Dưới đây là các thông số mà doanh nghiệp bán lẻ cần tham khảo để ra được các quyết định liên quan đến nguồn lực nhân sự:
- Hỗ trợ các báo cáo liên quan doanh thu, quan hệ khách hàng:
o Mô tả được sản lượng & doanh thu theo chiều nhân viên
o Xu thế tăng trưởng doanh thu theo từng nhân viên
o Chiến dịch marketing có làm tăng khách hàng? Phản hồi của khách hàng có hài lòng về sản phẩm theo từng nhân viên marketing phụ trách chiến lược hoặc khách hàng đó
- Hỗ trợ ra các quyết định tài chính cho từng nhân viên
o Chi phí cho nhân viên này có hợp lý với lợi nhuận mang lại của nhân viên đó - Giao diện vận hành khác
o Hỗ trợ nhân sự tuyển dụng nhân viên kinh doanh 3.2. Đặc tả chi tiết
Dựa trên kết quả khảo sát & các bài phỏng vấn trực tiếp thì luận văn sẽ thiết kế hệ hỗ trợ ra quyết định bao gồm các nội dung sau:
3.2.1. Phân tích doanh thu theo từng nhân viên
- Topsale: Phân tích các nhân viên đạt doanh thu cao trong 1 khoảng thời gian. Doanh thu thuần = tổng doanh thu - (chiết khấu khách hàng + lãi + phụ cấp)
- Profit: Phân tích các Item đạt chỉ số lợi nhuận gộp cao trong 1 khoảng thời gian. Công thức: Lợi nhuận gộp = Doanh thu thuần – Giá vốn hàng bán
- None-Sales: Danh sách các sản phẩm không phát sinh doanh thu trong tháng 3.2.2. Phân tích chất lượng khách hàng theo nhân viên chăm sóc
- Danh sách khách hàng mới: Là khách hàng mới phát sinh giao dịch lần đầu trên hệ thống
- Phân loại chỉ số cảm xúc của khách hàng: Dựa trên comment của khách hàng trên fanpage của doanh nghiệp. nhân viên marketing sẽ tập hợp các comment này lên google sheet theo tần suất 1 ngày/lần
3.2.3. Khả năng thanh khoản
Khả năng thanh khoản của 1 doanh nghiệp sẽ dựa trên các chỉ số dưới đây:
- Hệ số thanh toán hiện hành: Đây là chỉ số đo lường cấp độ doanh nghiệp cung cấp các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn. Nói chung thì chỉ số này ở mức 2-3 được xem là tốt. Chỉ số này càng thấp ám chỉ công ty sẽ gặp chông gai so với việc thực hiện các nghĩa vụ của mình nhưng một chỉ số thanh toán hiện hành quá cao cũng k luôn là dấu hiệu tốt, bởi vì nó cho thấy tài sản của công ty bị cột chặt vào “tài sản lưu động” quá nhiều và như vậy thì kết quả dùng tài sản của công ty là không cao. Công thức tính:
Chỉ số thanh toán hiện hành = Tài sản lưu động/ Nợ ngắn hạn
- Chỉ số thanh toán nhanh đo lường mức thanh khoản cao hơn. Chỉ những tài sản có tính thanh khoản cao mới được mang vào để tính toán. Hàng tồn kho và các tài sản ngắn hạn không giống được bỏ ra vì khi cần tiền để trả nợ, tính thanh khoản của chúng rất thấp. Công thức tính
Chỉ số thanh toán nhanh = (Tiền + Khoản đầu tư tài chính ngắn hạn) / Nợ ngắn hạn
- Chỉ số thanh toán tiền mặt: Chỉ số tiền mặt giải thích bao nhiêu tiền mặt và chứng khoán khả mại của doanh nghiệp để cung cấp các nghĩa vụ nợ ngắn hạn. Một đồng nợ ngắn hạn thì có bao nhiêu tiền mặt và chứng khoán khả mại đảm bảo chi trả.
Chỉ số tiền mặt = (Tiền mặt + Chứng khoán khả mại)/ Nợ ngắn hạn
- Biên lợi nhuận thuần (Profit Margin): Chỉ số này lý giải mức lợi nhuận gia tăng thêm trên mỗi tổ chức hàng hoá được bán ra hoặc dịch vụ được cung cấp. do đó nó thể hiện cấp độ hiệu quả của hoạt động mua bán trong doanh nghiệp.
Biên doanh số thuần = doanh số ròng/ doanh thu thuần
Trong đó: doanh số ròng = doanh thu thuần – Giá vốn hàng bán – chi phí quản trị, sale, v.v – Thuế TNDN phải nộp
- Biên EBT: Chỉ số này lý giải khả năng hoạt động của hoạt động doanh nghiệp.
Biên doanh số truớc thuế = doanh thu trước thuế/ doanh thu
- Biên doanh số hoạt động (Operating Profit Margin)
Biên lợi nhuận hoạt động = thu nhập hoạt động/ thu nhập thuần
Trong đó: doanh thu hoạt động = doanh thu trước thuế và lãi vay từ hoạt động mua bán và cung cấp dịch vụ
3.2.5. Gợi ý nhu cầu tuyển dụng nhân sự
Đưa gợi ý về mối quan hệ giữa doanh thu và số lượng nhân viên, xu hướng trong thời gian tới. Hệ tư vấn cho người quản lý xem trong thời gian tới có cần tăng lượng nhân viên không, nếu tăng thì doanh thu có tăng không?
3.2.6. Phân cụm nhân viên đi làm theo ca
Với nhu cầu thực tế cần phân loại nhân viên đi làm theo ca để đảm bảo tính công bằng. Nhân viên sẽ được sắp xếp ngẫu nhiên theo 2 ràng buộc về doanh thu và lợi nhuận và điểm số chuyên cần được kết nối trực tiếp từ máy chấm công của công ty.
3.3.Thiết kế hệ thống
1. Nguồn dữ liệu
Từ những đặc tả yêu cầu của 1 doanh nghiệp bán lẻ. Luận văn đã tìm hiểu và định nghĩa ra các nguồn dữ liệu của doanh nghiệp một cách đầy đủ và chi tiết để có thể hỗ trợ bước thu thập dữ liệu được hoàn chỉnh. Các nguồn dữ liệu bao gồm
- Máy chủ ERP: Nơi lưu trữ toàn bộ dữ liệu hạch toán về tài chính, mua hàng, bán hàng - Máy chủ POS bán hàng: Nơi lưu trữ toàn bộ dữ liệu về bán lẻ của 1 doanh nghiệp - Máy chấm công: Nơi lưu trữ toàn bộ các thông tin về lịch sử chấm công của nhân viên - Bảng tính google: Nơi lưu trữ toàn bộ thông tin về hiệu quả marketing của doanh nghiệp
2. Hệ thu thập dữ liệu thô
Tất cả các dữ liệu sẽ được kết nối qua trình kết nối của TableauBI. Cụ thể:
- Đối với nguồn bảng tính trên google: Kết nối qua trình kết nối google doc của Tableau - Đối với máy chủ ERP và POS: Hai nguồn này đều lưu trữ dữ liệu trên máy chủ SQL nên đều có thể sử dụng trình kết nối SQL. Tuy nhiên với dữ liệu ERP, do lượng dữ liệu khá lớn nên hệ thống sẽ trích xuất dữ liệu theo định kỳ 1 ngày/lần để hệ thống không phải làm mới chương trình nhiều lần và đảm bảo hiệu năng truy cập của lãnh đạo
- Đối với nguồn dữ liệu là máy chấm công: Lưu trữ tại máy chủ mySQL, nên sử dụng trình kết nối mySQL
3. Hệ chuyển đổi thô thành dữ liệu có ý nghĩa
Nhờ có hệ chuyển đổi này mà các dữ liệu thô sẽ trở thành các dữ liệu có ý nghĩa đối với doanh nghiệp khi cần tham khảo. Dưới đây là các thành phần của hệ
a. Các thủ tục trích xuất dữ liệu
Sử dụng các thủ tục trong máy chủ SQL để có thể trích xuất các dữ liệu cần thiết tại - Bảng cân đối kế toán
b. Câu lệnh sql
- Trích xuất dữ liệu bán hàng theo khách lẻ
OPCH PCH1 OITB Docentry PK Docdate Cardcode Cardname SplID remark Docentry PK ItemCode Itemname Quantity Profit Linetotal ID PK GroupName GroupID
OINV IVN1 OITB Docentry PK Docdate Cardcode Cardname SplID remark Docentry PK ItemCode Itemname Quantity Profit Linetotal ID PK GroupName GroupID
- Chấm công nhân viên
NhanvienLog Penalty Mã nhân viên PK Thời gian đến Thời gian về Mã nhân viên PK Tên vi phạm ID vi phạm PK Số điểm trừ
c. Hàm kết hợp dữ liệu
Sử dụng Hàm kết hợp dữ liệu union để kết hợp dữ liệu theo từng bảng tính trên google driver. Bảng dữ liệu theo ngày sẽ được sử dụng để union với nhau để tạo thành dữ liệu theo một khoảng thời gian như tháng, quý, năm.
d. Hàm xử lý dữ liệu
Sử dụng hàm xử lý date, string để đồng bộ định dạng ngày, mã hàng hóa, mã nhân viên, mã nhà cung cấp giữa các kiểu dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
4. Đóng gói dữ liệu
Dữ liệu sau khi chuyển đổi thô xong thì cần đóng gói lại theo các gói dữ liệu tương ứng để các nhà quản trị có thể theo dõi và dễ dàng phân tích
Tên nguồn Tên hiển thị
Nguồn từ POS bán hàng Bán hàng theo khách lẻ
Nguồn từ máy chấm công Bảng chấm công nhân viên Nguồn từ các chiến dịch marketing Kết quả tiếp cận khách hàng Nguồn từ các trang mạng xã hôi Phản hồi của khách hàng Nguồn bán hàng từ phần mềm ERP Bán hàng theo đại lý
Nguồn dữ liệu liên quan đến công nợ
Công nợ phải thu/ Phải trả
a. Bán hàng theo khách hàng lẻ
Tên trƣờng dữ liệu Tên hiển thị
Itemcode Mã mặt hàng
CardCode Mã khách hàng
SPLID Mã nhân viên
SPlname Tên nhân viên
b. Đơn hàng theo đại lý
Tên trƣờng dữ liệu Tên hiển thị
Dscription Tên mặt hàng
Itemcode Mã mặt hàng
CardCode Mã khách hàng
SPLID Mã nhân viên
SPlname Tên nhân viên
c. Bảng chấm công
Sắp xếp theo đúng thứ tự: Ngày, Mã nhân viên, giờ làm, ngày công, số vi phạm
Tên trƣờng dữ liệu Tên hiển thị
Ma_NV Mã nhân viên
Date_logon Thời gian vào
Date_logout Thời gian ra
Penalty Điểm trừ
Hiển thị tường minh được các thông số tài chính
Tên trƣờng dữ liệu Tên hiển thị
Duedate Ngày chứng từ
DOB Số dư đầu kỳ
DEB Số dư cuối kỳ
DIB Hóa đơn
e. Chỉ số tài chính
Trích lọc dữ liệu từ các bảng dữ liệu giao dịch kế toán sổ cái và các bảng thu, bảng chi hàng ngày của doanh nghiệp
Tên trƣờng dữ liệu Tên hiển thị
Name_VNS Chỉ số tài chính
Duedate Thời gian
PreAtDate Kỳ trước
AtDate Kỳ này
f. Phản hồi của khách hàng
Trích xuất toàn bộ dữ liệu dó đơn vị marketing cung cấp theo fomat sau:
Card Code Card Group OpenDate Slp Code Tên nhân viên OpenDate Ste p Giai đoạn Quan hệ khách hàng ID giai đoạn L0000000 4 111 01/03/201 9 3 Mai Trang 01/03/2019 1 Tìm hiểu nhu cầu khách hàng 1. Tìm hiểu L0000000 111 01/03/201 3 Mai 01/03/2019 1 Tìm hiểu 1.
5 9 Trang nhu cầu khách hàng Tìm hiểu L0000000 8 111 01/03/201 9 3 Mai Trang 01/03/2019 1 Tìm hiểu nhu cầu khách hàng 1. Tìm hiểu L0000000 9 111 01/03/201 9 3 Mai Trang 01/03/2019 1 Tìm hiểu nhu cầu khách hàng 1. Tìm hiểu L0000001 0 111 01/03/201 9 3 Mai Trang 01/03/2019 1 Tìm hiểu nhu cầu khách hàng 1. Tìm hiểu 5. Trình hiển thị dữ liệu
Hiển thị dữ liệu theo các tiêu chuẩn của Tableau đã trình bày chi tiết ở chương 2. Tại bước này, hệ thống sẽ hiển thị dữ liệu tường minh để các nhà quản lý có thể tận dụng công cụ Tableau BI để kéo thả dữ liệu họ mong muốn
Chương 4: Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định nguồn lực nhân sự
1.1. Thu thập & làm sạch dữ liệu 1.1.1. Kết nối nguồn dữ liệu 1.1.1. Kết nối nguồn dữ liệu
Căn cứ trên các dữ liệu cần hiển thị thì cần kết nối các nguồn dữ liệu sau: Loại giao dịch Nguồn dữ
liệu
Bảng dữ liệu Mô tả
Giao dịch bán hàng
Dữ liệu ERP ORDR Thông tin về khách hàng, Nhân viên sales
RDR1 Thông tin về mặt hàng Danh sách comment của khách hàng Google Driver Sheet Comment
Danh sách comment của khách hàng: Thời gian, id khách, nội dung comment, Tên nhân viên sales phụ trách
Giao dịch thu chi & Giao dịch khác
Dữ liệu ERP OJDT Danh sách giao dịch: Nội dung, thời gian, loại giao dịch
JDT1 Chi tiết giao dịch: tài khoản hạch toán, tài khoản đối ứng, số tiền hạch toán
Dữ liệu máy chấm công
Dữ liệu Máy chấm công
Nhanvien_Log Tên nhân viên, thời gian đi, thời gian về,…
Bảng 3: Mô tả kết nối giữa các loại dữ liệu
Như vậy ta sẽ sử dụng công cụ Tableau BI để kết nối với 3 nguồn dữ liệu là: Dữ liệu máy chấm công, Dữ liệu ERP, Google Driver
- Kết nối với máy chấm công:
- Google Sheet
1.1.2. Tổ chức dữ liệu
Dữ liệu sẽ được tổ chức theo mô hình sau: Tên nguồn dữ
liệu
Cách thức lấy dữ liệu Có thể sử dụng cho các giao diện
SAP_Dữ liệubase
Sử dụng SQL để lấy danh sách doanh thu, khách hàng, mặt hàng, lợi nhuận theo khoảng thời gian
+ Phân tích doanh thu + Phân tích khách hàng + Hiệu quả kinh doanh + vòng quay kinh doanh Sử dụng Procedure để tính các chỉ số
khả năng thanh khoản
Báo cáo khả năng thanh khoản
GoogleSheet + Dùng câu truy vấn SQL để view cột comment và trọng số cảm xúc
+ Liên kết với bảng OCRD để truy vấn
Báo cáo chỉ số cảm xúc khách hàng
mã khách hàng Máy chấm
công
+ Dùng sql để truy vấn log: Mã nhân viên, tên, thời gian đi làm (ra/vào)
Phân cụm dữ liệu
Bảng 4: Bảng tổ chức lại các dữ liệu sau khi kết nối
1.2. Xây dựng các giao diện cơ sở (sheet)
Sau khi đã kết nối với các nguồn dữ liệu thì nhiệm vụ của cơ bản hiện tại là kéo thả các dữ liệu sao cho hợp lý
1.2.1. Topsales by employee
1.2.2. Profit by employee
1.2.4. Khách hàng mới theo chiều nhân viên phụ trách
1.3. Xây dựng Bảng điều khiển quản trị 1.3.1. Xây dựng Bảng điều khiển 1.3.1. Xây dựng Bảng điều khiển
Bộ lọc dữ liệu
o Thời gian: Từ ngày, đến ngày
o Nhóm khách hàng
o Nhóm sản phẩm
o Nhóm nhân viên Giao diện hiển thị
o Giao diện Phân tích doanh thu: Xây dựng từ các sheet Profit, TopSale
o Giao diện phân tích khách hàng: Xây dựng từ sheet khách hàng & Comment
o Giao diện phân tích khả năng thanh khoản 1.3.2. Xuất bản giao diện trên Tableau reader
Giao diện 2: Phân tích khách hàng
- Phân tích chỉ số cảm xúc của khách hàng dựa trên các bình luận trên fanpage chính thức. Bộ phận maketing sẽ thu thập các bình luận này trên fanpage để có thể phân loại thành 2 loại:
1. Bình luận tiêu cực 2. Bình luận tích cực
- Phân tích lượng khách hàng mới sau chiến dịch marketing theo từng nhân viên chăm sóc khách hàng đó. Để thấy được việc tiếp cận khách hàng của nhân viên nào là có hiệu quả nhất.
Giao diện 4: Hiệu quả kinh doanh theo từng nhân viên
- Giao diện 5: Hỗ trợ ra quyết định tuyển dụng nhân sự kinh doanh
Biểu đồ cho thấy tại tháng 12/2019 số lượng nhân sự tăng nhưng lợi nhuận gộp vẫn không tăng => Hệ tư vấn người quản lý ra quyết định k cần tuyển dụng thêm.
- Giao diện 6
5. Kết quả thực nghiệm
5.1. Nội dung thực nghiệm
5.1.1. Quy mô hệ thống
Phần mềm được triển khai tại 02 công ty trà sữa & công ty thiết bị phần mềm ictek. Hàng ngày lượng dữ liệu được sản sinh ra vô cùng nhiều. Luận văn đã đo lượng giao dịch phát sinh ra và dung lượng database phát sinh tương ứng theo ngày. Đây là một nguồn dữ liệu rất lớn. Đặc biệt, khi đến kỳ kế toán – cần phải lấy dữ liệu thì tổng dung lượng dữ liệu phát sinh đã tăng lên nhanh chóng
a. Công ty Trà sữa Dữ liệu Lượng giao
dịch/ngày Dung lượng database phát sinh/ngày Tổng phát sinh/kỳ kế toán Ghi chú Bán hàng lẻ 19.000 1G 30G Sử dụng trên phần mềm bán lẻ ipos Giao dịch trên hệ thống nguồn lực doanh nghiệp 100 500M 15G Sử dụng phần mềm SAP Giao dịch chấm công nhân sự 1.200 500M 15G 64 cửa hàng trên 2 vùng nam/bắc Giao dịch marketing 500.000 5G 150G Nếu có chương trình khuyến mại hoặc chạy quảng cáo
Tổng phát sinh 7G 210G
b. Công ty ICTEK Dữ liệu Lượng giao