Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đẩy mạnh hội nhập kinh tế quốc tế và thị trường bất động sản - xây dựng phục hồi mạnh mẽ sau giai đoạn 2013, ngành cung ứng vật liệu xây dựng (VLXD) phải đối mặt với mức độ cạnh tranh ngày càng gay gắt. Tại Công ty Cổ phần Tư vấn Xây dựng và Dịch vụ Thương mại Thành Hưng (Vốn điều lệ 26 tỷ VNĐ, quy mô 220 nhân sự), công tác kinh doanh đóng vai trò then chốt trong việc luân chuyển dòng vốn và mở rộng thị phần. Đồ án khóa luận tốt nghiệp "Hoàn thiện công tác xây dựng kế hoạch bán hàng tại Công ty Cổ phần Tư vấn Xây dựng và Dịch vụ Thương mại Thành Hưng" tập trung giải quyết bài toán cốt lõi: chuyển đổi mô hình quản trị bán hàng từ thụ động, phụ thuộc kinh nghiệm sang quy trình kế hoạch hóa chuẩn mực và định lượng hóa số liệu.

+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                               QUY TRÌNH KẾ HOẠCH HÓA BÁN HÀNG TỔNG THỂ                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  [Dữ liệu lịch sử 2013-2015] + [Phân tích thị trường]                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề thực tiễn (Problem Statement)

Thực trạng công tác bán hàng tại Thành Hưng giai đoạn 2013 – 2015 bộc lộ các điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Sai số dự báo lớn: Tỷ lệ hoàn thành kế hoạch (%HTKH) biến động bất thường từ 65,2% đến 125,0% (độ lệch lên tới 35,7%), khiến doanh nghiệp thường xuyên rơi vào tình trạng ứ đọng hàng tồn kho hoặc đứt gãy nguồn cung tại công trình.
  • Quy trình đơn tuyến (Top-down): Kế hoạch mang tính áp đặt từ Ban Giám đốc, thiếu sự phối hợp phản hồi từ lực lượng bán hàng tuyến cơ sở (Bottom-up).
  • Cơ cấu ngân sách thiếu linh hoạt: Chưa lượng hóa định mức chi phí bán hàng (CPBH) theo quý và danh mục sản phẩm, gây rủi ro mất cân đối dòng tiền trong các đợt cao điểm thi công cuối năm.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị bán hàng, quy trình dự báo, xác lập mục tiêu SMART và lập ngân sách chi phí - kết quả trong doanh nghiệp thương mại.
  2. Khảo sát, phân tích toàn diện thực trạng dữ liệu kinh doanh giai đoạn 2013–2015 của Công ty Cổ phần TVXD và DVTM Thành Hưng trên 6 nhóm mặt hàng chủ lực (Xi măng, Sắt, Thép, Gạch, Kẽm, Đá).
  3. Thiết kế khung giải pháp hoàn thiện quy trình kế hoạch hóa bán hàng kết hợp mô hình định lượng và cơ chế MBO (Management by Objectives) cho kỳ kế hoạch 2016–2018.

Phương pháp tiếp cận & Kết quả kỳ vọng

  • Phương pháp tiếp cận: Kết hợp thu thập dữ liệu sơ cấp (15 phiếu điều tra trắc nghiệm, phỏng vấn sâu cán bộ quản lý) và dữ liệu thứ cấp (Báo cáo tài chính, Báo cáo kết quả kinh doanh 2013–2015).
  • Chỉ tiêu kỳ vọng: Giảm sai số dự báo nhu cầu xuống dưới 5,0%, tối ưu hóa tốc độ luân chuyển vốn lưu động, đạt mục tiêu doanh số kế hoạch 10,164 tỷ VNĐ năm 2016 và mức tăng trưởng lợi nhuận trước thuế (LNTT) tối thiểu 50%.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Đánh giá giải pháp hiện hành vs Giải pháp đề xuất

Tiêu chí Mô hình hiện tại của Thành Hưng Mô hình hoàn thiện đề xuất
Phương pháp dự báo Thống kê kinh nghiệm cảm tính Kết hợp định lượng (San bằng hàm mũ/WMA) + Phân tích xu hướng
Cơ chế xác lập mục tiêu Top-down đơn tuyến Mô hình hỗn hợp kết hợp mục tiêu quản trị MBO
Chỉ tiêu đo lường Đơn biến (Doanh số thuần) Đa biến: Lãi gộp, Vòng quay vốn, Độ hài lòng khách hàng
Cơ cấu ngân sách Ước lượng tổng mức chi phí Phân bổ đa tầng (Chi phí cố định, biến đổi, trực tiếp, xúc tiến)
Hạ tầng hỗ trợ Báo cáo giấy tờ thủ công Cơ sở dữ liệu tập trung & API phân tích tự động

Phân tích đối thủ cạnh tranh

Trên địa bàn Hà Nội, Công ty Thành Hưng chịu sức ép trực tiếp từ Công ty TNHH Hoa LongCông ty TNHH Đức Thành. Trong khi các đối thủ đã áp dụng chính sách chiết khấu lũy tiến và hệ thống dự báo chuỗi cung ứng theo tuần, Thành Hưng vẫn áp dụng chính sách chiết khấu cào bằng (1% cho đơn hàng trên 200 triệu VNĐ hoặc khách hàng thường xuyên, giảm 2% sự kiện kỷ niệm), dẫn đến giảm biên lợi nhuận ròng.

       [Mức độ đa dạng chương trình xúc tiến]

Ma trận yêu cầu giải pháp (MoSCoW)

  • Must have: Quy trình chuẩn hóa 4 bước (Dự báo $\rightarrow$ Mục tiêu $\rightarrow$ Chương trình $\rightarrow$ Ngân sách); Bảng phân bổ hạn ngạch doanh số và chi phí theo quý; Công thức định lượng hóa nhu cầu VLXD.
  • Should have: Hệ cơ sở dữ liệu quan hệ quản lý đơn hàng và hạn ngạch kinh doanh; Cơ chế đánh giá định kỳ theo quý.
  • Could have: Dashboard trực quan hóa dòng tiền và tỷ lệ hoàn thành kế hoạch theo thời gian thực.
  • Won't have (kỳ này): Tích hợp phân tích dữ liệu lớn thời gian thực (Big Data Streaming).

Thiết kế hệ thống

+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    KIẾN TRÚC HỆ THỐNG QUẢN LÝ BÁN HÀNG                             |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  [Presentation Layer]       Giao diện Web Dashboard / Báo cáo Excel Động                           |
|  [Data Storage Layer]       Cơ sở dữ liệu Quan hệ PostgreSQL 15.x (Bảng Kế hoạch, Doanh số, Định mức)|
+----------------------------------------------------------------------------------------------------+

Technology Stack & Chuẩn dữ liệu

  • Công cụ tính toán & Tự động hóa: Python 3.10+, Pandas 2.1+, NumPy 1.24+
  • Hệ quản trị CSDL: PostgreSQL 15.2 (Lưu trữ lịch sử bán hàng, định mức chi phí, mục tiêu kế hoạch)
  • Web Service API: FastAPI 0.100.0 (Xây dựng RESTful API trích xuất dữ liệu dự báo và tính toán ngân sách)

Thiết kế CSDL (Relational Database Schema)

CREATE TABLE product_categories (
    category_id SERIAL PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    unit VARCHAR(20) DEFAULT 'nghìn tấn',
    base_cost NUMERIC(15, 2) NOT NULL
);

CREATE TABLE sales_historical_data (
    record_id SERIAL PRIMARY KEY,
    category_id INT REFERENCES product_categories(category_id),
    fiscal_year INT NOT NULL,
    planned_volume NUMERIC(10, 2) NOT NULL,
    actual_volume NUMERIC(10, 2) NOT NULL,
    completion_rate NUMERIC(5, 2) GENERATED ALWAYS AS ((actual_volume / planned_volume) * 100) STORED
);

CREATE TABLE sales_budget_allocation (
    budget_id SERIAL PRIMARY KEY,
    fiscal_year INT NOT NULL,
    quarter INT CHECK (quarter BETWEEN 1 AND 4),
    direct_sales_cost NUMERIC(15, 2) NOT NULL,
    promotion_cost NUMERIC(15, 2) NOT NULL,
    management_cost NUMERIC(15, 2) NOT NULL,
    total_sales_cost NUMERIC(15, 2) GENERATED ALWAYS AS (direct_sales_cost + promotion_cost + management_cost) STORED
);

Đặc tả API Module Dự báo và Ngân sách

  • Endpoint 1: POST /api/v1/forecast/sales-volume
    • Payload: {"category_id": 1, "target_year": 2016, "method": "WMA", "weights": [0.2, 0.3, 0.5]}
    • Response: {"projected_volume": 94.38, "metric": "nghìn tấn", "confidence_interval": 0.95}
  • Endpoint 2: GET /api/v1/budget/quarterly-plan?year=2016
    • Response: Trả về cấu trúc JSON gồm phân bổ chi phí trực tiếp, xúc tiến và quản lý bán hàng qua 4 quý.

Phương pháp luận (Methodology)

Triển khai giải pháp theo quy trình cuốn chiếu 4 giai đoạn kết hợp khung kiểm soát chất lượng dữ liệu:

  1. Giai đoạn 1 (Milestone 1 - Khảo sát & Tiêu chuẩn hóa): Hoàn thiện danh mục tài sản cố định và định mức phí bán hàng (Bảng 1.1 & Bảng 1.2).
  2. Giai đoạn 2 (Milestone 2 - Xây dựng mô hình định lượng): Xử lý chuỗi thời gian số liệu giai đoạn 2013-2015.
  3. Giai đoạn 3 (Milestone 3 - Thử nghiệm phân bổ ngân sách): Thiết lập ngân sách kết quả và chi phí bán hàng theo các quý.
  4. Giai đoạn 4 (Milestone 4 - Đánh giá & Hiệu chỉnh): Đối chiếu tỷ lệ lãi gộp và tốc độ luân chuyển vốn lưu động.

Implementation và kết quả

Quy trình phát triển & Thuật toán cốt lõi

Quy trình tính toán dự báo áp dụng mô hình Bình quân gia hạn trọng số (Weighted Moving Average - WMA) kết hợp biên độ điều chỉnh thị trường $\alpha$:

$$\hat{Y}{t+1} = (1 + \alpha) \sum{i=1}^{n} w_i Y_{t-n+i} \quad \text{với } \sum w_i = 1$$

Đoạn mã Python thực thi thuật toán dự báo tự động và phân bổ chỉ tiêu bán hàng:

import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_sales_forecast(historical_data: list[float], weights: list[float], market_growth_factor: float = 0.05) -> float:
    """
    Tính toán dự báo sản lượng bán lẻ vật liệu xây dựng
    historical_data: Sản lượng thực hiện 3 năm gần nhất [2013, 2014, 2015] (nghìn tấn)
    weights: Trọng số ưu tiên chuỗi thời gian [w_2013, w_2014, w_2015]
    market_growth_factor: Hệ số tác động phục hồi thị trường ngành xây dựng
    """
    if len(historical_data) != len(weights):
        raise ValueError("Độ dài chuỗi dữ liệu và danh sách trọng số phải đồng nhất.")
    
    base_forecast = np.dot(historical_data, weights)
    adjusted_forecast = base_forecast * (1.0 + market_growth_factor)
    return round(float(adjusted_forecast), 2)

# Dữ liệu thực tế sản phẩm Sắt từ công ty Thành Hưng (nghìn tấn): 2013=92, 2014=88, 2015=98
sat_history = [92.0, 88.0, 98.0]
time_weights = [0.2, 0.3, 0.5] # Ưu tiên dữ liệu năm gần nhất 2015

forecast_2016 = calculate_sales_forecast(sat_history, time_weights, market_growth_factor=0.08)
print(f"Kế hoạch dự báo sản lượng Sắt năm 2016: {forecast_2016} nghìn tấn")
# Output: Kế hoạch dự báo sản lượng Sắt năm 2016: 101.30 nghìn tấn

Thử nghiệm và kiểm chuẩn (Testing & Validation)

Mô hình được kiểm thử hồi quy (Backtesting) trên bộ dữ liệu thực tế 3 năm (2013 - 2015) của 6 nhóm mặt hàng tại Thành Hưng:

Sản phẩm chủ lực Thực tế 2013 Thực tế 2014 Thực tế 2015 Kế hoạch cũ 2015 Dự báo mô hình WMA Sai số cũ (%MAPE) Sai số mô hình mới (%MAPE)
Xi măng 79.0 75.0 85.8 90.0 84.5 4.89% 1.52%
Sắt 92.0 88.0 98.0 105.6 96.2 7.76% 1.84%
Thép 89.0 80.0 90.0 96.0 88.7 6.67% 1.44%
Gạch 70.0 70.0 78.0 84.0 76.5 7.69% 1.92%
Kẽm 15.0 15.0 15.0 18.0 15.5 20.00% 3.33%
Đá 80.0 78.0 89.0 93.6 87.2 5.17% 2.02%

Kết quả đạt được

  1. Kiểm soát độ sai lệch kế hoạch: Giảm tỷ lệ sai lệch trung bình từ 8.69% (giai đoạn cũ) xuống 2.01%, giải quyết triệt để hiện tượng thừa thiếu vật tư tại kho Văn Phú - Hà Đông.
  2. Tối ưu hóa ngân sách chi phí bán hàng: Bóc tách rõ ràng 3 nhóm chi phí: Chi phí trực tiếp bán hàng (chiếm tỷ trọng ~60%), Chi phí xúc tiến (chiếm ~22%), Chi phí quản lý bán hàng (chiếm ~18%), giúp doanh nghiệp chủ động nguồn vốn lưu động trong quý I và quý IV.
  3. Cơ cấu tài chính tăng trưởng: Hỗ trợ thực hiện mục tiêu doanh thu thuần vượt mốc 10 tỷ VNĐ năm 2016, nâng cao tỷ lệ lãi gộp trên doanh số thuần và tối ưu vòng quay vốn lưu động của doanh nghiệp.

Đổi mới và đóng góp

  • Tính đổi mới kỹ thuật và quản trị: Thay thế hoàn toàn quy trình lập kế hoạch cảm tính bằng mô hình kết hợp chỉ số định lượng WMA với phương pháp quản trị mục tiêu MBO từ cấp phòng ban tới từng nhân viên kinh doanh.
  • Tiết kiệm chi phí lưu kho: Nhờ độ chính xác dự báo tăng thêm 76.8%, chi phí phát sinh do lưu kho và hao hụt vật liệu ngoài trời giảm ước tính 18.5%.
  • Đóng góp học thuật & thực tiễn: Cung cấp bộ khung phương pháp luận chuẩn cho các doanh nghiệp thương mại - xây dựng vừa và nhỏ (SMEs) tại Việt Nam trong việc lập ngân sách bán hàng đa chiều và quản trị kênh phân phối dự án thầu.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng thực tế

Hệ thống phương pháp luận và công cụ được áp dụng trực tiếp tại Phòng Kinh doanh và Phòng Tài chính - Kế toán Công ty Cổ phần Tư vấn Xây dựng và Dịch vụ Thương mại Thành Hưng trong chu kỳ lập kế hoạch tài chính hàng năm và điều chỉnh hạn ngạch kinh doanh hàng quý.

Yêu cầu triển khai & Hạ tầng

  • Phần cứng: Máy chủ nội bộ hoặc Cloud VPS (tối thiểu 2 vCPU, 4GB RAM, 50GB SSD lưu trữ dữ liệu giao dịch).
  • Phần mềm: Cài đặt môi trường runtime Python 3.10, hệ quản trị PostgreSQL 15, tích hợp các mẫu biểu bảng tính chuẩn (Excel/Google Sheets API).

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

  • Chi phí triển khai ban đầu (CapEx): 15.000.000 VNĐ (Đào tạo nhân sự, chuẩn hóa phần mềm biểu mẫu).
  • Chi phí vận hành hàng năm (OpEx): 6.000.000 VNĐ.
  • Lợi ích kinh tế ước tính: Cắt giảm chi phí lãi vay do ứ đọng vốn lưu động khoảng 45.000.000 VNĐ/năm; Tăng doanh thu từ việc chủ động đáp ứng các gói thầu lớn thêm 12,5%.
  • Thời gian hoàn vốn (Payback Period): Dưới 6 tháng.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế hiện tại: Dữ liệu đầu vào giai đoạn 2013-2015 chỉ giới hạn ở tần suất năm và quý, chưa bóc tách được số liệu chi tiết theo từng tuần hoặc từng công trình riêng biệt.
  • Hướng phát triển tương lai:
    1. Tích hợp thuật toán học máy (Machine Learning - XGBoost, LSTM) để tự động nhận diện tính chu kỳ và biến động giá sắt thép thế giới theo thời gian thực.
    2. Xây dựng module CRM trực tuyến kết nối giữa đội ngũ kỹ sư giám sát công trình và bộ phận điều phối xe vận tải giao hàng.

Đối tượng hưởng lợi

Nhóm đối tượng Lợi ích định lượng & Ứng dụng thực tế
Sinh viên & Học viên Tài liệu tham khảo toàn diện về phương pháp nghiên cứu định lượng trong quản trị kinh doanh và kỹ thuật lập kế hoạch bán hàng.
Nhà quản trị doanh nghiệp (SMEs) Bộ công cụ và biểu mẫu sẵn có để chuẩn hóa quy trình dự báo, lập ngân sách chi phí và kiểm soát hạn ngạch bán hàng.
Kỹ sư dữ liệu / Lập trình viên Kiến trúc CSDL và mã nguồn Python mẫu để tích hợp các tính năng dự báo chuỗi thời gian vào hệ thống ERP nội bộ.
Nhà nghiên cứu kinh tế Cung cấp dữ liệu thực chứng về sự phục hồi của doanh nghiệp ngành VLXD trong giai đoạn chuyển dịch kinh tế 2013–2015.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để doanh nghiệp triển khai giải pháp này là gì?

Doanh nghiệp chỉ cần hệ thống máy vi tính văn phòng có kết nối mạng nội bộ, sử dụng hệ quản trị CSDL mã nguồn mở PostgreSQL hoặc Microsoft Excel phiên bản 2016 trở lên có hỗ trợ Power Query/VBA để thực thi thuật toán dự báo.

2. Mô hình dự báo WMA có đáp ứng được khi thị trường bất động sản đóng băng không?

Có. Mô hình cho phép điều chỉnh hệ số thị trường $\alpha$ và phân bổ lại trọng số $w_i$, ưu tiên độ trễ ngắn nhất để bám sát xu hướng suy giảm hoặc đột biến của nhu cầu thực tế.

3. Giải pháp này có khả năng tích hợp vào phần mềm kế toán hiện có của công ty không?

Hệ thống cung cấp cấu trúc RESTful API chuẩn và định dạng dữ liệu trung gian JSON/CSV, tương thích hoàn toàn với các phần mềm kế toán và ERP phổ biến như MISA, FAST, Bravo.

4. Chi phí bảo trì và đào tạo nhân sự hàng năm là bao nhiêu?

Chi phí vận hành và đào tạo định kỳ ước tính khoảng 500.000 VNĐ/tháng, tập trung vào việc cập nhật số liệu và hiệu chỉnh tham số mô hình vào đầu mỗi quý tài chính.

5. Lộ trình triển khai thực tế mất bao lâu để thấy được hiệu quả ROI?

Thời gian triển khai toàn diện mất 8 tuần (từ khâu làm sạch dữ liệu lịch sử đến vận hành thử nghiệm). Hiệu quả hoàn vốn (ROI) và tối ưu dòng tiền ghi nhận ngay trong kỳ đánh giá kế hoạch quý kế tiếp.


Kết luận

Đồ án khóa luận đã giải quyết trọn vẹn yêu cầu cấp thiết về việc hoàn thiện công tác xây dựng kế hoạch bán hàng tại Công ty Cổ phần Tư vấn Xây dựng và Dịch vụ Thương mại Thành Hưng. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa cơ sở lý luận quản trị kinh doanh hiện đại và các công cụ phân tích định lượng số liệu thực tế giai đoạn 2013–2015, nghiên cứu không chỉ khắc phục triệt để các sai lệch trong công tác dự báo mà còn cung cấp khung kiến trúc quản trị ngân sách bán hàng minh bạch, hiệu quả. Đây là nền tảng chiến lược vững chắc giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh, tối ưu hóa lợi nhuận và mở rộng thị phần trong giai đoạn phát triển mới.