Trong bối cảnh thị trường biến động liên tục, việc hiểu và dự báo hành vi khách hàng đang trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả quản trị chuỗi cung ứng (SCM). Các mô hình lựa chọn rời rạc – một công cụ định lượng trong kinh tế lượng – đang mở ra hướng tiếp cận mới, giúp tối ưu vận hành, nâng cao năng lực cạnh tranh.

Chuỗi cung ứng hiện đại không chỉ là bài toán logistics, mà còn là một hệ thống phức hợp, đòi hỏi khả năng thích ứng linh hoạt với nhu cầu tiêu dùng biến đổi liên tục. Trong xu hướng đó, các mô hình lựa chọn rời rạc (discrete choice models) đang được xem là công cụ mạnh mẽ để phân tích hành vi ra quyết định của người tiêu dùng và các tác nhân trong chuỗi cung ứng.

Mô hình này cho phép doanh nghiệp dự báo nhu cầu, tối ưu hàng tồn kho, lựa chọn nhà cung cấp phù hợp và đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu thực tế. Một trong những đặc điểm nổi bật của mô hình là khả năng giải thích rõ ràng các kết quả dự đoán, giúp nhà quản trị hiểu được lý do đằng sau từng khuyến nghị – yếu tố then chốt để tăng tính minh bạch và độ tin cậy trong triển khai thực tế.

Từ nền tảng học thuật đến ứng dụng thực tiễn

Một trong những cột mốc quan trọng trong lịch sử phát triển của mô hình lựa chọn là công trình của GS. McFadden (Mỹ) vào năm 1973 – người đã xây dựng mô hình logit nổi tiếng, từ đó hình thành lĩnh vực “mô hình hóa nhu cầu hành vi” trong kinh tế lượng. Các mô hình này ngày càng được áp dụng rộng rãi trong SCM, đặc biệt là trong các lĩnh vực như dự báo nhu cầu, phân bổ nguồn lực, và định tuyến phương tiện.

Hướng nghiên cứu mới tại Việt Nam

Tại Việt Nam, các mô hình này đang từng bước được đưa vào ứng dụng trong nghiên cứu và thực tiễn doanh nghiệp. Năm 2024, Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VinIF) đã tài trợ cho dự án “Tối ưu hóa hoạt động chuỗi cung ứng dựa trên hành vi của khách hàng”, do PGS.TS. Hà Minh Hoàng (Trường Công nghệ – Đại học Kinh tế Quốc dân) chủ trì.

Dự án tập trung vào ba nhóm bài toán cốt lõi:

• Quản lý tồn kho: xây dựng các thuật toán dự báo nhu cầu chính xác hơn bằng cách mô hình hóa hành vi lựa chọn của khách hàng.
• Lập kế hoạch địa điểm: phát triển các mô hình hành vi động, phản ánh sự thay đổi trong lựa chọn tiêu dùng do ảnh hưởng từ cạnh tranh và môi trường.
• Tối ưu hóa định tuyến phương tiện: tích hợp mô hình hành vi khách hàng với dữ liệu giao thông, từ đó đưa ra các tuyến vận chuyển tối ưu về cả chi phí và trải nghiệm người dùng.

Ứng dụng và thách thức trong bối cảnh Việt Nam

Việc ứng dụng mô hình hành vi vào chuỗi cung ứng tại Việt Nam bước đầu cho thấy nhiều tiềm năng. Tuy nhiên, một số thách thức vẫn còn hiện hữu:

• Thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao: Hiện tại, nội dung liên ngành như tối ưu hóa, mô phỏng hành vi vẫn còn mới mẻ trong đào tạo đại học.
• Nhận thức hạn chế trong doanh nghiệp: Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn quản lý chuỗi cung ứng chủ yếu bằng kinh nghiệm, thiếu công cụ phân tích hiện đại.
• Hạn chế về dữ liệu: Dữ liệu chưa được chuẩn hóa, phân mảnh và chưa sẵn sàng để tích hợp vào các mô hình phân tích nâng cao.
• Khó khăn trong tích hợp công nghệ: Hạ tầng công nghệ hiện tại của nhiều doanh nghiệp chưa đáp ứng được yêu cầu tích hợp các thuật toán tối ưu và công cụ học máy.

Tuy nhiên, với định hướng phát triển kinh tế số và logistics thông minh của Việt Nam, việc đẩy mạnh ứng dụng các mô hình định lượng vào quản lý chuỗi cung ứng được xem là bước đi tất yếu, giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh và hội nhập sâu rộng vào chuỗi giá trị toàn cầu.

Tác giả: PGS.TS. Hà Minh Hoàng – Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
GS. Mai Tiến – Đại học Quản lý Singapore
Biên tập: Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VinIF)

Nguồn: VINIF