Tuần 1 · Ngày bổ sung · Bổ sung · 4 giờ
Mục tiêu
- Hiểu chuỗi phân phối Công ty → NPP → cửa hàng, phân biệt sell-in, sell-out, sell-through
- Tính được chuỗi doanh thu gộp → chiết khấu → doanh thu thuần → giá vốn → lợi nhuận gộp, biên lợi nhuận
- Tính được % đạt chỉ tiêu, run-rate, độ phủ, cửa hàng hoạt động, drop size, lines per call, strike rate
- Tính được tồn kho NPP, số ngày tồn, tỷ lệ hàng trả và đọc được ý nghĩa của chúng
- Phân biệt 4 loại báo cáo trong doanh nghiệp và biết ai đọc loại nào
Dữ liệu cần tải
Ngày bổ sung: Khái niệm kinh doanh và các loại báo cáo
Năm ngày vừa qua bạn đã học công cụ. Hôm nay học nghiệp vụ: những con số mà giám đốc kinh doanh, giám sát vùng hay kế toán sẽ hỏi bạn. Bạn có thể dựng dashboard rất đẹp, nhưng nếu tính sai “doanh thu thuần” hay hiểu sai “độ phủ” thì báo cáo đó vô dụng.
Bài hôm nay chưa cần Power BI. Bạn làm bằng Excel hoặc SQL, những thứ đã ôn ở Ngày 4. Từ tuần 9 trở đi, toàn bộ các KPI này sẽ được viết lại bằng DAX.
Kế hoạch 4 giờ
| Thời gian | Nội dung |
|---|---|
| 30 phút | Phần 1: Chuỗi phân phối và dữ liệu |
| 45 phút | Phần 2: Từ doanh thu đến lợi nhuận |
| 1 giờ | Phần 3: KPI bán hàng |
| 15 phút | Phần 4: Các loại báo cáo |
| 1 giờ 30 | Phần 5 - 6: Bài tập, tự đánh giá, trắc nghiệm |
Phần 1: Chuỗi phân phối và dữ liệu
Công ty FMCG (hàng tiêu dùng nhanh) như Sao Mai không bán thẳng cho người tiêu dùng. Hàng đi qua nhiều khâu, và mỗi khâu sinh ra một loại dữ liệu:
| Khâu | Tên gọi | Ai bán cho ai | Bảng dữ liệu |
|---|---|---|---|
| 1 | Sell-in | Công ty bán cho nhà phân phối (NPP) | FactSellIn |
| 2 | Sell-out | NPP bán cho cửa hàng | FactDonHang |
| 3 | Sell-through | Cửa hàng bán cho người tiêu dùng | Không có (công ty thường phải mua dữ liệu này từ hãng nghiên cứu thị trường) |
Hai kênh bán hàng:
- GT (General Trade, kênh truyền thống): tạp hóa, sạp chợ. Nhiều cửa hàng, mỗi đơn nhỏ. Nhân viên bán hàng của NPP đi viếng thăm từng cửa hàng theo tuyến cố định để lấy đơn.
- MT (Modern Trade, kênh hiện đại): siêu thị, cửa hàng tiện lợi. Ít cửa hàng, đơn lớn, thường có hợp đồng và chiết khấu riêng.
Trong khóa học, phần lớn các bài phân tích dùng sell-out (FactDonHang), vì nó chi tiết đến từng cửa hàng, nhân viên và ngày.
Phần 2: Từ doanh thu đến lợi nhuận
2.1 Chuỗi tính toán
Mỗi dòng trong FactDonHang có Số lượng, Đơn giá, Tỷ lệ chiết khấu và Giá vốn đơn vị. Từ đó tính ra:
| Chỉ tiêu | Công thức | Ý nghĩa |
|---|---|---|
| Doanh thu gộp | Số lượng × Đơn giá | Tiền bán theo giá niêm yết, chưa trừ gì |
| Chiết khấu | Doanh thu gộp × Tỷ lệ CK | Phần giảm cho khách (khuyến mãi, chiết khấu thương mại) |
| Doanh thu thuần | Doanh thu gộp − Chiết khấu | Tiền thực sự thu được |
| Giá vốn | Số lượng × Giá vốn đơn vị | Chi phí để có hàng bán |
| Lợi nhuận gộp | Doanh thu thuần − Giá vốn | Tiền còn lại để trả chi phí bán hàng, quản lý… |
| Biên lợi nhuận gộp | Lợi nhuận gộp / Doanh thu thuần | Cứ 100 đồng doanh thu thì lãi gộp bao nhiêu |
Trong file Excel FMCG_BanHang_2024_2025.xlsx, cột Doanh thu đã là doanh thu thuần (sau chiết khấu), còn cột Chiết khấu là tỷ lệ, không phải số tiền. Muốn có doanh thu gộp, bạn tự tính Số lượng × Đơn giá. Đọc kỹ ý nghĩa từng cột trước khi cộng là thói quen bắt buộc khi nhận dữ liệu mới.
2.2 Những gì khóa học đơn giản hóa
Trong kế toán Việt Nam, doanh thu thuần bằng doanh thu bán hàng trừ đi các khoản giảm trừ doanh thu: chiết khấu thương mại, giảm giá hàng bán và hàng bán bị trả lại. Khóa học quy ước:
- Doanh thu thuần = Doanh thu gộp − Chiết khấu. Hàng trả được theo dõi riêng bằng
FactTraHang. - Mọi số tiền đều chưa gồm VAT.
- Lợi nhuận gộp chưa trừ chi phí bán hàng, chi phí quản lý. Phần này nằm trong báo cáo kết quả kinh doanh (P&L) ở tuần 17.
Khi đi làm, câu đầu tiên cần hỏi khi được giao báo cáo doanh thu là: “Doanh thu ở đây là gộp hay thuần? Có trừ hàng trả không? Có VAT không?”
Phần 3: KPI bán hàng
3.1 Chỉ tiêu và tiến độ
| KPI | Công thức | Ví dụ |
|---|---|---|
| % đạt chỉ tiêu | Thực hiện / Chỉ tiêu | Bán 230 triệu, chỉ tiêu 250 triệu → 92% |
| Còn thiếu | Chỉ tiêu − Thực hiện | 20 triệu |
| Run-rate (dự báo cuối kỳ) | Thực hiện / Số ngày bán đã qua × Tổng ngày bán trong kỳ | Đã qua 10/25 ngày, bán 100 triệu → dự báo 250 triệu |
| Cần bán mỗi ngày | Còn thiếu / Số ngày bán còn lại |
Chỉ tiêu của Sao Mai giao theo NPP × Ngành hàng × Tháng, đơn vị triệu đồng (FactChiTieu). Đơn hàng thì chi tiết đến từng ngày, từng SKU, từng cửa hàng. Hai bảng có độ chi tiết (grain) khác nhau, và cách ghép chúng trong Power BI sẽ học ở tuần 8 và tuần 11.
3.2 Độ phủ và cửa hàng
| KPI | Công thức | Trả lời câu hỏi |
|---|---|---|
| Cửa hàng hoạt động (active outlet) | Số cửa hàng có ít nhất 1 đơn trong kỳ | Bao nhiêu khách đang mua? |
| Tỷ lệ cửa hàng hoạt động | Cửa hàng hoạt động / Tổng cửa hàng đã mở mã | Bao nhiêu % khách vẫn còn mua? |
| Độ phủ (numeric distribution) của một ngành / SKU | Số cửa hàng có mua ngành / SKU đó / Tổng cửa hàng | Sản phẩm có mặt ở bao nhiêu % cửa hàng? |
| Cửa hàng mới | Cửa hàng có đơn đầu tiên trong kỳ | Mở rộng được bao nhiêu? |
| Cửa hàng ngừng mua | Từng mua, nhưng không có đơn trong N tháng gần nhất | Mất bao nhiêu khách? |
Muốn tăng doanh thu, công ty có hai cách: bán cho nhiều cửa hàng hơn (tăng độ phủ) hoặc bán nhiều hơn cho mỗi cửa hàng (tăng giá trị đơn). Các KPI ở mục này đo cách thứ nhất.
3.3 Đơn hàng và viếng thăm
| KPI | Công thức | Ý nghĩa |
|---|---|---|
| Drop size | Doanh thu / Số đơn hàng | Giá trị trung bình một đơn |
| Lines per call (LPC) | Số dòng SKU / Số đơn hàng | Trung bình mỗi đơn có mấy mặt hàng |
| Strike rate | Số lượt viếng thăm có đơn / Tổng lượt viếng thăm | Bao nhiêu % lần ghé cửa hàng ra được đơn |
Ba KPI này ghép lại thành một công thức hay dùng để “mổ xẻ” doanh thu của nhân viên bán hàng:
Doanh thu = Số lượt viếng thăm × Strike rate × Drop size
Nếu doanh thu của một nhân viên giảm, công thức này cho biết lý do: đi ít cửa hàng hơn, ghé nhiều mà không chốt được đơn, hay chốt được nhưng đơn nhỏ.
3.4 Tồn kho và hàng trả
| KPI | Công thức |
|---|---|
| Tồn kho cuối kỳ của NPP | Tồn đầu kỳ + Sell-in − Sell-out (+ hàng trả nhập lại kho, nếu còn bán được) |
| Số ngày tồn kho (days of inventory) | Tồn cuối kỳ / Sell-out bình quân mỗi ngày |
| Tỷ lệ hàng trả | Số lượng trả / Số lượng bán |
Mỗi công ty tự đặt định mức tồn kho, ví dụ từ 10 đến 14 ngày. Tồn thấp quá thì dễ hết hàng và mất doanh số. Tồn cao quá thì NPP bị đọng vốn, hàng dễ cận date, và tháng sau sẽ đặt ít đi.
Phần 4: Các loại báo cáo trong doanh nghiệp
| Loại | Người đọc | Tần suất | Đặc điểm | Ví dụ trong khóa |
|---|---|---|---|---|
| Điều hành | Giám đốc, trưởng phòng | Hằng ngày, tuần, tháng | Ít số, so với chỉ tiêu và cùng kỳ, đọc trong 1 phút | Báo cáo flash (tuần 14) |
| Vận hành | Giám sát vùng, NPP, nhân viên | Hằng ngày | Chi tiết tới cửa hàng, nhân viên; dùng để hành động ngay | Theo dõi chỉ tiêu, viếng thăm tuyến (tuần 14) |
| Phân tích | Quản lý, marketing | Khi có câu hỏi | Trả lời “vì sao”: đào sâu, so sánh, tìm nguyên nhân | Sản phẩm, khách hàng, khuyến mãi, Price-Volume-Mix (tuần 15 - 16) |
| Tài chính | Ban giám đốc, kế toán | Tháng, quý | Cấu trúc cố định, số phải khớp sổ sách | P&L, ngân sách vs thực tế (tuần 17) |
Trước khi làm bất kỳ báo cáo nào, hãy trả lời được ba câu: Ai đọc? Họ cần quyết định điều gì? Họ xem bao lâu một lần? Câu trả lời quyết định báo cáo có bao nhiêu số, chi tiết đến đâu và cập nhật lúc nào.
Phần 5: Bài tập tự làm
Làm bằng Excel (FMCG_BanHang_2024_2025.xlsx, có 2024 - 2025) hoặc SQL (fmcg_saomai.sqlite, có 2023 - 2025). Nếu có thời gian, làm bằng cả hai cách rồi so kết quả. Tất cả câu hỏi dưới đây tính cho năm 2025.
Chuỗi doanh thu → lợi nhuận. Tính cho toàn công ty năm 2025:
- Doanh thu gộp, Chiết khấu, Doanh thu thuần.
- Giá vốn, Lợi nhuận gộp.
- Chiết khấu chiếm bao nhiêu % doanh thu gộp? Biên lợi nhuận gộp bao nhiêu %?
Trình bày thành một bảng nhỏ, từ trên xuống, giống báo cáo kết quả kinh doanh.
| Chỉ tiêu | Số tiền (đồng) | Tỷ lệ |
|---|---|---|
| Doanh thu gộp | 48.693.459.000 | |
| (−) Chiết khấu | 1.248.155.830 | 2,56% doanh thu gộp |
| Doanh thu thuần | 47.445.303.170 | 100% |
| (−) Giá vốn | 29.821.207.600 | 62,85% |
| Lợi nhuận gộp | 17.624.095.570 | 37,15% |
SELECT ROUND(SUM(SoLuong * DonGia)) AS DoanhThuGop,
ROUND(SUM(SoLuong * DonGia * TyLeCK)) AS ChietKhau,
ROUND(SUM(SoLuong * DonGia * (1 - TyLeCK))) AS DoanhThuThuan,
ROUND(SUM(SoLuong * GiaVonDV)) AS GiaVon,
ROUND(SUM(SoLuong * DonGia * (1 - TyLeCK) - SoLuong * GiaVonDV)) AS LoiNhuanGop
FROM FactDonHang
WHERE NgayDat BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31';Với Excel: thêm cột Doanh thu gộp = [@[Số lượng (thùng)]] * [@[Đơn giá]], rồi dùng SUMIFS theo Ngày đặt như ở Ngày 4 cho các cột Doanh thu gộp, Doanh thu, Giá vốn, Lợi nhuận gộp. Chiết khấu = Doanh thu gộp − Doanh thu.
Kiểm tra chéo: Doanh thu thuần − Giá vốn phải bằng đúng Lợi nhuận gộp. Nếu lệch, bạn đã cộng nhầm cột.
Biên lợi nhuận theo ngành. Tính Doanh thu thuần, Lợi nhuận gộp và Biên lợi nhuận gộp năm 2025 theo Ngành hàng.
- Ngành nào có biên cao nhất? Thấp nhất?
- Xếp hạng 5 ngành theo doanh thu và theo lợi nhuận gộp. Hai bảng xếp hạng có giống nhau không?
- Nếu chỉ được chọn một ngành để đẩy mạnh bán, bạn chọn ngành nào? Vì sao?
| Ngành hàng | Doanh thu thuần | Lợi nhuận gộp | Biên |
|---|---|---|---|
| Chăm sóc nhà cửa & cá nhân | 11.741.414.710 | 4.863.175.610 | 41,4% |
| Bánh kẹo | 8.593.642.490 | 3.362.033.390 | 39,1% |
| Nước giải khát | 7.270.965.540 | 2.814.310.540 | 38,7% |
| Sữa & sản phẩm từ sữa | 9.021.083.360 | 3.024.928.760 | 33,5% |
| Gia vị & thực phẩm khô | 10.818.197.070 | 3.559.647.270 | 32,9% |
SELECT s.NganhHang,
ROUND(SUM(f.SoLuong * f.DonGia * (1 - f.TyLeCK))) AS DoanhThuThuan,
ROUND(SUM(f.SoLuong * f.DonGia * (1 - f.TyLeCK) - f.SoLuong * f.GiaVonDV)) AS LoiNhuanGop,
ROUND(100.0 * SUM(f.SoLuong * f.DonGia * (1 - f.TyLeCK) - f.SoLuong * f.GiaVonDV)
/ SUM(f.SoLuong * f.DonGia * (1 - f.TyLeCK)), 1) AS BienPct
FROM FactDonHang f
JOIN DimSanPham s ON f.MaSKU = s.MaSKU
WHERE f.NgayDat BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY s.NganhHang
ORDER BY BienPct DESC;- Cao nhất: Chăm sóc nhà cửa & cá nhân (41,4%). Thấp nhất: Gia vị & thực phẩm khô (32,9%).
- Không giống nhau. Theo doanh thu, Sữa xếp thứ 3 và Bánh kẹo thứ 4. Theo lợi nhuận gộp thì ngược lại: Bánh kẹo thứ 3, Sữa thứ 4. Gia vị đứng thứ 2 về doanh thu nhưng biên thấp nhất.
- Không có đáp án duy nhất. Một câu trả lời tốt sẽ dựa trên số: Chăm sóc nhà cửa vừa có doanh thu lớn nhất vừa có biên cao nhất, nên mỗi đồng doanh thu tăng thêm mang về nhiều lãi nhất. Bài 5 sẽ cho thấy ngành này còn có độ phủ thấp nhất, tức là vẫn còn nhiều cửa hàng chưa bán.
Bài học: báo cáo chỉ có doanh thu là chưa đủ. Ngành bán nhiều chưa chắc là ngành lãi nhiều.
% đạt chỉ tiêu.
- Chỉ tiêu doanh thu năm 2025 của toàn công ty là 48.427 triệu đồng. Tính % đạt và số còn thiếu.
- Chỉ tiêu tháng 11/2025 của NPP Phú Thịnh (mã
NPP01) như bảng dưới. Tính doanh thu thuần thực hiện (triệu đồng, 1 chữ số thập phân) và % đạt của từng ngành và của cả NPP.
| Ngành | Chỉ tiêu (triệu đồng) |
|---|---|
| Nước giải khát | 35 |
| Sữa & sản phẩm từ sữa | 53 |
| Bánh kẹo | 49 |
| Gia vị & thực phẩm khô | 58 |
| Chăm sóc nhà cửa & cá nhân | 53 |
| Tổng | 248 |
Gợi ý SQL: lấy MaNPP từ DimCuaHang, lấy NganhHang từ DimSanPham. Gợi ý Excel: lọc cột Nhà phân phối = NPP Phú Thịnh.
1. Toàn công ty 2025: thực hiện 47.445,3 triệu / chỉ tiêu 48.427 triệu = 98,0%, còn thiếu 981,7 triệu.
2. NPP Phú Thịnh, tháng 11/2025:
| Ngành | Chỉ tiêu | Thực hiện | % đạt |
|---|---|---|---|
| Nước giải khát | 35 | 31,9 | 91,3% |
| Sữa & sản phẩm từ sữa | 53 | 55,5 | 104,8% |
| Bánh kẹo | 49 | 47,9 | 97,7% |
| Gia vị & thực phẩm khô | 58 | 60,7 | 104,6% |
| Chăm sóc nhà cửa & cá nhân | 53 | 54,5 | 102,9% |
| Tổng | 248 | 250,5 | 101,0% |
SELECT s.NganhHang,
ROUND(SUM(f.SoLuong * f.DonGia * (1 - f.TyLeCK)) / 1e6, 1) AS ThucHienTrieu
FROM FactDonHang f
JOIN DimCuaHang c ON f.MaCH = c.MaCH
JOIN DimSanPham s ON f.MaSKU = s.MaSKU
WHERE c.MaNPP = 'NPP01'
AND f.NgayDat BETWEEN '2025-11-01' AND '2025-11-30'
GROUP BY s.NganhHang;NPP đạt 101% tổng, nhưng Nước giải khát chỉ đạt 91,3%. Đây là lý do báo cáo chỉ tiêu luôn phải tách theo ngành: con số tổng đẹp có thể che mất một ngành đang hụt. Nước giải khát là ngành bán theo mùa nóng, nên hụt chỉ tiêu tháng 11 là điều dễ hiểu. Câu hỏi tiếp theo cho người làm báo cáo là: chỉ tiêu tháng 11 của ngành này có được giao hợp lý không?
Run-rate. Sáng 21/11/2025, giám sát vùng hỏi: “Phú Thịnh tháng này có đạt không?”
Dữ liệu bạn có:
- Doanh thu thuần từ 01/11 đến hết 20/11: 189,6 triệu đồng.
- Chỉ tiêu tháng: 248 triệu đồng.
- Tháng 11/2025 có 25 ngày bán hàng (nghỉ Chủ nhật). Từ 01/11 đến 20/11 đã qua 17 ngày bán hàng.
Tính bằng tay:
- Doanh thu bình quân mỗi ngày bán hàng.
- Run-rate (dự báo cả tháng) và % đạt dự báo.
- Để vừa đủ chỉ tiêu, 8 ngày còn lại mỗi ngày cần bán bao nhiêu?
- Thực tế cả tháng Phú Thịnh bán được 250,5 triệu (bài 3). Run-rate dự báo cao hay thấp hơn thực tế? Vì sao lại lệch?
- 189,6 / 17 = 11,15 triệu/ngày.
- 11,15 × 25 = 278,8 triệu, tương đương 112,4% chỉ tiêu.
- Còn thiếu 248 − 189,6 = 58,4 triệu, chia cho 8 ngày = 7,3 triệu/ngày. Thấp hơn nhiều so với tốc độ hiện tại, nên câu trả lời cho giám sát là: “Gần như chắc chắn đạt.”
- Run-rate dự báo cao hơn thực tế (278,8 so với 250,5 triệu). Trong 8 ngày cuối tháng, NPP chỉ bán (250,5 − 189,6) / 8 ≈ 7,6 triệu/ngày, chậm hơn nhiều so với 20 ngày đầu.
Run-rate giả định tốc độ bán đều suốt tháng, mà thực tế hiếm khi như vậy. Cửa hàng thường nhập hàng nhiều vào đầu tháng, và chương trình khuyến mãi cũng làm doanh thu dồn vào vài ngày. Run-rate vẫn rất hữu ích để cảnh báo sớm, nhưng khi trình bày nên ghi rõ: “dự báo theo tốc độ hiện tại”.
Độ phủ, drop size, lines per call. Công ty có 470 cửa hàng đã mở mã đến hết 2025.
- Tháng 12/2025 có bao nhiêu cửa hàng hoạt động? Tỷ lệ cửa hàng hoạt động là bao nhiêu?
- Tính độ phủ tháng 12/2025 của từng ngành hàng. Ngành nào độ phủ thấp nhất?
- Năm 2025, tính số đơn, drop size và lines per call theo Kênh (GT, MT).
1. 443 cửa hàng hoạt động, tỷ lệ 443 / 470 = 94,3%.
SELECT COUNT(DISTINCT MaCH) AS CuaHangHoatDong
FROM FactDonHang
WHERE NgayDat BETWEEN '2025-12-01' AND '2025-12-31';2. Độ phủ tháng 12/2025:
| Ngành | Số cửa hàng có mua | Độ phủ |
|---|---|---|
| Nước giải khát | 371 | 78,9% |
| Bánh kẹo | 331 | 70,4% |
| Sữa & sản phẩm từ sữa | 317 | 67,4% |
| Gia vị & thực phẩm khô | 306 | 65,1% |
| Chăm sóc nhà cửa & cá nhân | 285 | 60,6% |
SELECT s.NganhHang,
COUNT(DISTINCT f.MaCH) AS SoCuaHang,
ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT f.MaCH) / 470, 1) AS DoPhuPct
FROM FactDonHang f
JOIN DimSanPham s ON f.MaSKU = s.MaSKU
WHERE f.NgayDat BETWEEN '2025-12-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY s.NganhHang
ORDER BY DoPhuPct DESC;Chăm sóc nhà cửa & cá nhân có độ phủ thấp nhất, trong khi lại là ngành có doanh thu và biên lợi nhuận cao nhất (bài 2). Gần 40% cửa hàng chưa bán ngành này. Đây là một insight đúng nghĩa: nó dẫn tới hành động cụ thể, ví dụ chương trình mở rộng độ phủ cho ngành này ở 185 cửa hàng còn lại.
3. Theo kênh, năm 2025:
| Kênh | Số đơn | Số dòng | Drop size (đồng) | Lines per call |
|---|---|---|---|---|
| GT | 6.749 | 26.989 | 3.836.977 | 4,00 |
| MT | 3.228 | 14.580 | 6.675.820 | 4,52 |
| Tổng | 9.977 | 41.569 | 4.755.468 | 4,17 |
SELECT c.Kenh,
COUNT(DISTINCT f.MaDonHang) AS SoDon,
COUNT(*) AS SoDong,
ROUND(SUM(f.SoLuong * f.DonGia * (1 - f.TyLeCK)) / COUNT(DISTINCT f.MaDonHang)) AS DropSize,
ROUND(1.0 * COUNT(*) / COUNT(DISTINCT f.MaDonHang), 2) AS LinesPerCall
FROM FactDonHang f
JOIN DimCuaHang c ON f.MaCH = c.MaCH
WHERE f.NgayDat BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY c.Kenh;Với Excel: số đơn là số mã đơn hàng khác nhau. Dùng PivotTable, tick Add this data to the Data Model, rồi chọn Distinct Count cho Mã đơn hàng.
Tỷ lệ hàng trả. Dùng bảng FactTraHang (trong file SQLite, hoặc FactTraHang.csv).
- Năm 2025 có bao nhiêu thùng bị trả về (theo Ngày trả)? Công ty bán bao nhiêu thùng (theo Ngày đặt)? Tính tỷ lệ hàng trả.
- Chia số thùng trả theo Lý do. Hai lý do lớn nhất chiếm bao nhiêu %? Mỗi lý do nên báo cho bộ phận nào?
1. Trả 1.571 thùng / bán 127.991 thùng = 1,23%.
SELECT (SELECT SUM(SoLuongTra) FROM FactTraHang
WHERE NgayTra BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31') AS ThungTra,
(SELECT SUM(SoLuong) FROM FactDonHang
WHERE NgayDat BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31') AS ThungBan;2.
| Lý do | Số thùng | Tỷ trọng | Báo cho |
|---|---|---|---|
| Hết hạn sử dụng | 519 | 33,0% | NPP, bộ phận kế hoạch: tồn kho quá lâu, xuất hàng không theo thứ tự hạn dùng |
| Hư hỏng khi vận chuyển | 502 | 32,0% | NPP, bộ phận giao hàng: cách xếp dỡ, đóng gói |
| Giao sai mặt hàng | 350 | 22,3% | Kho NPP: quy trình soạn hàng |
| Khách đổi ý | 200 | 12,7% | Bán hàng: chính sách đổi trả |
SELECT LyDo, SUM(SoLuongTra) AS SoThung
FROM FactTraHang
WHERE NgayTra BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY LyDo
ORDER BY SoThung DESC;Hai lý do lớn nhất chiếm 65%, và cả hai đều nằm ở khâu NPP chứ không phải do sản phẩm. Hàng hết hạn còn liên quan trực tiếp đến số ngày tồn kho ở bài 7.
Strike rate và tồn kho NPP. Tính bằng tay.
a) Hai nhân viên bán hàng trong cùng một tuần:
| Nhân viên | Lượt viếng thăm | Lượt có đơn | Doanh thu (triệu) |
|---|---|---|---|
| A | 60 | 42 | 168 |
| B | 48 | 40 | 120 |
Tính strike rate, drop size, doanh thu trên mỗi lượt viếng thăm của từng người. Mỗi người nên được hướng dẫn cải thiện điều gì?
b) Một SKU sữa tươi tại hai NPP trong tháng 11 (30 ngày):
| NPP | Tồn đầu (thùng) | Sell-in | Sell-out |
|---|---|---|---|
| X | 120 | 300 | 330 |
| Y | 120 | 300 | 180 |
Tính tồn cuối và số ngày tồn kho. Định mức của công ty là 10 - 14 ngày. Mỗi NPP đang gặp vấn đề gì? Doanh số công ty (sell-in) của hai NPP bằng nhau, vậy báo cáo chỉ có sell-in đã bỏ sót điều gì?
a)
| Nhân viên | Strike rate | Drop size | Doanh thu / lượt viếng thăm |
|---|---|---|---|
| A | 42 / 60 = 70,0% | 168 / 42 = 4,0 triệu | 168 / 60 = 2,8 triệu |
| B | 40 / 48 = 83,3% | 120 / 40 = 3,0 triệu | 120 / 48 = 2,5 triệu |
Kiểm tra bằng công thức: A = 60 × 70% × 4,0 = 168 triệu. Đúng.
- A chốt đơn lớn nhưng cứ 10 lần ghé thì 3 lần về tay không. Cần hướng dẫn chốt đơn, chuẩn bị trước khi ghé cửa hàng.
- B chốt đơn tốt nhưng đơn nhỏ và đi ít cửa hàng hơn. Cần hướng dẫn bán thêm mặt hàng mỗi đơn (tăng lines per call) và tăng số lượt viếng thăm.
Nếu chỉ nhìn doanh thu, ta chỉ biết “A giỏi hơn B”. Các KPI thành phần cho biết mỗi người cần cải thiện điều gì.
b)
| NPP | Tồn cuối | Bán bình quân / ngày | Số ngày tồn | Đánh giá |
|---|---|---|---|---|
| X | 120 + 300 − 330 = 90 | 330 / 30 = 11 | 90 / 11 = 8,2 ngày | Dưới định mức, dễ hết hàng. Nên tăng sell-in tháng sau |
| Y | 120 + 300 − 180 = 240 | 180 / 30 = 6 | 240 / 6 = 40 ngày | Gấp 3 lần định mức. Hàng sữa dễ hết hạn, NPP sẽ cắt đơn tháng sau |
Sell-in của hai NPP bằng nhau (300 thùng), nên báo cáo chỉ có doanh số công ty sẽ xếp hai NPP ngang nhau. Thực tế thì thị trường của X đang tốt hơn hẳn, còn Y đang bị nhồi hàng. Tháng sau sell-in của Y gần như chắc chắn sẽ giảm mạnh, và lượng hàng trả do hết hạn (bài 6) có thể tăng.
Phần 6: Tự đánh giá
- Tôi phân biệt được sell-in, sell-out, sell-through và biết bảng nào chứa dữ liệu nào
- Tôi tính được chuỗi doanh thu gộp → chiết khấu → doanh thu thuần → giá vốn → lợi nhuận gộp
- Tôi biết biên lợi nhuận chia cho doanh thu thuần, không phải giá vốn
- Tôi tính được % đạt chỉ tiêu, run-rate và biết giới hạn của run-rate
- Tôi tính được độ phủ, cửa hàng hoạt động, drop size, lines per call, strike rate
- Tôi tính được tồn kho cuối kỳ, số ngày tồn và nhận ra dấu hiệu nhồi hàng
- Tôi biết 4 loại báo cáo và hỏi được “Ai đọc? Quyết định gì? Bao lâu một lần?”