Kỹ thuật dự báo bán hàng khác nhau

Hai trong số các kỹ thuật dự báo bán hàng nổi bật hơn được sử dụng là dự báo từ trên xuống và dự báo từ dưới lên. Mặc dù các doanh nghiệp sử dụng nhiều mô hình để đưa ra dự báo, các kỹ thuật thường liên quan đến dự báo giảm từ mức cao nhất của nhu cầu hoặc dự báo lên từ mức nhu cầu thấp hơn. Đối với các doanh nghiệp nhỏ, việc lựa chọn kỹ thuật tốt nhất phụ thuộc vào việc ai nắm giữ nhiều giá trị hơn cho công ty.

Từ trên xuống

Dự báo bán hàng từ trên xuống là một kỹ thuật dự đoán nhu cầu ở cấp cao nhất của một nhóm sản phẩm hoặc gia đình và buộc dự báo xuống các đơn vị giữ cổ phiếu riêng lẻ. Hãy nghĩ về các dự báo từ trên xuống dưới dạng một kim tự tháp trong đó tổng của mỗi cấp của kim tự tháp phải bằng số ở trên cùng.

Trong ví dụ này, sử dụng kim tự tháp bốn cấp với áo sơ mi nam đại diện cho nhóm sản phẩm duy nhất hoặc cấp cao nhất của kim tự tháp. Cấp ba đại diện cho hai kiểu áo khác nhau bao gồm áo sơ mi dài tay và ngắn tay. Cấp hai đại diện cho năm màu khác nhau của áo sơ mi dài tay và ngắn tay. Cấp một đại diện cho 40 đơn vị giữ hàng khác nhau, hoặc SKU, bao gồm các áo sơ mi riêng lẻ với các kích cỡ nhỏ, trung bình, lớn và cực lớn của mỗi màu và mỗi kiểu áo (bốn kích cỡ khác nhau gấp năm lần màu khác nhau hai kiểu khác nhau bằng 40 kiểu khác nhau SKU).

Trong ví dụ này, giả sử tất cả các kiểu dáng, màu sắc và SKU có nhu cầu như nhau. Chủ doanh nghiệp dự báo doanh số hàng năm của 20.000 áo sơ mi nam ở cấp bốn. Ông chia đều tổng dự báo này giữa tất cả các kiểu dáng, màu sắc và kích cỡ áo sơ mi. Ở cấp độ ba, hai kiểu, mỗi kiểu nhận được dự báo 10.000 đơn vị (20.000 đơn vị chia cho hai kiểu). Ở cấp độ hai, mỗi màu nhận được dự báo 2.000 đơn vị (20.000 đơn vị chia cho hai bằng 10.000, chia cho năm màu). Cuối cùng, ở cấp một, mỗi SKU nhận được dự báo 500 đơn vị (20.000 đơn vị chia cho hai bằng 10.000, chia cho năm màu bằng 2.000, chia cho bốn kích thước). Bốn mươi SKU khác nhau nhân với dự báo 500 mỗi tổng cộng 20.000 đơn vị.

Từ dưới lên

Dự báo từ dưới lên là ngược lại với dự báo từ trên xuống. Nó tạo ra dự báo ở mức thấp nhất của kim tự tháp dự báo. Sử dụng ví dụ về áo sơ mi nam, công ty sẽ dự báo doanh số hàng năm cho mỗi SKU riêng lẻ ở dưới cùng của kim tự tháp. Trong ví dụ này, chủ doanh nghiệp quyết định dự báo nào hoạt động tốt nhất cho từng SKU bất kể tổng số ở trên đỉnh của kim tự tháp. Giả sử chủ doanh nghiệp dự kiến ​​doanh số tăng 10% trong năm nay so với năm ngoái. Anh ta lấy doanh số SKU cá nhân từ năm ngoái và thêm 10% cho mỗi SKU để xác định dự báo cho năm nay.

Năm ngoái, chẳng hạn, anh đã bán 462 chiếc áo sơ mi nhỏ, màu trắng, dài tay. Với mức tăng 10 phần trăm, anh dự kiến ​​sẽ bán 508 áo sơ mi nhỏ, trắng, dài tay trong năm nay. Ông áp dụng cách tính tương tự cho mỗi SKU. Sau đó, chủ doanh nghiệp sẽ nhóm và tổng các SKU theo màu để xác định dự báo cho từng màu. Sau đó, anh ta nhóm và tổng hợp từng màu theo phong cách để xác định dự báo cho từng kiểu áo. Cuối cùng, anh nhóm và thêm hai kiểu dáng với nhau để xác định dự báo cho tổng số áo thuộc tất cả các kiểu dáng, màu sắc và kích cỡ.

Hỗn hợp

Phương pháp lai để dự báo bán hàng sử dụng dự báo từ trên xuống và từ dưới lên để quản lý quá trình dự báo bán hàng của công ty. Nói cách khác, công ty quyết định dự báo cấp cao nhất cho một họ sản phẩm nhất định. Công ty sau đó sử dụng các kỹ thuật mô hình thống kê thường được sử dụng ở các cấp thấp hơn của kim tự tháp để phân chia dự báo cấp cao nhất thành phong cách, màu sắc và dự báo SKU cấp thấp hơn.

Ví dụ, một công ty quyết định sẽ bán 22.000 áo sơ mi nam trong năm nay. Những chiếc áo bán theo các mẫu sau: nhỏ, 5 phần trăm; trung bình, 15 phần trăm; lớn, 50 phần trăm; cực lớn, 30 phần trăm của tất cả các kích cỡ được bán. Sau đó xem xét màu sắc: trắng, 60 phần trăm; màu xanh, 20 phần trăm; kem, 10 phần trăm; đen, 8 phần trăm; và màu đỏ, 2 phần trăm của tất cả các màu được bán. Cuối cùng, áo dài tay, 70 phần trăm và tay áo ngắn, 30 phần trăm của tất cả các kiểu được bán. Sử dụng dữ liệu này, công ty chia 22.000 đơn vị theo các mẫu bán hàng theo kích cỡ, màu sắc và kiểu dáng để đi đến dự báo cấp độ SKU.