Dự báo doanh số thật sự nên được xem như “kim chỉ nam” cho mọi quyết định quan trọng trong doanh nghiệp. Từ việc lên kế hoạch tuyển dụng, kiểm soát hàng tồn cho đến tính toán ngân sách và mục tiêu tăng trưởng. Tất cả đều trở nên rõ ràng và thông minh hơn khi bạn có một bức tranh dự báo đủ chính xác.
Đánh giá thực tế từ Outreach, chỉ 7% đội ngũ bán hàng đạt độ chính xác dự báo trên 90%, trong khi 69% lãnh đạo sales thừa nhận dự báo ngày càng khó. Lý do? Đa số doanh nghiệp đang cố “nhìn tương lai” bằng 4 – 6 công cụ tách rời, mỗi nơi lưu trữ một mảnh dữ liệu khách hàng.
Khi CRM, hệ thống ghi nhận hội thoại bán hàng và nền tảng dự báo… không thể “nói chuyện” với nhau, thì ngay cả công nghệ AI hiện đại cũng không thể phác họa được bức tranh toàn cảnh về pipeline (chuỗi các quy trình hoặc công việc liên kết logic để đạt được mục tiêu cụ thể) và nhu cầu thị trường.
Trong hướng dẫn chuyên sâu dự báo kinh doanh này, cùng đi từ những nền tảng căn bản nhất của dự báo doanh số cho đến các cách mà những doanh nghiệp dẫn đầu đang áp dụng để xây dựng một hệ thống dự báo đáng tin cậy hơn nhờ nền tảng dữ liệu thống nhất. Hãy coi đây như một “roadmap” giúp bạn đưa dự báo trở thành lợi thế cạnh tranh thật sự.
Biểu đồ doanh thu hàng tháng và dự báo doanh thu hàng năm
Các dự báo có thể khác nhau tùy vào thông tin đầu vào, ví dụ như cảm nhận của đội bán hàng, mẫu báo cáo nội bộ cuối tháng, bảng tính Excel hay các mô hình AI hiện đại. Nhưng mọi dạng dự báo doanh số đều phải quay lại hai điểm cốt lõi:
Để dự báo doanh số, không phải cứ ngồi xuống rồi… đoán. Thực tế, những doanh nghiệp làm tốt đều bắt đầu từ 5 câu hỏi rất cơ bản: Ai? Cái gì? Ở đâu? Tại sao? Như thế nào? Nghe có vẻ đơn giản nhưng nếu trả lời đúng và đủ, bạn đã đi được nửa chặng đường.
Bảng tính dự báo doanh số chi tiết theo tháng
Độ chính xác của bất kỳ bản dự báo nào cuối cùng cũng quay lại một yếu tố cốt lõi là dữ liệu. Nếu dữ liệu đủ liên quan, được cập nhật thường xuyên và có nguồn gốc rõ ràng thì việc dự báo “lệch” quá xa gần như không có lý do để xảy ra.
Trong Báo cáo Chuẩn Dự báo Doanh số, các chuyên gia chỉ ra những rào cản phổ biến khiến dự báo dễ sai lệch và thực tế chúng đều xoay quanh dữ liệu:
Một điểm rất thú vị trong báo cáo là có đến 97% lãnh đạo bán hàng đồng ý rằng chỉ cần có dữ liệu phù hợp, chất lượng dự báo doanh số sẽ cải thiện đáng kể. Điều này cũng lý giải vì sao việc không tận dụng CRM lại trở thành thách thức lớn nhất khi thu thập dữ liệu. Nói cách khác, nếu đội ngũ bán hàng không “sống cùng CRM” mỗi ngày, thì việc tạo ra một bản dự báo đáng tin cậy cho kỳ tiếp theo gần như là nhiệm vụ bất khả thi.
Vậy nên, trước khi đau đầu với mô hình dự báo doanh số hay công thức nâng cao, hãy bắt đầu bằng chuyện đơn giản: đảm bảo mọi hoạt động bán hàng đều được ghi nhận và đồng bộ trong CRM. Khi dữ liệu đã vào khuôn, dự báo tự khắc sẽ chính xác hơn.
>> Xem thêm: Dự báo bán hàng là nền tảng quan trọng nhất để dự báo doanh số chính xác
Các dự báo luôn là “bệ phóng” của mọi doanh nghiệp muốn chạy nhanh và bền. Khi hiểu trước được dòng doanh thu sẽ đi về đâu, mọi thứ – từ mục tiêu kinh doanh, kế hoạch ngân sách cho đến quyết định tuyển dụng – đều trở nên rõ ràng và chủ động hơn. Nhưng điều làm nên sự khác biệt không chỉ là “dự báo doanh số”, mà là “dự báo đúng cách”. Chọn một mô hình dự báo phù hợp giống như chọn đúng công cụ cho đúng công việc: nó quyết định độ chính xác của con số và mức độ ứng dụng được trong thực tế.
Hiểu rõ khách hàng của mình mất bao lâu để đi từ “biết đến” → “hứng thú” → “ra quyết định” thì gần như nắm trong tay công thức dự báo. Ví dụ: chu kỳ bán hàng trung bình là 3 tháng thì nhìn vào pipeline hiện tại, bạn có thể ước tính tương đối chính xác thời điểm các cơ hội sẽ đóng. Mô hình này đặc biệt hữu ích trong B2B hoặc các ngành có quy trình ra quyết định dài hơi.
Mô hình dự báo doanh số dựa trên “thời gian” của chu kỳ bán hàng
Đây là “classic” trong mọi trường hợp. Bạn nhìn lại doanh số các năm trước theo tháng, theo quý, theo mùa và từ đó nhận ra những pattern lặp đi lặp lại. Một cửa hàng bán lẻ, chẳng hạn, thường thấy doanh số tăng mạnh vào mùa Giáng sinh. Nhược điểm của mô hình này là không tính đến các yếu tố thị trường thay đổi nên chỉ phù hợp khi môi trường kinh doanh ổn định.
Nếu doanh số của bạn có tính mùa vụ hoặc biến động theo chu kỳ, chuỗi thời gian (time series) là “vũ khí” rất mạnh. Mô hình dự báo doanh số này giúp bạn nhìn được đường xu hướng, điểm rơi doanh số, sự tăng giảm theo mùa. Thích hợp với các ngành như bán lẻ, F&B, thương mại điện tử.
Phễu bán hàng vốn đã chia khách hàng thành từng bước: tiếp cận → trao đổi → đề xuất → ký hợp đồng. Dựa vào tỷ lệ chuyển đổi ở mỗi bước, bạn có thể tính được doanh số tương lai khá chính xác.
Ví dụ: 50% khách hàng đi từ “tiếp cận” sang “thảo luận”, 30% từ đó sang “ký hợp đồng”. Mô hình dự báo doanh số này áp dụng tốt cho các doanh nghiệp có quy trình bán hàng rõ ràng và có dữ liệu chuyển đổi ổn định.
Thay vì chỉ nhìn vào số lượng, mô hình này gán “tỷ lệ chuyển đổi dự kiến” cho từng cơ hội trong pipeline. Chẳng hạn:
Tổng hợp lại, bạn có con số dự báo doanh số rất linh hoạt, đặc biệt phù hợp với đội bán hàng đang xử lý nhiều deal cùng lúc.
Mô hình dự báo dựa trên trọng số cơ hội gán với tỷ lệ chuyển đổi dự kiến
Đối với những doanh nghiệp đang “bơi” trong môi trường cạnh tranh cao, dữ liệu thị trường chính là radar giúp nhìn thấy sớm sóng gió và cơ hội. Mô hình dự báo doanh số này đào sâu vào các yếu tố như xu hướng ngành, chuyển động của đối thủ, điều kiện kinh tế và hành vi tiêu dùng đang thay đổi.
Chẳng hạn, chỉ một thay đổi nhỏ trong thị hiếu khách hàng hoặc một chính sách mới cũng đủ làm doanh số lệch pha nếu doanh nghiệp không chuẩn bị trước. Vì vậy, mô hình này đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư bài bản vào nghiên cứu thị trường và công nghệ phân tích dữ liệu hiện đại.
AI và Machine Learning đang mở ra cách tiếp cận hoàn toàn mới cho việc dự báo doanh số. Những mô hình này có thể xử lý khối dữ liệu khổng lồ và tự tìm ra các mẫu ẩn mà đôi khi con người khó mà phát hiện. Điểm hay nhất của AI là khả năng điều chỉnh dự báo theo thời gian thực, nghĩa là khi thị trường thay đổi, dự báo cũng cập nhật theo, không cần chờ đến cuối tháng hay cuối quý.
Đội ngũ bán hàng chính là “động cơ” tạo ra doanh số, nên việc dự báo doanh số dựa trên dữ liệu hiệu suất là điều hoàn toàn hợp lý. Mô hình này phân tích năng suất từng nhân viên, từng nhóm để đưa ra dự báo sát thực tế.
Ví dụ, nếu một nhân viên trung bình hoàn thành 80% chỉ tiêu mỗi tháng, doanh nghiệp có thể dùng chính tỷ lệ này để dự báo doanh số tương lai. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích trong các ngành có biến động cao hoặc đội ngũ bán hàng lớn.
CRM không chỉ là nơi lưu trữ thông tin khách hàng, nó còn là kho dữ liệu vàng dành cho các dự báo doanh số. Khi khai thác lịch sử giao dịch, hành vi khách hàng, pipeline và các trạng thái cơ hội trong CRM, doanh nghiệp có thể xây dựng dự báo chi tiết và đáng tin cậy hơn rất nhiều. Mô hình này phù hợp nhất với các doanh nghiệp có quy trình bán hàng rõ ràng và hệ thống CRM được vận hành nghiêm túc.
Mô hình dự báo tích hợp CRM lưu trữ thông tin khách hàng
Doanh số không bao giờ phân bổ đồng đều giữa các khu vực. Vì vậy, với doanh nghiệp hoạt động đa tỉnh thành hoặc đa quốc gia, phân tích theo khu vực là cực kỳ quan trọng.
Ví dụ, một chuỗi bán lẻ có thể dự báo doanh số tăng mạnh ở thành phố lớn vào mùa lễ Tết, nhưng lại giảm ở khu vực nông thôn do nhu cầu khác nhau. Mô hình này giúp doanh nghiệp ưu tiên nguồn lực cho đúng nơi, đúng thời điểm.
Bán hàng và marketing luôn gắn chặt với nhau nên việc dự báo dựa trên hiệu quả các chiến dịch là điều rất tự nhiên. Mô hình dự báo doanh số này xem lại các chiến dịch trước: email, quảng cáo, social, webinar… và phân tích tỷ lệ chuyển đổi để dự báo tác động của các chiến dịch sắp tới. Ví dụ, một chiến dịch email từng đạt conversion 10% thì hoàn toàn có thể lấy con số này làm baseline khi chuẩn bị chạy chiến dịch tương tự.
Khi ra mắt sản phẩm mới, doanh nghiệp luôn ở trong “vùng mù dữ liệu” vì không có lịch sử để tham chiếu. Lúc này, mô hình dự báo phải dựa vào dữ liệu của các sản phẩm tương tự, hành vi khách hàng hoặc phân khúc mục tiêu. Cách dự báo doanh số này đòi hỏi nhiều sự sáng tạo và phân tích cẩn thận, nhưng lại cực kỳ quan trọng để doanh nghiệp không bị hụt hơi khi tung sản phẩm ra thị trường.
Sử dụng đúng công cụ chắc chắn giúp bạn nâng độ chính xác của mọi bản dự báo nhưng đó không phải là tất cả. Quan trọng hơn, bạn cần chọn phương pháp dự báo phù hợp với chính doanh nghiệp của mình. Dự báo không phải thứ “mặc chung một size” mà là một quá trình cân bằng – đòi hỏi bạn phải hiểu rõ bối cảnh, hiểu dữ liệu mình có và hiểu điều gì thực sự quan trọng với mục tiêu kinh doanh. Hãy cùng đi sâu vào cả phương pháp định lượng và định tính để xem đâu là lựa chọn tối ưu cho doanh nghiệp của bạn.
Phương pháp dự báo doanh số này dựa hoàn toàn vào số liệu và các kỹ thuật thống kê. Nếu doanh nghiệp của bạn có dữ liệu lịch sử đủ dày và môi trường thị trường tương đối ổn định, đây là “vũ khí” rất đáng tin cậy.
Phương pháp dự báo định lượng dựa vào số liệu và kỹ thuật thống kê
Phương pháp dự báo doanh số này không dựa nhiều vào dữ liệu lịch sử mà thiên về góc nhìn chuyên môn. Rất phù hợp khi bạn ra mắt sản phẩm mới, thâm nhập thị trường mới hoặc đơn giản là… chưa có dữ liệu đủ để chạy mô hình.
Bạn từng tự hỏi “Làm sao để biết doanh thu tháng tới, quý tới hay năm tới sẽ ra sao?” thì câu trả lời chính là dự báo doanh số. Nhưng làm thế nào để tính được con số này? Thực tế không hề phức tạp như bạn tưởng. Dưới đây là một số cách tính cơ bản mà nhiều CEO và nhà quản lý áp dụng:
Phương pháp dự báo doanh số này khá trực quan. Doanh nghiệp cần nhìn vào dữ liệu doanh số bán hàng trong quá khứ để xác định xu hướng, sau đó dự báo tương lai dựa trên xu hướng đó.
Ví dụ, nếu doanh nghiệp của bạn có doanh số ba năm gần đây như sau:
Có thể tính doanh số trung bình trong 3 năm là 120 triệu đồng và giả định mức tăng trưởng trung bình là 20%. Khi đó, chỉ số dự báo doanh số cho năm tiếp theo sẽ là: 120 triệu x 120% = 144 triệu đồng.
Nhìn vào con số này, doanh nghiệp có thể hình dung được mức doanh số khả thi trong năm tới và lên kế hoạch sản xuất, marketing cho phù hợp.
Cách tính dự báo dựa trên xu hướng khá trực quan
Không muốn chỉ dựa vào dữ liệu quá khứ, bạn có thể thử dự báo doanh số dựa trên nhu cầu thị trường. Ý tưởng ở đây là tìm hiểu thị trường muốn bao nhiêu sản phẩm của bạn và xác định tỷ lệ chuyển đổi thành doanh số thực tế.
Giả sử, bạn biết thị trường có nhu cầu 10.000 sản phẩm, giá mỗi sản phẩm là 200.000 đồng và tỷ lệ chuyển đổi dự kiến là 20%, thì doanh số dự báo sẽ là: 10.000 sản phẩm x 20% x 200.000 đồng = 2 tỷ đồng.
Phương pháp này giúp doanh nghiệp kết nối doanh số dự kiến với nhu cầu thực tế của khách hàng, tránh tình trạng sản xuất quá mức hoặc bỏ lỡ cơ hội bán hàng.
Và để các bản dự báo doanh số không chỉ chính xác mà còn dễ cập nhật theo từng kịch bản thị trường, nhiều doanh nghiệp hiện đang sử dụng phần mềm Bcanvas như một công cụ trực quan hóa và quản lý dự báo ngay trên một nền tảng duy nhất.
Phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI
Đăng ký trải nghiệm BCanvas ngay hôm nay dành riêng cho mô hình kinh doanh của bạn!
Nhận tư vấn toàn bộ tính năng phần mềm được thiết kế riêng cho doanh nghiệp bạn với sự tư vấn, đồng hành từ đội ngũ chuyên gia chuyên môn sâu.
Dự báo doanh số là “chìa khóa vàng” giúp doanh nghiệp vượt qua thử thách và kịp thời nắm bắt cơ hội. Tùy vào mục tiêu và đặc thù ngành nghề, bạn có thể chọn một mô hình dự báo duy nhất hoặc kết hợp nhiều mô hình để tối ưu kết quả. Bí quyết ở đây là luôn theo dõi sát sao, đánh giá và điều chỉnh mô hình thường xuyên, bởi thị trường luôn biến động – ai nắm bắt được điều này sẽ có lợi thế cạnh tranh rõ rệt.
