Dự báo bán hàng là gì? 7 sale forecast method tốt nhất dành cho nhà quản lý

Sale Forecast có liên quan mật thiết đến những kế hoạch Trade Marketing của doanh nghiệp phân phối. Vậy Sale Forecast là gì? Chúng được tạo ra bằng phương nào và có ý nghĩa quan trọng ra sao? Cùng MobiWork DMS tìm hiểu qua bài viết sau.

Sale Forecast là gì? 

Sales Forecast là gì?

Sale forecast là dự báo bán hàng, chỉ sự ước tính về các chỉ số bán hàng trong tương lai. Các chỉ số bán hàng đó được đo lường bằng doanh thu hoặc số lượng sản phẩm. Và thời gian dự báo có thể trong ngắn hạn theo tuần, theo tháng, theo từng quý hoặc dài hạn hơn theo năm. 

Bộ phận thực hiện Sale Forecast là Phòng kinh doanh, bên cạnh đó sẽ có sự hỗ trợ của Phòng Marketing.

Đối tượng áp dụng Sale Forecast 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 Sale Forecast 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. 

3 điều kiện cần để cho “ra đời” một Sale Forecast chuẩn xác:

• Dữ liệu bán hàng của doanh nghiệp trong quá khứ (Báo cáo bán hàng)
• So sánh dữ liệu bán hàng toàn ngành (Báo cáo thị phần, độ phủ)
• Xu hướng thị trường hiện tại (Báo cáo thị trường) 

Việc thiết lập Sale Forecast plan sẽ dễ dàng hơn nếu có đầy đủ dữ liệu kể trên. Đối với các công ty mới thành lập, không có dữ liệu bán hàng trong quá khứ có thể sử dụng dữ liệu nghiên cứu thị trường. Đối với các công ty đã hoạt động trên 1 năm nhưng vẫn không tổng hợp được hệ thống báo cáo bán hàng bài bản thì nên cân nhắc ứng dụng các phần mềm quản trị hệ thống phân phối – DMS để nâng cao hiệu quả quản lý. 

Phần mềm MobiWork DMS hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao hiệu quả quản lý kênh phân phối. Cung cấp hệ thống báo cáo thông minh bao gồm: Báo cáo bán hàng theo từng nhân viên, theo từng khách hàng, theo từng sản phẩm,..; Báo cáo thị phần, độ phủ so với đối thủ cạnh tranh; Báo cáo thông tin thị trường 24/7,.. 

TÌM HIỂU NGAY MOBIWORK DMS TẠI ĐÂY 

Tầm quan trọng của Sale forecast là gì?

Sale forecast giữ vai trò then chốt trong việc lập kế hoạch và điều khiển hoạt động bán hàng.

• Sale forecast giúp xác định sản lượng sản xuất xét theo sự sẵn có của các yếu tố về cơ sở vật chất như thiết bị, nhân lực, không gian, thời gian, nguồn vốn,…
• Sale forecast là cơ sở đưa ra các quyết định về kế hoạch mở rộng hay thay đổi sản xuất, hoặc có nên chuyển sang sản xuất sản phẩm khác hay không. 
• Dự đoán doanh số bán hàng là một cam kết từ phía bộ phận kinh doanh sẽ đạt được mức chỉ tiêu nào trong 1 khoảng thời gian nhất định. 

7 Sale Forecast method tốt nhất dành cho nhà quản lý

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%. Những năm gần đây, Sale Forecast ngày càng được thực hiện tinh vi hơn nhờ sự hậu thuẫn của nhiều phần mềm công nghệ. Vì thể hiệu quả doanh thu đem lại càng được nâng cao

7 sale forecast method (Phương pháp dự báo bán hàng) tốt nhất dành cho nhà quản lý bao gồm:

Phân tích các chỉ số để dự báo bán hàng hiệu quả hơn

1. 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. Ví dụ: nếu một chu kỳ bán hàng trung bình kéo dài bốn tháng và sales rep của bạn đã làm việc với khách hàng tiềm năng trong hai tháng, thì có 50% khả năng sẽ chốt được giao dịch.

Phương pháp này là nó có thể áp dụng cho một loạt các chu kỳ bán hàng, tùy thuộc vào nguồn khách hàng. Ví dụ: một khách hàng được giới thiệu từ người quen chỉ mất hai tuần để chuyển đổi, trong khi một khách hàng tiếp cận qua email có thể mất đến ba tháng. Việc bạn cần làm là phân nhóm các nguồn khách hàng để khắc họa nên 1 bức tranh dự báo tổng quan chính xác hơn. 

• Ưu điểm

Có thể áp dụng được cho các nguồn khách hàng tiềm năng khác nhau để cung cấp dự báo chính xác hơn.

• Hạn chế

Chu kỳ bán hàng có thể thay đổi tùy theo sản phẩm, quy mô công ty. Nó sẽ ngắn hơn đối với các doanh nghiệp SME và dài hơn đối với doanh nghiệp lớn. Vì thế Sales Team cần liên tục theo dõi dữ liệu. Ngay cả một lỗi nhỏ cũng có thể làm sai lệch dự đoán.

2. Dự báo theo hướng khách hàng tiềm năng

Sale forecast method theo hướng khách hàng tiềm năng bao gồm việc 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. Từ đó hiểu rõ hơn về khả năng mỗi khách hàng tiềm năng có thể biến thành khách hàng tạo ra doanh thu.

Đối với phương pháp này, cần có các loại dữ liệu sau:

• Danh sách khách hàng tiềm năng mỗi tháng
• Tỷ lệ chuyển đổi khách hàng theo nguồn
• Doanh thu trung bình theo nguồn khách hàng

Ưu điểm

Dự báo bán hàng chính xác hơn nhờ so sánh doanh thu theo từng nguồn khách hàng tiềm năng. 

• Hạn chế

Cần có công cụ hỗ trợ để quản lý nguồn khách hàng hiệu quả và đưa ra đo lường từng tháng.

3. Dự báo theo từng giai đoạn của cơ hội bán hàng

Mỗi 1 cơ hội bán hàng sẽ bao gồm những giai đoạn cơ bản là:

• Tìm kiếm khách hàng tiềm năng, 
• Xác định đủ điều kiện, 
• Báo giá, 
• Demo, 
• Ký kết hợp đồng,… 

Để thực hiện kỹ thuật này, salesman cần 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 theo giai đoạn cơ hội không tính đến các đặc điểm riêng lẻ của từng trường hợp như độ tuổi, quy mô giao dịch. Vậy nên, mặc dù là một dự đoán theo hướng dữ liệu, nhưng phương pháp này vẫn tiềm ẩn nhiều nguy cơ thiếu chính xác.

• Ưu điểm

Là 1 phương pháp dự báo bán hàng đơn giản, mang tính khách quan cao.

• Hạn chế

Không phù hợp với những công ty mới thành lập bởi cần có hệ thống báo cáo lịch sử bán hàng để dự báo chính xác.

4. Dự báo trực quan

Sale forecast method trực quan dựa trên sự tin tưởng của cấp lãnh đạo/ quản lý/ giám sát với đội sales của mình.Sales rep là những người tiếp xúc trực tiếp với chủ điểm bán. Người quản lý cần hỏi nhân viên bán hàng của mình về cách thức họ đạt được mục tiêu. 

• Ưu điểm

Đây là một sale forecast method tuyệt vời để các công ty mới thành lập không có dữ liệu lịch sử bán hàng làm cơ sở cho dự báo bán hàng của mình.

• Hạn chế

Phương pháp này khá chủ quan bởi nhân viên sales thường có xu hướng lạc quan hơn về cơ hội bán hàng.

5. Dự báo bán hàng nhờ phân tích thị trường thử nghiệm

Với phương pháp này, nhà quản lý có thể triển khai sản phẩm/ dịch vụ mới của mình cho một nhóm người nhất định dựa trên sự phân biệt thị trường. Ví dụ: Công ty có thể phát hành sản phẩm đến một khu vực địa lý, giới hạn và xem sản phẩm bán ra như thế nào. Kết quả này sau đó được nghiên cứu và có thể được sử dụng để đưa ra dự báo chính xác cho bản phát hành đầy đủ.

Sale forecast method bằng phân tích thị trường thử nghiệm rất hữu ích cho các công ty lớn đang trong giai đoạn tung ra một sản phẩm mới và muốn tìm hiểu phản ứng của thị trường. Hoặc các công ty khởi nghiệp đang thực hiện một đợt ra mắt mềm để nâng cao nhận thức về thương hiệu của họ.

Phân tích thị trường giúp bạn đưa ra dự báo chính xác

Tuy nhiên, với sale forecast method này, nhà quản lý cần lưu ý rằng không phải tất cả các thị trường đều giống nhau, điều xảy ra ở một thị trường có thể không xảy ra ở nơi khác.

• Ưu điểm

Có thể trực tiếp tìm hiểu phản ứng của thị trường và khắc phục mọi vấn đề trước khi ra mắt sản phẩm lần cuối.

Các công ty khởi nghiệp có thể cấp quyền mua độc quyền sản phẩm của mình. Tính độc quyền này làm tăng nhận thức về thương hiệu và mang lại hiệu ứng bí ẩn khiến sản phẩm trở nên thu hút hơn.

• Hạn chế

Việc phát hành phiên bản thử nghiệm khá tốn kém.

Không phải tất cả các thị trường đều giống nhau.

6. Dự báo bán hàng dựa trên lịch sử mua hàng

Sale forecast method lịch sử, 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.

Ví dụ: Nếu doanh thu định kỳ hàng tháng (MRR) của bạn trong tháng 5 là 50.000 đô la, bằng cách sử dụng Dự báo lịch sử, giả định rằng MRR cho tháng 6 sẽ ít nhất là 50.000 đô la. Doanh nghiệp có thể thêm tỷ lệ tăng trưởng trung bình hàng năm của mình, giả sử 10% và ước tính cho tháng 6 sẽ là 50.500 đô la.

• Ưu điểm

Phương thức triển khai nhanh chóng, đơn giản

Nếu thị trường không dễ bị ảnh hưởng bởi nhiều thay đổi, thì dự báo dựa trên lịch sử mua hàng có thể có độ chính xác cao.

• Hạn chế

Không tính đến tính thời vụ của thị trường.

Quy trình bán hàng không được xem xét.

Sale forecast method tốt giúp doanh nghiệp tăng doanh số bán hàng

7. Dự báo bán hàng tổng hợp

Sale forecast method tổng hợp là phương pháp 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. 

• Ưu điểm

Một phương pháp dựa trên dữ liệu cao tạo ra kết quả chính xác.

Mặc dù là tập hợp của những công thức phức tạp tuy nhiên nhà quản lý không cần quá lo lắng vì bản thân các công cụ phân tích sẽ tính toán và đưa ra kết quả dự báo.

• Hạn chế

Dữ liệu ảo (Data-Cooking) có thể khiến dự báo bán hàng không chính xác. Vì thế đòi hỏi doanh nghiệp cần đầu tư phần mềm quản lý chuyên biệt. 

Sale forecast method giúp nhà quản lý kiểm soát tốt hơn các hoạt động kinh doanh, tránh những cạm bẫy một cách hiệu quả và truyền cảm hứng cho nhóm bán hàng để đạt được các mục tiêu đã dự báo.

Cải thiện tính chính xác của Sales Forecast bằng dữ liệu

Dự báo bán hàng (Sales Forecast) là một yếu tố quan trọng trong chiến lược kinh doanh của bất kỳ doanh nghiệp nào, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp sản xuất và phân phối. Những dự báo về doanh thu, sản lượng bán ra, và nhu cầu sản phẩm trong tương lai giúp doanh nghiệp lập kế hoạch tài chính, xây dựng chiến lược marketing, và lập kế hoạch mua hàng hiệu quả. Tuy nhiên, nếu không có dữ liệu chính xác và đầy đủ, dự báo sẽ trở nên thiếu hiệu quả, dẫn đến các quyết định không chính xác và gây rủi ro cho doanh nghiệp.

Vai trò của dữ liệu trong dự đoán kinh doanh

Để cải thiện tính chính xác của Sales Forecast, doanh nghiệp cần phải thu thập dữ liệu đầy đủ, chính xác, và kịp thời từ nhiều nguồn khác nhau:

1. Dữ liệu bán hàng trong quá khứ: Các báo cáo về doanh thu lịch sử, sản phẩm bán chạy, và hiệu suất nhân viên bán hàng giúp doanh nghiệp nhận diện xu hướng và các yếu tố tác động đến doanh thu. Những dữ liệu này là nền tảng để xây dựng dự báo bán hàng chính xác.
2. Dữ liệu thị trường: Thông tin về thị phần, độ phủ của đối thủ, và xu hướng tiêu dùng sẽ giúp doanh nghiệp dự đoán được tiềm năng tăng trưởng cũng như mức độ cạnh tranh trong ngành.
3. Dữ liệu khách hàng và sản phẩm: Thông tin chi tiết về tỷ lệ chuyển đổi khách hàng, doanh thu trung bình của khách hàng, và dự đoán nhu cầu sản phẩm sẽ giúp doanh nghiệp phân tích sâu về khả năng đạt được doanh thu từ các nhóm khách hàng khác nhau.

Làm sao để có dữ liệu chính xác, đầy đủ và kịp thời?

Để thu thập và phân tích những dữ liệu trên một cách hiệu quả và chính xác, doanh nghiệp cần phải sử dụng các công cụ và hệ thống công nghệ hiện đại. ERPNext là một giải pháp ERP tích hợp toàn diện, giúp quản lý dữ liệu bán hàng, tự động hóa việc thu thập thông tin, và phân tích dữ liệu thời gian thực.

ERPNext và việc cải thiện Sales Forecast

ERPNext cung cấp một nền tảng quản trị toàn diện giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu bán hàng từ các kênh phân phối khác nhau (cửa hàng, website, sàn thương mại điện tử) và tự động cập nhật thông tin thời gian thực. Các tính năng của ERPNext như quản lý tồn kho, theo dõi hiệu suất bán hàng theo nhân viên và khách hàng, và phân tích dữ liệu sẽ giúp nhà quản lý có một bức tranh chính xác về tình hình kinh doanh, từ đó dự đoán doanh thu chính xác hơn và điều chỉnh chiến lược bán hàng kịp thời.

• Thu thập và phân tích dữ liệu bán hàng: ERPNext giúp tổng hợp dữ liệu từ các kênh bán hàng khác nhau (trực tiếp và online) vào một hệ thống duy nhất, tạo ra báo cáo chính xác về doanh thu, hiệu suất nhân viên, và nhu cầu sản phẩm.
• Dự báo chính xác dựa trên dữ liệu thực tế: Các báo cáo và phân tích thời gian thực từ ERPNext giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu sản phẩm, doanh thu trong tương lai, và tối ưu hóa quy trình bán hàng.
• Dự báo nhu cầu theo mùa vụ và xu hướng: ERPNext hỗ trợ phân tích các yếu tố tác động đến doanh số bán hàng trong từng mùa vụ và theo xu hướng thị trường, giúp doanh nghiệp chuẩn bị nguồn lực phù hợp và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Lợi ích khi sử dụng ERPNext để cải thiện Sales Forecast

• Dữ liệu chính xác và liên tục: ERPNext giúp đồng bộ hóa dữ liệu từ tất cả các kênh bán hàng và phòng ban, giúp các dự báo bán hàng trở nên chính xác và tin cậy hơn.
• Tối ưu hóa quy trình bán hàng: Hệ thống giúp quản lý tồn kho, dự đoán sản lượng bán hàng và đảm bảo nguồn cung luôn đủ để đáp ứng nhu cầu khách hàng trong các mùa vụ cao điểm.
• Ra quyết định kịp thời: Các báo cáo và phân tích thời gian thực giúp CEO và nhà quản lý có thể đưa ra quyết định nhanh chóng, điều chỉnh chiến lược bán hàng hoặc sản xuất kịp thời.

ERPNext giúp doanh nghiệp không chỉ có dữ liệu chính xác mà còn có thể dự báo chính xác về doanh thu, sản phẩm, và nhu cầu của thị trường, từ đó giúp các nhà lãnh đạo ra quyết định chính xác và tối ưu hóa quy trình bán hàng, đảm bảo doanh nghiệp phát triển bền vững.

Đăng ký dùng thử phần mềm:

Bài viết liên quan:

• Câu chuyện Kinh Đô “bán mình” cho Mondelez để nuôi giấc mơ lớn và hành trình quay trở lại để cạnh tranh với chính mình
• 3 chiến lược nâng cao năng lực cạnh tranh trong phân phối sản phẩm
• 10 phương pháp kiểm kê hàng tồn kho đơn giản dành cho nhân viên kho
• Những nội dung cơ bản về tổ chức và quản lý kênh phân phối
• Chốt sale chỉ sau 7 bước trong quy trình bán hàng tại cửa hàng
• Chiến lược phân phối mới của Biti’s – Đánh thức thị trường ngủ quên