Mục lục

Khác

Xem mục lục

Phân tích

Hướng dẫn sử dụng

Tính năng Phân tích

- Phạm vi áp dụng: Gói cao cấp, dùng thử.

I. 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 của phân tích khách hàng thông minh bao gồm:

Hiểu khách hàng: Nắm bắt các thông tin cơ bản để trả lời câu hỏi “Khách hàng của bạn là ai?” để phân loại khách hàng.
Dự đoán hành vi: Nhận biết xu hướng và hành vi tương lai của khách hàng.
Tăng hiệu quả tiếp thị: Nhắm mục tiêu chính xác, tối ưu hóa chi phí và tăng tỷ lệ chuyển đổi.
Cải thiện sản phẩm/dịch vụ: Sử dụng phản hồi để nâng cao chất lượng.
Tăng độ gắn kết: Phát triển chương trình khách hàng thân thiết hiệu quả.

- Để được xem báo cáo này, bạn cần dùng tài khoản chủ gian hàng hoặc được phân quyền Khách hàng ở mục Phân tích. Hệ thống sẽ hiển thị dữ liệu phân tích khách hàng được ghi nhận thông tin và có phát sinh hóa đơn (loại trừ khách lẻ không có thông tin).

- Điều kiện hiển thị của khách hàng, giao dịch và chi nhánh:

Hóa đơn:
- Có trạng thái Hoàn thành.
- Ngày phát sinh hóa đơn được ghi nhận theo thời gian mua hàng.
Khách hàng:
- Khách mới: Là khách hàng có hóa đơn đầu tiên (trạng thái Hoàn thành) phát sinh trong thời gian đã chọn.
- Khách quay lại: Là khách hàng có hóa đơn đầu tiên (trạng thái Hoàn thành) không nằm trong thời gian đã chọn, nhưng quay lại cửa hàng và phát sinh hóa đơn trong khoảng thời gian đã chọn.
Chi nhánh: Tất cả chi nhánh.

- Để xem thông tin phân tích khách hàng, bạn kích vào mục Phân tích (1), hệ thống hiển thị giao diện dưới dạng báo cáo, chi tiết như ảnh:

- Hệ thống hiển thị mặc định là tất cả chi nhánh. Bạn có thể thay đổi thời gian xem báo cáo (nếu cần).

- Lưu ý:

Mặc định chọn thời gian là tháng hiện tại.
Cho phép người dùng chọn khoảng thời gian theo Năm và Tháng mong muốn hiển thị dữ liệu trên các biểu đồ.

- Nếu bạn chọn bộ lọc thời gian theo Tháng, hệ thống hiển thị như sau:

- Nếu bạn chọn bộ lọc thời gian theo Năm, hệ thống hiển thị như sau:

1. Chỉ số chung

- Hiển thị các khối thông tin gồm 4 phần:

Khách giao dịch, gồm: Khách mới và Khách cũ quay lại.
- Khách mới (1):
  - Là khách hàng có thời gian tạo trong kỳ báo cáo và trong chi nhánh đang xem báo cáo.
  - Không tính các khách hàng bị xóa.
- Khách cũ (2):
  - Là khách hàng có thời gian tạo < kỳ báo cáo, và có phát sinh ít nhất 1 giao dịch nằm trong kỳ báo cáo.
  - Giao dịch được tính: Đặt lịch, Hóa đơn hoặc Trả hàng khác trạng thái Đã hủy.
  - Không tính các khách hàng bị xóa.
- Khách giao dịch = Số lượng Khách mới + Số lượng Khách quay lại.
Mức độ gắn bó của khách hàng, gồm: Tỷ lệ rời bỏ và Thời gian khách hàng quay lại.
- Dựa vào thông tin phát sinh giao dịch Hóa đơn (khoảng cách giữa các ngày giao dịch), phần mềm ứng dụng công nghệ và thuật toán AI để tính toán:
  - Tỷ lệ rời bỏ = Số lượng Khách được tính là rời bỏ trong kỳ/Tổng số lượng Khách được dự đoán là sẽ quay về trong kỳ
  - Thời gian trung bình khách hàng quay lại: dựa theo thời gian giữa các lần phát sinh Hóa đơn.
Mức độ hài lòng của khách hàng, gồm: Điểm đánh giá và Tỷ lệ hài lòng.
- Điểm đánh giá được tính trên toàn bộ Khách hàng (bao gồm Khách mới/Khách quay lại/Khách lẻ) theo công thức:
  - Điểm đánh giá = Σ Điểm đánh giá trung bình của tất cả khách hàng/ Σ Số lượng khách hàng.
- Tỷ lệ hài lòng = Σ Số lượng khách hàng có điểm đánh giá trung bình từ 3 sao trở lên.
Doanh thu, gồm: Tổng doanh thu và Giá trị trung bình/đơn.
- Tổng doanh thu = Σ Doanh thu - Σ Trả hàng (Doanh thu thuần)
- Giá trị trung bình/đơn = Σ Doanh thu / Σ Số lượng hóa đơn.

Lưu ý:

Các khối thông tin đều sẽ hiển thị kèm xu hướng tăng trưởng.
Nếu gian hàng chưa bật tính năng Đánh giá chất lượng dịch vụ, phần mềm mặc định hiển thị Mức độ hài lòng (gồm Điểm đánh giá và Tỷ lệ hài lòng) bằng 0.

2. Khách giao dịch

- Khách giao dịch gồm 2 phần:

Lượng khách
- Chỉ tính số lượng trên toàn bộ khách hàng được lưu thông tin trong phần mềm.
Doanh thu thuần
- Tính trên toàn bộ khách hàng có phát sinh giao dịch tại cửa hàng (gồm Hóa đơn và Trả hàng), bao gồm cả khách lẻ.

- Dạng biểu đồ: Người dùng có thể thay đổi 2 dạng biểu đồ để có góc nhìn phù hợp với nhu cầu sử dụng:

Biểu đồ dạng vòng (Pie chart): Thể hiện tỷ trọng số lượng khách và doanh thu thuần.

Biểu đồ đường (Line chart): Thể hiện xu hướng tăng trưởng số lượng khách và doanh thu thuần.

- Thông tin biểu đồ Khách giao dịch được tổng hợp từ 3 thông tin cơ bản của toàn bộ Khách mới và Khách quay lại của gian hàng, gồm:

Cũ/Mới: Khách mới và Khách quay lại (đã được định nghĩa phía trên).

Giới tính:
- Nam
- Nữ
- Không xác định

Độ tuổi:
- Dưới 20 tuổi
- Từ 20-30 tuổi
- Trên 30 tuổi
- Không xác định

3. Năng lực mua hàng

- Biểu đồ dạng bảng: Thể hiện năng lực mua hàng của 4 nhóm tuổi trên toàn bộ khách hàng của cửa hàng, từ đó cho người dùng góc nhìn:

Tổng hợp toàn bộ giá trị các hóa đơn của cửa hàng, phần mềm ứng dụng công nghệ và thuật toán AI để tính toán 4 mốc giá trị doanh thu phổ biến của cửa hàng.

- Lưu ý: Các mốc giá trị sẽ thay đổi tùy theo thời gian đang chọn.

Nhóm tuổi nào đang mang lại giá trị doanh thu cao nhất cho cửa hàng (tổng 4 nhóm tuổi sẽ bằng 100% doanh thu của cửa hàng).
Mỗi nhóm tuổi có doanh thu tập trung trong mức chi tiêu nào.
Ví dụ với bảng trên: Nhóm tuổi Không xác định với 181 khách hàng đang đóng góp nhiều nhất cho doanh thu cửa hàng với tỷ trọng 69.62%, mức chi tiêu nổi bật trong khoảng 100,000 - 1,000,000 (với 24.62%).

- Lưu ý:

Cột thông tin Lượng khách sẽ không bằng Lượng khách trên biểu đồ Khách giao dịch - góc nhìn Độ tuổi, vì bảng Năng lực mua hàng không lấy các khách hàng chỉ phát sinh hóa đơn có giá trị 0đ trong thời gian đang chọn.
Ví dụ với bảng trên: Lượng khách trên biểu đồ Khách giao dịch - góc nhìn Độ tuổi là 271, tuy nhiên tổng Lượng khách trong bảng Năng lực mua hàng là 260.

4. Độ hài lòng của khách hàng

- Độ hài lòng của khách hàng gồm 2 phần:

Biểu đồ Mức độ hài lòng: điểm đánh giá trung bình của toàn bộ khách hàng được xếp vào 3 nhóm:
- Rất hài lòng: Trên 4 sao.
- Hài lòng: Trên 3 sao.
- Không hài lòng: 1 sao và trên 2 sao.
Điểm đánh giá trung bình của 1 khách hàng = Tổng điểm đánh giá tất cả hóa đơn / Tổng số lượng hóa đơn.
- Ví dụ: Khách hàng Nguyễn Ngọc Phương Nguyên có tổng cộng 4 hóa đơn với điểm đánh giá lần lượt: 4.6, 5, 4.3 và 3.5.
  - Điểm đánh giá trung bình = (4.6 + 5 + 4.3 + 3.5)/4 = 4.35.
  - Khách hàng được xếp vào nhóm Rất hài lòng.
Đánh giá chi tiết
- Danh sách tất cả hóa đơn được khách hàng đánh giá sao, với 3 nhóm tương tự như biểu đồ Mức độ hài lòng.

5. Xu hướng gắn bó của khách hàng

- Xu hướng gắn bó của khách hàng gồm 3 phần:

Thời gian trung bình khách hàng quay lại

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.
- Bạn có thể chọn Chi tiết để xem rõ hơn thông tin xu hướng của khách hàng.

Tỷ lệ khách hàng rời bỏ

Tỷ lệ rời bỏ = Số lượng Khách quay lại / Số lượng khách được dự đoán quay lại.
- Ví dụ: Gian hàng A trong ngày 25/12/2022 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 01/01/2023
  - Khách quay trở lại trước 01/01/2023 (34) sẽ được coi là Khách quay lại và sau 01/01/2023 (8) sẽ được coi là Khách rời bỏ tại thời điểm 01/01/2023
  - Tỷ lệ khách rời bỏ vào ngày 01/01/2023 = (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: Gian hàng A trong ngày 01/05/2024 dự đoán có 4 khách quay lại nhưng chỉ có 2 khách hàng quay lại. Do đó, tỷ lệ khách rời bỏ vào ngày 01/05/2024 = (2/4)*100% = 50%
- Tại ngày 03/05/2024 dự đoán có thêm 2 khách quay lại và 2 khách đều không quay lại. Đến thời điểm 03/05/2024 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 03/05/2024 = (4/6)*100% = 66 %

Doanh thu bị mất do khách rời bỏ

Doanh thu bị mất do khách rời bỏ = Số lượng khách hàng rời bỏ * Doanh thu trung bình một khách hàng
- Doanh thu trung bình một khách hàng = Σ Doanh thu thuần tính đến thời điểm hiện tại hoặc cuối kỳ (không tính doanh thu từ Khách lẻ)/ Σ Số lượng khách hàng tính đến thời điểm hiện tại hoặc cuối kỳ (không tính khách lẻ)

6. Phân loại khách hàng

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.
- Với 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 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 như sau:

- Ngoài ra, nếu không muốn xem tất cả, bạn có thể chọn 1 cột trong biểu đồ (1) -> chọn Chi tiết (2), 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 biểu tượng để xuất file (nếu cần).

II. Phân tích doanh thu

- Phân tích doanh thu là một bước quan trọng để hiểu rõ tình hình kinh doanh hiện tại và định hướng phát triển trong tương lai. Thông qua việc phân tích doanh thu, cửa hàng có thể tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường. Cụ thể, việc phân tích doanh thu mang lại các lợi ích như sau:

Hiểu rõ chi phí và lợi nhuận: Xác định rõ ràng tỷ lệ giữa chi phí giá vốn và lợi nhuận gộp so với tổng doanh thu thuần.
Hiểu về khung giờ doanh thu: Xác định thời điểm trong ngày hoặc tuần có doanh thu cao nhất để tối ưu hóa lịch làm việc và nguồn lực.
Doanh thu theo nhóm hàng hóa và nhóm khách hàng: Phân tích doanh thu dựa trên từng nhóm dịch vụ, sản phẩm và phân khúc khách hàng để xác định những lĩnh vực kinh doanh tiềm năng.
Yếu tố ảnh hưởng doanh thu: Nhận diện các yếu tố từ Khách mới / Khách cũ quay lại và Khách lẻ có ảnh hưởng tới doanh thu, từ đó đưa ra các điều chỉnh phù hợp.

- Để được xem báo cáo này, bạn cần dùng tài khoản chủ gian hàng hoặc được phân quyền Khách hàng ở mục Phân tích.

-- Điều kiện hiển thị của giao dịch và chi nhánh:

Hóa đơn:
- Có trạng thái Hoàn thành.
- Ngày phát sinh hóa đơn được ghi nhận theo thời gian mua hàng.
Trả hàng:
- Có trạng thái Đã trả.
- Ngày phát sinh phiếu trả hàng được ghi nhận theo thời gian trả hàng.
Chi nhánh: Tất cả chi nhánh.