Quản lý doanh số hàng tháng không phải lúc nào cũng dễ dàng. Bạn muốn chuẩn bị đủ hàng cho những thời điểm bán chạy mà không bị tồn kho quá nhiều vào những tháng chậm hơn. Đó chính là lúc các mô hình dự báo bán hàng đơn giản phát huy tác dụng, giúp bạn nhận ra các xu hướng, dự đoán nhu cầu và tự tin hơn khi ra quyết định.
Thực tế, các chuyên gia vẫn thường nói rằng “dự báo bán hàng giống như một bản đồ dẫn đường đến thành công”, giúp bạn chủ động nắm bắt nhu cầu và quản lý tồn kho hiệu quả. May mắn là bạn không cần phải là chuyên gia thống kê mới có thể làm được điều này – những công cụ như Excel hay Prophet của Facebook được thiết kế để các nhà quản lý kinh doanh dễ dàng sử dụng mà không cần kiến thức sâu về dữ liệu.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu ba mô hình dự báo bán hàng đơn giản, mỗi mô hình có phong cách và điểm mạnh riêng biệt.
Chúng tôi sẽ minh họa từng mô hình bằng biểu đồ dựa trên dữ liệu doanh số bán bia. Các đường màu xanh trong tất cả các biểu đồ là doanh số thực tế trong quá khứ; phần dự báo sẽ được thể hiện bằng màu khác để bạn dễ phân biệt. Bạn không cần phải giỏi toán mới dùng được những mô hình này – chỉ cần hiểu được thông điệp mà mỗi biểu đồ muốn truyền tải.
Facebook Prophet (Dự áo xu hướng đơn giản và tính mùa vụ)
Mô hình Prophet của Facebook tự động nhận diện và phù hợp với các xu hướng cũng như yếu tố mùa vụ trong dữ liệu. Bạn chỉ cần cung cấp lịch sử doanh số theo tháng, Prophet sẽ tạo ra một đường dự báo mượt mà (đường nét đứt màu đỏ) theo sát các biến động tăng giảm của doanh số thực tế trong quá khứ.
Trong biểu đồ minh họa, bạn có thể thấy đường dự báo màu đỏ của Prophet bám sát các đỉnh và đáy của đường doanh số thực tế màu xanh ở hầu hết các điểm. Mô hình dự báo đơn giản này rất được ưa chuộng vì tính thân thiện với người dùng – nó được thiết kế để các nhà quản lý kinh doanh có thể vận hành mà không cần kiến thức sâu về thống kê. Prophet còn có khả năng xử lý các sự kiện định kỳ như ngày lễ, hội chợ lớn… nếu bạn cung cấp thông tin thời gian diễn ra các sự kiện này, giúp dự báo chính xác hơn.
Ưu điểm của Facebook Prophet
- Hiệu quả trong việc nắm bắt các xu hướng và các mẫu lặp lại theo chu kỳ. Prophet thực hiện tốt việc phát hiện các chu kỳ mùa vụ (ví dụ như doanh số tăng cao vào mùa hè) và xu hướng tổng thể.
- Khi dữ liệu đã được chuẩn hóa đúng định dạng, bạn chỉ cần vài lệnh đơn giản để chạy mô hình và nhận được các biểu đồ rõ ràng như minh họa.
- Linh hoạt khi cho phép bạn thêm các sự kiện tùy chỉnh và cung cấp cả đường dự báo tổng thể lẫn các thành phần riêng biệt của xu hướng và mùa vụ.
Nhược điểm của Facebook Prophet:
- Vì Prophet là mô hình tự động và mượt mà, nó có thể dự báo vượt hoặc thấp hơn thực tế khi có những biến động đột ngột. Ví dụ, nếu doanh số tăng bất ngờ do một sản phẩm “hot” hoặc chương trình khuyến mãi một lần, Prophet có thể không phản ánh kịp thời sự thay đổi này.
- Ngoài ra, Prophet được xem như một “hộp đen” vì việc tinh chỉnh mô hình khá phức tạp và nó giả định các mẫu trong tương lai sẽ theo xu hướng quá khứ.
Phù hợp với:
Các doanh nghiệp muốn có dự báo nhanh, ổn định và không cần nhiều thao tác lập trình phức tạp.
SARIMA (Mô hình ARIMA mùa vụ)
Mô hình SARIMA là một phương pháp thống kê cổ điển được các nhà toán học sử dụng trong nhiều năm. Bạn có thể hình dung nó như một cách “gắn đường cong thông minh”: mô hình phân tích dữ liệu doanh số trong quá khứ và dự báo xu hướng tương lai dựa trên các mẫu đó. Biểu đồ minh họa dưới đây cho thấy dự báo của SARIMA (đường màu cam) cùng với dải tin cậy (màu vàng) thể hiện khoảng biến động dự đoán, trong khi đường màu xanh là dữ liệu lịch sử dùng để huấn luyện mô hình.
Ưu điểm của SARIMA:
- Mô hình minh bạch và dễ giải thích, được nhiều nhà phân tích đánh giá là “dễ hiểu và dễ diễn giải”.
- Bạn có thể tự điều chỉnh mức độ ảnh hưởng của các tháng trước (các độ trễ) và chu kỳ mùa vụ, giúp mô hình phù hợp hơn với đặc thù kinh doanh.
- SARIMA nổi bật trong việc bắt được cả xu hướng dài hạn và các chu kỳ mùa vụ khi có đủ dữ liệu lịch sử.
Nhược điểm của SARIMA:
- Việc thiết lập mô hình tốn thời gian và đòi hỏi nhiều dữ liệu lịch sử (thường là vài năm) để ước lượng chính xác các chu kỳ mùa vụ.
- Việc chọn tham số (các độ trễ p, d, q, P, D, Q và chu kỳ mùa vụ m) mang tính nghệ thuật nhiều hơn khoa học, nếu chọn sai tham số, dự báo có thể sai lệch.
- Mô hình giả định tương lai sẽ theo xu hướng quá khứ nên khó xử lý tốt khi doanh số biến động phức tạp hoặc thay đổi đột ngột.
Phù hợp với:
Doanh nghiệp cần mô hình dự báo đơn giản nhưng rõ ràng, minh bạch và có thể giải thích được các kết quả.
Chỉ số mùa vụ trong Excel (Đơn giản với bảng tính)
Trong biểu đồ Excel, chúng tôi đã sử dụng hai phương pháp dự báo khác nhau để giúp bạn hiểu về doanh số tương lai: Dự báo theo xu hướng (đường màu tím) và Dự báo có tính đến mùa vụ (đường màu xanh).
Đường màu tím là dự báo đơn giản dựa trên xu hướng. Đường này xem xét doanh số đã tăng hay giảm theo thời gian và dự đoán xu hướng đó tiếp tục trong tương lai. Phương pháp này nhanh chóng và hữu ích khi doanh số tương đối ổn định hoặc không có biến động mùa vụ rõ rệt.
Tuy nhiên, đường màu xanh đi xa hơn một bước bằng cách tính đến yếu tố mùa vụ. Phương pháp này bắt đầu bằng việc tính chỉ số mùa vụ cho từng tháng dựa trên các mẫu lịch sử – ví dụ như doanh số tháng 7 thường cao hơn mức trung bình, điều này sẽ được đưa vào tính toán. Sau đó, nó loại bỏ yếu tố mùa vụ để tìm xu hướng cơ bản, áp dụng dự báo xu hướng, và cuối cùng cộng lại yếu tố mùa vụ vào dự báo. Phương pháp có tính đến mùa vụ này đặc biệt hữu ích với các sản phẩm như bia, nơi nhu cầu thường tăng cao vào những tháng nhất định.
Việc so sánh hai đường này giúp doanh nghiệp quyết định xem chỉ dựa vào xu hướng đơn giản có đủ hay cần phải tính đến các mẫu mùa vụ để lập kế hoạch chính xác hơn.
Ưu điểm của chỉ số mùa vụ trong Excel:
- Rất dễ tiếp cận – bất kỳ nhà quản lý nào biết sử dụng Excel đều có thể thực hiện.
- Trực quan, chỉ cần lấy trung bình doanh số theo từng tháng trong các năm trước.
- Không cần phần mềm chuyên dụng, chỉ cần Excel.
- Thiết lập nhanh chóng, phù hợp với doanh nghiệp nhỏ và các nhóm đã quen với bảng tính.
- Giúp người dùng chủ động suy nghĩ về yếu tố mùa vụ trong kinh doanh.
Nhược điểm của chỉ số mùa vụ trong Excel:
- Phương pháp dự báo khá cơ bản, giả định các mẫu mùa vụ trong lịch sử sẽ lặp lại y hệt.
- Không tự động điều chỉnh theo xu hướng mới hoặc sự thay đổi trong năm hiện tại, phải cập nhật thủ công.
- Không cung cấp dải sai số (không có “vùng an toàn” như các mô hình nâng cao).
- Đòi hỏi phải chuẩn bị và làm sạch dữ liệu rất kỹ, dễ xảy ra sai sót do nhập liệu thủ công.
- Không phù hợp khi cần dự báo phức tạp hoặc dữ liệu biến động mạnh.
Phù hợp với:
Những dự báo nhanh, đơn giản và các nhóm đã quen làm việc với Excel.
Mô hình nào là tốt nhất?
Các mô hình dự báo bán hàng đơn giản này đều có thể sử dụng hiệu quả, nhưng mỗi mô hình lại có điểm mạnh riêng. Các ví dụ biểu đồ phía trên giúp bạn hình dung cách từng mô hình dự báo: đường màu đỏ của Prophet, đường màu cam kèm dải khoảng tin cậy của SARIMA, và đường màu xanh của Excel.
- Chính xác nhất: Facebook Prophet là mô hình chính xác và ổn định nhất cho dữ liệu doanh số của bạn, đặc biệt khi cần nhận diện cả xu hướng lẫn yếu tố mùa vụ.
- Về nhì: SARIMA là lựa chọn thay thế mạnh mẽ, đặc biệt nếu bạn muốn có thêm khoảng tin cậy để quản lý rủi ro.
- Đơn giản nhất: Excel (dữ liệu có mùa vụ) phù hợp cho những phân tích nhanh, tập trung vào xu hướng, nhưng độ tin cậy sẽ thấp hơn khi dự báo chi tiết – nhất là với thị trường năng động như ngành bia.
Tùy vào nhu cầu, dữ liệu và mục tiêu của doanh nghiệp, bạn có thể chọn mô hình phù hợp nhất cho mình.
| MÔ HÌNH | KHOẢNG CÁCH GIỮA DỰ BÁO VÀ THỰC TẾ | ĐIỂM MẠNH | ỨNG DỤNG |
|---|---|---|---|
| FB Prophet | < 5% | Nắm bắt xu hướng và yếu tố mùa vụ, bền vững/đáng tin cậy | Lập kế hoạch chiến lược, báo cáo |
| SARIMA | 5 – 10% | Khoảng tin cậy, dễ giải thích | Lập kế hoạch kịch bản, quản lý rủi ro |
| Chỉ số mùa vụ trong Excel | 10 – 15% | Đơn giản, nhanh chóng, tập trung vào xu hướng | Phân tích ban đầu, phát hiện xu hướng |
Khuyến nghị cho Doanh nghiệp
- Sử dụng mô hình nâng cao cho kế hoạch:
Hãy dựa vào Prophet hoặc SARIMA cho những nhu cầu dự báo quan trọng như lập kế hoạch tồn kho, sản xuất và bán hàng – khi độ chính xác là yếu tố then chốt. - Theo dõi và cập nhật thường xuyên:
Liên tục làm mới các mô hình dự báo đơn giản khi có dữ liệu mới. Điều này giúp dự báo luôn phản ánh sát với những thay đổi thực tế trên thị trường. - Dùng Excel cho kiểm tra nhanh:
Phương pháp Excel rất phù hợp để có cái nhìn tổng quan nhanh hoặc khi bạn cần dự báo dễ hiểu và thực hiện nhanh chóng. - Tận dụng khoảng tin cậy:
Sử dụng các mô hình như SARIMA có cung cấp dải sai số để bạn có thể chuẩn bị cho cả tình huống thuận lợi và rủi ro. - Tích hợp dự báo vào hoạt động vận hành:
Đồng bộ kế hoạch tồn kho, marketing và logistics với nhu cầu dự báo để giảm thiểu tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá nhiều.
Khi các mô hình cho kết quả khác nhau
Việc ba phương pháp dự báo cho ra con số khác nhau là chuyện bình thường. Mỗi mô hình nhìn nhận dữ liệu theo cách riêng, nên nếu Prophet dự báo 5.500 cho tháng 6, SARIMA là 4.700, còn Excel là 4.900, bạn nên làm gì? Dưới đây là một số gợi ý hữu ích:
- So sánh giả định của từng mô hình:
Có thể một mô hình đã bắt được xu hướng mà các mô hình khác bỏ qua. Ví dụ, Prophet có thể nhận thấy xu hướng tăng doanh số bia thủ công, trong khi Excel (dựa trên trung bình các tháng trước) lại thận trọng hơn. Nếu bạn biết có sự kiện hoặc xu hướng đặc biệt (như lễ hội địa phương vào tháng 6), hãy xem mô hình nào phản ánh điều đó. - Dùng kinh nghiệm kinh doanh:
Không có mô hình nào biết hết mọi thứ. Nếu một dự báo tăng đột biến vào tháng bạn dự kiến tổ chức chương trình khuyến mãi lớn hoặc có ngày lễ, còn mô hình khác không, hãy cân nhắc mô hình nào thực tế hơn dựa trên hiểu biết thị trường của bạn. - Xem lại độ chính xác trong quá khứ:
Nếu bạn đã theo dõi, hãy xem mô hình nào thường dự báo gần với thực tế hơn trong giai đoạn thử nghiệm. Có thể bạn sẽ ưu tiên mô hình có lịch sử tin cậy hơn. - Kết hợp các mô hình:
Cách đơn giản và hiệu quả thường là lấy trung bình các dự báo. Phương pháp này giúp dự báo ổn định hơn. Thay vì chọn một mô hình duy nhất, bạn lấy giá trị trung bình của ba dự báo (hoặc trung bình có trọng số nếu một mô hình đã chứng minh độ chính xác cao hơn).
Tóm lại
Đối với ngành sản xuất, nơi yếu tố mùa vụ và các đợt tăng nhu cầu thường xuyên xảy ra, các mô hình nâng cao như Prophet và SARIMA mang lại dự báo đáng tin cậy nhất. Phương pháp tính chỉ số mùa vụ trong Excel là điểm khởi đầu tốt, nhưng có thể bỏ sót những thay đổi quan trọng. Việc kết hợp các mô hình này giúp doanh nghiệp luôn linh hoạt, dựa trên dữ liệu và đi trước đối thủ cạnh tranh.