So sánh quy trình lập kế hoạch nhu cầu và cung ứng trong ngành FMCG với số liệu thực tế
Quy trình lập kế hoạch nhu cầu (Demand Planning) và cung ứng (Supply Planning) trong ngành FMCG (Fast-Moving Consumer Goods – Hàng tiêu dùng nhanh) là một chuỗi các bước quan trọng nhằm đảm bảo sản phẩm luôn có sẵn trên kệ hàng. Nhưng khi so sánh với thực tế, điều gì xảy ra? Hãy cùng phân tích một ví dụ về sản phẩm dầu gội và so sánh với số liệu thực tế giả định để hiểu rõ hơn về quy trình này.
FMCG và các khái niệm cơ bản
FMCG (Fast-Moving Consumer Goods) là các sản phẩm tiêu dùng nhanh, như thực phẩm, đồ uống, mỹ phẩm, hoặc sản phẩm chăm sóc cá nhân (sữa, snack, dầu gội). Đặc điểm của ngành FMCG là nhu cầu thay đổi nhanh, cạnh tranh cao, và sản phẩm cần luôn có sẵn để tránh mất khách hàng.
- Demand Planning (Lập kế hoạch nhu cầu): Là quá trình dự đoán nhu cầu của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường, và các yếu tố bên ngoài (khuyến mãi, sự kiện).
- Supply Planning (Lập kế hoạch cung ứng): Là quá trình xác định số lượng sản phẩm cần sản xuất, tồn kho và phân phối để đáp ứng nhu cầu đã dự báo.
- SNP (Supply Network Planning – Lập kế hoạch mạng lưới cung ứng): Một hệ thống hoặc công cụ giúp lập kế hoạch sản xuất và phân phối trên toàn chuỗi cung ứng.
- S&OP (Sales & Operations Planning – Lập kế hoạch bán hàng và vận hành): Một cuộc họp liên phòng ban để thống nhất kế hoạch giữa bán hàng, vận hành và tài chính.
Quy trình lập kế hoạch (theo lý thuyết)
- Tạo dự báo thống kê (Statistical Forecast): Dựa trên dữ liệu lịch sử, giả sử tháng trước bán được 10.000 chai dầu gội và dự kiến tăng trưởng 10%. Công thức:
Dự báo = 10.000 × (1 + 0.1) = 11.000 chai. - Nhân viên lập kế hoạch nhu cầu (Demand Planner) điều chỉnh dự báo: Có chương trình khuyến mãi “mua 1 tặng 1”, nên dự báo được điều chỉnh lên 15.000 chai.
Giải thích: Demand Planner không chỉ dựa vào số liệu mà còn xem xét các yếu tố thị trường (Market Factors) như khuyến mãi, sự kiện lớn (Tết, Black Friday) để điều chỉnh dự báo. - Trưởng chi nhánh (Branch Head) và quản lý khu vực (Regional Manager) xem xét dự báo: Sau khi cân nhắc các yếu tố địa phương (Local Factors) như thời tiết, sự kiện, dự báo giữ nguyên ở mức 15.000 chai.
Giải thích: Branch Head và Regional Manager đảm bảo dự báo phù hợp với điều kiện từng khu vực, ví dụ: vùng nóng cần nhiều nước giải khát hơn. - Dự báo phát hành cho SNP (Supply Network Planning): Dự báo cuối cùng là 15.000 chai.
- Chạy lập kế hoạch SNP (SNP Planning Run): Hệ thống đề xuất sản xuất 12.000 chai (8.000 cho Hà Nội, 4.000 cho TP.HCM), dựa trên tồn kho và khả năng sản xuất.
Giải thích: SNP sử dụng thuật toán để cân bằng giữa nhu cầu (Demand) và khả năng cung ứng (Supply Capacity), đảm bảo tối ưu hóa nguồn lực. - Phân tích kết quả SNP (Analyze SNP Results): Do hạn chế về máy móc (Capacity Constraints), chỉ sản xuất được 9.000 chai.
Giải thích: Capacity Constraints là các giới hạn vật lý (máy móc, nguyên liệu) khiến công ty không thể sản xuất đủ số lượng mong muốn. - Phát hành kế hoạch SNP có giới hạn (Release SNP Constrained Plan): Kế hoạch cuối cùng là 9.000 chai, phân bổ 6.000 chai cho Hà Nội và 3.000 chai cho TP.HCM.
- Tiến hành cuộc họp S&OP (Conduct S&OP Meeting) và chốt kế hoạch (Freeze Plan): Kế hoạch được phê duyệt với 9.000 chai.
Giải thích: S&OP là bước cuối để các phòng ban (Sales, Operations, Finance) thống nhất và “đóng băng” kế hoạch, tránh thay đổi trước khi triển khai.
Số liệu thực tế (giả định)
Giả sử sau khi triển khai, số liệu thực tế trong tháng đó là:
- Nhu cầu thực tế (Actual Demand): Chương trình khuyến mãi thu hút nhiều khách hàng hơn dự kiến, dẫn đến nhu cầu thực tế là 18.000 chai.
- Doanh số thực tế (Actual Sales): Vì chỉ sản xuất 9.000 chai, công ty chỉ đáp ứng được 9.000 chai, thiếu hụt 9.000 chai (18.000 – 9.000).
- Phân bổ thực tế (Actual Allocation):
- Hà Nội: Nhu cầu thực tế 10.000 chai, nhưng chỉ nhận 6.000 chai → thiếu 4.000 chai.
- TP.HCM: Nhu cầu thực tế 8.000 chai, nhưng chỉ nhận 3.000 chai → thiếu 5.000 chai.
- Hệ quả (Impact): Khách hàng không tìm thấy sản phẩm trên kệ, dẫn đến mất doanh thu và một số khách hàng chuyển sang thương hiệu đối thủ.
So sánh và phân tích sự khác biệt
- Dự báo (Forecast) so với nhu cầu thực tế (Actual Demand):
- Dự báo: 15.000 chai.
- Nhu cầu thực tế: 18.000 chai.
=> Chênh lệch (Gap): Thực tế cao hơn 3.000 chai (20% so với dự báo).
Phân tích: Điều này cho thấy dự báo chưa lường trước hết tác động của chương trình khuyến mãi (Promotional Impact). Trong FMCG, các yếu tố như khuyến mãi hoặc xu hướng tiêu dùng (Consumer Trends) có thể làm nhu cầu tăng đột biến.
- Kế hoạch sản xuất (Production Plan) so với nhu cầu thực tế (Actual Demand):
- Kế hoạch: 9.000 chai.
- Nhu cầu thực tế: 18.000 chai.
=> Chênh lệch (Gap): Thiếu 9.000 chai (50% nhu cầu không được đáp ứng).
Phân tích: Hạn chế về năng lực sản xuất (Capacity Constraints) khiến kế hoạch không đáp ứng được nhu cầu, một vấn đề phổ biến trong FMCG khi nguồn lực có hạn.
- Phân bổ (Allocation) so với nhu cầu thực tế (Actual Demand):
- Hà Nội: Thiếu 4.000 chai (40% nhu cầu không đáp ứng).
- TP.HCM: Thiếu 5.000 chai (62,5% nhu cầu không đáp ứng).
Phân tích: Việc phân bổ chưa tối ưu, đặc biệt TP.HCM bị ảnh hưởng nặng hơn, có thể làm giảm uy tín thương hiệu tại khu vực này.
Ý nghĩa trong ngành FMCG
- Tầm quan trọng của dự báo chính xác (Accurate Forecasting): Trong FMCG, nhu cầu biến động nhanh do khuyến mãi (Promotions), thời tiết (Weather Factors), hoặc xu hướng (Trends). Dự báo sai (như chênh lệch 20% trong ví dụ) có thể dẫn đến thiếu hàng, mất doanh thu, và làm giảm lòng trung thành của khách hàng (Customer Loyalty). Các công ty FMCG cần đầu tư vào công nghệ như AI hoặc Machine Learning để cải thiện độ chính xác.
- Quản lý nguồn lực (Resource Management): Hạn chế sản xuất (9.000 chai so với nhu cầu 18.000 chai) cho thấy cần đầu tư vào năng lực sản xuất (Production Capacity) và quản lý chuỗi cung ứng (Supply Chain Management). Trong FMCG, việc không đáp ứng nhu cầu có thể khiến khách hàng chuyển sang đối thủ ngay lập tức.
- Tối ưu phân bổ (Optimized Allocation): Sự chênh lệch trong phân bổ giữa các khu vực cho thấy cần có cơ chế linh hoạt hơn, như dự trữ đệm (Buffer Stock) tại các khu vực có nhu cầu biến động cao.
Kết luận
So sánh giữa kế hoạch và số liệu thực tế cho thấy quy trình lập kế hoạch trong FMCG, dù kỹ lưỡng, vẫn có thể gặp rủi ro do dự báo chưa chính xác (Inaccurate Forecast) và hạn chế nguồn lực (Resource Constraints). Trong ví dụ này, công ty đã thiếu 9.000 chai dầu gội, tương đương 50% nhu cầu thực tế, dẫn đến mất cơ hội doanh thu và ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng (Customer Experience). Để cải thiện, các công ty FMCG cần:
- Sử dụng công nghệ tiên tiến để dự báo chính xác hơn (Advanced Forecasting Technologies).
- Tăng cường năng lực sản xuất và quản lý chuỗi cung ứng (Enhanced Supply Chain Management).
- Xây dựng kế hoạch linh hoạt (Flexible Planning) để ứng phó với biến động nhu cầu.
Hành trình từ kế hoạch đến kệ hàng trong FMCG không chỉ là con số, mà còn là nghệ thuật cân bằng giữa dự đoán và thực tế.
Liên lạc với BSD 0918 339 689 để tìm hiểu thêm về các giải pháp công nghệ cho ngành FMCG, tìmh hiểu về phương pháp tiếp cận và triển khai giải pháp công nghệ cho môi trường của doanh nghiệp bạn
