Dự báo nhu cầu và tối ưu tồn kho trong ngành phân phối là hai “mắt xích” quan trọng nhất quyết định dòng tiền và lợi thế cạnh tranh của mọi doanh nghiệp. Trong bối cảnh thị trường biến động, việc sở hữu một chiến lược dự báo chính xác không chỉ giúp doanh nghiệp tránh được tình trạng đứt gãy cung ứng mà còn là chìa khóa vàng để quản trị hàng tồn kho hiệu quả, giảm thiểu lãng phí và tối đa hóa lợi nhuận.

Hãy cùng MBWNext tìm hiểu sâu về tầm quan trọng và phương pháp thực tế để dự báo nhu cầu và tối ưu tồn kho trong phân phối. 

1. Dự báo nhu cầu (Demand Forecasting) trong chuỗi cung ứng là gì? 

Dự báo nhu cầu (Demand Forecasting) là quá trình ước lượng nhu cầu tương lai của thị trường đối với sản phẩm/danh mục, dựa trên dữ liệu lịch sử và các biến số tác động như mùa vụ, xu hướng tiêu dùng, biến động giá, chương trình khuyến mãi, độ phủ điểm bán, thay đổi tuyến bán hàng, và độ trễ cung ứng.

Trong thực hành quản trị hiện đại, dự báo nhu cầu trong chuỗi cung ứng đóng vai trò như bản đồ định hướng, giúp doanh nghiệp lập kế hoạch mua hàng, sản xuất (nếu có), phân bổ hàng hóa về kho vùng, chuẩn bị năng lực vận tải và phân bổ ngân sách thương mại một cách hợp lý.

Dự báo nhu cầu hàng hóa trong Phân phối thường được đánh giá dựa trên 4 chiều thông tin:  

• Theo SKU và nhóm SKU: giúp phân biệt nhóm hàng chủ lực (core) với nhóm hàng đuôi (long-tail), từ đó áp dụng phương pháp dự báo và mức tồn kho an toàn phù hợp.
• Theo kênh bán: giúp doanh nghiệp tách bạch nhịp tiêu thụ của GT với yêu cầu dịch vụ và lịch giao nghiêm ngặt của MT/KA.
• Theo khu vực và kho vùng: giúp doanh nghiệp phân bổ đúng hàng về đúng kho, tránh tình trạng “kho thừa – kho thiếu” kéo dài.
• Theo tầng phân phối: giúp doanh nghiệp nhìn được hàng đang nằm ở công ty, nhà phân phối, đại lý hay điểm bán, qua đó tránh hiện tượng “tồn kho ảo” trên kênh.

2. Tầm quan trọng của dự báo nhu cầu & tối ưu tồn kho trong ngành phân phối 

Trong bối cảnh phân phối đa kênh, quản trị tốt dự báo nhu cầu & tối ưu tồn kho trong ngành phân phối tác động trực tiếp đến hoạt động kinh doanh và bán hàng của doanh nghiệp, bao gồm: khả năng cung ứng hàng hóa ra ngoài thị trường, khả năng thực hiện đơn hàng và tác động không nhỏ tới doanh thu, lợi nhuận của doanh nghiệp. 

Dưới đây là 5 lợi ích cho CEO nhờ dự báo nhu cầu hàng hóa và kiểm soát tốt tồn kho:  

2.1. Bảo vệ doanh thu thông qua việc giảm cháy hàng (Out-of-stock)

Cháy hàng trong phân phối không chỉ làm mất đơn hàng, mà còn ảnh hưởng đến độ tin cậy với đại lý và khả năng giữ vị trí tại điểm bán. Với MT/KA, việc không đáp ứng đủ hàng có thể làm giảm ưu tiên trưng bày hoặc ảnh hưởng đến hợp đồng thương mại. Do đó, dự báo đúng giúp doanh nghiệp duy trì nguồn cung ổn định cho nhóm SKU chủ lực và các khu vực có tốc độ tiêu thụ cao.

2.2. Giải phóng vốn lưu động nhờ giảm tồn chậm, tồn chết

Tồn kho là vốn lưu động bị giam trong hàng hóa. Khi tồn kho không tối ưu, doanh nghiệp sẽ thiếu dư địa tài chính để mở rộng độ phủ, đầu tư trade hoặc chịu được biến động công nợ. Ngược lại, khi tối ưu tồn kho dựa trên dữ liệu, doanh nghiệp thường cải thiện vòng quay hàng tồn kho, giảm lượng hàng nằm lâu và tăng khả năng tái đầu tư vào thị trường.

2.3. Giảm chi phí lưu kho và hàng hết hạn

Với FMCG, đồ uống và dược phẩm, quản trị lô/date và tuổi tồn là yêu cầu bắt buộc. Tối ưu tồn kho trong ngành phân phối giúp doanh nghiệp kiểm soát tuổi tồn theo tầng (công ty – nhà phân phối – điểm bán), từ đó chủ động điều chuyển hoặc triển khai chương trình đẩy bán trước khi hàng trở thành rủi ro hủy.

2.4. Nâng chất lượng dịch vụ với Tỷ lệ đáp ứng đủ hàng và OTIF

Kênh hiện đại đánh giá nhà cung cấp bằng khả năng giao đúng hẹn và đủ số lượng. Chỉ khi dự báo đúng và phân bổ tồn hợp lý, doanh nghiệp mới có thể cải thiện Tỷ lệ đáp ứng đủ hàng và OTIF, đồng thời giảm tình trạng giao thiếu hoặc giao trễ.

2.5. Tăng tốc ra quyết định nhờ giảm độ trễ dữ liệu

Nếu dữ liệu vẫn phải tổng hợp thủ công qua nhiều file, dự báo sẽ luôn đi sau thị trường. Khi doanh nghiệp số hóa quy trình và chuẩn hóa dữ liệu, CEO có thể theo dõi tình hình tiêu thụ và tồn kho theo thời gian gần thực, từ đó ra quyết định điều chỉnh trước khi thiếu hàng hoặc tồn chậm trở nên nghiêm trọng.

3. Phương pháp dự báo nhu cầu phổ biến hiện nay 

Không có phương pháp dự báo nào phù hợp với mọi doanh nghiệp và mọi loại sản phẩm. Cách tiếp cận hiệu quả trong ngành phân phối thường là: xây một “bộ công cụ dự báo”, sau đó lựa chọn phương pháp phù hợp theo từng giai đoạn và theo từng nhóm SKU.

Để dễ hình dung, có thể chia phương pháp dự báo thành ba nhóm như sau.

3.1. Dự báo định tính 

Dự báo định tính dựa trên kinh nghiệm chuyên gia và các thông tin không thuần con số. Nhóm phương pháp này đặc biệt hữu ích khi doanh nghiệp thiếu dữ liệu lịch sử, hoặc khi thị trường có biến động lớn khiến dữ liệu quá khứ không còn phản ánh đúng tương lai.

Các nguồn dữ liệu định tính phổ biến bao gồm:

• Ý kiến ban điều hành: phản ánh định hướng chiến lược như ưu tiên kênh nào, mở rộng khu vực nào, tập trung nhóm sản phẩm nào, hoặc thay đổi chính sách giá/chiết khấu ra sao.
• Phương pháp Delphi: tổ chức lấy ý kiến nhiều vòng từ nhóm chuyên gia độc lập (Sales, Trade, Supply, Finance, Key Account…) để giảm thiên kiến cá nhân và tiến tới sự đồng thuận về xu hướng tương lai.
• Khảo sát thị trường và phản hồi từ đội ngũ kinh doanh đi tuyến: ghi nhận thông tin tại điểm bán như mức độ trưng bày, mức độ cạnh tranh, chương trình của đối thủ, phản ứng của khách hàng và sự thay đổi nhu cầu theo khu vực.

Ứng dụng phù hợp: Dự báo định tính thường phù hợp khi tung sản phẩm mới (New Product Launch), hoặc trong các giai đoạn thị trường xuất hiện “cú sốc” như thay đổi quy định, biến động kinh tế, đứt gãy logistics hoặc biến động mạnh về giá nguyên vật liệu.

Lưu ý quan trọng: để dự báo định tính không trở thành cảm tính, mỗi dự báo cần đi kèm giả định rõ ràng (kênh, khu vực, chính sách giá, kế hoạch trade, năng lực cung ứng). Sau kỳ, doanh nghiệp nên đối chiếu giả định với thực tế để nâng độ chính xác của dự báo nhu cầu trong chuỗi cung ứng cho các chu kỳ tiếp theo.

3.2. Dự báo định lượng 

Dự báo định lượng sử dụng dữ liệu lịch sử và mô hình toán học để nhận diện xu hướng, mùa vụ và mức biến động. Đây là nền tảng quan trọng đối với doanh nghiệp phân phối đã có dữ liệu ổn định và muốn chuẩn hóa phương pháp dự báo nhu cầu theo quy trình có thể đo lường, cải tiến.

Một số phương pháp định lượng phổ biến gồm:

• Trung bình trượt (Moving Average): lấy trung bình doanh số của n kỳ gần nhất để dự báo kỳ tiếp theo. Phương pháp này dễ triển khai và phù hợp với nhóm SKU có nhu cầu tương đối ổn định, ít biến động.
• Làm mượt số mũ (Exponential Smoothing): gán trọng số cao hơn cho dữ liệu gần nhất, do đó phản ứng nhanh hơn với biến động thị trường. Đây là phương pháp thường được dùng để dự báo các SKU có xu hướng thay đổi theo thời gian.
• Phân tích hồi quy (Regression Analysis): xem xét nhu cầu như một hàm của các biến số tác động (giá, khuyến mãi, chi phí quảng cáo, thời tiết, độ phủ, tần suất thăm viếng…). Phương pháp này giúp doanh nghiệp không chỉ dự báo “bao nhiêu”, mà còn hiểu “vì sao” nhu cầu thay đổi.

Ứng dụng phù hợp: Dự báo định lượng đặc biệt phù hợp với nhóm SKU chủ lực (Core SKUs) có dữ liệu ổn định từ 2–3 năm trở lên. Đây cũng là nhóm SKU mà nếu dự báo sai, doanh nghiệp sẽ chịu rủi ro lớn nhất về doanh thu và tồn kho.

Lưu ý trong bối cảnh Việt Nam: Dữ liệu lịch sử của doanh nghiệp phân phối thường bị nhiễu do thay đổi nhà phân phối, thay đổi chính sách giá/chiết khấu, hoặc chương trình trade không được ghi nhận đầy đủ. Vì vậy, trước khi áp dụng mô hình định lượng, doanh nghiệp cần làm sạch dữ liệu và chuẩn hóa các “sự kiện” như đổi giá, khuyến mãi, thay đổi kênh, thay đổi chính sách phân phối để mô hình không hiểu nhầm và kéo sai dự báo.

3.3. Dự báo dựa trên dữ liệu Sell-out

Trong phân phối đa tầng, sell-in phản ánh dòng hàng đi vào kênh, nhưng chưa phản ánh đầy đủ nhu cầu thật của thị trường. Vì vậy, dự báo dựa trên dữ liệu sell-out được xem là hướng tiếp cận có giá trị cao khi doanh nghiệp mở rộng nhanh và muốn giảm “độ trễ” của dự báo nhu cầu trong chuỗi cung ứng.

Cơ chế: Doanh nghiệp thu thập dữ liệu tiêu thụ thực tế tại điểm bán thông qua hệ thống DMS hoặc các nguồn dữ liệu bán lẻ, từ đó tạo ra tín hiệu nhu cầu theo thời gian gần thực. Dự báo không còn phụ thuộc hoàn toàn vào đơn đặt hàng của nhà phân phối, mà bám theo nhịp tiêu thụ thực tế của người mua cuối.

Lợi ích nổi bật:

• Giảm nhiễu từ các đơn hàng “tích trữ” để hưởng chiết khấu.
• Phát hiện sớm khu vực tiêu thụ tăng trưởng nhanh để phân bổ kịp thời.
• Điều chỉnh kế hoạch nhập hàng theo nhu cầu thật, giảm tồn chậm và giảm chi phí xả hàng.

4. Lưu ý để tăng tính chính xác trong dự báo và kiểm soát tốt tồn kho 

Trong doanh nghiệp phân phối, dự báo và tồn kho luôn gắn với nhau theo quan hệ đầu vào – đầu ra. Dự báo quyết định doanh nghiệp mua/nhập bao nhiêu và phân bổ hàng về đâu. Tồn kho phản ánh kết quả: doanh nghiệp đang thiếu hàng hay dư hàng, vòng quay nhanh hay chậm, vốn bị giam nhiều hay ít.

Để quản trị bài bản, doanh nghiệp nên nhìn hai hoạt động này như một vòng lặp khép kín:

• Bước 1: Dự báo nhu cầu theo SKU/kênh/khu vực.
• Bước 2: Thực thi kế hoạch mua hàng, phân bổ, giao hàng theo dự báo.
• Bước 3: Ghi nhận tiêu thụ thực tế và đo sai số dự báo.
• Bước 4: Điều chỉnh mô hình dự báo và chính sách tồn kho cho chu kỳ tiếp theo.

Trong thực tế vận hành của doanh nghiệp phân phối đa kênh, đa tầng, vòng lặp trên thường “đứt” ở hai điểm then chốt: doanh nghiệp đặt tồn kho an toàn theo cảm tính, và doanh nghiệp thiếu dữ liệu sell-out để kiểm chứng dự báo. 

Để hạn chế tình trạng này và tăng cường khả năng dự báo hàng hóa chính xác hơn, từ đó tối ưu hóa tồn kho, doanh nghiệp nên lưu ý 2 điểm chính sau.

4.1. Xác định tồn kho an toàn theo hướng khoa học

Tồn kho an toàn (Safety Stock) là lượng hàng dự phòng nhằm bảo vệ doanh nghiệp trước biến động nhu cầu và biến động thời gian cung ứng (lead time). Trong ngành phân phối, Safety Stock đóng vai trò như “lớp đệm” để doanh nghiệp vừa duy trì mức phục vụ, vừa tránh cháy hàng ở các SKU chủ lực.

Điểm quan trọng là: Safety Stock không nên được đặt cố định theo một con số chung như “10–15 ngày tồn kho cho mọi SKU”. Cách làm này thường gây ra hai hệ quả:

• Nhóm SKU có nhu cầu ổn định bị giữ tồn quá cao, dẫn đến chôn vốn và giảm vòng quay.
• Nhóm SKU biến động mạnh lại không được bảo vệ đủ, dẫn đến thiếu hàng đúng lúc.

Cách tiếp cận đúng là xác định tồn kho an toàn dựa trên mức biến động nhu cầu và sai số dự báo theo SKU/kênh/khu vực. Khi độ chính xác của dự báo nhu cầu tăng lên, doanh nghiệp có cơ sở giảm tồn kho an toàn mà vẫn giữ dịch vụ ổn định. Đây là nền tảng quan trọng để tối ưu tồn kho trong ngành phân phối một cách có kiểm soát.

4.2. Theo dõi Sell-out để tránh “tồn kho ảo” và đứt gãy kênh

Trong mô hình đa tầng, sell-in chỉ phản ánh hàng đã được đẩy vào nhà phân phối hoặc đại lý, nhưng lại không phản ánh đầy đủ sức mua thực tế. Nếu doanh nghiệp dự báo và đặt hàng dựa chủ yếu trên sell-in, doanh nghiệp dễ gặp kịch bản: nhà phân phối tồn cao nhưng công ty vẫn tiếp tục đẩy hàng theo dự báo cũ, khiến dòng tiền của kênh suy yếu và sức nhập hàng giảm.

Ngược lại, khi doanh nghiệp theo dõi sell-out, doanh nghiệp sẽ nhìn rõ tốc độ tiêu thụ thực tế theo địa bàn, từ đó:

• Điều chỉnh phân bổ giữa các kho vùng.
• Phát hiện nơi bán nhanh để giảm cháy hàng cục bộ.
• Tránh dồn tồn xuống kênh một cách mất kiểm soát.

5. Gợi ý bộ chỉ số KPI để quản lý tồn kho và dự báo hàng hóa hiệu quả

Xem thêm: Cách tính vòng quay hàng tồn kho trong phân phối

6. Giải pháp MBW Next hỗ trợ dự báo nhu cầu & quản lý tồn kho tối ưu

Trong thực tế, rào cản lớn nhất của dự báo nhu cầu và tối ưu tồn kho trong ngành phân phối thường đến từ dữ liệu phân mảnh. Việc quản lý số liệu trên quá nhiều file dẫn tới không thể tổng hợp nổi, tình tạng sai lệch số liệu giữa kế toán – kho – kinh doanh, khiến doanh nghiệp khó xây được một dự báo đáng tin, và các quyết định tồn kho dễ trở thành phản ứng tình huống.

Giải pháp cho CEO là sử dụng các hệ thống ERP mạnh mẽ như MBW Next – có khả năng quản trị tồn kho tối ưu và hỗ trợ dự báo hàng hóa dựa trên dữ liệu bán hàng lịch sử, dữ liệu hiện tại, các báo cáo sell-in/sell-out được tổng hợp tập trung trên một hệ thống.

MBW Next là giải pháp ERP quản trị doanh nghiệp phân phối chuyên sâu, bằng cách hợp nhất dữ liệu và chuẩn hóa quy trình Mua – Kho – Bán hàng & Kế toán trên cùng một hệ thống, MBW Next giúp doanh nghiệp triển khai dự báo nhu cầu và tối ưu tồn kho theo hướng bài bản:

Tích hợp dữ liệu – Cơ sở cho dự báo chính xác

MBW Next liên kết tất cả dữ liệu nghiệp vụ từ bán hàng (Sell-in/Sell-out), tồn kho nhiều cấp, đến giao dịch tài chính kế toán trên một nền tảng duy nhất, giúp loại bỏ dữ liệu phân mảnh và sai lệch do nhập liệu thủ công. Điều này tạo nền tảng dữ liệu chuẩn để hệ thống phân tích và dự báo nhu cầu sản phẩm dựa trên lịch sử tiêu thụ thực tế, nhóm mặt hàng, kênh và khu vực phân phối.

Công cụ dự báo nhu cầu

MBW Next hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng kế hoạch cung ứng và tồn kho dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố tác động đến nhu cầu thị trường:

• Phân tích tốc độ bán, vòng quay tồn kho và xu hướng tiêu thụ qua nhiều kỳ để xác định nhu cầu nền tảng theo từng SKU, kênh và khu vực.
• Tích hợp yếu tố mùa vụ và đặc thù ngành hàng, hỗ trợ chuẩn bị tồn kho cho các giai đoạn cao điểm.
• Ước tính tác động của chương trình khuyến mãi đến nhu cầu, giúp lập kế hoạch nhập hàng và phân bổ tồn kho phù hợp.
• Hỗ trợ xác định số lượng cần nhập và điều chuyển, hạn chế thiếu hàng tại điểm bán và tồn kho dư thừa.

Cảnh báo & khuyến nghị thông minh trong quản lý tồn kho

Bên cạnh khả năng phân tích và dự báo, MBW Next hỗ trợ doanh nghiệp chủ động kiểm soát rủi ro thông qua hệ thống cảnh báo và khuyến nghị vận hành:

• Cảnh báo tồn kho: Phát hiện sớm SKU có nguy cơ thiếu hàng, tồn kho luân chuyển chậm hoặc cận hạn sử dụng để kịp thời điều chỉnh kế hoạch bán và phân bổ.
• Cảnh báo công nợ: Nhắc nhở công nợ đến hạn, cảnh báo vượt hạn mức tín dụng theo khách hàng và kênh phân phối, hỗ trợ kiểm soát dòng tiền hiệu quả.
• Khuyến nghị nhập hàng và điều chuyển: Đề xuất điều chuyển nội bộ khi tồn kho mất cân đối giữa các kho, hoặc gợi ý nhập hàng bổ sung khi dự báo nhu cầu tăng.
• Định hướng ưu tiên bán hàng: Gợi ý danh sách SKU bán chậm cần ưu tiên đẩy bán thông qua chương trình khuyến mãi hoặc chính sách chiết khấu phù hợp để giải phóng tồn kho.

Báo cáo & phân tích theo thời gian thực

Các dashboard báo cáo trong MBW Next cập nhật dữ liệu theo thời gian thực, giúp các cấp lãnh đạo:

• Theo dõi sát và phân tích toàn diện về dữ liệu tồn kho, doanh thu, xu hướng bán hàng và hiệu suất hàng hóa.
• Dễ dàng đối chiếu số liệu giữa các kỳ (tháng, quý, năm), hoặc so sánh giữa các vùng/kênh để tìm ra điểm mạnh – điểm yếu.
• Ra quyết định nhanh dựa trên dữ liệu thống nhất, thay vì chờ báo cáo thủ công trễ hạn.

Nhờ các tính năng này, MBW Next không chỉ hỗ trợ doanh nghiệp lập dự báo nhu cầu chính xác hơn mà còn tối ưu hiệu quả quản lý tồn kho, giảm chi phí lưu kho, cải thiện vòng quay hàng tồn và nâng cao khả năng đáp ứng thị trường một cách chủ động. 

Tìm hiểu thêm về MBWNext – Nền tảng Phân tích dữ liệu & dự báo cho doanh nghiệp phân phối

Nếu doanh nghiệp đang ở giai đoạn tăng trưởng nhanh, hãy ưu tiên chuẩn hóa dữ liệu và đo sai số dự báo theo SKU/kênh/vùng trước. Khi quy trình “dự báo → đối chiếu thực tế → điều chỉnh” vận hành ổn định theo chu kỳ (tuần/tháng), doanh nghiệp sẽ tối ưu tồn kho hiệu quả hơn mà vẫn duy trì mức độ phục vụ thị trường.

Chi phí MBW Next được thiết kế theo hướng tối ưu cho doanh nghiệp phân phối đang mở rộng. Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ 1.000.000đ/tháng với đầy đủ tính năng cốt lõi, không giới hạn số lượng người dùng. Thay vì tính phí theo người dùng, MBW Next áp dụng mô hình tính phí theo dung lượng cơ sở dữ liệu (database). 

Vì vậy, khi doanh nghiệp mở rộng quy mô, tăng nhân sự hoặc bổ sung người dùng nội bộ, chi phí phần mềm vẫn không đổi. Doanh nghiệp chủ yếu nâng gói theo ngưỡng dữ liệu và phạm vi sử dụng khi quy mô SKU, chứng từ, kho/vùng hoặc tầng phân phối tăng mạnh, giúp kiểm soát ngân sách dài hạn trong lộ trình số hóa.

Tham khảo chi phí triển khai giải pháp MBWNext TẠI ĐÂY.

7. Câu hỏi thường gặp (FAQ) về dự báo nhu cầu và tối ưu tồn kho trong phân phối

1. Khi thiếu dữ liệu sell-out, doanh nghiệp có thể dự báo nhu cầu dựa vào dữ liệu nào để giảm sai lệch?

Trong mô hình đa tầng, sell-in có thể bị nhiễu bởi đơn hàng tích trữ và chính sách chiết khấu. 

Khi chưa có sell-out đầy đủ, doanh nghiệp nên bổ sung các biến số như tồn kênh, tốc độ bán theo tuyến/điểm bán đại diện, tỷ lệ hoàn hàng, và biến động theo mùa vụ/khuyến mãi để hiệu chỉnh dự báo. Mục tiêu là đưa dự báo nhu cầu trong chuỗi cung ứng về gần nhu cầu thực thay vì chỉ phản ánh nhu cầu đặt hàng của kênh.

2. Làm thế nào để đặt tồn kho an toàn nhằm giảm chôn vốn nhưng vẫn tránh cháy hàng?

Tồn kho an toàn nên được xác định dựa trên độ biến động nhu cầu và độ trễ cung ứng theo từng SKU/kho. SKU có biến động cao hoặc lead time dài cần tồn kho an toàn cao hơn. Ngược lại, SKU ổn định có thể giảm tồn kho an toàn để giải phóng vốn. Cách làm hiệu quả là rà soát định kỳ theo chu kỳ tuần/tháng dựa trên sai số dự báo, thay vì đặt một mức tồn cố định theo số ngày cho toàn bộ danh mục.

3. Tối ưu tồn kho trong ngành phân phối có phải chỉ là giảm tồn kho càng thấp càng tốt?

Không. Tối ưu tồn kho là tối ưu để đạt cân bằng giữa mức phục vụ thị trường và hiệu quả vốn. Giảm tồn kho một cách cực đoan có thể làm tăng cháy hàng, giảm Tỷ lệ đáp ứng đủ hàng, ảnh hưởng doanh thu và uy tín với kênh MT/KA. Doanh nghiệp cần tối ưu dựa trên vòng quay, DOH, mức độ quan trọng của SKU và yêu cầu dịch vụ của từng kênh.

4. Vì sao doanh nghiệp thường “tổng tồn cao nhưng vẫn thiếu hàng”?

Đây là tình trạng phổ biến khi tồn kho bị lệch phân bổ theo kho/vùng hoặc tồn nằm ở tầng kênh nhưng không luân chuyển. Thiếu cơ chế theo dõi tồn khả dụng theo kho, thiếu tín hiệu tiêu thụ theo vùng và thiếu quy trình điều chuyển khiến doanh nghiệp thiếu đúng SKU, đúng vùng, đúng thời điểm. Giải pháp là chuẩn hóa dữ liệu theo SKU–kênh–vùng–kho và thiết lập ngưỡng đặt hàng lại, đồng thời quản trị điều chuyển dựa trên tốc độ bán thực tế.

5. Doanh nghiệp nên theo dõi KPI nào để kiểm soát chất lượng dự báo nhu cầu và hiệu quả tồn kho?

Để quản trị dự báo nhu cầu trong chuỗi cung ứng và tối ưu tồn kho trong ngành phân phối, doanh nghiệp nên theo dõi tối thiểu: độ chính xác dự báo theo SKU/kênh/vùng, xu hướng lệch dự báo, DOH, vòng quay tồn kho,Tỷ lệ đáp ứng đủ hàng, OTIF và tuổi tồn. Khi các KPI này được cập nhật định kỳ và nhất quán, doanh nghiệp sẽ kiểm soát được cả mức phục vụ và dòng tiền.

8. Kết luận

Tóm lại, Dự báo nhu cầu & tối ưu tồn kho trong ngành phân phối sẽ quyết định trực tiếp đến dòng tiền, mức độ phục vụ thị trường và khả năng mở rộng kênh của doanh nghiệp. Khi doanh nghiệp xây được dự báo đúng cấu trúc theo SKU – kênh – khu vực – kho, đo được sai số để cải tiến liên tục và thiết lập chính sách tồn kho an toàn phù hợp, doanh nghiệp sẽ giảm rủi ro thiếu hàng, hạn chế tồn chậm, kiểm soát lô/date và tối ưu hiệu quả vốn mà vẫn duy trì chất lượng dịch vụ.

Nếu doanh nghiệp đang tìm cách tiếp cận bài bản để triển khai Dự báo nhu cầu & tối ưu tồn kho theo mô hình dữ liệu thống nhất và có thể đo lường bằng KPI, đăng ký demo MBW Next ngay để trải nghiệm theo đúng mô hình vận hành thực tế của doanh nghiệp.