Dự báo bán hàng trong doanh nghiệp tư nhân

Lời nói đầu Dự báo bán hàng trong DNTM đóng vai trò quan trọng trong chiến lược ổn định về mặt tiêu thụ, sản xuất hàng hoá của doanh nghiệp nhẳm cung ứng và đáp ứng nhu cầu tiêu dùng của khách hàng trên thị trường nội địa cũng như quốc tế. Dự báo bán hàng là tiền đề quan trọng trong kế hoạch hoá tiêu thụ hàng hóa. Từ đó doanh nghiệp có thể chuẩn bị tốt các nguồn lực đảm bảo thực hiện các mục tiêu của hoạch định tiêu thụ. Có nhiều phương pháp dự báo bán hàng, thông dụng và cho độ tin cậy khá cao trong điều kiện môi trường có biến động. Với đề tài" Dự báo bán hàng trong DNTM" em chỉ xin đưa ra một cách nhìn nhận, một cách hiểu về dự báo bán hàng trong DNTM và một số biện pháp nhằm đẩy mạnh quá trình bán hàng trong DNTM. Nội dung I. Khái niệm, phân loại và quá trình xây dựng dự báo. 1. Khái niệm. Dự báo theo nghĩa chung nhất là thông tin có căn cứ khoa học về mức độ, trạng thái, các mối liên hệ, các xu hướng phát triển có thể có trong tương lai về các hiện tượng và các quá trình kinh tế trong doanh nghiệp. 1.1. Tính chất của dự báo: - Dự báo mang tính chất xác suất: mỗi hiện tượng kinh tế đều phát triển theo qui luật riêng vốn có của nó. Tuy nhiên, nó vẫn chịu ảnh hưởng của môi trường bên ngoài trong khi môi trường luôn thay đổi. Do đó việc nhận biết chính xác một hiện tượng trong tương lai thường gặp nhiều khó khăn. - Dự báo có độ tin cậy nhất vì: + Các phương pháp dự báo mang tính khoa học + Đối tượng dự báo thường có quá trình phát triển liên tục từ quá khứ đến hiện tại và cả tương lai. Trên cơ sở quá khứ, hiện tại có thể dự báo được xu hướng tương lai của đối tượng dự báo. - Dự báo mang tính đa phương án: Dự báo dựa trên một tập hợp nhiều giả thiết. Mỗi tập hợp giả thiết cho ta một kết quả dự báo. 1.2. Vai trò của dự báo đối với doanh nghiệp: - Dự báo cung cấp những thông tin khoa học để các cấp lãnh đạo đề ra những quyết định quản lý đúng. - Quyết định về qui mô dự trữ. - Là căn cứ để xây dựng các kế hoạch đặc biệt là trung hạn và ngắn hạn. - Căn cứ để phân bổ nguồn lực hợp lý và tiết kiệm. - Dự báo cung cấp các thông tin để phối hợp hành động giữa các bộ phận trong doanh nghiệp. 2. Phân loại dự báo: - Theo bản chất của đối tượng nghiên cứu, dự báo chia thành: dự báo khoa học kỹ thuật, dự báo kinh tế xã hội và dự báo chính trị quân sự. - Dự báo vĩ mô và dự báo vi mô. - Dự báo định tính và dự báo định lượng. - Theo khoảng dự báo chia thành: + Dự báo dài hạn + Dự báo trung hạn + Dự báo ngắn hạn 2.1. Dự báo dài hạn: là thường được dự báo trong một khoảng thời gian dài( thường từ 5 - 10 năm trở lên). Nó là cơ sở để có thể xác định các mục tiêu có thể đạt được, các nguồn lực để đạt được mục tiêu đó và nó trực tiếp phục vụ kế hoạch hoá dài hạn. Đồng thời nó xác định mục tiêu phát triển kinh tế, dự báo các hiện tượng kinh tế xã hội mới sẽ xuất hiện 2.1.2. Dự báo trung hạn: là dự báo trong khoảng thời gian thường từ 3 - 5 năm hoặc là dưới 10 năm. Chủ yếu phục vụ việc xây dựng các kế hoạch 5 năm hoặc các chương trình phát triển kinh tế trung hạn. 2.1.3 Dự báo ngắn hạn: thường là dự báo dưới 2 năm, nó áp dụng rộng rãi cho hầu hết các chỉ tiêu kinh tế khác nhau. Nó phục vụ việc lập kế hoạch và các chương trình ngắn hạn, đồng thời dùng để điều chỉnh việc thực hiện các kế hoạch của doanh nghiệp. - Dự báo điểm và dự báo khoảng Dự báo điểm: kết quả dự báo được biểu hiện dưới dạng những con số xác định nào đó Dự báo khoảng: trị số dự báo về đối tượng nghiên cứu có thể nẳm trong khoảng xác định nào đó cùng với một xác suất tin cậy nhất định. 2.2. Quá trình xây dựng dự báo: Bước 1. Phân tích và mô hình hoá đối tượng dự báo: Là nhằm xây dựng các mô hình miêu tả trạng thái, mức độ, các mối liên hệ, các xu hướng phát triển của đối tượng dự báo trong thời kỳ tiền sử. Bước 2. Xây dựng các mô hình dự báo Xây dựng các mô hình dự báo cho thời kỳ dự báo dựa trên cơ sở các mô hình mô tả tốt nhất, đã thu được trong giai đoạn phát triển trước đó. Bước 3. Tính toán các trị số dự báo, khoảng dự báo, sai số dự báo và các chỉ tiêu khác. Bước 4. Hiệu chỉnh kết quả dự báo Các bước trên đây có thể được tiến hành lặp lại nhiều lần để thu được kết quả tốt nhất. Cả quá trình cũng có thể được tiến hành lặp lại trong nhiều vòng. Quá trình dự báo là quá trình lặp và có sự hiệu chỉnh thường xuyên. 3. Phương pháp dự báo định tính ứng dụng trong bán hàng của DNTM: Phương pháp dự báo định tính là phương pháp dự báo chủ yếu dựa vào trực giác, kinh nghiệm và sự tính toán năng động của ban quản trị trong quá trình điều hành quản lý hoạt động sản xuất kinh doanh . 3.1. Lấy ý kiến ban quản trị Phương pháp này dựa vào sự đánh giá, phân tích của một nhóm các nhà quản trị thuộc các lĩnh vực trong doanh nghiệp để đề xuất đưa ra những con số dự báo về nhu cầu sản phẩm, khả năng sản xuất kinh doanh trong thời gian tới. Ban quản trị sử dụng kinh nghiệm trong quá trình điều hành quản lý sản xuất kinh doanh có thể điều chỉnh trước tình hình mới về sản xuất và tiêu thụ sản phẩm, dịch vụ để dự báo. Ưu điểm: là kết quả dự báo khá phù hợp, đặc biệt khi hoạt động sản xuất kinh doanh tương đối ổn định. Nhược điểm: chi phí có thể cao vì thù lao cho ban quản trị thường cao.Mặt khác, đôi khi các nhà quản trị lại áp đặt ý kiến chủ quan của họ nên trên dự báo. 3.2. Được áp dụng rộng rãi để dự báo những sản phẩm công nghiệp tiêu thụ trên một thị trường rộng. Ưu điểm: lực lượng bán hàng biết khá rõ về loại sản phẩm, chủng loại sản phẩm được tiêu thụ như thế nào trong thời gian gần đây. Và nó cũng được thực hiện trên cơ sở dự báo cho từng khu vực bán hàng và cho kết quả dự báo khá chính xác. Nhược điểm: sai số dự báo cao do bản thân phương pháp dự báo tạo ra. Trong một số trường hợp, kết quả dự báo có thể thiên lệch quá cao hoặc quá thấp. 3.3. Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng. Là phương pháp dự báo lấy ý kiến của khách hàng hiện tại và tương lai của doanh nghiệp về nhu cầu sản phẩm, làm căn cứ xây dựng kế hoạch sản xuất cho doanh nghiệp. Đây là phương pháp tiếp cận có hệ thống đối với khách hàng để xây dựng và kiểm định các giả thuyết về thị trường. Có thể thực hiện phương pháp nghiên cứu thị trường bằng hình thức phát phiếu điều tra lấy ý kiến khách hàng, phỏng vấn trực tiếp qua điện thoại Ưu điểm: do sử dụng các kết quả nghiên cứu thị trường để dự báo cho thời kỳ dài hạn và trung hạn nên kết quả dự báo tương đối chính xác và nhận được thông tin phản hồi từ khách hàng về sản phẩm của đơn vị nên doanh nghiệp phản ứng kịp thời trong việc cải tiến điều kiện cải tiến sản phẩm. Nhược điểm: tốn kém về tài chính, thời gian và sự chuẩn bị công phu trong việc xây dựng bộ câu hỏi. 3.4. Phương pháp delphi phương pháp chuyên gia). Phương pháp chuyên gia là phương pháp dự báo bao gồm nhiều quá trình thực hiện nhằm đạt được sự nhất trí dự báo, trên cơ sở nghiên cứu lấy ý kiến các chuyên gia, trong khi vẫn đảm bảo được tính độc lập về ý kiến của họ. Ưu điểm: Có sự tham gia của nhiều nhóm chuyên gia. Nhận được ý kiến hai chiều của các nhóm chuyên gia Kết quả không bị ảnh hưởng bởi người có tiếng nói quyết định trong tổ chức. Nhược điểm: Quá trình thực hiện đòi hỏi nhiều thời gian trong khi dự báo cần có kết quả nhanh để phục vụ quá trình ra quyết định. Khó đạt được sự nhất trí cao về kết quả dự báo. Nhân viên điều tra phải có trình độ tổng hợp rất tốt. II. Một số giải pháp thông dụng áp dụng cho dự báo bán hàng trong DNTM: 1. Các phương pháp dự báo định lượng: 1.1. Phương pháp ngoại suy xu thế : Một dãy số thời gian thường chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố: + Nhân tố vụ mùa + Nhân tố chu kỳ Xu hướng của dãy số: Thông qua các phương thức toán học và các phương pháp thống kê có thể trình bày dãy số liệu để phát triển xu hướng của hiện tượng. - Tính chất vụ mùa: khi so sánh số liệu ở cùng một thời gian xuất hiện lặp lại trong nhiều năm tính chất mùa vụ của hiện tượng kinh tế. - Tính chất chu kỳ: là sự lặp đi lặp lại nhiều lần sau nhiều tháng, năm. Một dãy số do chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố nên cần sử dụng các phương pháp khác nhau để phân tích kết quả, phân tích kết quả đúng cơ sở để dự báo chính xác hiện tượng kinh tế - xã hội 1.2. Phương pháp ngoại suy bằng chỉ tiêu( lượng tăng, giảm tuyệt đối bình quân): Giả định dãy hàm xu thế nghiên cứu có dạng hàm như sau: y(t) = a0 + a1 + e Trong đó a0 là giá trị nào đó được sử dụng làm gốc ngoại suy a1 = = ( a1 ) tốc độ phát triển bình quân Khi đó GT dự báo được tính như sau: y* = yk + x L Trong đó yk là mức độ gốc ngoại suy. Thông thường yk được tính bq từ 2 mức độ cuối cùng của dãy số dự báo. L khoảng dự báo ( tầm xa dự báo) Có tài liệu của một doanh nghiệp như sau: Đơn vị 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Sản lượng sản phẩm (chiếc) 2000 2800 2600 2850 3250 3800 4000 Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn - 800 - 200 250 400 550 200 y2003 = = 333 Y2004 = + 333 x 1 = 4233 ( chiếc) Y2005 = 3900 + 333 x 2 = 4566 ( chiếc) Với phương pháp dự báo ngoại suy theo chỉ tiêu này thì doanh nghiệp có thể biết được số lao động nói chung và lao động trực tiếp tham gia làm việc. áp dụng vào một doanh nghiệp như sau: Đơn vị 1/1 1/4 1/7 1/10 31/12 Số lao động ( người) (1) Trong đó Lao động trực tiếp 300 260 310 270 320 276 316 280 326 286 Kết quả kinh doanh (2) Doanh thu (tỷ) Lợi nhuận sau thuế (tỷ) Quí I 9 0,1 Quí II 9,5 0,15 Quí III 10 0,18 Quí IV 11 0,2 * Dự báo số lao động nói chung và lao động trực tiếp năm 2004 theo phương pháp ngoại suy. * Dự báo doanh thu quí I, quí II theo phương pháp bq * Dự báo NSLĐ quí I, quí II, năm 2004 theo phương pháp ngoại suy bằng chỉ tiêu. Theo CT: = Thì số LĐ năm 2004: = = 314,75 Số lao động trực tiếp năm 2004: = = 274,75 * Dự báo doanh thu các quí: = = = 0,67 yQ1 04 = + 0,67 x 1 = 11,17 yQ2 = + 0,67 x 2 = 11,84 * NSLĐ = = = 17,09 NSLĐ Q1 Q2 Q3 Q4 0,029 0,03 0,0314 0,03 = 0,00033 y1/2004 = + 0,00033 x 1 1.3. Dự báo bán hàng bằng phương pháp san bằng số mũ: Ft = Ft-1 + a( At-1 - ft-1 ) Ft : Giá trị dự báo thời điểm t a - 1 < a < -1 b 0 < a < 1 c 0 Ê a Ê1 * FIT = - Tt Tt = + b( - ) T t :mức độ điều chỉnh theo xu hướng của dãy số 0 < b <1 Tài liệu của một doanh nghiệp như sau: Tháng Số sản phẩm sản xuất Dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn( a = 0,5) Điều chỉnh xu hướng (b = 0,2) FIT 1 100 2 120 F2 = 100 + 0,5(100 - 100 ) = 100 T2 = 0 + 0,2(100 - 100) = 0 100+0 =100 3 150 F3 = 120 + 0,5(120 - 100) = 130 T3 = 0 + 0,2(120 - 100) = 2 120+2 =122 4 140 F4 = 150 +0,5(130 - 100) = 130 T4 = 0 + 0,2(150 - 100) = 6 130+3 =136 5 160 Phương pháp san bằng mũ thực chất là phương pháp ngoại suy chuỗi thời gian. Nhưng ý nghĩa cơ bản ở đây là các thông tin và đối tượng dự báo ở càng gần thời điểm dự báo càng có giá trị cao( ảnh hưởng chủ yếu đến kết quả dự báo). Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong kinh tế thị trường, vì môi trường kinh doanh luôn vận động, thậm chí thay đổi lớn. 2. Dự báo mối quan hệ nhân quả: 1.1. Bản chất của phương pháp này: - Là phương pháp dự báo dựa trên mối quan hệ giữa nguyên tố nguyên nhân và nhân tố kết quả. - Trong dự báo nhóm nhân tố nguyên nhân và kết quả được chia thành 2 nhóm. + Biến độc lập: là biến ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mỗi sự thay đổi của biến độc lập đều dẫn đến sự thay đổi của biến phụ thuộc. + Biến phụ thuộc: là biến chịu sự ảnh hưởng của biến độc lập. 1.1.2. Mô hình dự báo một nhân tố và các bước thực hiện: Bước 1: Xác định các nhân tố ảnh hưởng dựa trên cơ sở phân tích( lý luận kinh tế chính trị, quan hệ cung - cầu, đặc điểm của cầu, phân tích kỹ thuật, điều kiện lịch sử cụ thể) để xác định mối quan hệ giữa các nhân tố. Bước 2: Xây dựng các hàm mô tả dãy số thực nghiệm. Mô hình tuyến tính giữa hai nhân tố x, y. y = a + bx a: phản ánh sự ảnh hưởng của các nhân tố khác ngoài nhân tố nghiên cứu( nhân tố x). b: độ dốc của phương trình. y: biến phụ thuộc( nhân tố kết quả) x: biến độc lập( nhân tố nguyên nhân) Phương pháp xác định a,b Dùng phương pháp bình phương nhỏ nhất để xác định a,b. Sy = na + bSx Sxy = aSx + bSx2 b = d2x = a = - b Bước 3: Đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ. Sử dụng số tương quan để đánh giá mối quan hệ giữa x,y. Hệ số tương quan phản ánh phương hướng và trình độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. r = dx = ( độ lệch tiêu chuẩn) dy = - 1 Ê r Ê 1 Nếu r = ± 1phản ánh mối quan hệ x, y là mối quan hệ hàng số. Nếu r đ ±1 phản ánh quan hệ x, y ngày càng chặt chẽ. Nếu r = 0 thì giữa x, y không có mối quan hệ. Có tài liệu về chi phí quảng cáo và doanh thu bán hàng trong 10 năm của một doanh nghiệp như sau: Nếu CFQC là 27,5tr thì doanh thu bán hàng của đơn vị là: Năm CFQC(trđ) (x) Doanh thu (y) xy (x -) (x - )2 (y - ) (y - )2 1 20 1000 20000 - 5,3 28,09 - 245 60025 2 22 1200 26400 - 3,3 10,89 - 45 2025 3 24 1500 36000 - 1,3 1,69 255 65025 4 25 1250 31250 - 0,3 0,09 5 25 5 23 1250 28750 2,7 5,29 5 25 6 27 1250 31050 1,7 2,89 - 95 9025 7 28 1200 33600 2,7 7,29 - 45 2025 8 26 1250 32500 0.7 0,49 5 25 9 28 1300 34600 2.7 7,29 55 3025 10 30 1300 40500 4.7 22,09 105 11025 Tổng 253 12450 316450 0 86,1 152250 B.quân 25,3 1245 31643 8,61 d2x = = 8,61 b = = 17,01 a = 1245 - 17,01 x 25,3 = 814,647 y = 814,52 + 17,01 x 27,5 r = 1.2 Một số loại dự báo thông dụng: Dự báo thông qua các pt kinh tế: + Giá trị tổng sản lượng = x + Doanh thu = SLSP bán ra x giá bán = = x x * NSLĐ/ ngưởi 3. Sai số dự báo. Mức sai số dự báo chênh lệch giữa mức độ thực tế với giá trị dự báo theo một mô hình nào đó, trong một thời kỳ nhất định. Et = At - Ft Trong đó: Et mức sai số dự báo At Giá trị thực tế ở thời kỳ t Ft Giá trị dự báo thời kỳ t 3.2. Độ lệch tuyệt đối bình quân của sai số dự báo. = Có nhiều phương pháp dự báo. Tuy nhiên để đánh giá mức độ tin cậy của phương pháp dự báo được sử dụng thì ta có thể sử dụng phương pháp phân tích sai số dự báo và có thể được đo lường bằng các chỉ tiêu. Kết luận Dự báo bán hàng là vấn đề hết sức quan trọng trong kế hoạch tiêu thụ hàng hoá của doanh nghiệp thương mại. Dự báo cũng là một giai đoạn không thể thiếu trong toàn bộ quá trình quản lý của một hệ thống kinh tế thị trường. Các hiện tượng và quá trình kinh tế xã hội chịu tác động của nhiều nhân tố và phát triển rất phức tạp, đòi hỏi phải nhìn thấy trước các diễn biến kinh tế để có thể kế hoạch hoá kinh doanh một cách có cơ sở khoa học và quản lỳ hiệu quả các quá trình kinh tế xã hội đang diễn ra. Trong khuôn khổ bài tiểu luận này, em chỉ xin đề cập trình bày một chút hiểu biết của mình về dự báo bán hàng trong DNTM. Rất mong được sự chỉ bảo của thầy và các bạn. Em xin chân thành cảm ơn!