Dự báo định tính và định lượng
Giám đốc kế hoạch cần dự báo nhu cầu cho sản phẩm sắp ra mắt hoặc cho mặt hàng đã bán nhiều năm: nên dựa vào ý kiến chuyên gia hay vào số liệu lịch sử?
- Xuất xứ
- Hyndman and Athanasopoulos, 2021; Dalkey and Helmer, 1963
- Loại sơ đồ
- Bảng so sánh
- Cấp độ phân tích
- Doanh nghiệp
- Chủ đề
- Dữ liệu & phân tích
Sơ đồ
Dự báo định tính và định lượng
| Tiêu chí | Định tính (phán đoán) | Định lượng (thống kê) |
|---|---|---|
| Dùng khi | Không có số liệu hoặc số liệu không liên quan: sản phẩm mới, đối thủ mới, điều kiện thị trường chưa từng có | Có số liệu số về quá khứ và hợp lý khi giả định một số mẫu hình quá khứ sẽ tiếp diễn |
| Kỹ thuật | Delphi, dự báo theo tương tự, kịch bản, tổng hợp từ lực lượng bán hàng, ý kiến ban điều hành, khảo sát ý định khách hàng | Mô hình chuỗi thời gian (làm trơn mũ, ARIMA) và mô hình giải thích như hồi quy |
| Điểm yếu | Chủ quan: thiếu nhất quán, neo vào mốc quen thuộc, lạc quan quá mức | Chỉ hợp khi tương lai còn giống quá khứ ở những mẫu hình đã mô hình hoá |
| Nguyên tắc | Làm có cấu trúc: nêu rõ nhiệm vụ, ghi lại căn cứ, tách người dự báo khỏi người dùng | Khi có số liệu, nên lấy làm điểm xuất phát; dự báo thống kê thường tốt hơn chỉ dùng phán đoán |
Khi nào dùng, khi nào không
Nên dùng khi
Sản phẩm mới hoặc chưa có số liệu: dùng phán đoán có cấu trúc như Delphi, so sánh tương tự hay kịch bản. Có số liệu: bắt đầu bằng mô hình thống kê, chỉ chỉnh bằng phán đoán khi có thông tin bổ sung đáng kể mà mô hình chưa có.
Cạm bẫy
Phán đoán mang thiên kiến: người bán hàng vừa dự báo vừa bị đánh giá theo số bán nên dễ nâng hoặc hạ dự báo, và họp nhóm làm tăng sự lạc quan. Delphi giảm bớt điều này nhờ chuyên gia ẩn danh, nhưng tốn thời gian: thường cần hai hoặc ba vòng, và càng nhiều vòng càng có người bỏ cuộc.
Nguồn
Tài liệu tham khảo
Xếp A–Z theo họ tác giả, kiểu Harvard. Nguồn có DOI thì link https://doi.org/…; nguồn không có DOI thì link trang nguồn hoặc ghi rõ không có DOI.
- Dalkey, N. and Helmer, O. (1963) ‘An experimental application of the Delphi method to the use of experts’, Management Science, 9(3), pp. 458–467.doi:10.1287/mnsc.9.3.458Trang nguồn
- Hyndman, R.J. and Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: principles and practice (3rd edn). Melbourne: OTexts.Không có DOIotexts.comĐược trích trong 2 bài