Tối ưu hiệu suất bán hàng tại cửa hàng thời trang qua mô hình Cải tổ vận hành 3P
Phân tích dữ liệu tại điểm bán để tăng Conversion Rate, APT và UPT trong mùa cao điểm
Võ Thị Ngọc Trinh - Khóa học phân tích dữ liệu K35
The Situation
Trong bối cảnh thị trường bán lẻ thời trang cạnh tranh khốc liệt, cửa hàng đang tìm cách nâng cao doanh thu tại kênh offline – nơi vẫn đóng vai trò chủ lực. Tuy nhiên, phân tích hoạt động vận hành tại điểm bán chỉ ra nhiều bất cập:
- Tỷ lệ chuyển đổi thấp trong các dịp cao điểm dù lượng khách hàng tăng mạnh
- APT và UPT không tăng tương xứng với nhu cầu mua sắm
- Phân bổ nhân sự cảm tính, chưa có quy trình chăm sóc khách hàng theo dữ liệu
The Question
Làm thế nào để cải thiện Conversion Rate, APT và UPT tại cửa hàng thời trang nữ trong các dịp cao điểm, thông qua việc tối ưu hóa vận hành và chiến lược bán hàng tại điểm bán?
The Dashboard
The Analysis
The Approach
Trong vai trò Retail Performance Analyst, bạn đã tiến hành:
- Thu thập & phân tích dữ liệu vận hành cửa hàng: traffic, conversion rate, APT, UPT theo từng ngày và khung giờ
- Xây dashboard đánh giá hiệu suất theo nhóm sản phẩm, thời điểm bán hàng, loại khác
- Tìm insight từ chênh lệch hiệu quả theo seasonaility, đặc biệt trong dịp Tết và cuối tuần
- Xây dựng mô hình cải tiến vận hành 3P (People – Process – Performance) để giải quyết tận gốc vấn đề
The Findings
1. Conversion Rate giảm mạnh vào dịp cao điểm
Traffic tăng đột biến vào cuối tuần và tháng cận Tết, nhưng Conversion Rate lại giảm tới 20%, do thiếu nhân viên hỗ trợ và quy trình phục vụ khách hiệu quả.
2. APT/UPT thấp dù khách hàng có nhu cầu mua cao hơn
Khách đến nhiều hơn, nhưng lượng sản phẩm trên mỗi hóa đơn (UPT) và giá trị đơn trung bình (APT) lại thấp. Nhân viên chưa chủ động upsell, combo chưa được đề xuất đúng lúc.
3. Vận hành thiếu dữ liệu và không có KPI đo hiệu quả
Phân bổ nhân sự không dựa trên lịch sử traffic. Không có KPI rõ ràng nên nhân viên thiếu động lực bán thêm hoặc chăm sóc khách tối ưu.
The Recommendations
1. Triển khai mô hình Cải tổ vận hành 3P
Tái cấu trúc nhân sự thành 3 nhóm rõ ràng: bán hàng, hỗ trợ và kho – mỗi nhóm gắn KPI cụ thể. Sử dụng dữ liệu foot traffic để phân ca linh hoạt theo giờ cao điểm, kết hợp hệ thống AI kích hoạt quy trình động khi đông khách.
2. Triển khai chương trình “Combo dự tiệc”
Thiết kế các combo đầm + phụ kiện với giá ưu đãi ~20%, tập trung đẩy mạnh trong dịp lễ và cuối tuần. Truyền thông qua mạng xã hội và nhân viên tư vấn trực tiếp tại cửa hàng nhằm tăng APT và UPT thông qua upsell có định hướng.
3. Tổ chức “Flash Sale” khung giờ vàng cuối tuần
Áp dụng ưu đãi 20–30% cho các sản phẩm tiệc trong 2 giờ (19h–21h) vào cuối tuần. Kết hợp truyền thông đa kênh (Facebook, email, SMS) để tạo cảm giác khẩn cấp. Từ đó thúc đẩy khách mua nhanh và cải thiện Conversion Rate tại thời điểm có nhu cầu cao.
The Data Analyst
Võ Thị Ngọc Trinh
Mình đã tốt nghiệp Cử nhân Quản trị kinh doanh và có 2 năm kinh nghiệm trong vai trò Project Assistant. Với mong muốn phân tích dữ liệu để tìm ra những insights giá trị, mình tin tưởng lựa chọn các khóa học phân tích dữ liệu tại ACE Academy để phát triển kỹ năng từ phân tích cơ bản đến trực quan hóa dữ liệu chuyên nghiệp bằng Excel và Power BI. Chương trình học tại đây đã giúp mình không chỉ thành thạo công cụ phân tích mà còn biết cách ứng dụng AI và công nghệ để chuyển đổi dữ liệu thành quyết định kinh doanh chiến lược. Qua đó, mình đã nâng cao về tư duy phân tích dữ liệu và khả năng giải quyết vấn đề một cách bài bản. Khóa học phân tích dữ liệu này đã thay đổi mình rất nhiều.
Chia sẽ cảm nhận trong quá trình học cùng ACE và làm dự án
Mình ấn tượng mạnh với cách ACE thiết kế chương trình giảng dạy. Trong khóa học Data Analysis này, những video bài giảng ngắn 3-15 phút nhưng đúc kết đủ ý then chốt. Giúp mình nhanh chóng nắm vững kỹ năng phân tích và trình bày dữ liệu chuyên nghiệp. Các buổi live session với mentor như cô Alice và cô Kim rất lôi cuốn. Kết hợp lý thuyết với case study thực tế, bật mí nhiều tips nghề hữu ích. Ngoài ra, còn được book mentor 1:1 đã giúp mình được giải đáp chi tiết mọi thắc mắc trong suốt hành trình học phân tích dữ liệu. Với dự án cuối khóa về phân tích hiệu suất bán lẻ thời trang là một cơ hội cho việc áp dụng kiến thức vào một case study thực tế: từ việc xác định vấn đề, phân tích dữ liệu đến đề xuất giải pháp data-driven. Trải nghiệm này không chỉ củng cố tư duy phân tích dữ liệu mà còn trang bị cho mình góc nhìn thực chiến để hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả.
Các khoá học bạn đã tham gia
Nâng tầm kỹ năng phân tích dữ liệu và giải quyết vấn đề kinh doanh thực tế. Tạo báo cáo và Dashboard chuyên nghiệp bằng Excel và Power BI chỉ trong 6 ngày.
Thành thạo nghệ thuật xây dựng báo cáo và thuyết trình “chuẩn Consulting”. Nội dung được xây dựng từ chương trình đào tạo nội bộ của các công ty tư vấn hàng đầu thế giới và các trường Đại học Top 1% Thế giới.
Master tất tần tật kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh và tài chính với Excel. Tạo Dashboard chuyên nghiệp cùng Power Query & Power Pivot với chương trình đào tạo “tinh gọn” độc quyền.
Khám phá các dự án phân tích dữ liệu từ học viên ACE
Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả vận hành và tăng trưởng cho Spartan Race
Lê Thủy Tiên – K39
Data Analysis For Business Professional và Advanced Data Analytics In Excel
Chiến lược tối ưu doanh thu & vận hành từ dữ liệu cho Razza Pizza
Nguyễn Ngọc Thiên Ngân – K34
Data Analysis For Business Professional và Advanced Data Analytics In Excel
Đánh giá tiềm năng và đề xuất hành động cho Local Brand tìm lại vị thế thị trường
Trương Thu Ngọc – K37
Data Analysis For Business Professional và Data Storytelling Mastery
Muốn có một portfolio xịn như các bạn mình?
Dự án bạn vừa xem là minh chứng cho việc: ai cũng có thể làm được, miễn là có đúng phương pháp và gặp “đúng người” dẫn dắt.
Các bạn đến với ACE đa phần đều chưa biết nhiều về dữ liệu, hoặc biết rồi nhưng vẫn “sợ số”. Nếu bạn cũng vậy, thì sao lại không thử đi cùng ACE vài buổi để thấy ngay khác biệt?
Nhắn ngay cho ACE background của bạn để ACE có cơ hội đồng hành với bạn trên hành trình phát triển sự nghiệp sắp tới nhé.
