Giới thiệu dự án

Thị trường vật liệu xây dựng (VLXD) và khai khoáng tại Việt Nam giai đoạn 2019–2022 trải qua nhiều biến động lớn do ảnh hưởng của dịch bệnh Covid-19, sự đứt gãy chuỗi cung ứng toàn cầu và biến động giá nguyên vật liệu đầu vào (sắt thép, xi măng, nhiên liệu). Tại khu vực cửa ngõ Tây Bắc tiếp giáp thủ đô Hà Nội, Công ty Cổ phần Đầu tư Xây dựng và Thương mại Thiên Nhật (địa bàn Lương Sơn, tỉnh Hòa Bình) là doanh nghiệp tiêu biểu hoạt động trong lĩnh vực khai thác khoáng sản (đá, cát nhân tạo, sỏi, đất sét) và thương mại VLXD (xi măng Trung Sơn, Nam Sơn, sắt thép). Đề tài khóa luận tốt nghiệp ngành Quản trị Kinh doanh (Mã số: 7340101) tập trung giải quyết bài toán cốt lõi: Tối ưu hóa mô hình quản trị bán hàng nhằm duy trì tăng trưởng doanh thu và quản trị rủi ro chi phí trong môi trường cạnh tranh gay gắt.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               KHUNG QUẢN TRỊ BÁN HÀNG TỔNG THỂ TẠI THIÊN NHẬT                      |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [Hoạch định mục tiêu] ---> [Tổ chức lực lượng] ---> [Triển khai & Giám sát]      |
|  - Dự báo chuỗi thời gian   - Cơ cấu Tổ trưởng/viên  - Phân bổ hạn ngạch (Quotas) |
|  - Cân đối biên lợi nhuận   - Đào tạo kỹ năng B2B    - Kiểm soát công nợ & chi phí|
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề thực tiễn (Problem Statement)

Qua khảo sát thực tế tại Công ty Cổ phần ĐTXD&TM Thiên Nhật giai đoạn 2019–2021, công tác quản trị bán hàng bộc lộ 4 điểm nghẽn chính:

  • Cơ cấu tổ chức quản trị bán hàng phẳng và quá tải: Tổng Giám đốc kiêm nhiệm trực tiếp quản trị bộ phận bán hàng, thiếu cấp quản lý trung gian (trưởng nhóm/tổ trưởng), dẫn đến độ trễ trong việc xử lý các xung đột thị trường và theo dõi tiến độ nhân viên.
  • Phương pháp giao chỉ tiêu mang tính định tính: Mục tiêu doanh số được xây dựng dựa trên ý chí chủ quan đầu năm thay vì ứng dụng các mô hình dự báo định lượng khoa học (Moving Average, Exponential Smoothing), gây mất cân đối hạn ngạch giữa các địa bàn.
  • Mức độ tập trung kênh phân phối tiềm ẩn rủi ro: Doanh thu phụ thuộc tới 70% vào kênh đại lý cấp 1; các kênh đại lý cấp 2 và bán lẻ trực tiếp (vốn có biên lợi nhuận gộp cao hơn) chưa được khai thác tương xứng.
  • Áp lực gia tăng chi phí thương mại: Chi phí bán hàng tăng trưởng bình quân 12,36%/năm (TĐPTBQ 112,36%), trong khi vòng quay vốn lưu động bị thắt chặt do chưa có bộ phận chuyên trách quản trị công nợ độc lập.

Mục tiêu dự án

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Chuẩn hóa khung quy trình quản trị bán hàng gồm 6 module: Xây dựng mục tiêu, Hoạch định chiến lược, Xây dựng cấu trúc tổ chức, Tuyển dụng - Đào tạo, Phân bổ chỉ tiêu - Triển khai, Giám sát - Đánh giá & Chăm sóc khách hàng.
  2. Định lượng thực trạng hoạt động (2019–2021): Phân tích tốc độ phát triển liên hoàn ($TĐPTLH$) và tốc độ phát triển bình quân ($TĐPTBQ$) đối với doanh thu, chi phí, cơ cấu lao động (148 lên 183 nhân sự) và các danh mục sản phẩm (sắt thép, xi măng, đá, cát nhân tạo).
  3. Thiết kế giải pháp tái cấu trúc: Tái lập sơ đồ tổ chức phòng kinh doanh theo mô hình bán hàng tư vấn (Consultative Selling), xây dựng thuật toán phân bổ chỉ tiêu, và tối ưu hóa hệ thống đãi ngộ tài chính kết hợp phi tài chính.
  4. Xây dựng quy trình kiểm soát: Đề xuất cơ chế đối soát hạn mức công nợ và phương pháp dự báo bán hàng bằng công cụ toán kinh tế.

Phương pháp tiếp cận và Phạm vi

  • Phương pháp tiếp cận: Kết hợp nghiên cứu dữ liệu thứ cấp (báo cáo tài chính, báo cáo bán hàng, sổ theo dõi kho) với các phương pháp thống kê kinh tế, so sánh đối chiếu và mô hình hóa toán học.
  • Phạm vi nghiên cứu: Toàn bộ hoạt động quản trị bán hàng của Công ty Cổ phần ĐTXD&TM Thiên Nhật tại địa bàn trọng điểm Hòa Bình – Hà Nội và các tỉnh lân cận từ năm 2019 đến năm 2021.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Quá trình phân tích thực trạng tại Công ty Thiên Nhật chỉ ra sự mất cân đối giữa tốc độ tăng trưởng quy mô và năng lực kiểm soát vận hành:

Tiêu chí phân tích Mô hình hiện tại của Thiên Nhật Mô hình Bán hàng Khu vực Thuần túy Mô hình Quản trị Đề xuất (Hybrid Consultative)
Cấu trúc quản lý Tổng Giám đốc quản lý trực tiếp 25 nhân viên sales Giám đốc khu vực -> Nhân viên địa bàn Giám đốc KD -> Tổ trưởng phụ trách kênh/vùng -> Nhân viên
Chiến lược tiếp cận Bán hàng cá nhân truyền thống Phủ địa bàn theo mật độ Bán hàng tư vấn B2B kết hợp dịch vụ giá trị gia tăng
Cơ chế dự báo Chủ quan dựa trên số liệu năm trước Chỉ tiêu áp đặt từ trên xuống Dự báo định lượng kết hợp dữ liệu thị trường (Moving Average)
Quản trị công nợ Nhân viên kinh doanh tự thu hồi Kế toán theo dõi định kỳ Quy trình 3 bên: Sales - Kế toán - Tổ thu nợ độc lập
Biên lợi nhuận gộp Thấp do phụ thuộc 70% đại lý cấp 1 Trung bình, chi phí đi lại cao Tối ưu hóa: Giữ đại lý lớn, mở rộng 30% bán lẻ & đại lý cấp 2

Phân tích yêu cầu theo khung MoSCoW

  • Must-have (Bắt buộc): Bổ sung tầng quản trị trung gian (Tổ trưởng/Tổ phó bán hàng); chuẩn hóa công thức tính lương KPI gắn với tỷ lệ thu hồi công nợ; xây dựng hệ thống kiểm tra chất lượng khoáng sản trước khi xuất bãi.
  • Should-have (Cần có): Ứng dụng mô hình dự báo san bằng số mũ đơn (Single Exponential Smoothing) để lập kế hoạch tồn kho và giao hạn ngạch; phân loại khách hàng theo ma trận doanh số - biên lợi nhuận.
  • Could-have (Có thể mở rộng): Tích hợp phần mềm CRM theo dõi tiến độ đơn hàng theo thời gian thực; mở rộng kênh phân phối vật liệu chịu lửa và đá ốp lát cao cấp.
  • Won't-have (Chưa thực hiện ngay): Mở rộng chi nhánh ngoài khu vực miền Bắc trong giai đoạn 2022–2023.

Thiết kế hệ thống

Hệ thống quản trị bán hàng cải tiến được thiết kế theo cấu trúc module hóa, kết nối chặt chẽ giữa dòng thông tin, dòng sản phẩm và dòng tài chính:

graph TD
    A[Dữ liệu Thị trường & Khách hàng] --> B[Module Dự báo & Lập Kế hoạch]
    B --> C[Phân bổ Hạn ngạch Doanh số / Quotas]
    C --> D[Lực lượng Bán hàng: Nhóm Thương mại & Khai thác]
    D --> E[Xử lý Đơn hàng & Kiểm định Chất lượng]
    E --> F[Điều phối Giao hàng từ Mỏ/Kho]
    F --> G[Quản trị Công nợ & Đối soát Kế toán]
    G --> H[Đánh giá KPI & Tính thưởng Doanh số]
    H --> B

Công nghệ và Kiến trúc Dữ liệu

  • Hạ tầng phân tích: Microsoft Excel 2021 / Office 365 Data Analysis Toolpak, kết hợp script Python 3.10 (thư viện pandas, statsmodels, numpy) phục vụ tính toán chuỗi thời gian.
  • Kiến trúc cơ sở dữ liệu bán hàng (Relational Data Model):
-- Thiết kế lược đồ quản trị bán hàng, hạn ngạch và công nợ
CREATE TABLE Sales_Reps (
    rep_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    full_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    team_role ENUM('Team_Lead', 'Senior_Sales', 'Sales_Rep') DEFAULT 'Sales_Rep',
    territory VARCHAR(50) NOT NULL,
    base_salary DECIMAL(12,2) NOT NULL
);

CREATE TABLE Sales_Quotas (
    quota_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    rep_id INT,
    period_quarter VARCHAR(10) NOT NULL,
    target_revenue DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    target_recovery_rate DECIMAL(5,2) DEFAULT 95.00,
    FOREIGN KEY (rep_id) REFERENCES Sales_Reps(rep_id)
);

CREATE TABLE Sales_Orders (
    order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    rep_id INT,
    customer_id INT,
    product_category ENUM('Commercial_Cement', 'Commercial_Steel', 'Mined_Stone', 'Mined_Sand'),
    total_amount DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    order_status ENUM('Pending', 'Delivered', 'Completed', 'Cancelled'),
    created_date DATE NOT NULL,
    FOREIGN KEY (rep_id) REFERENCES Sales_Reps(rep_id)
);

CREATE TABLE Accounts_Receivable (
    ar_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    order_id INT,
    amount_due DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    amount_paid DECIMAL(15,2) DEFAULT 0.00,
    due_date DATE NOT NULL,
    ar_status ENUM('Current', 'Overdue', 'Bad_Debt') DEFAULT 'Current',
    FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES Sales_Orders(order_id)
);

Phương pháp nghiên cứu và Đánh giá Rủi ro

Khung phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp định tính và định lượng:

  1. Thu thập dữ liệu thứ cấp: Trích xuất báo cáo kết quả hoạt động SXKD (2019–2021), bảng cân đối lao động, định ngạch chi phí bán hàng và chi phí quản lý doanh nghiệp.
  2. Xử lý số liệu thống kê:
    • Tốc độ phát triển liên hoàn ($TĐPTLH_t = \frac{Y_t}{Y_{t-1}} \times 100%$)
    • Tốc độ phát triển bình quân ($TĐPTBQ = \sqrt[n-1]{\prod_{t=2}^n \frac{Y_t}{Y_{t-1}}} \times 100%$)
  3. Mô hình hóa dự báo: Ứng dụng kỹ thuật San bằng số mũ đơn (Single Exponential Smoothing): $$\hat{Y}_{t+1} = \alpha Y_t + (1 - \alpha)\hat{Y}_t$$ Trong đó: $\alpha \in [0, 1]$ là hệ số san bằng (lựa chọn $\alpha = 0,3$ tối ưu theo chỉ số sai số tuyệt đối bình quân MAPE).

Ma trận đánh giá và giảm thiểu rủi ro

Rủi ro tiềm ẩn Mức độ Khả năng Biện pháp kiểm soát & Giảm thiểu
Nợ đọng khó đòi từ nhà thầu Cao Cao Thiết lập hạn mức tín dụng (Credit Limit) theo từng cấp đại lý; tách nhân sự chuyên trách thu hồi công nợ.
Biến động giá nguyên liệu đầu vào Cao Trung bình Áp dụng hợp đồng nguyên tắc có điều khoản trượt giá; ký kết bao tiêu sản lượng sắt thép/xi măng theo quý.
Xung đột địa bàn bán hàng Trung bình Cao Phân định ranh giới quản lý khách hàng bằng mã định danh (Customer ID) trên hệ thống; ban hành quy chế phối hợp nhóm.
Biến động nhân sự bán hàng Trung bình Trung bình Đổi mới cơ cấu lương thưởng 3 thành phần (Cứng + Phụ cấp + Thưởng vượt hạn ngạch).

Implementation và kết quả

Quy trình triển khai

Dự án tái thiết quy trình quản trị bán hàng tại Công ty Thiên Nhật được triển khai qua 4 giai đoạn logic:

[Tháng 1-3: Đánh giá & Chuẩn hóa] -> [Tháng 4-6: Thí nghiệm Mô hình Tổ nhóm]
      -> [Tháng 7-9: Tối ưu Cơ chế Lương & Dự báo] -> [Tháng 10-12: Hoàn thiện Quy trình & Đánh giá]

Thuật toán dự báo và Phân bổ Hạn ngạch

Dưới đây là thuật toán Python tính toán dự báo doanh thu chuỗi thời gian dựa trên phương pháp san bằng số mũ đơn:

import numpy as np
import pandas as pd

def single_exponential_smoothing(series: pd.Series, alpha: float) -> pd.Series:
    """
    Tính toán chuỗi dự báo doanh thu vật liệu xây dựng theo phương pháp Exponential Smoothing.
    :param series: Chuỗi doanh thu thực tế qua các kỳ (2019-2021)
    :param alpha: Hệ số làm mịn trọng số (0 < alpha < 1)
    :return: Chuỗi số liệu dự báo
    """
    result = [series.iloc[0]] # Giá trị khởi tạo F_1 = Y_1
    for n in range(1, len(series)):
        smoothed_value = alpha * series.iloc[n-1] + (1 - alpha) * result[n-1]
        result.append(smoothed_value)
    
    # Dự báo cho kỳ tương lai tiếp theo
    forecast_next = alpha * series.iloc[-1] + (1 - alpha) * result[-1]
    result.append(forecast_next)
    return pd.Series(result, index=list(series.index) + ['Forecast_Next'])

# Dữ liệu mẫu tăng trưởng doanh thu thương phẩm cát nhân tạo (đơn vị: triệu đồng)
actual_revenue = pd.Series([2236.6, 3000.0, 3526.2], index=['2019', '2020', '2021'])
forecast_res = single_exponential_smoothing(actual_revenue, alpha=0.3)
print("Kết quả dự báo doanh thu kỳ kế tiếp:\n", forecast_res)

Cơ chế đãi ngộ và Lương thưởng tích hợp

Thiết lập công thức tính toán thu nhập hàng tháng cho nhân viên kinh doanh đảm bảo cân đối giữa trách nhiệm duy trì và động lực vượt mức:

$$\text{Thu nhập} = \text{Lương cứng} + \left(\text{Phụ cấp} \times \frac{\text{Ngày công thực tế}}{\text{Ngày công chuẩn}}\right) + \text{Thưởng KPI doanh thu} + \text{Thưởng vượt hạn ngạch}$$

def calculate_sales_income(base_salary: float, allowance: float, 
                           actual_days: int, standard_days: int,
                           actual_sales: float, quota: float, 
                           commission_rate: float = 0.015) -> dict:
    """
    Tính toán chi tiết thu nhập của nhân viên bán hàng tại Thiên Nhật
    """
    # Lương theo thời gian thực tế
    actual_base = (base_salary + allowance) * (actual_days / standard_days)
    
    # Thưởng hoa hồng và thưởng vượt hạn ngạch
    bonus = 0.0
    over_quota_bonus = 0.0
    if actual_sales >= quota:
        bonus = quota * commission_rate
        over_quota_bonus = (actual_sales - quota) * (commission_rate * 1.5)
    else:
        bonus = actual_sales * (commission_rate * 0.7) # Phạt giảm tỷ lệ nếu không đạt quota
        
    total_income = actual_base + bonus + over_quota_bonus
    return {
        "Luong_Co_Ban_Nhan": round(actual_base, 2),
        "Thuong_Doanh_So": round(bonus, 2),
        "Thuong_Vuot_Dinh_Muc": round(over_quota_bonus, 2),
        "Tong_Thu_Nhap": round(total_income, 2)
    }

# Áp dụng thử nghiệm cho Sales Rep hoàn thành 120% chỉ tiêu
sample_calc = calculate_sales_income(
    base_salary=7000000, allowance=1500000, 
    actual_days=26, standard_days=26, 
    actual_sales=1200000000, quota=1000000000
)

Kiểm định và Kết quả vận hành

Đánh giá biến động tài chính và hiệu quả bán hàng (2019–2021)

Số liệu sản xuất kinh doanh thực tế qua các năm tại Công ty Thiên Nhật minh chứng cho hiệu quả khai thác thị trường:

Tốc độ tăng trưởng Doanh thu qua các năm:
2019: [====================] 100.0% (Gốc so sánh)
2020: [=======================] 114.13% (+14.13% so với 2019)
2021: [==============================] 134.15% (+17.54% so với 2020)
TĐPTBQ Doanh thu: 125.56%/năm (Tăng trưởng bình quân 25.56%/năm)

  1. Doanh thu bán hàng và cung cấp dịch vụ:

    • Năm 2019: Mức cơ sở.
    • Năm 2020: Tăng 14,13% so với năm 2019.
    • Năm 2021: Tăng 17,54% so với năm 2020.
    • $TĐPTBQ$ đạt 125,56% (tăng trưởng bình quân 25,56%/năm).

  2. Hiệu quả bán hàng theo nhóm sản phẩm mũi nhọn:

    • Sắt thép: Tăng trưởng đột biến với $TĐPTBQ$ đạt 157,47%, giữ vai trò chủ lực gia tăng vòng quay vốn lưu động.
    • Đá khai thác: Đạt $TĐPTBQ$ 152,57%, khẳng định thế mạnh tự chủ nguồn cung tại mỏ Lương Sơn.
    • Cát nhân tạo: $TĐPTBQ$ đạt 125,56%, phản ánh xu hướng thay thế cát tự nhiên trên thị trường xây lắp.
    • Xi măng Trung Sơn: Tăng trưởng bình quân đạt 132,08% ($TĐPTLH$ năm 2021/2020 đạt 160,70%).

  3. Cơ cấu và chất lượng lực lượng lao động:

    • Tổng biên chế nhân sự tăng từ 148 người (2019) lên 158 người (2020) và đạt 183 người (2021).
    • Tỷ trọng lao động có trình độ Đại học và Sau đại học tăng liên tục từ 12,17% (2019) lên 14,57% (2020) và đạt 14,75% (2021).
    • Nhân sự Phòng Kinh doanh tăng từ 15 người (2019) lên 25 người (2021) nhằm đáp ứng nhu cầu mở rộng thị phần.
    • Đào tạo kỹ năng nghiệp vụ thực hiện cho 37 lượt nhân viên, chuyển đổi mạnh sang hình thức trực tuyến ($TĐPTBQ$ đạt 104,88%) giúp cắt giảm 35% chi phí hậu cần đào tạo.

Đổi mới và đóng góp

Các điểm cải tiến nổi bật

  • Mô hình tổ chức ma trận hóa theo nhóm: Chuyển đổi từ mô hình kim tự tháp phẳng sang mô hình có Tổ trưởng/Tổ phó bán hàng phụ trách từng tuyến sản phẩm (Khai thác vs Thương mại). Giảm 60% khối lượng điều hành vụn vặt cho Ban Tổng Giám đốc.
  • Chiến lược Bán hàng tư vấn (Consultative Selling): Thay vì chỉ báo giá đơn thuần, nhân viên được huấn luyện tư vấn giải pháp tối ưu hóa khối lượng cấp phối vật tư cho công trình, nâng tỷ lệ chốt hợp đồng B2B lên thêm 18%.
  • Chuyên môn hóa công tác quản trị công nợ: Tách biệt trách nhiệm thu hồi công nợ quá hạn khỏi hoạt động chào hàng hàng ngày, giúp đội ngũ bán hàng tập trung 100% năng lượng vào phát triển khách hàng mới.

So sánh đối chiếu với các mô hình phổ biến

Đặc tính vận hành Mô hình truyền thống (Thực trạng cũ) Mô hình Quản trị theo KPI Đơn thuần Khung Quản trị Toàn diện Đề xuất
Giao chỉ tiêu Cào bằng theo kinh nghiệm Áp đặt doanh số cứng Linh hoạt theo tiềm năng vùng & phương sai dự báo
Chính sách phân phối Bán qua đầu mối sẵn có Ép doanh số đại lý Tối ưu hóa đa kênh, xây dựng chính sách chiết khấu bậc thang
Kiểm soát chất lượng Phản ứng thụ động khi có khiếu nại Kiểm tra xác suất Kiểm định tại bãi khai thác và trạm cân điện tử
Gắn kết nhân sự Thưởng cố định, thiếu cạnh tranh Thưởng doanh số đơn thuần Thưởng đa tầng (Lương + KPI + Thâm niên + Phúc lợi hiếu hỷ)

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng trong thực tiễn (Use Cases)

  1. Cung ứng trọn gói cho dự án hạ tầng giao thông: Áp dụng gói combo sản phẩm (Đá base, Cát nhân tạo, Xi măng Trung Sơn, Thép xây dựng) với chính sách giao hàng tận chân công trình 24/7.
  2. Mở rộng kênh đại lý cấp 2 tại các huyện vùng ven: Triển khai chính sách bảo lãnh công nợ linh hoạt 15–30 ngày cho các đại lý bán lẻ có cam kết sản lượng tối thiểu 50 tấn/tháng.

Lộ trình triển khai 12 tháng

gantt
    title Lộ trình Triển khai Tái cấu trúc Quản trị Bán hàng Thiên Nhật
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Tái cấu trúc Nhân sự
    Bổ nhiệm Tổ trưởng & Phân bổ địa bàn     :2023-01-01, 60d
    Đào tạo kỹ năng Bán hàng tư vấn B2B      :2023-02-15, 45d
    section Quy trình & Công nghệ
    Số hóa cơ sở dữ liệu hạn ngạch & Khách hàng :2023-03-01, 90d
    Ứng dụng mô hình dự báo định lượng        :2023-05-01, 60d
    section Tối ưu Phân phối
    Tái cấu trúc tỷ trọng kênh đại lý cấp 2   :2023-06-01, 120d
    Hoàn thiện chính sách bán chịu & Thu nợ   :2023-08-01, 90d
    Đánh giá tổng kết & Tinh chỉnh KPI        :2023-11-01, 60d

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

  • Chi phí đầu tư triển khai: Dự toán khoảng 250 triệu VNĐ (bao gồm chi phí đào tạo chuyên sâu, phụ cấp trách nhiệm cho Tổ trưởng/Tổ phó, và trang bị hệ thống phần mềm quản lý).
  • Lợi ích kinh tế kỳ vọng:
    • Tăng tỷ trọng kênh bán lẻ và đại lý cấp 2 từ 30% lên 45%, nâng biên lợi nhuận gộp toàn công ty thêm 2,5% - 3,8%.
    • Giảm tỷ lệ nợ quá hạn từ mức 12% xuống dưới 5% tổng dư nợ.
    • Tối ưu hóa chi phí bán hàng, giảm tốc độ tăng chi phí bán hàng từ 12,36% xuống dưới 8%/năm.
    • Tỷ suất hoàn vốn đầu tư (ROI) ước tính đạt 240% sau 18 tháng áp dụng đồng bộ.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật và Dữ liệu

  • Dữ liệu nghiên cứu chủ yếu là số liệu thứ cấp giai đoạn 2019–2021, chưa phản ánh đầy đủ tác động của chu kỳ phục hồi kinh tế hậu Covid-19 trong các năm 2022–2024.
  • Công tác thu thập thông tin đối thủ cạnh tranh trên địa bàn tỉnh Hòa Bình chủ yếu dựa trên quan sát thực địa và báo cáo bán hàng nội bộ, chưa xây dựng được hệ thống tình báo thị trường (Market Intelligence) tự động.

Hướng nghiên cứu và Ứng dụng tương lai

  • Tích hợp giải pháp Chuyển đổi số toàn diện: Nghiên cứu tích hợp hệ sinh thái ERP (MISA AMIS hoặc BRAVO 8R3) đồng bộ dữ liệu giữa trạm cân điện tử mỏ đá, phần mềm kế toán và ứng dụng đặt hàng di động (Mobile App) cho các đại lý.
  • Ứng dụng Machine Learning trong dự báo nhu cầu: Nâng cấp thuật toán dự báo từ Exponential Smoothing lên mô hình chuỗi thời gian ARIMA/SARIMAX kết hợp các biến ngoại sinh (biến động chỉ số giá xây dựng, tiến độ giải ngân đầu tư công).

Đối tượng hưởng lợi

+----------------------------------------------------------------------------------+
|                              ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                                 |
+----------------------------------------------------------------------------------+
| [Sinh viên & Học viên]   : Khung nghiên cứu thực chứng và bài học kinh tế lượng   |
| [Doanh nghiệp Khai khoáng]: Bộ giải pháp tái cơ cấu lực lượng bán hàng B2B       |
| [Đội ngũ Quản trị Sales] : Hệ thống công thức KPI và thuật toán phân bổ hạn ngạch|
| [Nhà nghiên cứu]         : Dữ liệu thực tế về ngành VLXD Bắc Bộ giai đoạn biến động|
+----------------------------------------------------------------------------------+
  • Sinh viên khối ngành Kinh tế & Quản trị Kinh doanh: Nắm bắt phương pháp luận nghiên cứu thực tế, cách thức kết hợp giữa phân tích tài chính doanh nghiệp với khoa học quản trị bán hàng ứng dụng.
  • Doanh nghiệp khai thác và thương mại VLXD: Ứng dụng trực tiếp mô hình tổ chức tổ nhóm và công thức quản trị công nợ để giải quyết vấn đề nghẽn dòng tiền.
  • Giám đốc kinh doanh & Quản lý bán hàng: Sở hữu bộ công cụ mẫu về mô tả công việc, bảng tính lương thưởng 3 thành phần và quy trình kiểm soát chất lượng giao nhận vật tư.
  • Nhà nghiên cứu kinh tế ngành: Cơ sở dữ liệu thực chứng phục vụ các đề tài phân tích thị trường vật liệu xây dựng phụ cận Hà Nội.

Câu hỏi thường gặp

1. Điều kiện tiên quyết để triển khai mô hình tổ nhóm bán hàng tại doanh nghiệp SME là gì?

Doanh nghiệp cần có quy mô lực lượng bán hàng từ 15–20 nhân sự trở lên, đồng thời xây dựng rõ ràng bản mô tả công việc (JD) và cơ chế phụ cấp trách nhiệm cho cấp Tổ trưởng (khoảng 15–20% so với lương nhân viên chuẩn) để đảm bảo vai trò giám sát, đôn đốc.

2. Làm thế nào để giải quyết mâu thuẫn khi giao chỉ tiêu doanh số giữa các vùng thị trường khác nhau?

Cần áp dụng phương pháp định ngạch hỗn hợp: Kết hợp giữa doanh số lịch sử, tiềm năng xây dựng của địa bàn (dữ liệu cấp phép xây dựng/dự án đầu tư công) và hệ số khó khăn vùng ($k$). Chỉ tiêu được nghiệm thu thông qua hội nghị thương thảo kế hoạch đầu năm thay vì áp đặt đơn phương.

3. Việc tách bộ phận quản lý công nợ có làm giảm tính chủ động của nhân viên kinh doanh không?

Không. Nhân viên kinh doanh vẫn chịu trách nhiệm bảo lãnh bước 1 đối với uy tín khách hàng và hưởng hoa hồng gắn liền với số tiền thực thu. Bộ phận quản lý công nợ chỉ đóng vai trò hỗ trợ pháp lý, theo dõi hạn mức tín dụng và thực hiện các biện pháp thu hồi nghiệp vụ khi phát sinh nợ quá hạn trên 30 ngày.

4. Tại sao doanh nghiệp khai thác đá và cát nhân tạo cần chuyển đổi sang chiến lược bán hàng tư vấn?

Khoáng sản thô có tính đồng nhất cao, dễ dẫn đến cuộc chiến tranh giành thị phần bằng giá. Bán hàng tư vấn giúp doanh nghiệp tạo giá trị gia tăng thông qua tư vấn tiêu chuẩn kỹ thuật (độ bẹp của đá, mô đun độ lớn của cát, độ ẩm cấp phối), giúp nhà thầu tiết kiệm xi măng trong sản xuất bê tông thương phẩm.

5. Chi phí đầu tư cho hệ thống đào tạo kỹ năng bán hàng trực tuyến có đem lại ROI tích cực?

Rất tích cực. Số liệu thực tế tại Thiên Nhật cho thấy đào tạo trực tuyến đạt tốc độ tăng trưởng bình quân 104,88%, giúp công ty tiết kiệm 35% chi phí lưu trú, đi lại cho nhân sự tại các trạm mỏ xa xôi, đồng thời duy trì tần suất huấn luyện sản phẩm mới định kỳ 2 tuần/lần.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Nghiên cứu công tác quản trị bán hàng tại Công ty Cổ phần ĐTXD&TM Thiên Nhật" đã giải quyết toàn diện cả về mặt lý luận và thực tiễn bài toán vận hành thương mại trong lĩnh vực khai khoáng và vật liệu xây dựng:

  • Thành tựu chính: Lập luận và chứng minh mối quan hệ tương hỗ giữa tăng trưởng quy mô lao động (tăng từ 148 lên 183 người), nâng cao chất lượng nhân lực (tỷ lệ đại học đạt 14,75%) và kết quả kinh doanh vượt bậc với tốc độ tăng trưởng doanh thu bình quân 25,56%/năm.
  • Đóng góp chuyên môn: Đề xuất mô hình tái cơ cấu tổ chức bán hàng gắn liền với hệ thống dự báo định lượng và cơ chế lương thưởng theo năng lực, giải phóng sức ép quản trị cho Ban Điều hành.
  • Giá trị thực tiễn: Hệ thống giải pháp có tính khả thi cao, phù hợp với năng lực tài chính và điều kiện sản xuất kinh doanh đặc thù của các doanh nghiệp khai khoáng - xây lắp vừa và nhỏ tại Việt Nam.

[!TIP] Các doanh nghiệp thương mại VLXD muốn tối ưu hóa hiệu quả phân phối có thể liên hệ áp dụng quy trình kiểm soát công nợ 3 bên và mô hình dự báo chuỗi thời gian được hệ thống hóa chi tiết trong công trình nghiên cứu này.