Cựu Chủ tịch và CEO của IBM, Lou Gerstner, từng chia sẻ: “Trong kinh doanh, những gì bạn dự đoán, bạn có thể kiểm soát được”. Câu nói này đặc biệt chính xác khi nói về tầm quan trọng của việc dự báo doanh thu – quy trình giúp doanh nghiệp lập kế hoạch doanh thu dự kiến cho một kỳ kế toán cụ thể. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể ổn định dòng tiền, tối ưu hóa nhân sự, ưu tiên các dự án quan trọng và dự đoán các xu hướng để xây dựng chiến lược phát triển hiệu quả.

Tuy nhiên, trong lĩnh vực dịch vụ, quá trình dự báo doanh thu thường gặp nhiều thách thức. Tính chất tùy chỉnh của dự án, mô hình tính phí đa dạng và thay đổi liên tục về nhu cầu khách hàng đều tạo ra sự không chắc chắn. Để khắc phục những khó khăn này, các công ty dịch vụ cần kết hợp các phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến cùng với công nghệ AI và học máy để dự đoán những biến số phức tạp.

Dự báo doanh thu và tầm quan trọng của của nó trong ngành dịch vụ

Dự báo doanh thu là quy trình dự đoán doanh thu tương lai của doanh nghiệp dựa trên dữ liệu trước đó, xu hướng thị trường và các yếu tố ngoại cảnh. Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy nhiều doanh nghiệp thường có sai lệch hơn 5% trong dự báo do các yếu tố như biến động thị trường hoặc suy thoái kinh tế.

Để giải quyết những thách thức này, nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu áp dụng các công nghệ tiên tiến để có cái nhìn toàn diện hơn về hoạt động kinh doanh. Từ đó nâng cao độ chính xác trong việc dự báo doanh thu. Các công nghệ đó bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML), cùng với các ứng dụng quản lý dự án và kế toán tích hợp.

Khó khăn trong dự báo doanh thu ngành dịch vụ

Sản phẩm của các công ty dịch vụ thường là các dự án mang tính tùy chỉnh, được thực hiện dựa trên chuyên môn, thời gian và kết quả đạt được. Điều này dẫn đến quá trình tính doanh thu phức tạp, bao gồm các cột mốc hoàn thành, mức phí thay đổi, hợp đồng giữ chân khách hàng và các khoản phí phát sinh. Các công ty dịch vụ cũng thường gặp phải những thay đổi trong yêu cầu từ phía khách hàng. Điều này ảnh hưởng đến tiến độ dự án, ngân sách và doanh thu.

Do đó, quy trình dự báo doanh thu cần phải linh hoạt hơn và đòi hỏi hiểu biết sâu hơn về nhu cầu khách hàng lẫn năng lực của công ty.

Một dự báo doanh thu chính xác sẽ giúp các công ty dịch vụ xác định rõ hướng đi, tối ưu hóa việc phân bổ nhân sự, quản lý dòng tiền hiệu quả và đặt ra kỳ vọng thực tế. Việc dự báo chính xác còn giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược phù hợp với mong đợi của khách hàng. Từ đó gia tăng niềm tin và củng cố mối quan hệ hợp tác. Khi doanh nghiệp có thể dự đoán trước được các khó khăn tiềm ẩn hoặc nhận ra những cơ hội mở rộng, doanh nghiệp sẽ mang lại nhiều cam kết và giá trị tối ưu cho khách hàng.

Các yếu tố chính trong dự báo doanh thu

Nhiều doanh nghiệp có thể dễ dàng bị cám dỗ khi chỉ dựa vào dữ liệu doanh số lịch sử để dự đoán doanh thu tương lai. Tuy nhiên, như câu nói phổ biến trong giới đầu tư: “Hiệu suất trong quá khứ không đảm bảo cho kết quả tương lai”. Dữ liệu lịch sử chỉ là một trong nhiều yếu tố tạo nên một dự báo doanh thu toàn diện. Các yếu tố sau đây sẽ góp phần giúp các công ty dịch vụ đưa ra ước tính doanh thu chính xác và đáng tin cậy hơn.

Phân tích dữ liệu lịch sử:

Dữ liệu lịch sử có thể giúp doanh nghiệp tổng hợp các xu hướng, hành vi của khách hàng và kết quả dự án trước đó. Các công ty thường xem xét các chỉ số như số giờ làm việc tính phí, thời gian hoàn thành dự án và tỷ lệ giữ chân khách hàng để điều chỉnh chiến lược và dự đoán doanh thu trong tương lai.

Các nền tảng phân tích tiên tiến và công cụ trí tuệ kinh doanh (BI) có thể hỗ trợ công ty phân tích. Tuy nhiên, vì tính biến động của dự án và nhu cầu khách hàng, dữ liệu lịch sử có thể không phản ánh chính xác kết quả trong tương lai.

Dự báo nhu cầu dịch vụ

Một trong những bước đầu tiên trong dự báo doanh thu là đánh giá nhu cầu về dịch vụ của công ty. Doanh nghiệp thường dựa vào tương tác khách hàng, báo cáo xu hướng thị trường và phân tích đối thủ cạnh tranh để đưa ra dự báo nhu cầu. Các công cụ phân tích hiện đại và các giải pháp chuyên ngành như SAP và ERP có thể giúp cải thiện dự báo nhu cầu, tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực và lập kế hoạch tài chính. Tuy nhiên, do dịch vụ tùy chỉnh và phạm vi dự án thay đổi liên tục, việc dự đoán nhu cầu dịch vụ có thể gặp khó khăn.

Dự đoán giá và điều chỉnh giá

Dự báo doanh thu không chỉ phụ thuộc vào khối lượng công việc mà còn vào mức phí công ty dự kiến sẽ thu. Các yếu tố cần cân nhắc bao gồm nhu cầu thị trường, cạnh tranh và cấu trúc chi phí. Các yếu tố này phản ánh sự phát triển của môi trường kinh doanh, kỳ vọng khách hàng và các yếu tố chi phí nội bộ. Thách thức ở đây là đảm bảo điều chỉnh giá không làm mất lòng khách hàng hoặc giảm giá trị dịch vụ.

Phân tích kênh bán hàng (Pipeline)

Thành phần quan trọng nhất trong dự báo doanh thu là ước tính số lượng và giá trị các hợp đồng mà công ty kỳ vọng sẽ ký trong một khoảng thời gian nhất định. Doanh nghiệp cần phân tích khả năng chốt hợp đồng mới, đánh giá giá trị của từng hợp đồng và thời gian thực hiện. Phân tích kênh bán hàng trong dịch vụ chuyên nghiệp thường phức tạp do tính tùy chỉnh, chu kỳ bán hàng dài và sự thay đổi về phạm vi, thời gian dự án.

Gia hạn và mở rộng hợp đồng

Các công ty cần đánh giá khả năng gia hạn hoặc mở rộng hợp đồng hiện tại của khách hàng. Điều này quan trọng vì giữ chân khách hàng và mở rộng hợp đồng thường ít tốn kém hơn so với việc tìm kiếm khách hàng mới. Doanh nghiệp thường phân tích tỷ lệ gia hạn trước đây, phản hồi của khách hàng và giá trị đã mang lại trong hợp đồng để dự đoán cơ hội gia hạn và mở rộng. Quá trình này phức tạp vì nó đòi hỏi phải xem xét nhiều yếu tố như nhu cầu của khách hàng và độ phức tạp của dự án.

Yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến nhu cầu

Các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng trực tiếp đến ngân sách và nhu cầu về dịch vụ. Các công ty dịch vụ thường kết hợp phân tích dữ liệu, báo cáo ngành và chỉ số kinh tế để nắm bắt các xu hướng kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên, do đặc thù linh hoạt của các dự án, các công ty dịch vụ đôi khi gặp khó khăn trong việc liên kết các yếu tố kinh tế vĩ mô với tình hình thực tế của khách hàng như ngân sách.

Những thách thức trong dự báo doanh thu

Các công ty dịch vụ cung cấp “sản phẩm vô hình” thay vì “sản phẩm hữu hình”. Điều này tạo ra nhiều thách thức trong dự báo doanh thu. Tính vô hình của dịch vụ chuyên môn làm cho việc định lượng và dự đoán nhu cầu trở nên khó khăn hơn so với sản phẩm vật lý. Vì thế, các doanh nghiệp cần phải xử lý một số rủi ro chính trong việc xây dựng dự báo doanh thu.

Tính chất công việc dựa trên dự án

Nhiều doanh nghiệp tìm đến công ty dịch vụ để thực hiện các giải pháp tùy chỉnh nhằm giải quyết những vấn đề cụ thể. Việc gói gọn các dịch vụ tùy chỉnh này thành một dự án cụ thể giúp khách hàng dễ theo dõi và thanh toán. Nhưng đồng thời cũng tạo ra những thách thức như dòng doanh thu không đều, thời gian thực hiện thay đổi và công ty phải liên tục tìm kiếm khách hàng mới.

Dự báo không chính xác có thể dẫn đến thiếu hụt doanh thu, phân bổ sai nguồn lực và bỏ lỡ các cơ hội. Để khắc phục, các công ty dịch vụ có thể sử dụng các mô hình dự báo linh hoạt, đầu tư vào công cụ tự động hóa và liên tục thu thập phản hồi để cải thiện.

Sự thay đổi trong khối lượng công việc và thời gian dự án

Công ty dịch vụ thường mang tính tùy chỉnh cao, khiến khối lượng công việc và thời gian thực hiện của các dự án thay đổi liên tục. Điều này làm tăng độ phức tạp trong việc dự báo doanh thu vì phải cân bằng giữa các nhiệm vụ ngắn hạn và các dự án dài hạn. Việc không giải quyết tốt sự biến động này có thể gây ra sử dụng nguồn lực không hiệu quả, trễ hạn và làm khách hàng không hài lòng, ảnh hưởng đến việc thu và ghi nhận doanh thu.

Doanh nghiệp cần tích hợp tính linh hoạt vào mô hình dự báo, đồng thời sử dụng các công cụ giúp điều chỉnh theo thời gian thực. Một yếu tố quan trọng nữa là xây dựng sự minh bạch với khách hàng qua các cuộc trao đổi về phạm vi thay đổi dự án.

Sự phụ thuộc vào khách hàng hoặc lĩnh vực chuyên môn

Các công ty dịch vụ thường chuyên môn hóa trong lĩnh vực cụ thể, như một công ty luật có thể chuyên về luật sở hữu trí tuệ, hoặc một công ty tư vấn quản lý tập trung vào tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Mặc dù chuyên môn hóa mang lại lợi thế, nhưng cũng khiến doanh nghiệp dễ bị tổn thương trước sự biến động bất ngờ của thị trường.

Để giảm thiểu rủi ro này, các công ty nên đa dạng hóa danh mục khách hàng và mở rộng chuyên môn bằng cách xây dựng đội ngũ đa ngành và khai thác các cơ hội hợp tác giữa các lĩnh vực khác nhau. Công cụ phân tích dự đoán có thể giúp phát hiện các lĩnh vực mới nổi và phân tích dữ liệu khách hàng cũ để xác định các nhu cầu tiềm năng.

Biến động kinh tế ảnh hưởng đến ngân sách và nhu cầu khách hàng

Các công ty dịch vụ phụ thuộc nhiều vào ngân sách và nhu cầu của khách hàng, và những yếu tố này có thể thay đổi đột ngột. Biến động kinh tế có thể dẫn đến việc cắt giảm chi tiêu, hoãn hoặc hủy dự án, gây ra sai sót trong phân bổ nguồn lực và quyết định mở rộng không đúng thời điểm, làm ảnh hưởng đến tài chính và mối quan hệ khách hàng.

Để quản lý tốt những rủi ro này, doanh nghiệp cần linh hoạt trong vận hành, bao gồm các điều khoản hợp đồng linh động và xây dựng danh mục khách hàng đa dạng để giảm thiểu sự phụ thuộc vào một ngành cụ thể. Giao tiếp với khách hàng tốt cũng giúp dự đoán các thay đổi và điều chỉnh chiến lược kịp thời.

Các phương pháp giúp dự báo doanh thu cho công ty dịch vụ

Các công ty dịch vụ chuyên nghiệp có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để dự báo doanh thu tương lai. Bao gồm những kỹ thuật dựa trên dữ liệu, phản hồi từ thực tế và mối quan hệ nhân quả. Mỗi phương pháp có ưu điểm riêng. Vì vậy doanh nghiệp nên kết hợp nhiều phương pháp để có cái nhìn tổng quan và chính xác hơn về dự báo doanh thu.

Phân Tích Chuỗi Thời Gian

Phân tích chuỗi thời gian là một kỹ thuật thống kê sử dụng dữ liệu lịch sử để nhận diện các xu hướng như biến động chu kỳ, từ đó hỗ trợ dự báo. Các công ty dịch vụ thường có lượng dữ liệu lớn về các dự án trước đây, thời gian hoàn thành và doanh thu, điều này giúp ích cho việc dự đoán xu hướng tương lai một cách chính xác hơn.

Kỹ thuật này cũng đặc biệt hữu ích đối với những công ty có nhu cầu theo mùa, như các công ty kế toán, vì nó cung cấp thông tin về thời gian cao điểm và thấp điểm, giúp tối ưu hóa nguồn lực và lập kế hoạch chiến lược.

Phân tích chuỗi thời gian yêu cầu phải lưu trữ kỹ lưỡng dữ liệu về các dự án và doanh thu trước đó. Các phần mềm chuyên dụng như công cụ trí tuệ kinh doanh (BI), hệ thống PSA và ERP có thể hỗ trợ xử lý dữ liệu, nhận diện mô hình và dự đoán xu hướng tương lai. Việc cập nhật mô hình chuỗi thời gian thường xuyên với dữ liệu mới và điều chỉnh các bất thường sẽ giúp tăng cường độ chính xác của dự báo.

Tuy nhiên, doanh nghiệp không nên phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu lịch sử, vì điều này không lường trước được những thay đổi thị trường hoặc sự kiện toàn cầu bất ngờ. Do đó, nên kết hợp phân tích chuỗi thời gian với các mô hình dự báo khác để có cái nhìn toàn diện hơn.

Phương Pháp Định Tính

Phương pháp dự báo định tính tập trung vào sự phán đoán của con người, chuyên môn và trực giác, khác với các kỹ thuật dựa trên dữ liệu. Ví dụ, kiến thức của những chuyên gia trong ngành, thông tin từ mối quan hệ khách hàng và nhận định thị trường rộng hơn có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc mà các phương pháp định lượng có thể bỏ qua. Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi doanh nghiệp bước vào thị trường mới hoặc triển khai dịch vụ mới, nơi dữ liệu lịch sử còn hạn chế.

Tuy nhiên, phương pháp định tính dễ bị ảnh hưởng bởi các thiên kiến nhận thức, lạc quan hoặc bi quan quá mức, vì nó dựa trên thông tin chủ quan. Do đó, dự đoán có thể dao động lớn giữa các chuyên gia. Điều quan trọng là phải bổ sung các dữ liệu định lượng vào dự báo định tính để có sự cân bằng. Các nhóm chuyên gia đa dạng, phản hồi ẩn danh và các phương pháp xây dựng sự đồng thuận cũng có thể giảm thiểu những định kiến cá nhân.

Phương Pháp AI và Machine Learning

Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đã mang lại các công cụ mạnh mẽ giúp các công ty dịch vụ nhận diện những mô hình phức tạp, dự đoán kết quả và liên tục cải thiện dự báo doanh thu dựa trên dữ liệu mới. AI và ML có thể nhanh chóng tích hợp các biến này với dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường thời gian thực để đưa ra những dự đoán chính xác hơn.

Tuy nhiên, một vấn đề lớn của AI và ML là “dữ liệu đầu vào sai, kết quả sai”. Điều này có nghĩa dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến các dự đoán sai lệch. Các kỹ thuật AI và ML yêu cầu chuyên môn cao để thiết lập, quản lý và diễn giải. Do đó, doanh nghiệp cần đầu tư vào việc đảm bảo chất lượng dữ liệu, đảm bảo dữ liệu luôn chính xác và cập nhật. Kiểm tra và đánh giá định kỳ cũng giúp duy trì chất lượng dữ liệu.

Tối ưu hóa dự báo doanh thu ngành dịch vụ với NetSuite

NetSuite cung cấp bộ giải pháp toàn diện cho các doanh nghiệp dịch vụ, giúp dự báo doanh thu chính xác hơn bằng cách tích hợp toàn bộ khả năng quản lý của tổ chức trên một nền tảng duy nhất. Hệ thống Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP) của NetSuite kết hợp các tính năng cốt lõi về kế toán và quản lý tài chính với các công cụ phân tích động, cung cấp cho các công ty dịch vụ cái nhìn theo thời gian thực về tác động tài chính của các dự án đang diễn ra, phân bổ nguồn lực và hợp đồng với khách hàng.

ERP của NetSuite kết nối liền mạch với mô-đun NetSuite Professional Services Automation (PSA) – một giải pháp chuyên biệt cho các công ty dịch vụ, tập trung vào quản lý nguồn lực, kế toán dự án và quản lý chi phí. Sự kết hợp giữa hai công cụ này cho phép dữ liệu dự án từ NetSuite PSA tương tác đến các chỉ số tài chính trong NetSuite ERP. Chẳng hạn, nếu có dự án bị trì hoãn, thông tin này sẽ ngay lập tức được phản ánh trong dự báo doanh thu hàng quý, đảm bảo mọi dự báo luôn đồng bộ và chính xác.

Với kiến trúc dựa trên nền tảng đám mây, NetSuite tích hợp tất cả các mô-đun như tài chính, quản lý nhân sự, quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và quản lý dự án trong thời gian thực, giúp dữ liệu được đồng bộ hóa trên toàn hệ thống. Cách tiếp cận này giúp quy trình dự báo doanh thu trở nên dễ dàng và tự động hơn, đồng thời tăng tính chính xác đáng kể.

Mặc dù, dự báo doanh thu luôn đối mặt với thách thức khó đoán định tương lai, nhưng kỹ thuật và công nghệ khoa học dự báo đã có những bước tiến vượt bậc. Đây là tin vui cho ngành dịch vụ, nơi tính tùy chỉnh và linh hoạt tạo nên nhiều khó khăn trong dự đoán. Nhờ các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), doanh nghiệp có thể xử lý lượng lớn dữ liệu, từ đó phát hiện các mô hình và xu hướng giúp dự báo doanh thu chính xác hơn, nâng cao khả năng thích ứng và ra quyết định hiệu quả hơn.