AI dự báo thị trường Tết: Khi dữ liệu dẫn dắt quyết định

Mô hình học máy và sự thay đổi trong dự báo nhu cầu

Trước đây, kế hoạch sản xuất và phân phối dịp Tết phần lớn dựa vào số liệu năm trước cộng thêm một tỷ lệ tăng trưởng ước tính. Cách làm này phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm cá nhân và cảm nhận thị trường. Tuy nhiên, khi hành vi tiêu dùng thay đổi nhanh và kênh bán hàng đa dạng hơn, phương pháp dự báo truyền thống bộc lộ hạn chế.

Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đã xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu bán hàng trong nhiều năm để huấn luyện mô hình học máy. Dữ liệu được thu thập theo ngày, theo khu vực, theo nhóm sản phẩm, kèm theo thông tin về chương trình khuyến mại, biến động giá và thời điểm giao dịch tăng đột biến. Từ đó, thuật toán xác định các biến số có ảnh hưởng lớn đến nhu cầu dịp Tết.

Điểm mạnh của AI không chỉ nằm ở khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn mà còn ở cơ chế tự điều chỉnh khi xuất hiện sai lệch. Nếu một mặt hàng được dự báo tăng mạnh nhưng thực tế tiêu thụ thấp hơn kỳ vọng, hệ thống sẽ điều chỉnh trọng số cho các biến liên quan, giúp dự báo cho chu kỳ tiếp theo chính xác hơn. Qua nhiều mùa kinh doanh, mô hình ngày càng tiệm cận thực tế.

Ở cấp độ nền tảng số, dữ liệu tìm kiếm cũng trở thành chỉ báo quan trọng về xu hướng tiêu dùng. Nhận định về sự thay đổi này, ông Marc Woo - Tổng Giám đốc Google Việt Nam cho biết: “Dữ liệu cho thấy người Việt đang chuẩn bị cho Tết ngày càng chủ động và có kế hoạch hơn”.

Điều này phản ánh xu hướng người tiêu dùng tìm kiếm thông tin, so sánh sản phẩm và lập kế hoạch sớm hơn so với trước đây. Với doanh nghiệp, những tín hiệu tìm kiếm tăng đột biến theo nhóm hàng có thể được đưa vào mô hình dự báo như một biến tham chiếu, giúp nhận diện nhu cầu sớm hơn vài tuần trước cao điểm.

Từ một hệ thống dự báo đơn tuyến, nhiều doanh nghiệp hiện xây dựng đồng thời nhiều kịch bản cho mùa Tết: Kịch bản tăng trưởng cao, kịch bản trung tính và kịch bản thận trọng. Mỗi kịch bản đi kèm phương án sản xuất và phân phối khác nhau, giúp doanh nghiệp linh hoạt điều chỉnh khi thị trường xuất hiện biến động ngoài dự đoán.

Tối ưu tồn kho và chuỗi cung ứng trong mùa cao điểm

Dự báo nhu cầu chỉ là bước đầu trong bài toán vận hành. Thách thức lớn hơn là làm thế nào để lượng hàng được phân bổ đúng nơi, đúng thời điểm và với chi phí hợp lý nhất. Dịp Tết, tốc độ luân chuyển hàng hóa tăng mạnh, đặc biệt tại các đô thị lớn và khu công nghiệp.

AI được ứng dụng để tính toán mức tồn kho tối ưu tại từng điểm phân phối. Dựa trên dữ liệu dự báo theo khu vực, hệ thống đề xuất lượng hàng cần điều chuyển trước cao điểm, giảm nguy cơ dồn hàng vào những ngày sát Tết.

Khi phát hiện một khu vực có tốc độ bán ra cao hơn dự kiến, mô hình có thể đưa ra khuyến nghị bổ sung hàng từ điểm lưu trữ gần nhất.

Trong ngành thực phẩm và hàng tiêu dùng nhanh, việc tối ưu tồn kho mang ý nghĩa đặc biệt quan trọng vì hạn sử dụng ngắn. Nếu sản xuất vượt quá nhu cầu, doanh nghiệp có thể phải giảm giá sâu hoặc tiêu hủy hàng hóa sau Tết, gây thiệt hại đáng kể.

Ngược lại, thiếu hàng trong vài ngày cao điểm cũng đồng nghĩa với mất cơ hội doanh thu và ảnh hưởng uy tín thương hiệu. Mô hình học máy giúp cân bằng giữa hai rủi ro này bằng cách liên tục cập nhật dữ liệu bán ra theo thời gian thực.

Bên cạnh đó, AI còn hỗ trợ tối ưu hóa tuyến vận chuyển. Hệ thống có thể phân tích mật độ đơn hàng, vị trí kho bãi và điều kiện giao thông để đề xuất lộ trình giao hàng hiệu quả nhất.

Việc tối ưu này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh nhu cầu giao nhận tăng mạnh trước Tết, khi chỉ cần chậm trễ vài ngày cũng có thể ảnh hưởng đến toàn bộ chuỗi cung ứng.

Như hướng hiện nay là xây dựng hệ sinh thái dữ liệu tập trung, nơi thông tin từ bán lẻ truyền thống, thương mại điện tử, kho vận và chăm sóc khách hàng được tích hợp trên cùng một nền tảng.

Khi dữ liệu được chuẩn hóa và liên thông, mô hình dự báo mới phát huy hiệu quả tối đa. AI không hoạt động độc lập mà trở thành một phần trong cấu trúc quản trị số của doanh nghiệp.

Dù vậy, công nghệ không hoàn toàn thay thế vai trò của con người. Đội ngũ quản lý vẫn cần giám sát và điều chỉnh khi xuất hiện biến động mà dữ liệu chưa từng ghi nhận. Sự kết hợp giữa phân tích thuật toán và kinh nghiệm điều hành thực tế giúp hệ thống dự báo linh hoạt hơn.

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo thị trường Tết cho thấy xu hướng chuyển dịch từ quản trị cảm tính sang quản trị dựa trên dữ liệu. Khi mô hình học máy được huấn luyện qua từng mùa kinh doanh, doanh nghiệp có thể kiểm soát tốt hơn biên độ rủi ro, tối ưu chi phí và nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng.

Trong kỷ nguyên số, khả năng đọc đúng tín hiệu thị trường thông qua dữ liệu đang trở thành lợi thế cạnh tranh quan trọng trong mùa cao điểm cuối năm./.