Các phương pháp tốt nhất cho sự gián đoạn thời tiết

Dự báo chuỗi cung ứng và dự báo thời tiết có nhiều điểm chung.

 Cả hai đều đưa ra dự đoán dựa trên thông tin trong quá khứ và hiện tại, và cả hai đều sử dụng dữ liệu cứng và đôi khi, trực giác, ở các mức độ chính xác khác nhau. Và trong cả hai trường hợp, thứ gì đó không xuất hiện trên radar có thể khiến bạn cảm thấy bị thu hút và không chuẩn bị – cho dù đó là không có ô hoặc không có hàng tồn kho cần thiết để thực hiện một đơn đặt hàng.

Hiểu cách dự báo đúng nhu cầu chuỗi cung ứng của bạn là rất quan trọng để đảm bảo thành công cho cửa hàng thương mại điện tử của bạn. Làm đúng có thể dẫn đến mối quan hệ với nhà cung cấp tốt hơn, tăng sự hài lòng của khách hàng và nhiều vốn hơn để phát triển và mở rộng quy mô kinh doanh của bạn.

Chúng tôi đã trao đổi với các chuyên gia quản lý chuỗi cung ứng, thực hiện và vận chuyển để tìm hiểu xem dự báo chuỗi cung ứng có thể tạo ra hoặc phá vỡ như thế nào trong quý tới của cửa hàng bạn — và các phương pháp tốt nhất để thực hiện điều đó.

Mục lục:

1. Dự báo trong quản lý chuỗi cung ứng là gì?
2. Tại sao dự báo chuỗi cung ứng lại quan trọng?
3. 5 phương pháp dự báo được sử dụng trong chuỗi cung ứng 
4. Các phương pháp dự báo chuỗi cung ứng định tính
5. Phương pháp dự báo chuỗi cung ứng tốt nhất là gì?
6. Điều gì làm cho việc dự báo chuỗi cung ứng trở nên khó khăn?
7. Các bước tiếp theo cần thực hiện với dự báo chuỗi cung ứng

Dự báo trong quản lý chuỗi cung ứng là gì? 

Bất kể bạn đang đặt hàng toàn bộ sản phẩm hay hàng thô cần được lắp ráp, dự báo trong quản lý chuỗi cung ứng là hành động xác định khi nào các nhà cung cấp sẽ có sản phẩm sẵn sàng và thời điểm nào nên đặt hàng .  

Kristina Lopienski, giám đốc tiếp thị nội dung tại ShipBob, một nền tảng hậu cần toàn cầu chuyên đáp ứng các đơn đặt hàng thương mại điện tử cho các thương hiệu trực tiếp đến người tiêu dùng cho biết: “Để giao đơn đặt hàng nhanh chóng và không tốn kém, bạn cần phải có hàng trong kho.

Xem thêm:  20 ứng dụng bán lẻ tốt nhất để điều hành cửa hàng của bạn một cách liền mạch

Theo dõi tốc độ hàng tồn kho theo thời gian liên quan đến việc có thể theo dõi các sản phẩm bán chạy nhất và đi trước sản xuất — ngay cả khi nhu cầu thay đổi ”. 

Các yếu tố chính có thể bao gồm :

• Tỷ lệ luân chuyển sản phẩm
• Thời gian giao hàng cần thiết cho từng nhà cung cấp hoặc sản phẩm
• Thời gian vận chuyển hàng hóa
• Thời gian nhận kho
• Chi phí lưu trữ 

Như tên gọi của nó, dự báo chuỗi cung ứng phần lớn dựa trên việc phân tích nguồn cung. Nhưng nhu cầu cũng ảnh hưởng đến nó – các yếu tố như mùa, xu hướng chuỗi cung ứng, nền kinh tế và các sự kiện toàn cầu đều có thể dẫn đến tăng đột biến hoặc doanh số bán hàng chậm chạp, có thể ảnh hưởng đến việc kiểm soát hàng tồn kho.  

Tại sao dự báo chuỗi cung ứng lại quan trọng?

Bạn không cần phải là một độc giả thường xuyên của Tạp chí Quản lý Chuỗi cung ứng để biết rằng thời gian có ý nghĩa tất cả.

Leandrew Robinson, tổng giám đốc mảng hậu cần lưới với các chuyên gia phần mềm và vận chuyển, cho biết: “Nếu dự báo chuỗi cung ứng không chính xác trong vài tuần, nó có thể gây ra hiệu ứng gợn sóng tốn kém. Auctane (bao gồm ShipStation, ShippingEasy, ShipWorks và ShipEngine).

Sản phẩm đến kho hàng hoặc trung tâm vận chuyển muộn sẽ không đến tay khách hàng kịp thời trong thời đại mà 67% người tiêu dùng Hoa Kỳ mong đợi giao hàng trong ngày, tiếp theo hoặc hai ngày. Điều này không chỉ làm tổn hại đến danh tiếng thương hiệu của bạn mà còn dẫn đến giảm doanh số bán hàng và đào sâu vào chi phí mua lại khách hàng (CAC). Nếu bạn không có nó trong kho hoặc nó được đặt hàng ngược, khách hàng của bạn sẽ đi nơi khác.

“Nhiều thương hiệu hết hàng trong đợt bán hàng lớn nhất trong năm của họ, vì vậy họ đang chi tiền cho quảng cáo để tạo ra nhu cầu nhưng sau đó lại thấy mình không thể chuyển đổi nhu cầu đó. Adii Pienaar, người sáng lập củaCogsy, một nền tảng hoạt động dự báo cho các công ty DTC, cho biết: “Các thương hiệu phát triển nhanh có xu hướng băng keo các vấn đề hoạt động của họ khi chúng phát sinh, nhưng việc vá các vấn đề sẽ không mở rộng.”

Mặt khác, hàng tồn kho đến nơi trước khi bạn cần có thể dẫn đến tăng chi phí kho hàng hoặc thua lỗ nếu sản phẩm có thời hạn sử dụng ngắn. Nó cũng ràng buộc vốn, có thể được sử dụng để mở rộng quy mô hoặc cải thiện các khía cạnh khác nhau của doanh nghiệp của bạn.

Và nếu bạn đặt hàng sai số lượng hoặc không đúng sản phẩm? Bạn có thể bị bỏ lại với deadstock.

 

Nicholas Daniel-Richards, đồng sáng lập ShipHero, công ty cung cấp phần mềm quản lý kho hàng và các giải pháp vận chuyển, cho biết: Hàng tồn kho cũ nằm trong nhà kho, thu gom bụi và tích lũy phí. “Cách duy nhất để cứu vãn những tình huống như vậy là bán với giá gốc hoặc chiết khấu cao hoặc bán với số lượng lớn để giải phóng mặt bằng”.

5 phương pháp dự báo được sử dụng trong chuỗi cung ứng 

Phương pháp dự báo khách quan định lượng sử dụng dữ liệu lịch sử để ước tính doanh số bán hàng trong tương lai.

Làm việc chủ yếu dựa trên giả định rằng tương lai sẽ phản ánh quá khứ, chúng liên quan đến các công thức toán học phức tạp, thường được thực hiện bởi phần mềm máy tính và có thể bao gồm (nhưng không giới hạn):

1. Dự báo trung bình động
2. Làm mịn theo cấp số nhân
3. Đường trung bình động tích hợp tự động hồi quy
4. Thuật toán dự đoán nhiều tổng hợp
5. Dự báo từ dưới lên

1. Dự báo trung bình động

• Ưu điểm: Dễ dàng
• Nhược điểm: Không cho phép tính thời vụ hoặc xu hướng
• Tốt nhất cho: Các mặt hàng có khối lượng thấp

Một trong những phương pháp đơn giản nhất để dự báo, phương pháp này kiểm tra các điểm dữ liệu bằng cách tạo ra một loạt các tập con trung bình từ dữ liệu hoàn chỉnh.

Vì nó dựa trên mức trung bình lịch sử, nên dự báo trung bình động không tính đến việc dữ liệu gần đây có thể là chỉ báo tốt hơn về tương lai và nên có trọng số hơn. Nó cũng không cho phép tính thời vụ hoặc xu hướng. Do đó, phương pháp này là tốt nhất để kiểm soát hàng tồn kho đối với các mặt hàng có khối lượng thấp.

2. Làm mịn theo cấp số nhân

• Ưu điểm: Dễ dàng; tính đến dữ liệu lịch sử và dữ liệu gần đây
• Nhược điểm: Có thể dễ bị trễ, khiến dự báo bị chậm lại
• Tốt nhất cho: Dự báo ngắn hạn hoặc các mục không theo mùa 

Chọn vị trí dự báo trung bình không phù hợp, phương pháp này tính đến dữ liệu lịch sử, nhưng mang lại nhiều trọng lượng hơn cho các quan sát gần đây. Nó tương tự như dự báo thích ứng, có tính đến tính thời vụ.

Các biến thể về làm mịn theo cấp số nhân bao gồm Mô hình dự báo của Holt (đôi khi được gọi là làm mịn theo cấp số nhân được điều chỉnh theo xu hướng hoặc làm mịn theo cấp số nhân kép) và Phương pháp Holt-Winters (còn được gọi là làm mịn cấp số nhân ba), các yếu tố này ảnh hưởng đến cả xu hướng và tính thời vụ.

3. Đường trung bình động tích hợp tự động hồi quy (ARIMA)

• Ưu điểm: Rất chính xác
• Nhược điểm: Tốn kém; mất thời gian
• Tốt nhất cho: Khung thời gian dưới 18 tháng

Một phương pháp phù hợp với danh mục ARIMA là Box-Jenkins. Tốn kém và tốn thời gian, phương pháp dự báo chuỗi thời gian này cũng là một trong những phương pháp chính xác nhất, mặc dù nó phù hợp nhất để dự báo trong khung thời gian từ 18 tháng trở xuống.

4. Thuật toán dự đoán nhiều tổng hợp (MAPA)

• Ưu điểm: Ngăn chặn việc ước tính quá mức và thấp hơn
• Nhược điểm: Vẫn còn tương đối mới; không như đã được chứng minh
• Tốt nhất cho: Các mặt hàng theo mùa

 Một phương pháp tương đối mới được thiết kế đặc biệt cho tính thời vụ, MAPA làm rõ các xu hướng để giúp ngăn chặn việc ước tính nhu cầu quá mức hoặc thấp hơn. Mặc dù gần như không phổ biến như Holt’s hoặc Holt-Winters, nhưng nghiên cứu đã chỉ ra rằng nó hoạt động tốt hơn.

5. Dự báo từ dưới lên

• Ưu điểm: Dự báo chính xác hơn so với cách tiếp cận truyền thống từ trên xuống (không tối ưu hóa cho kinh tế học đơn vị)
• Nhược điểm: Các  sai sót ở cấp độ vi mô có thể trở nên khuếch đại khi chúng tiếp cận cấp độ vĩ mô
• Tốt nhất cho: Người bán mở rộng quy mô

Phương pháp này ước tính hiệu quả hoạt động trong tương lai của một công ty và cách nó hoạt động “lên” đến doanh thu. Nó xem xét lịch trình sản xuất của các nhà cung cấp của thương hiệu, sau đó xếp các giả định tăng trưởng chính và các sự kiện tiếp thị theo lịch trình lên nền tảng vững chắc này. Phương pháp này dẫn đến dự báo chính xác hơn so với phương pháp từ trên xuống, với các thương hiệu chỉ đặt hàng số lượng hàng thực sự sẽ bán, do đó ngăn chặn việc thắt chặt vốn không cần thiết.

Pienaar cho biết: “Các thương hiệu sau đó có thể đưa dự báo này đến các nhà cung cấp của họ để thương lượng đơn giá chiết khấu hoặc các điều khoản tốt hơn đang áp dụng.

 

“Bất kỳ khả năng dự đoán nào mà các thương hiệu có thể cung cấp cho các nhà sản xuất đều trở thành đòn bẩy trong cuộc trò chuyện. Bằng cách này, các thương hiệu giảm giá vốn hàng bán của họ và chi tiêu ít hơn để tạo ra mỗi đô la doanh thu. Kết quả là họ trở nên có lãi hơn mà không cần tăng giá ”.

Các phương pháp dự báo chuỗi cung ứng định tính

Trong trường hợp sản phẩm hoặc doanh nghiệp mới ra mắt khi dữ liệu không tồn tại hoặc khó có, có thể khó đưa ra dự báo về chuỗi cung ứng. Cũng có trường hợp dữ liệu lịch sử trở nên không liên quan hoặc kém chính xác hơn, chẳng hạn như khi đại dịch toàn cầu làm sai lệch dữ liệu lịch sử. Đó là lúc mà dự báo định tính xuất hiện. 

Các phương pháp bao gồm:

1. Phép loại suy lịch sử
2. Thành phần lực lượng bán hàng
3. Nghiên cứu thị trường
4. Phương pháp Delphi

1. Phép loại suy lịch sử

• Ưu điểm: Có thể chính xác hơn trong trung và dài hạn
• Nhược điểm: Độ chính xác kém trong ngắn hạn
• Tốt nhất cho: Các mặt hàng tương tự

Dự báo tương tự lịch sử dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai bằng cách giả định một sản phẩm mới sẽ có lịch sử bán hàng song song với sản phẩm hiện tại (sản phẩm do bạn bán hoặc sản phẩm được bán bởi đối thủ cạnh tranh tương tự). Một phân tích so sánh, nó có độ chính xác kém trong ngắn hạn, mặc dù có thể chính xác hơn trong trung và dài hạn.

2. Thành phần lực lượng bán hàng

• Ưu điểm: Khá dễ thu thập
• Nhược điểm: Độ chính xác kém đến mức trung bình
• Tốt nhất cho: Khi các phương pháp định lượng không khả thi

Đôi khi được gọi là “ý kiến ​​tập thể”, phương pháp này dựa trên những hiểu biết và ý kiến ​​cá nhân của các nhà quản lý và nhân viên có kinh nghiệm, được tập hợp lại như một bài tập nhóm. Theo Harvard Business Review , các bảng có tính chất này thường có độ chính xác từ kém đến trung bình.

3. Nghiên cứu thị trường

• Ưu điểm: Cung cấp thông tin chi tiết về nhân khẩu học mục tiêu của bạn
• Nhược điểm: Có thể tốn nhiều thời gian và / hoặc tiền bạc

 Nghiên cứu này có thể bao gồm khảo sát, thăm dò ý kiến ​​hoặc sử dụng các nhóm trọng tâm của nhân khẩu học mục tiêu của bạn.  

4. Phương pháp Delphi

• Ưu điểm: Không thiên vị
• Nhược điểm: Độ tin cậy không chắc chắn

Trong kỹ thuật này, các bảng câu hỏi cá nhân được gửi đến một hội đồng chuyên gia, với các câu trả lời được tổng hợp và chia sẻ với nhóm sau mỗi vòng, cho đến khi họ đạt được sự đồng thuận. Vì ban hội thẩm không cộng tác, nên sự thiên vị sẽ bị loại bỏ khỏi quy trình. 

Đây được coi là một trong những phương pháp định tính hiệu quả và đáng tin cậy để dự báo dài hạn.

Phương pháp dự báo chuỗi cung ứng tốt nhất là gì?

Nếu bạn đang dựa vào bảng tính, Pienaar nói rằng sử dụng đường trung bình động tập trung vào tốc độ bán hàng gần đây là đặt cược tốt nhất của bạn. Nhưng nếu bạn đang sử dụng phần mềm lập trình, thì các phương pháp chuỗi thời gian là phù hợp nhất, với các phương pháp phổ biến nhất là ARIMA, CNN-QR, Deep-AR và Prophet.

Ông nói: “Độ chính xác của chúng phụ thuộc vào loại dữ liệu bán lẻ mà chúng đang dự báo. “Tùy chọn tốt nhất ở đây là so sánh ý nghĩa thống kê và mức độ tin cậy của tất cả các thuật toán đó và chọn một thuật toán mạnh nhất cho dữ liệu của bạn.”

Nhưng bất kể bạn sử dụng phương pháp dự báo chuỗi cung ứng nào, sẽ có những sai số cố hữu do các giả định, vì vậy không thể đạt được độ chính xác 100% — mặc dù bạn thường thấy rằng giống như thời tiết, các dự báo ngắn hạn chính xác hơn dự báo dài hạn.

 Tuy nhiên, có một điều mà các chuyên gia của chúng tôi nhất trí: Các phương pháp định tính dựa trên ý kiến ​​của người tiêu dùng và các chuyên gia thị trường hoặc ngành, cuối cùng mang tính chủ quan và ít chính xác hơn.

Daniel-Richards nói: “Phương pháp mạnh nhất của dự báo chuỗi cung ứng là dự báo định lượng và xu hướng dựa trên dữ liệu cứng và phân tích. 

Điều gì làm cho việc dự báo chuỗi cung ứng trở nên khó khăn? 

Thiếu hụt chuỗi cung ứng và các quy định thay đổi

 COVID-19 đã tàn phá các hệ thống dự báo chuỗi cung ứng, theo nhiều cách. Đây có lẽ không phải là tin tức, nhưng chỉ trong trường hợp bạn đã rời lưới trong hai năm qua và chỉ mới xuất hiện từ rừng (may mắn là bạn), chúng tôi sẽ giúp bạn tăng tốc.

 Đồng thời với việc mua sắm trực tuyến trở thành hoạt động khóa yêu thích của mọi người (vào tháng 5 năm 2020, đơn đặt hàng trực tuyến đã tăng gần gấp đôi so với năm trước), chuỗi cung ứng đã bị tê liệt.

Các thương gia thương mại điện tử tìm nguồn cung cấp sản phẩm hoặc nguồn cung cấp từ Trung Quốc đã chứng kiến ​​thời gian dẫn đầu tăng từ chỉ vài ngày lên cả tháng. Những tắc nghẽn tại biên giới, cảng và sân bay được tạo ra bởi các vấn đề về nhân sự và các quy định y tế mới, cùng với chi phí vận chuyển tăng cao, tiếp tục diễn ra tốt vào năm 2021 và 2022.

 Ít đột ngột hơn nhiều là Brexit kéo dài, tác động đến doanh số bán hàng xuyên biên giới ở EU và Anh, khi các nhà cung cấp thay đổi mô hình của họ để tuân thủ các quy định mới. các nhà sản xuất không thể tìm thấy nguồn nguyên liệu thô thường đến từ Nga, Belarus và Ukraine.

 Các sự kiện trong vài năm qua đã tạo ra kiến ​​thức chung mà các chuyên gia chuỗi cung ứng từ lâu đã biết: mạng lưới hậu cần toàn cầu cực kỳ dễ bị tổn thương do bất ổn chính trị, thiên tai và các thay đổi quy định, tất cả đều đang diễn ra với tần suất và mức độ ngày càng nghiêm trọng. Ví dụ, theo nghiên cứu của McKinsey, sự gián đoạn đáng kể đối với hoạt động sản xuất xảy ra trung bình 3,7 năm một lần.

 Pienaar cho biết điều này đã khiến các thương hiệu bắt đầu đa dạng hóa chuỗi cung ứng của họ bằng cách làm việc cả trong và ngoài nước. Ông nói: “Xây dựng chuỗi cung ứng để đáp ứng nhu cầu phi tập trung sẽ là chìa khóa để tăng trưởng,” lưu ý rằng nhiều thương gia không chỉ bán trực tiếp trên Shopify – họ còn bán sản phẩm trên các thị trường như Amazon và Etsy, nguyên bản trên các nền tảng như Facebook, và sẽ sớm được bán trong metaverse.

 Ông dự đoán: “Sẽ có sự thay đổi từ“ quản lý chuỗi cung ứng ”sang“ quản lý chuỗi nhu cầu ”, đồng thời cho biết thêm rằng Cogsyis hiện đang xây dựng một công cụ để cung cấp cho các nhà sản xuất khả năng hiển thị và dự đoán tốt hơn về cách thương hiệu tạo ra nhu cầu và bán hàng.

 

“Các thương hiệu sẽ phải xây dựng mối quan hệ tốt hơn với các nhà cung cấp của họ để đảm bảo sản xuất sẵn có và các đơn vị kinh tế thuận lợi.”

Trả lại sản phẩm

 Trả hàng miễn phí hiện được coi là một chi phí kinh doanh, nhưng chúng cũng đã thay đổi cách khách hàng mua sắm. Không có gì lạ khi những người mua sắm trực tuyến đặt hàng nhiều kích cỡ, màu sắc hoặc sản phẩm, tìm cái vừa vặn và sau đó trả lại phần còn lại. 

 Chỉ tính riêng từ Lễ Tạ ơn đến tháng Giêng, hàng triệu doanh thu được tạo ra mỗi năm, lên tới hơn 100 tỷ đô la hàng hóa. Đó là dịch vụ khách hàng tốt, nhưng nó có thể làm phức tạp thêm việc dự báo nguồn cung.

 Karen Fitzgerald, giám đốc tiếp thị cấp cao tại Returnly, một nhà cung cấp trải nghiệm trả lại hàng kỹ thuật số cho các thương hiệu trực tiếp đến người tiêu dùng, cho biết: “Tỷ lệ phần trăm sản phẩm được trả lại và lý do những lần trả lại đó xảy ra có thể rất khác nhau dựa trên danh mục sản phẩm bạn bán và tính thời vụ . 

 Theo Alex McEachern, giám đốc tiếp thị tại Loop Returns, một ứng dụng cho phép các thương hiệu Shopify tự động hóa quy trình trả hàng, thì tháng cao nhất có doanh thu là tháng 12 và tháng 1, trong khi tháng thấp nhất là tháng 2. 

 

Ông nói: “Nhiều thương hiệu quên bao gồm lợi nhuận khi dự báo khoảng không quảng cáo. “Điều quan trọng là phải có ý tưởng về tỷ lệ lợi nhuận có thể được bổ sung và bán lại. 

Xu hướng và mô hình nhu cầu thay đổi

Các xu hướng và mốt đến rồi đi, và nếu không có đủ hàng, bạn hoàn toàn có thể bỏ lỡ nhu cầu tăng vọt.

Đối với những người bán thương mại điện tử có địa điểm truyền thống, việc quản lý những nhu cầu này thậm chí còn phức tạp hơn, vì khách hàng sẽ thay đổi kênh nơi họ mua sắm, gây khó khăn cho việc dự đoán vị trí dự trữ hàng tồn kho.  

Matt Warren, Giám đốc điều hành của Veeqo – công ty giúp hỗ trợ các thương gia thương mại điện tử trong việc quản lý hàng tồn kho đa kênh của họ – cho biết đây là lý do tại sao các nhà bán lẻ đang ngày càng chuyển sang phương pháp tiếp cận trực tuyến / ngoại tuyến kết hợp. Ông trích dẫn trường hợp của một trong những khách hàng của Veeqo, một nhà bán lẻ thời trang lớn của Hoa Kỳ với dấu ấn bán lẻ thực tế lớn:

“Họ đã sử dụng Veeqo để biến mỗi cửa hàng của mình thành một địa điểm thu nhỏ, cho phép họ tối ưu hóa thời gian giao hàng cho khách hàng trực tuyến. Họ cũng có thể kết hợp liền mạch dữ liệu mức cổ phiếu với tất cả dữ liệu bán hàng trực tuyến / ngoại tuyến của họ, cho phép dự báo nhu cầu phức tạp hơn. Đó là loại phương pháp tiếp cận trực tuyến / ngoại tuyến sáng tạo, kết hợp đối với thương mại mà ngành công nghiệp này đã nói đến trong một thời gian, ”ông nói.

Tính thời vụ của sản phẩm

Robinson nói: “Không tính đến tính thời vụ và các sự kiện hiện tại là một trong những sai lầm lớn nhất mà tôi thấy các thương gia thương mại điện tử mắc phải khi nói đến dự báo chuỗi cung ứng. “Thật khó để phản ứng với giai đoạn bán hàng vào dịp lễ bùng nổ vài tuần trước đó”.

Xem thêm:  Chatbots dành cho bán lẻ: Chúng là gì và các nhà bán lẻ có thể sử dụng chúng như thế nào để thúc đẩy doanh số bán hàng

Thời gian dẫn của nhà cung cấp hoặc nhà sản xuất

Trước khi thành lập Veeqo, Warren điều hành một nhà bán lẻ đồng hồ cao cấp trực tuyến. Kinh nghiệm của ông đã dạy ông rằng dự đoán nhu cầu chỉ là một nửa của trận chiến.

 “Mỗi nhà cung cấp — và đôi khi từng SKU riêng lẻ — cần một thời gian dẫn đầu khác nhau,” ông nói.

Ngoài việc nhận biết rằng các sản phẩm khác nhau yêu cầu thời gian giao hàng khác nhau, điều quan trọng là phải tính đến thời gian giao hàng và kho hàng, thời gian này có thể bị ảnh hưởng bởi các ngày nghỉ lễ ở nước ngoài.

Tết Nguyên đán có thể làm chậm lượng hàng từ Trung Quốc, trong khi cao điểm vào dịp lễ có thể gây ra sự chậm trễ cao điểm hoặc tắc nghẽn tại các cảng, làm chậm giao hàng. Đây là lúc mà việc xây dựng mối quan hệ bền vững và giao tiếp với các nhà cung cấp của bạn trở nên quan trọng. 

Dữ liệu đã được lưu trữ

Warren cũng cảnh báo rằng dữ liệu bị che khuất có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo chuỗi cung ứng. 

“Quá nhiều người bán sử dụng các phần mềm khác nhau cho các bộ phận khác nhau của doanh nghiệp của họ. Thêm vào việc làm việc trên nhiều trang web, thị trường và địa điểm thực hiện và bạn có thể thấy cơn đau đầu đến từ đâu, ”ông nói. “Thật đáng giá khi đầu tư vào phần mềm tất cả trong một để thống nhất dữ liệu bán hàng và hàng tồn kho của bạn hoặc đặt các điểm khó để tổng hợp tất cả lại với nhau thông qua bảng tính.” 

Dữ liệu sai lệch

Pienaar cho biết: “Các thương hiệu không thể tạo dự báo chính xác với dữ liệu sai lệch. “Các thương gia có thể truyền dữ liệu thời gian thực vào quy trình dự báo của họ để có ý tưởng tốt hơn về vị trí của họ và nơi họ có thể mong đợi trong tương lai. Với dữ liệu tốt hơn trong tay, họ có thể lập biểu đồ một con đường đảm bảo rằng họ đến được đó. ” 

Pienaar nói rằng để dữ liệu chính xác, người bán cần tránh những sai lầm phổ biến về dự báo khoảng không quảng cáo bằng cách:

1. Rút ngắn thời gian cập nhật dữ liệu trong hệ thống của họ
2. Tránh thay đổi các ID SKU cho cùng một sản phẩm
3. Tính đến lượng hàng tồn kho khi hoàn thành dự báo nhu cầu
4. Xác định các sản phẩm phiên bản giới hạn để giải thích dữ liệu của họ cho phù hợp
5. Liên kết nhu cầu cho tất cả các phiên bản của cùng một sản phẩm
6. Phân tích từng kênh riêng biệt

Dữ liệu lịch sử không đủ 

Kristjan Vilosius, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Katana, cho biết: “Các phương pháp định lượng chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử không đáng tin cậy trong môi trường tăng trưởng nhanh và siêu tốc nơi hầu hết các khách hàng thương mại điện tử của chúng tôi đang hoạt động. . Anh ấy chỉ ra rằng chúng ta hiểu rõ hơn về các sự kiện sau khi chúng xảy ra.

Ông nói: “Đầu tư vào các hệ thống theo dõi và cảnh báo sớm và tìm cách làm cho việc quản lý chuỗi cung ứng gọn gàng hơn và ít phụ thuộc hơn vào lượng hàng dự trữ thường là một khoản đầu tư tốt hơn thay vì cố gắng tìm ra các phương pháp dự báo tốt nhất.

Pienaar đồng ý, lưu ý rằng nhiều thương hiệu báo cáo đang gặp khó khăn với thời gian lập kế hoạch hoạt động — điều này có thể gây ra sự chậm trễ trong việc thực hiện hành động, cản trở khả năng tận dụng cơ hội và giảm thiểu rủi ro của thương hiệu.

 Ông nói: “Thách thức với việc sử dụng phương pháp dự báo chuỗi thời gian là dữ liệu lịch sử thường bị trễ, đặc biệt là trong các môi trường tăng trưởng cao. “Tại Cogsy, chúng tôi tin tưởng vào các kế hoạch bổ sung trong tương lai, chẳng hạn như các sự kiện tiếp thị và các giả định hoặc mô hình tăng trưởng, trên cơ sở dự báo cơ bản được tạo ra bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử. Điều này tạo ra cái nhìn tổng thể nhất về nhu cầu trong tương lai ”.

Các bước tiếp theo cần thực hiện với dự báo chuỗi cung ứng 

Khi nói đến việc xác định các phương pháp dự báo tốt nhất để sử dụng, bạn sẽ cần xem xét một số yếu tố:

• Tuổi thọ của các sản phẩm là gì? Chúng có dễ hư hỏng không hay chúng có thể ở trên kệ trong nhà kho vô thời hạn?
• Các sản phẩm được bán bao lâu một lần?
• Doanh số bán hàng bị ảnh hưởng như thế nào bởi các mùa, tháng khác nhau và các sự kiện bán hàng đặc biệt?
• Phí kho hàng liên quan đến một mặt hàng cụ thể là gì?
• Bạn cần sắp xếp lại hàng tồn kho cho từng sản phẩm vào ngày nào?
• Điểm sắp xếp lại tiêu chuẩn của bạn là gì?
• Bạn có yêu cầu chứng khoán an toàn không?

“Dự báo chuỗi cung ứng không nên là phỏng đoán, nhưng đó là thực tế đối với nhiều thương nhân thương mại điện tử ngày nay. Người bán hàng trực tuyến cần hiểu sự khác biệt mà dữ liệu thời gian thực và tích hợp ứng dụng có thể tạo ra đối với khả năng bổ sung hàng tồn kho của họ, ”Daniel-Richards nói.

 

“Đó là sự khác biệt giữa việc còn hàng hay hết hàng, đó là sự khác biệt giữa việc có hàng tồn kho cũ hay không, và đó là sự khác biệt giữa việc vận hành một chuỗi cung ứng thành công hay không”.

“Dự báo chuỗi cung ứng không nên là phỏng đoán.”

Làm việc với các chuyên gia về chuỗi cung ứng, hàng tồn kho, vận chuyển và thực hiện có thể giúp bạn an toàn trong thời tiết mưa bão và đơn giản hóa quy trình này.

Một nhà cung cấp dịch vụ hậu cần đầy đủ, Shopify Fulfillment Network có thể giúp bạn xây dựng một chuỗi cung ứng linh hoạt, với một mạng lưới rộng lớn các trung tâm thực hiện có vị trí chiến lược trên toàn quốc.

Cogsy, Veeqo, Katana, ShipHero, ShipBob và ShipStation chỉ là một số đối tác quản lý và vận chuyển của Shopify Plus có thể trợ giúp.

Tìm hiểu thêm ở đâu: