Dự báo doanh số cho shop đa kênh nên bắt đầu từ số bán đã làm sạch: tách ngày sale, bỏ những ngày hết hàng, trừ đơn hủy và giao thất bại. Sau đó chọn một phương pháp đơn giản như trung bình trượt hoặc so cùng kỳ, và đo sai số mỗi tuần. Một dự báo thô có đo sai hữu ích hơn một mô hình phức tạp không ai kiểm.
Dự báo là một ứng dụng của quản trị bằng số liệu: con số chỉ đáng dùng khi định nghĩa rõ và nguồn đúng.
Dự báo doanh số để làm gì?
Để quyết ba việc: nhập bao nhiêu hàng, chuẩn bị bao nhiêu người và tiền, đặt mục tiêu cho từng kênh. Nếu dự báo không làm đổi quyết định nào trong ba việc này, đừng tốn công làm chi tiết.
Vì vậy hãy chọn đơn vị dự báo theo quyết định. Nhập hàng cần số lượng theo mã cha và theo tuần. Chuẩn bị dòng tiền cần doanh thu thực về theo tháng, xem thêm bài báo cáo dòng tiền. Đặt mục tiêu cần doanh thu theo kênh. Ba đơn vị này không thay nhau được.
Vì sao số bán quá khứ không phải là nhu cầu thật?
Vì số bán đã bị ba thứ bóp méo: tồn kho, ngày khuyến mãi và đơn không thành. Dự báo thẳng trên số thô sẽ lặp lại đúng những méo mó đó.
| Yếu tố | Méo thế nào | Cách xử lý |
|---|---|---|
| Hết hàng | Bán 0 không phải vì không ai mua; tồn chặn trần số bán | Bỏ những ngày tồn bằng 0 khỏi phép tính |
| Ngày sale lớn | Một ngày bằng cả tuần thường, kéo trung bình lên | Tách riêng, dự báo ngày sale thành một dòng khác |
| Hủy và giao thất bại | Đơn tạo không thành tiền | Dự báo trên đơn hợp lệ, không trên đơn tạo |
| Lệch tồn giữa kênh | Kênh này hết hàng trong khi kho còn | Kiểm tồn theo kênh trước khi kết luận nhu cầu giảm |
Dòng đầu là bẫy hay gặp nhất. Ví dụ minh họa: một mã bán 40 cái mỗi tuần, rồi hết hàng 3 ngày, tuần đó chỉ bán 23 cái. Nếu tính trung bình gồm cả tuần thiếu hàng, bạn sẽ nhập ít đi và lại hết hàng tiếp. Lệch tồn giữa các kênh là nguồn sai âm thầm, xem bài tồn kho đa kênh bị lệch. Định nghĩa đơn hủy và giao thất bại theo kênh có trong bài đơn hoàn và giao thất bại.
Nên dùng phương pháp dự báo nào?
Với shop vừa và nhỏ, ba phương pháp đơn giản là đủ, mỗi cách hợp với một loại hàng. Không cần mô hình thống kê phức tạp khi dữ liệu chỉ có một hai năm và nhiều mã mới.
| Phương pháp | Cách làm | Hợp với | Yếu ở |
|---|---|---|---|
| Trung bình trượt | Trung bình số bán 4 tuần gần nhất (đã làm sạch) | Hàng bán đều, ít mùa vụ | Phản ứng chậm khi xu hướng đổi |
| So cùng kỳ | Số cùng tuần năm trước × tỷ lệ tăng giảm gần đây | Hàng mùa vụ, có lịch sử ≥ 1 năm | Sai khi năm trước có sự kiện bất thường |
| Theo vòng đời | Lấy đường bán của các bộ sưu tập trước theo tuần tuổi | Mã mới, chưa có lịch sử | Cần ít nhất vài bộ sưu tập tương tự |
Cách thứ ba dành cho shop thời trang ra hàng theo bộ sưu tập. Bạn không dự báo mã mới từ con số 0. Bạn xem các bộ trước bán thế nào ở tuần thứ 1, 2, 3 sau khi ra mắt, rồi áp hình dạng đó cho bộ mới, chỉnh theo số đơn tuần đầu.
Ví dụ minh họa so cùng kỳ: tuần này năm trước bán 300 cái. Tám tuần gần đây bán bằng khoảng 90% cùng kỳ năm trước. Dự báo tuần tới là 300 × 0,9 = 270 cái.
Làm dự báo bằng Google Sheets và AI thế nào?
Sheets lo phần tính, AI lo phần đọc bối cảnh và kiểm giả định. Đừng để AI tự đưa ra con số dự báo từ trí nhớ; hãy bắt nó tính trên bảng bạn đưa, hoặc chỉ dùng nó để soát lỗi.
Trong Sheets, trung bình trượt chỉ cần hàm AVERAGE trên 4 ô gần nhất. Xu hướng tuyến tính dùng hàm FORECAST, mô tả trong trợ giúp Google Sheets. Dữ liệu đầu vào lấy từ báo cáo xuất Excel theo kênh; cách xuất có trong hướng dẫn xuất Excel.
Sau khi có số, dùng AI để soát, nhớ bỏ mọi thông tin khách trước khi dán:
Đây là số bán theo tuần của 20 mã chính trong 52 tuần (đã làm sạch:
bỏ ngày hết hàng, tách ngày sale, chỉ tính đơn hợp lệ),
kèm dự báo 4 tuần tới tôi tính bằng trung bình trượt 4 tuần.
1. Chỉ ra mã nào có dự báo lệch rõ so với cùng kỳ năm trước, lệch bao nhiêu.
2. Mã nào có dấu hiệu mùa vụ mà trung bình trượt sẽ bỏ lỡ.
3. Mã nào có quá ít tuần dữ liệu để tin dự báo.
Chỉ dùng số trong bảng. Không tự thêm xu hướng thị trường.
Câu cuối chặn AI viện dẫn "xu hướng thị trường" không kiểm được.
Đo sai số dự báo thế nào?
Mỗi tuần so dự báo với số bán thật, ghi hai số: sai lệch tuyệt đối và hướng lệch. Không đo thì không biết phương pháp nào hợp với mã nào.
Ví dụ minh họa với 4 tuần của một mã:
| Tuần | Dự báo | Thực tế | Sai tuyệt đối | Lệch |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 270 | 250 | 20 | Dự báo cao |
| 2 | 270 | 290 | 20 | Dự báo thấp |
| 3 | 260 | 230 | 30 | Dự báo cao |
| 4 | 260 | 230 | 30 | Dự báo cao |
Tổng sai tuyệt đối là 100 trên tổng thực tế 1.000, tức sai khoảng 10%. Nhưng ba trên bốn tuần dự báo cao hơn thực tế. Lệch về một phía là dấu hiệu phương pháp có vấn đề, ví dụ chưa trừ hết đơn hủy, đáng sửa hơn con số 10%. Để không đọc nhầm dao động ngẫu nhiên thành xu hướng, xem thêm bài sai lầm khi đọc số liệu.
Một bài toán – Hai sức mạnh – Một kết quả: nhập hàng trước đợt sale
Bài toán thực tế. Ví dụ minh họa: shop nhập hàng cho đợt sale giữa tháng theo cảm giác "năm ngoái bán chạy". Kết quả là thừa mã A, hết mã B từ ngày thứ hai.
Tư duy dẫn đường. Dự báo ngày sale riêng, theo từng mã, trên đơn hợp lệ. Lấy số các đợt sale trước, bỏ mã đã hết hàng giữa đợt vì số bán của chúng bị tồn chặn trần.
AI bứt tốc. Sheets tính tỷ lệ "ngày sale ÷ ngày thường" của từng mã qua các đợt. AI soát bảng, chỉ ra mã có tỷ lệ bất thường hoặc quá ít đợt để tin. Nếu đơn, tồn và trạng thái giao của các kênh đã về một chỗ như cách Quantri360 làm, phần làm sạch số đỡ được nhiều giờ.
Kết quả cần đo lường. Số mã hết hàng trong đợt sale. Lượng tồn thừa sau đợt. Sai số dự báo theo mã. Ghi lại để đợt sau so.
Tóm lại
- Chọn đơn vị dự báo theo quyết định: số lượng để nhập hàng, tiền về để lo dòng tiền.
- Làm sạch trước: bỏ ngày hết hàng, tách ngày sale, chỉ tính đơn hợp lệ.
- Dùng trung bình trượt cho hàng đều, so cùng kỳ cho hàng mùa vụ, theo vòng đời cho mã mới.
- Để Sheets tính, để AI soát; cấm AI thêm số không có trong bảng.
- Đo sai số và hướng lệch mỗi tuần; ghi kết quả vào mẫu báo cáo doanh thu để so qua các kỳ.
