Dự báo là gì?

Các phương pháp dự báo có thể mang tính định tính hoặc định lượng:

Phương pháp định tính

Dự báo định tính dựa trên việc các chuyên gia tiếp thị đưa ra các dự đoán ngắn hạn. Bạn có thể sử dụng các phương pháp định tính khi không có đủ dữ liệu lịch sử. Ví dụ: có hai trường hợp sử dụng như sau:

• Các kỹ thuật nghiên cứu thị trường như thăm dò ý kiến và khảo sát xác định nhu cầu của người tiêu dùng.
• Kỹ thuật lập mô hình Delphi thăm dò ý kiến các chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể để thu thập ý kiến của họ và dự đoán xu hướng trong lĩnh vực đó.

Phương pháp định lượng

Các mô hình dự báo định lượng sử dụng số liệu thống kê và dữ liệu lịch sử có giá trị để dự đoán các xu hướng dài hạn trong tương lai. Sau đây là một số ví dụ về các phương pháp định lượng tiêu chuẩn:

• Mô hình kinh tế lượng phân tích các tập dữ liệu tài chính, chẳng hạn như dữ liệu các khoản vay và đầu tư để dự đoán những biến động kinh tế quan trọng và tác động của chúng lên công ty.
• Cách tiếp cận chỉ báo so sánh các điểm dữ liệu để xác định mối quan hệ giữa dữ liệu dường như không liên quan. Ví dụ: bạn có thể sử dụng những thay đổi trong chỉ số GDP để dự báo tỷ lệ thất nghiệp.
• Trong trường hợp này, dữ liệu GDP được gọi là chỉ báo nhanh và tỷ lệ thất nghiệp là chỉ báo chậm.
• Dự báo theo chuỗi thời gian phân tích dữ liệu được thu thập trong các khoảng thời gian khác nhau để dự đoán các xu hướng trong tương lai. 

Dự báo theo chuỗi thời gian là một kỹ thuật khoa học dữ liệu, sử dụng máy học và các công nghệ máy tính khác để nghiên cứu dữ liệu quan sát trong quá khứ và dự đoán giá trị của dữ liệu chuỗi thời gian trong tương lai. Hãy cùng tìm hiểu một số ví dụ về dự báo theo chuỗi thời gian:

• Dữ liệu thiên văn bao gồm những chuyển động lặp lại của các hành tinh trong nhiều thế kỷ. Bạn có thể sử dụng dữ liệu này để dự đoán chính xác các sự kiện thiên văn như nhật thực và sao chổi.
• Dự báo thời tiết sử dụng các hình thái gió và nhiệt độ để dự đoán những thay đổi về thời tiết.
• Các nhà khoa học có thể sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh và di cư để dự đoán sự gia tăng dân số.

Phân tích theo chuỗi thời gian so với dự báo theo chuỗi thời gian

Phân tích theo chuỗi thời gian khảo sát nguyên nhân cơ bản trong bất kỳ dữ liệu chuỗi thời gian nào. Lĩnh vực nghiên cứu này tập trung vào tìm hiểu về “lý do” đằng sau tập dữ liệu chuỗi thời gian. Các nhà phân tích thường phải đưa ra những giả định và phân tách hoặc chia nhỏ dữ liệu để rút ra những số liệu thống kê có giá trị và các đặc điểm khác.

Phân tích theo chuỗi thời gian tập trung vào việc tìm hiểu tập dữ liệu, trong khi đó, trọng tâm của dự báo chính là dự đoán tập dữ liệu. Quá trình lập mô hình dự đoán trải qua ba bước sau đây:

• Đặt câu hỏi và thu thập tập dữ liệu chuỗi thời gian mẫu trả lời cho câu hỏi này trong một khoảng thời gian trước đây.
• Đào tạo phần mềm máy tính hoặc thuật toán dự báo bằng cách sử dụng những giá trị trong quá khứ.
• Sử dụng thuật toán dự báo để đưa ra những dự đoán về tương lai.

Dự báo cung cấp cho doanh nghiệp những thông tin phù hợp và đáng tin cậy về cả hiện tại lẫn tương lai. Nội dung sau đây mô tả một số ví dụ về trường hợp sử dụng của công nghệ dự báo:

Hoạt động – More Retail Limited đã sử dụng tính năng tự động hóa để dự báo doanh số sản phẩm như thế nào?

More Retail Ltd. (MRL) là một trong bốn nhà bán lẻ hàng hóa hàng đầu của Ấn Độ với doanh thu hàng tỷ đô la. Họ sở hữu một mạng lưới cửa hàng rộng khắp cùng một chuỗi cung ứng phức tạp gồm nhiều nhà phân phối. Công ty dựa theo sự phán đoán thủ công của quản lý cửa hàng để ước tính và đặt hàng dự trữ nhưng điều này đã ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng, đặc biệt là đối với danh mục sản phẩm tươi sống. MRL đã sử dụng dịch vụ dự báo của AWS để xây dựng một hệ thống đặt hàng tự động, giúp giảm 30% lượng thực phẩm tươi sống bị lãng phí.

Sản xuất – Foxconn đã sử dụng dự báo để quản lý nhu cầu sản xuất như thế nào?

Hon Hai Technology Group (Foxconn) là nhà sản xuất và cung cấp giải pháp điện tử lớn nhất thế giới. Trong đại dịch COVID-19, Foxconn đã phải đối mặt với sự biến động chưa từng có về nhu cầu khách hàng, nguồn cung và năng suất. Công ty đã hợp tác với Phòng thực hành giải pháp Amazon Machine Learning để đưa ra dự đoán chính xác về số lượng đơn đặt hàng thực tế cho nhà máy của họ ở Mexico. Những dự báo này đã giúp họ tiết kiệm được hơn 500.000 USD hàng năm.

Hỗ trợ khách hàng – Affordable Tours đã sử dụng dự báo doanh số để cải thiện trải nghiệm của khách hàng như thế nào?

Affordable Tours.com là một trong những nhà cung cấp tour du lịch kèm hướng dẫn viên, các chuyến du ngoạn trên biển, trên sông và nghỉ dưỡng kết hợp hoạt động thể chất lớn nhất tại Hoa Kỳ. Họ đang gặp khó khăn trong việc phân bổ tài nguyên để xử lý số lượng cuộc gọi lớn từ khách hàng. Có ngày số lượng nhân viên trực tổng đài quá nhiều còn có ngày số lượng nhân viên trực tổng đài lại quá ít, việc này khiến trải nghiệm khách hàng không nhất quán và làm tăng tỷ lệ nhỡ cuộc gọi. Affordable Tours đã sử dụng Amazon Forecast để dự đoán trước số lượng cuộc gọi từ khách hàng tốt hơn và cải thiện tỷ lệ nhỡ cuộc gọi thêm 20%.