Phân tích

(Ngành Dịch vụ làm đẹp)

I. Giới thiệu chung

Tính năng Phân tích trên KiotViet là công cụ quản trị chuyên sâu, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán tiên tiến để cung cấp cho chủ Salon/Spa cái nhìn toàn diện về sức khỏe của doanh nghiệp. Tính năng này áp dụng cho các gói Dùng thử, Chuyên nghiệp và Cao cấp.

Lợi ích nổi bật của tính năng:

• Hiểu sâu về khách hàng: Phân loại rõ ràng khách mới, khách cũ, nhận diện chân dung khách hàng (độ tuổi, giới tính) để tối ưu các gói dịch vụ làm đẹp phù hợp.
• Tối ưu hóa doanh thu: Xác định khung giờ vàng, dịch vụ mũi nhọn và các yếu tố ảnh hưởng tích cực/tiêu cực đến doanh thu để điều chỉnh chiến lược kinh doanh.
• Đánh giá hiệu quả nhân viên: Theo dõi năng suất làm việc của kỹ thuật viên, tỷ lệ khách quay lại với từng nhân viên và chất lượng phục vụ qua điểm đánh giá.
• Dự báo và giữ chân khách hàng: Hệ thống tự động tính toán tỷ lệ rời bỏ, thời gian trung bình khách quay lại làm liệu trình, giúp bạn chủ động chăm sóc khách hàng trước khi họ rời đi.

II. Phân tích khách hàng

Phân tích khách hàng thông minh là quá trình sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích tiên tiến để hiểu sâu hơn về khách hàng và hành vi của họ.

Mục đích:

• Hiểu khách hàng: Trả lời câu hỏi “Khách hàng là ai?” (Độ tuổi, giới tính).
• Dự đoán hành vi: Nhận biết xu hướng quay lại làm đẹp của khách.
• Tăng hiệu quả tiếp thị: Nhắm mục tiêu quảng cáo chính xác cho các gói liệu trình.
• Cải thiện dịch vụ: Dựa trên phản hồi và đánh giá sao.

Điều kiện & Phân quyền:

• Tài khoản: Chủ gian hàng hoặc nhân viên được phân quyền Khách hàng ở mục Phân tích.
• Dữ liệu hiển thị: Khách hàng đã được ghi nhận thông tin và có phát sinh hóa đơn hoàn thành (loại trừ khách lẻ không có thông tin).

Tình huống thực tế: Chủ Salon muốn chạy một chiến dịch quảng cáo . Trước khi chạy, bạn cần xác định độ tuổi phổ biến của khách hàng hiện tại và nhóm khách nào chịu chi tiêu nhiều nhất để target đối tượng chính xác, tránh lãng phí ngân sách.

1. Chỉ số chung

Hệ thống hiển thị 4 khối thông tin quan trọng để bạn nắm bắt sức khỏe tệp khách hàng:

• Khách giao dịch: Tổng hợp số lượng Khách mới (tạo mới trong kỳ) và Khách cũ quay lại (đã có từ trước và quay lại phát sinh giao dịch trong kỳ).
• Mức độ gắn bó:
  • Tỷ lệ rời bỏ: Tỷ lệ khách được dự đoán sẽ không quay lại Salon.
  • Thời gian KH quay lại: Thời gian trung bình giữa các lần khách đến làm dịch vụ (Ví dụ: Trung bình 14 ngày khách quay lại gội đầu).

• Mức độ hài lòng: Điểm đánh giá trung bình (sao) và tỷ lệ hài lòng dựa trên phản hồi của khách sau khi làm dịch vụ.
• Doanh thu thuần: Tổng doanh thu thuần và giá trị trung bình trên mỗi đơn hàng/liệu trình.

2. Khách giao dịch (Biểu đồ chân dung khách hàng)

Để trả lời cho câu hỏi trong tình huống trên, bạn quan sát phần này:

• Biểu đồ Cũ/Mới: Tỷ trọng giữa việc thu hút khách mới và giữ chân khách cũ.
• Biểu đồ Giới tính: Nam/Nữ/Không xác định.
• Biểu đồ Độ tuổi: Phân chia theo nhóm (Dưới 20, 20-30, Trên 30…). Ví dụ: Nếu biểu đồ cho thấy 70% khách hàng thuộc nhóm “Trên 30 tuổi”, đây chính là tệp khách hàng tiềm năng cho gói “Chăm sóc da lão hóa”.

3. Năng lực mua hàng

Biểu đồ này giúp bạn xác định “độ chịu chi” của từng nhóm tuổi.

• Hệ thống tự động phân tích và chỉ ra nhóm tuổi nào mang lại doanh thu cao nhất.
• Mỗi nhóm tuổi thường chi tiêu trong khoảng nào (Ví dụ: Nhóm 20-30 tuổi thường chi 200k-500k, nhưng nhóm trên 30 tuổi thường chi 1tr-5tr).

4. Độ hài lòng của khách hàng

Theo dõi chất lượng dịch vụ của kỹ thuật viên qua đánh giá của khách:

• Rất hài lòng: Trên 4 sao.
• Hài lòng: Trên 3 sao.
• Không hài lòng: 1 sao và trên 2 sao.
• Bạn có thể xem danh sách chi tiết các hóa đơn được đánh giá thấp để gọi điện chăm sóc lại khách hàng.

5. Xu hướng gắn bó của khách hàng

• Thời gian trung bình khách hàng quay lại: dựa theo thời gian giữa các lần phát sinh hóa đơn.

• Nếu cửa hàng chưa có khách quay lại và trả ra kết quả trống thì lấy theo thời gian quay trở lại chung đã tính theo từng ngành hàng:
  • Thẩm mỹ viện & Spa/Makeup/Massage/Gym/Phòng khám: 14 ngày
  • Các ngành khác: 30 ngày

• Khoảng thời gian cố định hiển thị trên thanh thời gian: Từ 7 tới 90 ngày.
• Bạn có thể tùy chọn mốc thời gian phù hợp với nhu cầu, hệ thống sẽ tự động tính toán và thay đổi giá trị của 2 biểu đồ Tỷ lệ khách hàng rời bỏ và Doanh thu bị mất do khách rời bỏ.

• Tỷ lệ khách hàng rời bỏ = Số lượng Khách quay lại / Số lượng khách được dự đoán quay lại. Giúp bạn nhận diện sớm nguy cơ mất khách.
  • Ví dụ: Salon  trong ngày 25/12/2025 có 42 khách đến giao dịch và thời gian trung bình khách hàng quay lại là 7 ngày. Do đó, khách hàng này được dự đoán là sẽ quay lại trước ngày 01/01/2026
    • Khách quay trở lại trước 01/01/2025 (34 khách) sẽ được coi là Khách quay lại và sau 01/01/2026 (8 khách) sẽ được coi là Khách rời bỏ tại thời điểm 01/01/2026
    • Tỷ lệ khách rời bỏ vào ngày 01/01/2025 =  (8/42)*100% = 19%

• Phần biểu đồ đường được tính theo số lượng khách hàng rời bỏ theo cách cộng dồn giữa các ngày.
  • Ví dụ: Salon trong ngày 01/12/2025 dự đoán có 4 khách quay lại nhưng chỉ có 2 khách hàng quay lại. Do đó, tỷ lệ khách rời bỏ vào ngày 01/12/2025 = (2/4)*100% = 50%
  • Tại ngày 03/12/2025 dự đoán có thêm 2 khách quay lại và 2 khách đều không quay lại. Đến thời điểm 03/12/2025 trong kỳ có tổng 6 khách được dự đoán quay lại và chỉ có 2 khách quay lại
  • Tỷ lệ khách rời bỏ vào ngày 03/12/2025 =  (4/6)*100% = 66 %

• Doanh thu bị mất do khách rời bỏ = Số lượng khách hàng rời bỏ * Doanh thu trung bình một khách hàng. Ước tính số tiền Salon thất thu do khách hàng cũ không quay lại.

6. Phân loại khách hàng

Hệ thống tự động chia khách hàng thành các nhóm để bạn có chiến lược chăm sóc (Marketing/SMS) phù hợp.

Bố cục tính năng Phân tích khách hàng bao gồm 2 phần:

• Phần biểu đồ: Người dùng có thể thay đổi 3 dạng biểu đồ để có góc nhìn phù hợp với nhu cầu sử dụng, cụ thể:
  • Biểu đồ dạng miền: Thể hiện tỷ trọng số lượng của mỗi nhóm khách hàng trên tổng số lượng khách của gian hàng. Cung cấp cái nhìn khách quan về những nhóm khách đang chiếm tỷ lệ cao hoặc thấp trong cửa hàng.
  • Biểu đồ đường:
    • Thể hiện xu hướng tăng trưởng số lượng của mỗi nhóm khách hàng, giúp chủ cửa hàng nắm được khái quát tình hình thay đổi của mỗi nhóm khách hàng.
    • With biểu đồ đường, dữ liệu sẽ hiển thị theo tháng, không hiển thị theo ngày trong kỳ đang lọc.

  • Biểu đồ mạng:
    • Thể hiện sự biến chuyển, thay đổi về số lượng giữa các nhóm khách hàng từ kỳ trước tới kỳ này, giúp chủ cửa hàng nắm được xu thế và đưa ra các quyết định kịp thời để thu hút nhóm khách hàng trọng tâm.
    • Khi bạn rê chuột vào các đường trên biểu đồ, hệ thống hiển thị rõ con số thay đổi từ kỳ trước sang kỳ này.

• Phần bảng mô tả các chỉ số cơ bản của từng nhóm khách hàng, gồm:
  • Nhóm khách hàng: Khách ruột / Khách thân thiết / Khách tiềm năng / Khách cần quan tâm / Khách đã rời bỏ / Khách mới mua hàng.
  • Số lượng: Số lượng khách hàng trong từng nhóm.
  • % khách hàng: Σ Số lượng khách hàng của từng nhóm / Σ Số lượng khách hàng của gian hàng.
  • Tổng doanh thu thuần: Σ Doanh thu thuần của từng nhóm khách hàng.
  • % Doanh thu thuần: Σ Doanh thu thuần của từng nhóm khách hàng / Σ Doanh thu thuần của gian hàng.
  • Doanh thu thuần TB/khách: Σ Doanh thu thuần của từng nhóm khách hàng / Σ Số lượng khách hàng của từng Nhóm.
  • Số lượng hóa đơn: Σ Hóa đơn của từng Nhóm.
  • Số ngày trung bình chưa quay lại: Σ Số ngày khách hàng trong Nhóm chưa quay lại / Σ Số lượng khách hàng trong Nhóm.

7. Lượng khách hàng theo ngày chưa giao dịch

• Báo cáo cung cấp góc nhìn về số lượng khách hàng theo lần cuối giao dịch. Từ đó bạn có thể kiểm tra danh sách và đưa ra các quyết định về tiếp thị các khách hàng lâu rồi chưa quay trở lại.
• Số liệu tổng hợp dựa trên các quy tắc sau:
  • Số lượng khách hàng: được thống kê trên tổng số khách hàng từ trước đến giờ của Salon. Không tính các khách hàng đã xóa.
  • Thời gian giao dịch cuối:
    • Là thời gian của giao dịch gần nhất của khách hàng đ& đó.
    • Giao dịch được hiểu là đặt lịch, hóa đơn hoặc trả hàng có trạng thái khác Đã hủy.

• Để xem thông tin cụ thể, bạn kích chọn biểu tượng Chi tiết, hệ thống sẽ mở màn hình số liệu chi tiết.
• Ngoài ra, nếu không muốn xem tất cả, bạn có thể chọn 1 cột trong biểu đồ → chọn Chi tiết, hệ thống sẽ tự động hiển thị danh sách của cột đã chọn.
• Báo cáo sẽ hiển thị chi tiết các thông số như:
  • DT tích lũy: Tổng số doanh thu từ hóa đơn, trả hàng khác trạng thái Đã hủy từ trước đến giờ của khách.
  • GD tích lũy: Tổng số các hóa đơn, trả hàng khác trạng thái Đã hủy. Từ trước đến giờ của khách.
  • Ngày GD cuối: Ngày phát sinh giao dịch cuối cùng của khách hàng tại cửa hàng.
  • Chưa GD (ngày): Tính từ giao dịch cuối cùng đến hiện tại.

• Bạn có thể chọn Xuất file để lưu trữ.

III. Phân tích doanh thu

Phân tích doanh thu giúp Salon tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, hiểu rõ lợi nhuận và xu hướng dòng tiền.

Điều kiện & Phân quyền:

• Tài khoản: Chủ gian hàng hoặc nhân viên được phân quyền Khách hàng ở mục Phân tích.
• Dữ liệu: Hóa đơn (Hoàn thành), Trả hàng (Đã trả).

Tình huống thực tế: Vào những ngày cuối tuần, Salon thường rất đông khách nhưng doanh thu lại không tăng đột biến như kỳ vọng. Bạn cần tìm hiểu xem khung giờ nào đang quá tải để bổ sung nhân sự và liệu doanh thu đến từ việc bán gói dịch vụ hay bán lẻ mỹ phẩm.

1. Chỉ số chung

Các chỉ số tài chính cơ bản tương ứng với Báo cáo tài chính:

• Tổng doanh thu thuần = Doanh thu bán hàng – Giảm trừ doanh thu. Ứng với mục số 3 trong Báo cáo Tài chính.
• Chi phí giá vốn = Giá vốn hàng bán. Ứng với mục số 4 và 6 trong Báo cáo Tài chính.
• Số lượng đơn = Tổng số hóa đơn trạng thái khác Hủy được thanh toán trong kỳ.
• Lợi nhuận thuần = (Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh + Thu nhập khác) – Chi phí khác. Ứng với mục số 10 trong Báo cáo Tài chính.

2. Tổng quan doanh thu

Biểu đồ kết hợp thể hiện mối tương quan giữa Doanh thu – Giá vốn – Lợi nhuận gộp theo thời gian (ngày/tháng), giúp bạn nhìn thấy xu hướng tăng trưởng.

Bạn có thể thao tác ẩn/hiện với 3 chỉ số trên biểu đồ bằng cách nhấn trực tiếp vào chú thích biểu đồ bên dưới.

3. Phân bổ doanh thu theo khung giờ (Biểu đồ nhiệt – Heatmap)

Hệ thống sử dụng biểu đồ nhiệt (Heatmap) để mô tả và thể hiện các chỉ số trong báo cáo.

• Mục đích: Thể hiện Doanh thu của cửa hàng theo từng khung giờ (không tính trả hàng), từ đó giúp người dùng có thể đưa ra góc nhìn:
  • Ngày nào trong tháng và khung giờ nào trong ngày đang có doanh thu cao nhất?
  • Ví dụ với biểu đồ trên: Cửa hàng đang đông khách vào những ngày trong tuần, lượng doanh thu cuối tuần không có hoặc không cao. Thứ 4 của tuần 1 và thứ 2 của tuần 2 tháng 10 đang mang về doanh thu cao cho cửa hàng với nhiều khung giờ phát sinh doanh thu hơn những ngày khác.

• Để xem chi tiết doanh thu trong khung giờ, bạn có thể kích chuột vào ô tương ứng với khung giờ và ngày cần quan sát:
• Lưu ý:

• Với những khung giờ có doanh thu = 0 sẽ hiển thị ô màu trắng, có thể bao gồm những hóa đơn sử dụng Dịch vụ trong Gói dịch vụ, liệu trình đã mua trước đó của khách hàng.
• Màu sắc càng đậm thể hiện doanh thu trong khung giờ càng cao.

4. Doanh thu theo hàng hóa

• Hệ thống cung cấp hai góc nhìn, bao gồm:
  • Doanh thu hàng hóa theo loại hàng:
    • Dịch vụ
    • Gói dịch vụ
    • Thẻ tài khoản
    • Sản phẩm

  • Doanh thu hàng hóa theo nhóm hàng: Tương ứng với các nhóm hàng do người dùng thiết lập, phần mềm sẽ hiển thị Top 5 nhóm hàng có doanh thu cao nhất trong cửa hàng và nhóm khách (bao gồm tất các các nhóm hàng còn lại)

• Để thể hiện thông tin doanh thu, hệ thống sử dụng hai dạng biểu đồ sau:
• Biểu đồ dạng vòng (Pie chart): Thể hiện tỷ trọng doanh thu theo từng loại hàng và nhóm hàng.
• Biểu đồ bảng (Table chart): Hiển thị danh sách chi tiết doanh thu (kèm tăng trưởng) của từng hàng hóa trong các nhóm hàng tương ứng.

5. Doanh thu theo khách hàng

Biểu đồ miền thể hiện sự đóng góp doanh thu của các nhóm khách hàng do bạn tự định nghĩa (Ví dụ: Nhóm khách VIP, Nhóm khách sinh viên…), gồm 2 phần:

• Biểu đồ miền (Area chart)
  • Thể hiện doanh thu thuần của các nhóm khách hàng do cửa hàng thiết lập.
  • Biểu đồ chỉ hiển thị những nhóm khách hàng có phát sinh doanh thu trong kỳ đã chọn.

• Chi tiết Nhóm khách hàng
  • Thể hiện danh sách khách hàng trong các Nhóm khách hàng tương ứng.
  • Số hóa đơn = Σ Số lượng hóa đơn của khách hàng trong kỳ.
  • Doanh thu thuần =  Σ Doanh thu – Σ Trả hàng
  • Giá trị trung bình/đơn = Σ Doanh thu / Σ Số lượng hóa đơn.

6. Yếu tố ảnh hưởng doanh thu (Biểu đồ thác nước)

Yếu tố ảnh hưởng doanh thu gồm 2 phần:

• Biểu đồ dạng thác nước (Waterfall chart): Thể hiện phần doanh thu thay đổi tương ứng với các yếu tố ảnh hưởng. Gồm 11 chỉ số:
  • Doanh thu kỳ trước = Doanh thu thuần kỳ trước. Doanh thu kỳ này = Doanh thu thuần kỳ này.
  • Yếu tố ảnh hưởng từ Số lượng khách mới = [(Số lượng Khách mới kỳ này] – [Số lượng Khách mới kỳ trước)]*(Doanh thu trung bình Khách mới kỳ trước).
  • Yếu tố ảnh hưởng từ Năng lực mua hàng khách mới = (Doanh thu trung bình Khách mới kỳ này – Doanh thu trung bình Khách mới kỳ trước)*(Số lượng Khách mới kỳ trước).
  • Yếu tố ảnh hưởng từ Tỷ trọng khách mới = (Doanh thu trung bình Khách mới kỳ này – Doanh thu trung bình Khách mới kỳ trước)*(Số lượng Khách mới kỳ này – Số lượng Khách mới kỳ trước).
  • Yếu tố ảnh hưởng từ Số lượng khách quay lại = [(Số lượng Khách quay lại kỳ này] – [Số lượng Khách quay lại kỳ trước)]*(Doanh thu trung bình Khách quay lại kỳ trước).
  • Yếu tố ảnh hưởng từ Năng lực mua hàng khách quay lại = (Doanh thu trung bình Khách quay lại kỳ này – Doanh thu trung bình Khách quay lại kỳ trước)*(Số lượng Khách quay lại kỳ trước).
  • Yếu tố ảnh hưởng từ Tỷ trọng khách quay lại = (Doanh thu trung bình Khách quay lại kỳ này – Doanh thu trung bình Khách quay lại kỳ trước)*(Số lượng Khách quay lại kỳ này – Số lượng Khách quay lại kỳ trước).
  • Yếu tố ảnh hưởng từ Số lượng khách lẻ = [(Số lượng Khách lẻ kỳ này] – [Số lượng Khách lẻ kỳ trước)]*(Doanh thu trung bình Khách lẻ kỳ trước).
  • Yếu tố ảnh hưởng từ Năng lực mua hàng khách lẻ = (Doanh thu trung bình Khách lẻ kỳ này – Doanh thu trung bình Khách lẻ kỳ trước)*(Số lượng Khách lẻ kỳ trước).
  • Yếu tố ảnh hưởng từ Tỷ trọng khách lẻ = (Doanh thu trung bình Khách lẻ kỳ này – Doanh thu trung bình Khách lẻ kỳ trước)*(Số lượng Khách lẻ kỳ này – Số lượng Khách lẻ kỳ trước)

Do đó, Yếu tố Số lượng Khách mới/quay lại/lẻ + Yếu tố Năng lực mua hàng Khách mới/quay lại/lẻ + Yếu tố Tỷ trọng Khách mới/quay lại/lẻ = (Doanh thu kỳ này) – (Doanh thu kỳ trước).

• Phần nhận định:

• Chủ cửa hàng có thể rút ra được kết luận Doanh thu kỳ này tăng/giảm bao nhiêu (tỷ trọng tăng trưởng bao nhiêu %).
• Các yếu tố gây tăng/giảm doanh thu của cửa hàng ứng với Khách mới/quay lại/lẻ gồm các hạng mục Số lượng khách / Năng lực mua hàng / Tỷ trọng khách.

IV. Phân tích nhân viên

Góc nhìn chuyên sâu về hiệu suất nhân sự, giúp đánh giá tay nghề và chất lượng phục vụ của kỹ thuật viên (KTV).

Điều kiện & Phân quyền: Chủ gian hàng hoặc nhân viên được phân quyền Nhân viên ở mục Phân tích.

Tình huống thực tế: Bạn muốn xây dựng cơ chế thưởng cuối tháng cho KTV. Tiêu chí không chỉ là làm được nhiều khách, mà quan trọng là khách có hài lòng và quay lại đặt lịch với KTV đó hay không.

1. Chỉ số chung

Tổng hợp số lượng nhân viên, tổng khách hàng phục vụ và tỷ lệ nhân viên được đánh giá cao (trên 4 sao), gồm 4 phần cụ thể:

• Khối thông tin nhân viên:
  • Tổng số nhân viên = Nhân viên chưa bị xóa (tạo trước hoặc trong kỳ phân tích) + Nhân viên đã bị xóa nhưng ngày xóa sau kỳ phân tích.
  • Nhân viên mới = Nhân viên tạo mới trong kỳ phân tích + Nhân viên đã bị xóa nhưng có ngày tạo trong kỳ phân tích và bị xóa sau đó.

• Khối thông tin khách hàng:
  • Tổng khách hàng = Khách mua hàng + Khách sử dụng dịch vụ trong kỳ phân tích.
  • Khách mua = Số khách có giao dịch hóa đơn (không tính trạng thái Hủy).
  • Khách làm dịch vụ = Số khách có lịch hẹn (không tính trạng thái Hủy).

• Khối tăng trưởng theo Tổng khách hàng:
  • Doanh thu bán = Tổng doanh thu thuần từ hóa đơn phát sinh trong kỳ phân tích (không tính trạng thái Hủy).
  • Doanh thu dịch vụ = Tổng doanh thu phân bổ từ lịch hẹn có gắn hóa đơn.

• Chart tăng trưởng theo Doanh thu bán: Hiển thị xu hướng doanh thu bán theo thời gian.
• Khối điểm xếp hạng: % Nhân viên trên 4★ = Tỷ lệ nhân viên có điểm đánh giá từ 4.0 trở lên.

2. Tổng quan khách hàng và nhân viên

• Số lượng nhân viên: Phân loại rõ nhân viên Thu ngân, Tư vấn bán và KTV làm dịch vụ, cụ thể:
  • Số lượng nhân viên được tính dựa trên:
    • Nhân viên thu ngân: Gắn với hóa đơn và phiếu trả hàng thành công trong kỳ.
    • Nhân viên tư vấn bán: Gắn with hóa đơn thành công trong kỳ.
    • Nhân viên làm dịch vụ: Gắn with lịch hẹn không hủy, tính theo thời gian thực hiện dịch vụ.
    • Ví dụ: Lịch hẹn từ 09.09 – 11.09 → Nhân viên được tính cho cả 3 ngày (9, 10, 11).

  • Số lượng khách hàng được tính dựa trên:
    • Khách mua: Tổng khách phát sinh hóa đơn thành công (không tính sản phẩm trừ gói dịch vụ), lấy theo ngày mua hàng.
    • Khách làm dịch vụ: Tổng khách có lịch hẹn (không hủy), lấy theo thời gian làm dịch vụ.
    • Ví dụ: Lịch hẹn từ 09:45 – 10:25 → Tính vào khung 9h và 10h, tách riêng theo khung giờ và ngày.

• Phân bổ khách hàng theo khung giờ: Giúp bạn so sánh lượng khách mua hàng và khách đang làm dịch vụ tại từng thời điểm, cụ thể:
  • Khách mua: Số khách có hóa đơn thành công (không tính sản phẩm trừ gói dịch vụ) theo khung giờ mua hàng.
  • Khách làm dịch vụ: Số khách có lịch hẹn (không hủy), tính theo thời gian làm dịch vụ. Ví dụ: Lịch hẹn 09:45 – 10:25 → Tính vào khung 9h và 10h, tách riêng theo khung giờ và ngày.
  • Tổng khách = Khách mua hàng + Khách làm dịch vụ trong cùng khung giờ.

3. Doanh thu theo nhân viên

Các chỉ số được tính như sau:

• Doanh thu tư vấn bán = Doanh thu hóa đơn thành công của nhân viên tư vấn bán trong kỳ.
• Doanh thu làm dịch vụ = Doanh thu hóa đơn thành công từ lịch hẹn (không hủy) của nhân viên làm dịch vụ trong kỳ.

Nhấn Chi tiết để xem thông tin đầy đủ:

• Chi tiết Nhân viên làm dịch vụ:

• SL khách làm trong kỳ = Số khách đặt lịch không hủy của hóa đơn thành công (bao gồm khách lẻ, mỗi đơn tính 1 khách).
• SL dịch vụ = Tổng số dịch vụ thực hiện trong kỳ.
• Tỷ lệ khách quay lại = Số khách cũ quay lại / Tổng khách chăm trong 90 ngày của từng nhân viên.
• Doanh thu làm dịch vụ = Doanh thu phân bổ cho hóa đơn dịch vụ.
• Doanh thu làm dịch vụ TB/khách = Doanh thu làm dịch vụ / Số khách làm.
• Xếp hạng = Tính theo số lượng dịch vụ (40%) + Tỷ lệ khách quay lại (40%) + Doanh thu làm dịch vụ (20%).
• Bạn có thể sắp xếp các trường: Xếp hạng, Số lượng khách hàng, Số lượng dịch vụ, Tỷ lệ khách quay lại, Doanh thu làm dịch vụ, Doanh thu TB/khách.

• Chi tiết Nhân viên tư vấn bán:

• Số lượng mua = Số khách có hóa đơn thành công (bao gồm khách lẻ, mỗi đơn tính 1 khách).
• SL hàng bán = Tổng số lượng hàng bán trong kỳ.
• Tổng số đơn = Tổng số hóa đơn thành công trong kỳ.
• Doanh thu bán = Doanh thu từ hóa đơn thành công của nhân viên tư vấn bán trong kỳ.
• Thu tiền TB/khách = Doanh thu bán / Số lượng khách.
• Xếp hạng nhân viên = Dựa trên số lượng khách và doanh thu trung bình/khách (tỷ lệ 1:1).
• Bạn có thể sắp xếp theo: Xếp hạng, Số lượng khách, Số lượng hàng bán, Tổng số đơn, Doanh thu bán, Thu tiền TB/khách.

• Với phần xếp hạng nhân viên, hệ thống tuân thủ theo nguyên tắc:
  • Nhân viên không có dữ liệu kỳ trước nhưng có trong kỳ này → Tăng trưởng = 0, không hiển thị tăng trưởng hạng.
  • Nhân viên có dữ liệu ở cả hai kỳ:

• Giữ hạng: Nếu thứ hạng không thay đổi → Không hiển thị tăng trưởng hạng.
• Tăng hạng: Nếu thứ hạng kỳ này cao hơn kỳ trước → Tăng n hạng (n = Thứ hạng kỳ này – Thứ hạng kỳ trước).
• Giảm hạng: Nếu thứ hạng kỳ này thấp hơn kỳ trước → Giảm n hạng (n = Thứ hạng kỳ trước – Thứ hạng kỳ này).

4. Đánh giá nhân viên

Điểm đánh giá được lấy theo từng nhân viên làm dịch vụ.

• Nhân viên trong kỳ = Tất cả nhân viên có lịch làm trong khoảng thời gian của kỳ phân tích.
• Điểm đánh giá vẫn tính theo thời gian mua của hóa đơn.

Biểu đồ Pie Chart hiển thị theo mức đánh giá:

• Rất hài lòng: ≥ 4.5
• Hài lòng: 4.0 – 4.49
• Không hài lòng: < 4.0

Bảng chi tiết hiển thị toàn bộ nhân viên làm dịch vụ trong kỳ:

• Nhân viên không có đánh giá khách → Điểm đánh giá để trống.

Các chỉ số chính:

• Số lượng khách = Số khách có lịch hẹn với nhân viên làm dịch vụ trong kỳ (nếu không điền tên khách, tính là 1 khách).
• Tỷ lệ đánh giá = Số lịch hẹn có đánh giá / Tổng số lịch hẹn hợp lệ (không tính hủy).
• Điểm đánh giá của khách = Điểm khách hàng chấm thực tế.
• Tỷ lệ khách quay lại = Số khách cũ quay lại / Tổng số khách đã làm trong 90 ngày.
• Khách quay lại = Khách có lịch hẹn (không phải lần đầu, không hủy) trong kỳ và từng làm trong 90 ngày trước.

Cách tính điểm tổng hợp:

• Điểm theo tỷ lệ khách quay lại = (Điểm theo số lượng khách + Điểm đánh giá khách2 + Điểm tỷ lệ quay lại*) / 4.
• Nếu tỷ lệ khách quay lại = 0 → Điểm theo tỷ lệ quay lại = 3.
• Nếu không có đánh giá khách → Lấy trung bình của 2 điểm còn lại.

Điểm xếp hạng:

• Top 20% nhân viên có tỷ lệ quay lại cao nhất → 5 điểm.
• Bottom 20% nhân viên thấp nhất → 3 điểm.
• Còn lại → 4 điểm.

Cảm ơn bạn đã theo dõi bài viết!

• Để tìm hiểu thêm về các nghiệp vụ quản lý bán hàng, mời bạn xem bài viết:
  Tổng quan Các nhóm Giải pháp của KiotViet
• Để tham khảo thêm các video hướng dẫn sử dụng, mời bạn theo dõi kênh YouTube:
  HDSD – Phần mềm KiotViet

Chúc bạn kinh doanh hiệu quả cùng KiotViet!