AI cho Kinh doanh · Bài 10 · Khá
Dự báo nhu cầu nhập hàng và tối ưu tồn kho theo mùa vụ
🎯 Mục tiêu
Có kế hoạch nhập hàng mùa cao điểm dựa trên dữ liệu lịch sử và phân tích AI, tránh thiếu hoặc thừa hàng.
🧠 Khái niệm cốt lõi
Tồn kho quá nhiều → đọng vốn và hết hạn sử dụng. Tồn kho quá ít → mất đơn hàng. AI giúp phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử để dự báo nhu cầu mùa vụ chính xác hơn.
🛠 Làm thử ngay
- Xuất dữ liệu bán hàng 12 tháng qua theo từng SKU.
- Dán vào AI cùng câu hỏi: "Phân tích xu hướng theo tháng và xác định tháng cao điểm/thấp điểm cho từng SKU chính."
- Yêu cầu AI dự báo nhu cầu 3 tháng tới dựa trên xu hướng.
- Yêu cầu AI tính lượng nhập khuyến nghị có tính đến lead time nhập hàng.
- Kiểm tra với kinh nghiệm thực tế và điều chỉnh trước khi đặt hàng.
💬 Prompt mẫu
"Đây là dữ liệu bán hàng 12 tháng qua của 5 SKU chủ lực: [dán bảng số liệu]. Phân tích: (1) Tháng nào bán chạy nhất mỗi SKU, (2) Tháng nào tồn cao nhất, (3) Dự báo nhu cầu tháng 7-9, (4) Khuyến nghị lượng nhập tháng 7 với lead time 14 ngày, (5) SKU nào có rủi ro hết hàng cao nhất."
✅ Bài tập áp dụng
Chạy dự báo nhu cầu cho top 5 SKU quan trọng nhất bằng AI trước khi đặt hàng tháng tới.
⚠️ Lưu ý / sai lầm thường gặp
Dự báo AI chỉ dựa trên lịch sử — các sự kiện đặc biệt (Tết, lễ, khuyến mãi lớn) cần được tính thêm thủ công.