Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

  • Lý do chọn đề tài: Thị trường thương mại điện tử (TMĐT) tại Việt Nam đang bùng nổ, đặc biệt trong bối cảnh dịch Covid‑19. Các nhà cung cấp (NCC) gặp khó khăn trong việc tìm nguồn hàng đa dạng, còn các cộng tác viên (CTV) gặp rào cản về nguồn cung và logistics, dẫn đến doanh số bán hàng không đạt mức mong đợi.
  • Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
    1. Xây dựng một nền tảng TMĐT kết nối NCC và CTV để mở rộng nguồn hàng và giảm chi phí vốn cho CTV.
    2. Đề xuất kiến trúc hệ thống đáp ứng thời gian thực, khả năng mở rộng và tích hợp đa kênh (Shopee, Lazada, …).
    3. Xây dựng quy trình quản lý đơn hàng, kho, vận chuyển và thanh toán qua ví điện tử FuniPay.
  • Đối tượng, phạm vi
    • Đối tượng: Nhà cung cấp (cá nhân, doanh nghiệp), cộng tác viên (sinh viên, nhân viên văn phòng), quản trị viên hệ thống.
    • Phạm vi không gian: Toàn quốc, từ Bắc tới Nam, với hơn 500 NCC và gần 2000 CTV được kết nối trên nền tảng.
    • Phạm vi thời gian: Thực hiện trong năm 2020, từ giai đoạn khảo sát nhu cầu tới triển khai thực tế và đánh giá kết quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

  • Khung lý thuyết, khái niệm, mô hình
    • Mô hình DropShipping: NCC đăng sản phẩm, CTV bán lại trên các kênh TMĐT, không cần tồn kho.
    • Kiến trúc Serverless (AWS Elastic Beanstalk) giúp hệ thống xử lý thời gian thực và mở rộng tự động.
    • RESTful API: Nguyên tắc thống nhất, không trạng thái (stateless), sử dụng HTTP status code và versioning trong URL.
  • Phương pháp nghiên cứu
    • Phân tích‑tổng hợp: Thu thập yêu cầu nghiệp vụ, mô tả quy trình kinh doanh.
    • Thiết kế hệ thống: Kiến trúc tổng thể, mô hình phân rã chức năng, mô hình quan hệ dữ liệu.
    • Xây dựng phần mềm: Phát triển Front‑end bằng ReactJS, Back‑end bằng NodeJS, CSDL NoSQL MongoDB.
    • Kiểm thử: Kiểm tra chức năng (CRUD), tích hợp API, kiểm thử hiệu năng trên môi trường serverless.
  • Nguồn dữ liệu
    • Khảo sát người bán online (đối tượng CTV) về nhu cầu nguồn hàng và logistics.
    • Tài liệu kỹ thuật (API specification, mô hình dữ liệu).
    • Dữ liệu thực tế từ hệ thống FuniMart (bảng chức năng, bảng dữ liệu).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu về đề tài

  • Trình bày bối cảnh TMĐT, vấn đề “không tìm được nguồn hàng ổn định” và “vận chuyển hạn chế”.
  • Định nghĩa mô hình FuniMart: Kết nối NCC và CTV qua nền tảng DropShipping, tích hợp các sàn TMĐT (Shopee, Lazada) và dịch vụ vận chuyển (Giao hàng tiết kiệm, Giao hàng nhanh).

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

  • Quy trình nghiệp vụ: Quản lý tạo đơn, quản lý sản phẩm, quản lý kho, tuyển CTV, đăng‑duyệt tin, nạp tiền.
  • Kiến trúc Serverless: Mô tả tầng Presentation, Delivery, Application, Persistent (AWS Elastic Beanstalk, Lambda).
  • Công nghệ: ReactJS (frontend), NodeJS (backend), MongoDB (NoSQL document database), Redis (cache), Python (script hỗ trợ), Flutter (khả năng mở rộng mobile).

Chương 3: Phân tích, thiết kế hệ thống

  • Kiến trúc hệ thống (Hình 3.1) gồm các thành phần: Business Logic Server, Database Users Cloud, Amazon S3, Cloud CDN, End‑User Devices, Tracker Server, AI Server.
  • Mô hình phân rã chức năng (Hình 3.2) liệt kê các module: Quản lý nhà cung cấp, Quản lý CTV, Quản lý đơn hàng, Ví điện tử FuniPay, Thống kê, …
  • Use‑case tổng quan (Hình 3.3) mô tả các trường hợp sử dụng chính: Đăng ký bán, Điều chỉnh giá, Tạo đơn, Quản lý kho, Đăng bài SEO.
  • Các Sequence Diagram (Hình 3.4‑3.7) chi tiết quy trình: điều chỉnh giá sản phẩm, đăng ký bán, cập nhật vận chuyển, tạo‑duyệt đơn hàng.

Bảng chức năng từng loại thực thể (Bảng 3.1)

STT Thực thể Chức năng chính
1 Business Logic Server Xử lý nghiệp vụ, tính toán, quản lý luồng dữ liệu
2 Database Users Cloud Lưu trữ thông tin người dùng, hồ sơ tài khoản
3 Amazon S3 Lưu trữ ảnh, video, tài nguyên tĩnh
4 Cloud CDN Cache yêu cầu, giảm tải cho server
5 End Users Devices Giao diện web/mobile cho NCC, CTV, quản trị viên
6 Database Trackers Ghi nhận log request, thống kê hoạt động
7 Tracker Server Phân tích, tổng hợp dữ liệu thống kê
8 Database AI Cloud Lưu trữ kết quả AI (gợi ý, đề xuất)
9 AI Servers Xử lý AI, đề xuất sản phẩm, tối ưu giá

Mô hình quan hệ các bảng (Bảng 3.18)

Bảng Mô tả Trường quan trọng
Banner Quảng cáo trên trang chủ _id, brandId, imageLink, type, description
Blogs Bài viết giới thiệu sản phẩm _id, brandId, author, title, coverImage, status
BoomOrders Đơn đặt hàng nhanh _id, name, numberPhone, address, facebookLink, zaloLink
Brands Thông tin nhà cung cấp _id, name, alias, frontStoreAlias, email, phone
Collaborators Thông tin cộng tác viên _id, name, contact, role
Deliveries Thông tin vận chuyển _id, orderId, carrier, status, trackingNumber
Orders Đơn hàng chính _id, buyerId, sellerId, totalAmount, status
OrderLogs Lịch sử thay đổi đơn hàng _id, orderId, action, timestamp
Products Sản phẩm NCC _id, brandId, name, price, stock, description
Stores Cửa hàng CTV _id, collaboratorId, storeName, profile
Users Người dùng hệ thống _id, email, passwordHash, role
ProductOrders Chi tiết sản phẩm trong đơn _id, orderId, productId, quantity, price
Suppliers Thông tin NCC _id, companyName, contactInfo
Wallet Ví điện tử FuniPay _id, ownerId, balance
WalletTransaction Giao dịch ví _id, walletId, type, amount, timestamp
WarehouseExport Xuất kho _id, productId, quantity, destination
WarehouseImport Nhập kho _id, productId, quantity, source
WarehouseItems Chi tiết tồn kho _id, productId, currentStock
Warehouses Thông tin kho _id, location, capacity
WarehouseTransaction Giao dịch kho _id, warehouseId, type, quantity, date
WarehouseTransfers Chuyển kho nội bộ _id, sourceWarehouseId, destWarehouseId, productId, quantity

Chương 4: Hiện thực ứng dụng

  • Giao diện người dùng: Các trang chủ, trang chi tiết sản phẩm, trang quản lý kho, trang tạo đơn, trang thống kê.
  • Kết quả triển khai:
    • Số lượng người dùng: 000 người dùng (số thực tế chưa được công bố).
    • Kết nối: >500 NCC và ~2000 CTV trên toàn quốc.
    • Tích hợp: Shopee, Lazada, Giao hàng tiết kiệm, Giao hàng nhanh, Facebook, Zalo.
  • Bảng thống kê (điểm nổi bật trong trang “Thống kê tổng giao dịch” – Bảng 4.1)
Thống kê Giá trị
Tổng giao dịch 89 (đơn vị: nghìn)
Sản phẩm đã đăng 48
Đơn hàng đã xử lý 45
Khoản tiền qua ví FuniPay 55 (đơn vị: nghìn VNĐ)

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

  • Kết luận: Nền tảng FuniMart chứng minh khả năng kết nối hiệu quả giữa NCC và CTV, giảm chi phí đầu tư vốn cho CTV, đồng thời mở rộng kênh bán hàng cho NCC.
  • Hướng phát triển:
    • Tối ưu hoá hiệu năng serverless, mở rộng sang môi trường Kubernetes.
    • Tích hợp AI đề xuất sản phẩm, giá bán dựa trên lịch sử giao dịch.
    • Mở rộng tính năng đa ngôn ngữ và hỗ trợ mobile native (iOS/Android).

Thiết kế và triển khai

  • Kiến trúc hệ thống:
    • Frontend: ReactJS – SPA, kết nối RESTful API, hỗ trợ SSR cho SEO.
    • Backend: NodeJS (Express) – API layer, Business Logic, tích hợp AWS Lambda (serverless).
    • Cơ sở dữ liệu: MongoDB (document‑store) + Redis (cache).
    • Triển khai: AWS Elastic Beanstalk + Lambda, sử dụng Amazon S3 cho lưu trữ tĩnh, CloudFront làm CDN.
  • Công nghệ chính: ReactJS, NodeJS, MongoDB, Redis, AWS Lambda, Elastic Beanstalk, AWS S3, CloudFront.
  • Kiểm thử:
    • Kiểm thử chức năng (CRUD cho sản phẩm, đơn hàng, kho).
    • Kiểm thử API (RESTful, HTTP status).
    • Kiểm thử tải (simulated 10.000 request/giờ trên môi trường serverless).

Kết quả và đóng góp

  • Kết quả chính
    • Mô hình kết nối: 500+ NCC, 2000+ CTV hoạt động đồng thời.
    • Tích hợp đa kênh: Đăng bán trên Shopee, Lazada, đồng thời quản lý qua giao diện FuniMart.
    • Quản lý kho tự động: Xuất/ nhập kho qua quy trình chuẩn (Hình 2.11).
  • Giải pháp/kiến nghị
    • Áp dụng kiến trúc serverless để giảm chi phí vận hành và tăng khả năng mở rộng.
    • Sử dụng ví điện tử nội bộ (FuniPay) để tự động phân chia hoa hồng.
    • Đề xuất mở rộng các đối tác vận chuyển và tích hợp AI đề xuất giá.
  • Đóng góp so với nghiên cứu trước
    • So với các nền tảng TMĐT truyền thống chỉ cung cấp chức năng xem/đặt hàng, FuniMart bổ sung kết nối nhà cung cấp – cộng tác viên, quy trình đăng ký bán đa kênh, và quản lý kho, vận chuyển tích hợp.
    • Thêm mô hình DropShipping cho CTV, không yêu cầu tồn kho ban đầu.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế
    • Khối lượng thực nghiệm còn hạn chế (số liệu người dùng chưa đầy đủ).
    • Đánh giá hiệu năng chỉ được thực hiện trong môi trường thử nghiệm, chưa kiểm chứng trên tải thực tế lớn.
    • Chưa triển khai tính năng AI đề xuất, vẫn ở giai đoạn thiết kế.
  • Hướng nghiên cứu
    • Thực hiện thử nghiệm tải lớn trên môi trường production.
    • Phát triển mô-đun AI dựa trên dữ liệu giao dịch để đề xuất giá và sản phẩm.
    • Mở rộng sang môi trường di động native (Flutter) và đa ngôn ngữ.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng sinh viên: Ngành Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật phần mềm, Hệ thống Thông tin muốn thực hiện đề tài thiết kế và triển khai phần mềm TMĐT.
  • Các nhà nghiên cứu: Tham khảo kiến trúc serverless, mô hình DropShipping, tích hợp đa kênh, và quy trình quản lý kho trong môi trường NoSQL.
  • Phần đáng tham khảo:
    • Kiến trúc hệ thống (Hình 3.1, Hình 3.2).
    • Các Sequence Diagram mô tả quy trình nghiệp vụ (Hình 3.4‑3.7).
    • Bảng chức năng và mô hình dữ liệu (Bảng 3.1, Bảng 3.18).

Câu hỏi thường gặp

  1. FuniMart tích hợp những sàn thương mại điện tử nào?
    • Shopee, Lazada, đồng thời hỗ trợ đăng bán qua Facebook và Zalo.
  2. Quy trình tạo đơn hàng cho CTV được mô tả như thế nào?
    • Khi khách hàng mua trên sàn TMĐT, CTV tìm sản phẩm trên FuniMart, tạo đơn trong hệ thống, NCC duyệt và giao hàng qua đối tác vận chuyển đã tích hợp. (Xem Hình 2.9).
  3. Hệ thống lưu trữ dữ liệu sản phẩm bằng công nghệ nào?
    • MongoDB (document database) được sử dụng làm CSDL chính; Redis làm cache.
  4. Làm sao để CTV có thể đăng bán đa kênh?
    • Sau khi đăng ký bán sản phẩm, hệ thống tự động đồng bộ sản phẩm lên Shopee, Lazada và các kênh xã hội (Facebook, Zalo) qua API tích hợp (Xem Hình 3.9).
  5. Ví điện tử FuniPay thực hiện chức năng gì?
    • Quản lý số dư, thanh toán hoa hồng cho CTV và ghi nhận giao dịch (Bảng 3.24‑3.25).

Kết luận

FuniMart là một nền tảng thương mại điện tử kết nối nhà cung cấp và cộng tác viên, dựa trên kiến trúc serverless, ReactJS và NodeJS, cho phép mở rộng quy mô và tích hợp đa kênh. Các kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng hỗ trợ hơn 500 NCC và gần 2000 CTV, đồng thời cung cấp quy trình quản lý đơn hàng, kho và thanh toán tự động. Những hạn chế hiện tại mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo về tối ưu hiệu năng, tích hợp AI và mở rộng sang môi trường di động.