầu tư (ROI) có thể đo lường được thông qua nhiều yếu tố trực tiếp liên quan đến độ chính xác của dự báo: giảm tình trạng hết hàng và tồn kho quá mức, tối ưu hóa khối lượng đặt hàng, giảm thời gian mà các đội ngũ phải dành cho việc dự báo thủ công, và cải thiện tổng thể sự nhất quán giữa dự báo, cung ứng và định giá.

Mối liên hệ với chính sách định giá có tính chất đặc thù: các dự báo đáng tin cậy hơn giúp giảm thiểu rủi ro từ những điều chỉnh giá không phù hợp (việc tăng giá làm sụt giảm nhu cầu do không lường trước được mức độ nhạy cảm của thị trường, hoặc việc giảm giá được thực hiện quá muộn do không nhận ra sự suy giảm trong doanh số bán hàng). Lợi ích này tác động trực tiếp đến biên lợi nhuận và hình ảnh giá cả, hai chỉ số luôn được ban lãnh đạo kinh doanh theo dõi sát sao.

Tiết kiệm thời gian là một lợi ích thiết thực khác: các đội ngũ trước đây phải lập dự báo thủ công, từng sản phẩm hoặc từng danh mục trên bảng tính, giờ đây có thể dành thời gian đó cho việc phân tích và ra quyết định thay vì chỉ tập trung vào việc tính toán số liệu. Các dự báo sau đó sẽ tự động điều chỉnh theo dữ liệu bán hàng mới được ghi nhận, giúp giảm bớt công việc điều chỉnh thủ công trong suốt kỳ.

Tuy nhiên, mức độ thực tế của ROI phụ thuộc vào mức độ hoàn thiện của dữ liệu sẵn có và tần suất các chu kỳ ra quyết định riêng của từng mạng lưới: lịch sử bán hàng càng phong phú và các quyết định về nguồn cung hoặc giá cả càng được đưa ra thường xuyên, thì độ chính xác ngày càng cao của các dự báo càng nhanh chóng chuyển hóa thành những lợi ích có thể đo lường được về biên lợi nhuận và hàng tồn kho.

Đúng vậy. MPS được thiết kế dành cho các khách hàng lớn trong lĩnh vực bán lẻ, với khả năng quản lý đa quốc gia, đa cửa hàng và đa danh mục, kết hợp với cơ chế quản trị dự báo tập trung nhưng vẫn đảm bảo tính linh hoạt tại địa phương.

Hình thức quản lý đa quốc gia này tính đến thực tế là nhu cầu không diễn biến giống nhau giữa các thị trường: tính mùa vụ khác nhau tùy theo địa lý, lịch trình khuyến mãi và các ngày lễ riêng của từng quốc gia, cũng như mức độ nhạy cảm với giá cả thay đổi tùy theo sức mua tại địa phương. Hệ thống dự báo tích hợp các đặc thù này theo từng thị trường thay vì áp dụng một mô hình duy nhất cho toàn bộ mạng lưới.

Tuy nhiên, mô hình quản trị tập trung cho phép bộ phận quản lý chuỗi cung ứng hoặc bộ phận định giá của tập đoàn duy trì cái nhìn tổng thể về các dự báo trên toàn mạng lưới (rất hữu ích để xác định thứ tự ưu tiên trong việc cung ứng giữa các thị trường hoặc để thống nhất các phương pháp dự báo giữa các công ty con) mà không bắt các đội ngũ địa phương phải áp dụng những giả định không phù hợp với thị trường của họ.

Đối với một tập đoàn hoạt động tại nhiều quốc gia hoặc sở hữu nhiều thương hiệu, sự cân bằng giữa việc điều hành tập trung và sự linh hoạt tại địa phương chính là yếu tố khiến dự báo trở nên thực sự có giá trị thực tiễn: một dự báo đáng tin cậy cho toàn bộ mạng lưới sẽ trở nên vô nghĩa nếu nó không được chuyển hóa thành các quyết định về nguồn cung và giá cả phù hợp với từng thị trường riêng lẻ.

Đúng vậy. MPS cũng được thiết kế để phù hợp với các tổ chức có quy mô nhỏ hơn so với các doanh nghiệp lớn trong nước hay quốc tế. Ngôn ngữ chuyên môn và các chỉ số được sử dụng trong công cụ này vẫn tuân theo hệ thống của khách hàng, và chất lượng của các thuật toán dự báo vẫn tương đương với các tổ chức quy mô lớn hơn.

Khả năng thích ứng này xuất phát từ chính cơ chế hoạt động của mô hình dự đoán: nó học hỏi từ dữ liệu riêng của từng mạng lưới, bất kể quy mô lớn hay nhỏ, thay vì áp dụng một mô hình chung được hiệu chỉnh dựa trên khối lượng dữ liệu khổng lồ. Do đó, một mạng lưới gồm vài chục cửa hàng vẫn có thể nhận được các dự báo được điều chỉnh phù hợp với thực tế kinh doanh của mình (chu kỳ bán hàng riêng, tính mùa vụ riêng, các danh mục sản phẩm chủ lực riêng) mà không cần phải có khối lượng dữ liệu tương đương với một chuỗi cửa hàng quy mô quốc gia.

Việc triển khai cũng được thiết kế để đảm bảo tính tương xứng: việc tích hợp thông qua Data Loader sẽ thích ứng với các luồng dữ liệu hiện có, nhờ đó tránh được việc áp đặt cho một tổ chức quy mô nhỏ một dự án tích hợp được thiết kế dành cho một tập đoàn lớn. Sự hỗ trợ về phương pháp luận được đề xuất sẽ giúp các đội ngũ – vốn thường thiếu nguồn lực về khoa học dữ liệu trong nội bộ – trong việc phân tích kết quả và xây dựng quy trình ra quyết định của mình.

Đối với một mạng lưới quy mô trung bình, thách thức cũng giống như đối với một khách hàng lớn: cần thoát khỏi việc dự báo sơ sài, được thực hiện thủ công hoặc trên bảng tính, để nâng cao độ tin cậy trong việc đảm bảo nguồn cung và ra quyết định về giá, đồng thời đảm bảo rằng quy mô của tổ chức không trở thành rào cản đối với chất lượng của việc điều hành dựa trên dự báo.

Dự báo nhu cầu là việc ước tính những gì khách hàng muốn mua. Dự báo doanh số là việc ước tính lượng hàng thực tế sẽ được bán ra, dựa trên lượng hàng tồn kho hiện có, giá cả và các chương trình khuyến mãi dự kiến. Trong trường hợp hết hàng, doanh số sẽ đạt mức trần trong khi nhu cầu vẫn tiếp tục.

Mô hình BOOPER kết hợp các yếu tố lịch sử, tính mùa vụ, các chương trình khuyến mãi và giá cả để dự báo doanh số của từng sản phẩm tại từng điểm bán hàng, đồng thời cho phép mô phỏng tác động của việc thay đổi giá đối với nhu cầu trước khi đưa ra quyết định.