Ngành công nghiệp chế biến thực phẩm rất cần dự báo nhu cầu chinh xác. Ảnh: Ngọc Thảo.

Ông Julien Brun, Tổng giám đốc Công ty CEL Consulting, chia sẻ trong quá trình thực hiện các dự án tư vấn thiết kế và cải thiện chuỗi cung ứng cho DN trên toàn khu vực Đông Nam Á, hầu hết các DN đều gặp vấn đề với công tác dự báo nhu cầu.

Tính tích cực của dự báo nhu cầu chính xác

Nơi mà thị trường tăng trưởng nhanh và có nhiều biến động, dự báo chính xác trở nên khó khăn hơn, và cũng cần thiết hơn để DN có thể tiết kiệm chi phí cũng như tăng khả năng cạnh tranh. Theo ông Julien, dự báo nhu cầu chính xác có những ảnh hưởng tích cực đến DN như: Cứ tăng 1% độ chính xác có thể giảm 6.5% nguy cơ hết hàng bán; Cứ tăng 1% độ chính xác có thể giảm 16,5% tồn kho; hay Dự báo chính xác trong dài hạn cho phép đưa ra những quyết định đầu tư đúng đắn và hiệu quả hơn. Ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh của DN trong dài hạn….

Cũng theo nghiên cứu tổng hợp từ CEL Consulting, việc cải thiện độ chính xác của dự báo nhu cầu trực tiếp gia tăng lợi nhuận cho DN. Cứ tăng 1,5% độ chính xác, thì lợi nhuận sẽ tăng 1%. Tuy nhiên việc tăng 1,5% độ chính xác thường không dễ dàng và thực trạng là rất nhiều các DN Việt Nam chưa có cách đo lường dự báo nhu cầu hiệu quả.

Hiện nay vẫn còn nhiều DN dự báo dựa vào cảm tính và kinh nghiệm. Những DN sử dụng dữ liệu quá khứ thì lại thường dự báo một cách khá máy móc hoặc chưa đủ độ chi tiết.

Lời khuyên cho DN Việt Nam

Hiện nay tại Việt Nam, ngoài các DN vừa và nhỏ vẫn thường sử dụng cảm tính để dự báo, thì ngay cả tại các DN lớn, đôi khi dự báo được xây dựng dựa vào những số liệu không chính xác hoặc chưa được xử lý phù hợp, nhưng đa phần là do thiếu công cụ chuyên dụng giúp hiểu đúng đặc điểm dữ liệu để áp dụng phương pháp dự báo tối ưu.

Lý do lớn thứ 2 khiến cho việc dự báo khó khăn ở các DN Việt Nam là vấn đề lựa chọn cấp độ chi tiết. Về vấn đề dự báo ở cấp độ nào là phù hợp, hiện nay có rất nhiều ý kiến trái chiều. Có những DN thường dự báo ở cấp độ tổng thể cao, như là theo ngành hàng, nhóm hàng, hoặc nhãn hiệu; có những DN dự báo ở cấp độ chi tiết nhất là mã hàng, nhưng lại gặp khó khăn trong việc tích hợp ý kiến của đội ngũ kinh doanh.

Chia sẻ khó khăn với DN Việt Nam, ông Julien cho rằng khi sử dụng dữ liệu quá khứ để dự báo nhu cầu, điểm mấu chốt đầu tiên là DN phải hiểu được thật rõ dự liệu quá khứ đó. Còn việc lựa chọn cấp độ dự báo, theo ông Julien cần cân bằng giữa hai thái cực. Đương nhiên là DN nên dự báo ở cấp độ chi tiết hơn là chỉ dừng ở ngành hàng hoặc nhãn hàng, nhưng cũng không nên đi quá chi tiết đến từng mã hàng đơn lẻ nếu cảm thấy điều đó gây khó khăn cho việc phối hợp với bộ phận kinh doanh.