Skip to main content

Sales Forecasting - Dự báo bán hàng là gì?

Khả năng dự đoán chính xác hành vi của khách hàng tiềm năng và khả năng bán hàng có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi cho tổ chức của bạn. Theo một nghiên cứu điển hình của McKinsey, một nhà sản xuất có thể giảm tới 40% hàng tồn kho và sản phẩm lỗi thời trong khi tăng doanh số bán hàng lên 5% bằng cách dựa trên thông tin chi tiết về dự báo bán hàng. Trong trung hạn, các công ty có thể thu thập thêm kiến ​​thức về nhu cầu sản phẩm và đa dạng hóa thành các danh mục / khu vực mục tiêu trong dài hạn bằng cách theo dõi các dự báo bán hàng thường xuyên. Điều này đạt được bằng cách dự đoán các sự kiện trong tương lai một cách chính xác và chuẩn bị trước.

Để hiểu cách dự báo bán hàng hoạt động và các trường hợp sử dụng để áp dụng nó trong tổ chức của bạn, trước tiên, chúng ta hãy hiểu ý nghĩa của thuật ngữ này chi tiết hơn.

Dự báo bán hàng là gì?

Bạn có thể định nghĩa dự báo bán hàng là quá trình dự đoán các sự kiện bán hàng trong tương lai - chẳng hạn như khả năng chuyển đổi, tạo doanh thu ước tính và hiệu suất của nhân viên bán hàng - bằng cách nghiên cứu các mẫu sự kiện lịch sử và bao gồm dữ liệu có điều kiện. Dự báo bán hàng khác với lập kế hoạch bán hàng bởi vì dự báo trước được định lượng và có thể hành động trong khi dự báo sau đề cập đến các hành động được thực hiện là kết quả của các phát hiện dự báo.

Thông thường, dự báo bán hàng nhằm thu thập dữ liệu dự đoán cho một khách hàng tiềm năng cụ thể (một cá nhân, một công ty, một khách hàng hiện tại hoặc toàn bộ khu vực), được chuyển đổi hoặc giành được bởi một đại diện bán hàng (một lần nữa, một cá nhân, một đơn vị kinh doanh , một kênh bán hàng hoặc toàn bộ công ty).

Nói cách khác, mục đích của dự báo bán hàng là cung cấp cho bạn số liệu bán hàng ngày mai của ngày hôm nay với độ chính xác ấn tượng.

Dự báo bán hàng có chính xác không?

Mặc dù dự báo bán hàng rất hiếm khi chính xác 100%, nhưng những phát hiện của nó cung cấp cho bạn hướng dẫn đáng tin cậy về các hành động trong tương lai. Để lấy một ví dụ đơn giản, dự báo bán hàng có thể cho biết nhu cầu bán hàng tiềm năng đối với sản phẩm X ở khu vực thị trường Y dựa trên lịch sử mua hàng trước đó, các yếu tố kinh tế vĩ mô và dữ liệu nhân khẩu học mới. Nếu bạn tăng cường khả năng sản xuất ở Y tương ứng, bạn có khả năng bán được một số lượng đáng kể sản phẩm X ngay cả khi bạn không thể giải phóng 100% hàng tồn kho.

Các công nghệ dự báo bán hàng sử dụng AI, Big Data, thuật toán Data Science và hình ảnh trực quan thông minh có thể làm tăng thêm những lợi ích này.

6 trường hợp sử dụng dự báo bán hàng

  • Phân bổ kho và hàng tồn kho dựa trên nhu cầu dự đoán
  • Xác định ngân sách dài hạn dựa trên doanh số của đơn vị kinh doanh cụ thể
  • Đặt lịch trình tối ưu cho lực lượng lao động để điều chỉnh sản xuất phù hợp với nhu cầu
  • Cân bằng cung với cầu về dài hạn và trung hạn, để giảm lãng phí
  • Đào tạo và chỉ định đại diện phát triển bán hàng dựa trên hiệu suất dự đoán
  • Ưu tiên khách hàng tiềm năng và khách hàng tiềm năng dựa trên khả năng chuyển đổi

Phương pháp luận cho dự báo bán hàng

Điểm mấu chốt của dự báo bán hàng - cho dù có hỗ trợ AI hay dùng thống kê cổ điển - là thuật toán và phương pháp thống kê mà bạn sử dụng. Có một số cách để giải quyết vấn đề này: ví dụ: bạn có thể muốn phân tích các khách hàng tiềm năng cụ thể và trung bình để thu được tiềm năng bán hàng. Dự báo độ dài của chu kỳ bán hàng, khả năng chuyển đổi ở các giai đoạn khác nhau (cuộc gọi ban đầu, giới thiệu sản phẩm, dùng thử, v.v.) và nhu cầu / mô hình mua hàng cho một khu vực thị trường mới là một số cách tiếp cận khác.

Popular posts from this blog

Nền tảng Dữ Liệu Khách Hàng (Customer Data Platforms - CDP) là gì? - Một cách giải thích đơn giản Ngày nay, Thu nhập dữ liệu khách hàng là một trong những hoạt động “sót còn” để phát triển doanh nghiệp. Do đó, để giúp doanh nghiệp giải đáp bài toán phức tạp liên quan đến vấn đề này, một giải pháp mới được hình thành: Nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform - CDP). Vậy chính xác nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) là gì? Không cần sử dụng các biệt ngữ phần mềm và thuật ngữ kỹ thuật, chúng ta có thể hiểu đơn giản Nền tảng Dữ Liệu Khách Hàng như sau: 1, Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng (CDP) là gì? “ A Customer Data Platform is a packaged software that consolidates customer data from multiple sources and creates a persistent, unified and real-time customer database easily accessible by other systems. ” Có thể dịch đơn giản như sau: “Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng (CDP) là một loại phần mềm tạo ra một cơ sở dữ liệu khách hàng liên tục, thống nhất, bền vững có thể truy cập được từ các hệ
Leo CDP System Architecture   Checklist for Server Specification (Minimum System Requirements)  The system needs 2 public IP addresses: 1 for Leo Observer (data tracking), 1 for admin dashboard Data Observer: 2 instances  (2 CPU, 2 GB RAM, SSD disk 20 GB)  Database: 1 instance  (2 CPU, 8 GB RAM, SSD disk 120 GB) Processing Job: 1 instances  (2 CPU, 4 GB RAM, SSD disk 40 GB) Admin Dashboard: 1 instance  (2 CPU, 2 GB RAM, SSD disk 20 GB) F.A.Q. in Vietnamese: 1. LEO CDP có giá bao nhiêu, mua như thế nào ? Nền tảng Leo CDP có tất cả là 3 phiên bản:  Miễn phí  (Free Edition with maximum 10,000 human profiles) cho mục đích giáo dục, học tập và các công ty muốn thử nghiệm test thử trước quyết định mua phiên bản có tính phí. Có tính phí  (Professional  Edition - 0.07 USD / year for every human profile), phí sử dụng là 7 USD cho mỗi 1000 profile ($0.007 / profile).   Mục đích sử dụng là tối ưu kinh doanh với công nghệ Big Data, phân tích dữ liệu khách hàng và sử dụng các chức năng mặc định tr
Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDPs) sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong những năm tới. Quy mô thị trường nền tảng dữ liệu khách hàng sẽ tăng từ 3,5 tỷ USD vào năm 2021 lên 15,3 tỷ USD vào năm 2026, với Tốc độ tăng trưởng hàng năm tổng hợp (CAGR) là 34,6% trong giai đoạn dự báo. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/customer-data-platform-market-94223554.html Mặc dù thuật ngữ này được sử dụng đầu tiên vào năm 2013 để mô tả chung một số loại hệ thống tiếp thị có chung khả năng xây dựng cơ sở dữ liệu khách hàng thống nhất, nhưng vẫn có một số quan niệm sai lầm về Nền tảng dữ liệu khách hàng là gì.  Do đó, chúng ta sẽ làm rõ 9 quan điểm sai lầm về CDP ngay bên dưới bên dưới 1) CDP giống như một CRM ? Mặc dù phần mềm CDP và CRM có một vài điểm tương đồng nhưng xét về mục đích và chức năng chính thì chúng có sự khác biệt rõ ràng. CRM lưu trữ dữ liệu của những khách hàng đã từng tương tác với doanh nghiệp trước đó. Đó có thể là dữ liệu về khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại,