SCM Phần 2: Nhu cầu trong chuỗi cung ứng

Phần 1 của series Supply Chain Management hiện đang là nội dung có pageviews cao nhất nên tôi quyết định viết tiếp Phần 2 🥰. Cảm ơn các bạn đã quan tâm và ủng hộ.

SCM Phần 1: Tổng quan về chuỗi cung ứng

Hình thức ban đầu của chuỗi cung ứng tiếp tục phát triển khi thương gia người Venice Marco Polo đi qua Biển Đen vào Trung Quốc thông qua Con đường Tơ lụa từ năm 1275 đến 1295 sau Công nguyên.

Quản Lý Sản PhẩmTRAN QUOC HUY

Trong quản lý chuỗi cung ứng, thuật ngữ demand nghĩa là nhu cầu. Thỉnh thoảng từ needs cũng sẽ được sử dụng để nói rõ bản chất của nhu cầu so với mong muốn (want)

Xác định nhu cầu điển hình của người tiêu dùng

demand, need, want

Mục tiêu của việc quản lý chuỗi cung ứng (SCM) là đảm bảo rằng người tiêu dùng cuối cùng nhận được đúng sản phẩm và dịch vụ ở đúng địa điểm, thời gian và giá cả.

Hành vi của người tiêu dùng rất khó dự đoán, bởi những yếu tố không thể kiểm soát được như điều kiện thị trường thay đổi và xu hướng công nghệ phát triển cũng ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của bên cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ.

Mặc dù dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa (personalized) là mong muốn của bất kỳ doanh nghiệp nào, nhưng việc phân nhóm khách hàng thành các phân khúc và phát triển sản phẩm để đáp ứng nhu cầu cho từng phân khúc khách hàng sẽ thực tế hơn đối với hầu hết các doanh nghiệp. Người tiêu dùng trong cùng phân khúc sẽ có nhu cầu tương tự nhau.

Trong bối cảnh doanh nghiệp với khách hàng (B2C), khách hàng cá nhân mua hàng tại một nhà bán lẻ, chẳng hạn như Tiki, là người tiêu dùng cuối cùng.

Trong bối cảnh giao dịch giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp (B2B), khách hàng cuối cùng là đối tác kinh doanh tìm nguồn cung ứng hàng hóa từ đối tác kinh doanh khác. Ví dụ: ở bên Mỹ, Wal-Mart và Sam's Club là khách hàng bên ngoài của Procter & Gamble và Panasonic. Theo đó, Procter & Gamble và Panasonic là khách hàng bên ngoài của các nhà sản xuất linh kiện điện tử.

Đáp ứng nhu cầu của khách hàng nói chung (bao gồm khách hàng nội bộ và người tiêu dùng) là mục tiêu cơ bản của hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, nhu cầu (needs) của khách hàng là khách quan và mong muốn (want) là chủ quan. Nhiều khi, khách hàng thậm chí không biết nhu cầu của mình cho đến khi ai đó tạo ra chúng. Như Steve Jobs, Giám đốc điều hành của Apple đã nói: “Bạn không thể chỉ hỏi khách hàng xem họ muốn gì và sau đó cố gắng cung cấp điều đó cho họ. Vào thời điểm bạn xây dựng xong nó, họ sẽ muốn thứ gì đó mới”. Nhu cầu của khách hàng rất năng động và phải được phát hiện, xác định và thỏa mãn kịp thời.

Nhu cầu về sản phẩm (product needs)

Các đặc tính của sản phẩm được hầu hết người tiêu dùng mong muốn bao gồm giá thấp hoặc ít nhất là cạnh tranh, chất lượng cao, thời gian phản hồi nhanh và các dòng sản phẩm có tính năng mới được tung ra thường xuyên.

Đã có lúc, các nhà cung cấp xem một số đặc tính này là sự đánh đổi. Ví dụ, chi phí thấp không phải lúc nào cũng tương quan với chất lượng cao. Bởi vì nhiều sản phẩm được sản xuất để dự trữ tại cửa hàng nên thời gian phản hồi người tiêu dùng nhanh hơn không được coi là ưu tiên cao nhất. Ngày nay, với sự nhấn mạnh vào việc duy trì mức tồn kho thấp, thời gian phản hồi nhanh về thông tin sản phẩm đang trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.

Nhu cầu về dịch vụ (service needs)

Nhu cầu về dịch vụ cũng đang thay đổi. Sản phẩm không thể tự thân đứng một mình chờ khách hàng tìm đến được nữa; người tiêu dùng phải được hỗ trợ bằng các dịch vụ bao gồm:

• Dễ dàng có được thông tin sản phẩm: Sau khi mua hàng, khách hàng muốn có thêm thông tin giúp họ vận hành và duy trì việc mua hàng một cách tối ưu.
• Một môi trường mua hàng hấp dẫn (tại cửa hàng hoặc trực tuyến): Khách hàng muốn có những vị trí hấp dẫn và tiện dụng để mua sắm, thông qua việc khám phá (browsing)
• Nhân viên bán hàng có năng lực và hữu ích: Khách hàng ngày nay được cung cấp thông tin tốt hơn và mặc dù họ có thể cần ít sự trợ giúp hơn trong việc lựa chọn nhưng họ vẫn muốn có nhân viên bán hàng thực sự am hiểu khi họ cần trợ giúp.
• Hỗ trợ (trọn đời) sản phẩm: Khách hàng nhận thức rõ hơn về tổng chi phí vòng đời sản phẩm. Họ có xu hướng yêu cầu người bán nhiều hơn trong việc cung cấp hỗ trợ cho sản phẩm, ngay cả khi những sản phẩm đó đang ở giai đoạn sau của vòng đời.

Marketing Mix - 4P: Nhu cầu hỗn hợp

Trước tiên, công ty phải hiểu nhu cầu điển hình của người tiêu dùng và sau đó xác định cách đáp ứng tốt nhất những nhu cầu đó bằng cách cải thiện các chức năng SCM về bán hàng, phân phối, mô hình doanh thu và tương tác với khách hàng.

Nhu cầu điển hình của người tiêu dùng tương ứng với 4P của marketing hỗn hợp truyền thống — sản phẩm, giá cả, vị trí và khuyến mại. Sản phẩm là hàng hóa hữu hình, trong khi dịch vụ là vô hình. Đôi khi, khó có thể tách biệt sản phẩm khỏi dịch vụ vì khách hàng cảm nhận chúng như những gói sản phẩm/dịch vụ tích hợp.

Google là một ví dụ như vậy vì khả năng mang lại lợi ích cho cả nhu cầu hữu hình lẫn vô hình của khách hàng.

Trong mắt khách hàng cũng như từ góc độ nhà sản xuất, giá cả thường được dùng để phản ánh chất lượng tương đối của sản phẩm hoặc dịch vụ. Giá cả và chất lượng là hai yếu tố chi phí cho người tiêu dùng. Hầu hết người tiêu dùng đều có nhận thức về sự đánh đổi giữa hai chi phí này và việc họ sẵn sàng thực hiện sự đánh đổi này phụ thuộc vào nhu cầu kinh tế của họ. Chất lượng sản phẩm được cải thiện thường có thể làm tăng sự sẵn sàng trả nhiều tiền hơn cho sản phẩm của khách hàng.

Xây dựng dự báo nhu cầu đáng tin cậy

Demand Forecast

Phát triển dự báo về nhu cầu của khách hàng là một chức năng quan trọng của SCM.

Dự báo tốt đòi hỏi phải dự báo được nhu cầu cho sản phẩm và phải dự báo theo cách phù hợp nhất. Điều quan trọng là phải phân biệt giữa cung (supply) và cầu (demand). Trước tiên, một công ty phải dự báo nhu cầu dự kiến của mình; sau đó phải lập kế hoạch cung cấp sản phẩm đáp ứng nhu cầu đó.

Sự hiện diện của các yếu tố trực tiếp và gián tiếp có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả dự báo nhu cầu.

1. Khi nhu cầu tương đối ổn định, những biến số này thường có thể được lập trình thành một mô hình ra quyết định giúp dự báo nhu cầu của khách hàng.
2. Khi nhu cầu có sự thay đổi lớn hơn, các mô hình này trở nên dần lay động hơn (có thể kém tin cậy hơn) và phải được bổ sung các kỹ thuật thích ứng khác nhau.

Ngoài các phương pháp dự báo định lượng (quantitative), nhiều phương pháp dự báo định tính (qualitative) cũng được sử dụng. Kết quả thực tế (actual) được so sánh với dự báo (forecast) và những khác biệt được thể hiện dưới dạng lỗi dự báo (forecast error). Một nguyên tắc tốt cần tuân theo là sử dụng phương pháp dự báo đơn giản nhất để dự đoán chính xác nhu cầu thực tế hoặc có sai số dự báo nhỏ. Việc kiểm tra các sai số dự báo lớn đôi khi dẫn đến nhận thức rằng các xu hướng (trends) và các yếu tố mua hàng theo mùa (seasonal) góp phần gây ra sai số dự báo. Đây là tín hiệu cần sử dụng các phương pháp dự báo tiên tiến hơn để tách biệt tác động của các xu hướng và các yếu tố theo mùa.

Phương pháp dự báo định lượng (Quantitative forecasting)

Các phương pháp dự báo định lượng thuộc hai loại chính: phân tích theo chuỗi thời gian (time-series) và biến giải thích (explanatory variables), còn được gọi là phương pháp nhân quả.

Phân tích chuỗi thời gian (time-series) được xây dựng dựa trên dữ liệu lịch sử. Mô hình trong dữ liệu lịch sử trở thành cơ sở để dự báo mô hình nhu cầu của khách hàng trong tương lai. Dữ liệu được thu thập trong những năm qua có thể giúp dự đoán nhu cầu của khách hàng trong năm tới. Ví dụ các dữ liệu bán hàng trong sáu tháng vừa qua có thể sử dụng để dự đoán số lượng hàng bán trong tháng thứ bảy tới.

Mặt khác, các phương pháp giải thích thu thập dữ liệu về tất cả các biến giải thích (explanatory) có những tác động tiềm ẩn tới nhu cầu của khách hàng. Ví dụ: nhận thức về thương hiệu (đại diện cho nhu cầu) có thể phụ thuộc vào nhận thức của người tiêu dùng về sản phẩm, người nổi tiếng/KOL quảng cáo sản phẩm, thu nhập của người tiêu dùng, độ tuổi của người tiêu dùng và các sự kiện khuyến mãi. Các phương pháp giải thích theo kiểu này có thể giúp các nhà quản lý hiểu được các yếu tố này có mối liên hệ với nhau và ảnh hưởng như thế nào đến nhận thức về thương hiệu.

Có một vài phương pháp dự báo định lượng phổ biến như sau:

1. Simple Moving Average (SMA/MA): Đường trung bình động đơn giản
2. Weighted Moving Average (WMA): Đường trung bình tỷ trọng tuyến tính
3. Exponential Smoothing: làm mịn lũy thừa, làm mịn hàm mũ
4. Exponential Smoothing with Trend Adjustment: làm mịn hàm mũ kèm điều chỉnh theo xu hướng
5. Seasonal Factor Forcasting: dự báo theo yếu tố mùa
6. Regression Analysis: phân tích hồi quy

Trong phần 3 tôi sẽ đưa ra các ví dụ để minh họa rõ hơn các phương pháp dự báo định lượng nêu trên.

Phương pháp dự báo định tính (Qualitative forcasting)

Khi không có dữ liệu lịch sử hoặc không có điều kiện áp dụng được được mô hình dự báo định lượng hiệu quả, các phương pháp dự báo định tính có thể được sử dụng.

Các phương pháp dự báo sử dụng lịch sử quá khứ chỉ có thể áp dụng cho những sản phẩm có mô hình nhu cầu tương đối ổn định. Khi biến động nhu cầu tăng lên, dự báo nhu cầu cần phản ánh những biến động này. Thông thường, điều này có thể được thực hiện tốt nhất bằng cách sử dụng thông tin mới nhất về nhu cầu cuối cùng ở khâu cuối cùng của chuỗi cung ứng. Các công ty mong muốn thu thập càng nhiều phản hồi từ khách hàng càng tốt để có được thông tin tốt hơn về các mô hình nhu cầu đang thay đổi.

Một cách tiếp cận quan trọng trong các phương pháp dự báo định tính là dựa vào những hiểu biết sâu sắc về ý kiến của chuyên gia. Trí tuệ tập thể và kinh nghiệm của các chuyên gia có thể giúp rút ra những hiểu biết sâu sắc về nhu cầu của khách hàng đối với các sản phẩm hoặc dịch vụ. Hai phương pháp dự báo định tính chính là Khảo sát và phương pháp Delphi.

Thực hiện khảo sát (survey)

Đây là một phương pháp rất phổ biến được áp dụng trong nhiều ngành nghề. Việc tiến hành một cuộc khảo sát có thể tốn thời gian, tuy nhiên, khi thực hiện đúng cách, có thể mang lại thông tin có giá trị cho người tiêu dùng.

Khi phân tích dữ liệu khảo sát, một số yếu tố cần được xem xét. Đầu tiên, quá trình tự làm báo cáo của người tổ chức khảo sát có thể phản ánh thành kiến cá nhân, sai sót, thiếu sót và phản hồi không đúng sự thật. Thứ hai, các cuộc khảo sát thường bị người ta bỏ qua hoặc đơn giản là xóa/tắt đi, đặc biệt nếu chúng xuất hiện dưới dạng popup hoặc e-mail. Vì vậy, việc thiếu dữ liệu khảo sát và tổng số lượng khảo sát được gửi đi cũng cần được xem xét. Tỷ lệ phản hồi thấp có thể không phải là chỉ báo đáng tin cậy về cảm nhận thực sự của thị trường tiêu dùng tiềm năng về một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể.

Phương pháp Delphi

Phương pháp Delphi khắc phục một số hạn chế chính của phương pháp khảo sát bằng cách áp dụng tính ẩn danh, phản hồi có kiểm soát và phản hồi có thống kê.

Phương pháp Delphi dựa vào một nhóm chuyên gia để tham gia vào một loạt các cuộc thảo luận mang tính tương tác, có hệ thống. Các chuyên gia được lựa chọn dựa trên sự phù hợp về chuyên môn của họ với các đối tượng đang nghiên cứu. Nếu như nghiên cứu liên quan đến điện tử tiêu dùng, việc mời các chuyên gia trong lĩnh vực điện tử và các lĩnh vực liên quan là điều cần thực hiện. Các chuyên gia dinh dưỡng sẽ được mời nếu sản phẩm nghiên cứu là vitamin hoặc thực phẩm bổ sung. Sau đó, các câu hỏi sẽ được đặt ra cho các chuyên gia này và sau các vòng thảo luận, các ý tưởng và quan điểm sẽ được các bên thu hẹp lại cho đến khi đạt được sự đồng thuận cuối cùng.