-
Thông tin
-
Hỏi đáp
Bài tập lớn môn Hỗ trợ ra quyết định và kinh doanh thông minh | Đại học Công nghệ Đông Á
Bài tập lớn môn Hỗ trợ ra quyết định và kinh doanh thông minh | Đại học Công nghệ Đông Á. Tài liệu được biên soạn dưới dạng file PDF gồm 36 trang, giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao trong kì thi sắp tới. Mời bạn đọc đón xem!
Đại học Công Nghệ Đông Á 73 tài liệu
Bài tập lớn môn Hỗ trợ ra quyết định và kinh doanh thông minh | Đại học Công nghệ Đông Á
Bài tập lớn môn Hỗ trợ ra quyết định và kinh doanh thông minh | Đại học Công nghệ Đông Á. Tài liệu được biên soạn dưới dạng file PDF gồm 36 trang, giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao trong kì thi sắp tới. Mời bạn đọc đón xem!
Môn: Hỗ trợ ra quyết định và kinh doanh thông minh 1 tài liệu
Trường: Đại học Công Nghệ Đông Á 73 tài liệu
Thông tin:
Tác giả:
Preview text:
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐÔNG Á
KHOA: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÀI TẬP LỚN
HỌC PHẦN: HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VÀ KINH DOANH THÔNG MINH. TÊN BÀI TẬP LỚN
ĐỀ SỐ 03: ÁP DỤNG HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
TRONG QUẢN LÝ VÀ PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG BÁN HÀNG ĐA KÊNH.
Sinh viên thực hiện Lớp Khóa Nguyễn Minh Quân DCCNTT11.10.02 11 Nguyễn Bá Mạnh DCCNTT11.10.02 11 Bắc Ninh, năm 2023
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐÔNG Á
KHOA: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÀI TẬP LỚN
HỌC PHẦN: HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH VÀ KINH DOANH THÔNG MINH. NHÓM 03
ĐỀ SỐ 03: ÁP DỤNG HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
TRONG QUẢN LÝ VÀ PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG BÁN HÀNG ĐA KÊNH. Mã sinh STT
Sinh viên thực hiện
Điểm bằng số Điểm bằng chữ viên 1 Nguyễn Minh Quân 20200439 2 Nguyễn Bá Mạnh 20200685 CÁN BỘ CHẤM 1 CÁN BỘ CHẤM 2
(Ký và ghi rõ họ tên)
(Ký và ghi rõ họ tên) MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU............................................................................................................................1
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH.....................................2
1. Định nghĩa:.....................................................................................................................2
2. Mục đích:........................................................................................................................3
3. Giới thiệu về mô hình toán học:....................................................................................3
4. Ứng dụng và tính cần thiết của hệ thống hỗ trợ ra quyết định:................................5
CHƯƠNG II: CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ KỸ THUẬT.......................................................6
1. Giai đoạn phân tích:......................................................................................................6
2. Giai đoạn thiết kế:..........................................................................................................6
3. Giai đoạn phân tích và lựa chọn:..................................................................................7
CHƯƠNG III: ỨNG DỤNG CỦA HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH.................................9
1. Phát biểu bài toán và đưa ra các quyết định:..............................................................9 a.
Tên đề tài:................................................................................................................9 b.
Lý do chọn đề tài:...................................................................................................9
c. Thực trạng:.............................................................................................................9 d.
Giải pháp:..............................................................................................................10
e. Đưa ra các quyết định:........................................................................................10
2. Xác định, phân tích các vấn đề tác động đến quyết định của bài toán:..................10
3. Đề xuất những giải pháp để áp dụng vào bài toán và nêu ra ưu, nhược điểm của
những giải pháp được đề xuất:..........................................................................................11 a.
Những giải pháp được đề xuất để áp dụng vào bài toán:.................................11 b.
Ưu điểm và nhược điểm của những giải pháp được đề xuất để áp dụng trong
bài toán:...........................................................................................................................13
CHƯƠNG IV: ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH............16
1. Phân tích dữ liệu và tình huống cần đưa ra quyết định:..........................................16 a.
Xây dựng dữ liệu trên excel:................................................................................16 b.
Phân tích dữ liệu:..................................................................................................17
c. Phân tích tình huống cần đưa ra quyết định:.....................................................18
2. Mô phỏng kết quả trên công cụ BI, Tableau:............................................................20 a.
Mô phỏng hiệu suất bán hàng theo kênh:.........................................................20 b.
Mô phỏng chu kỳ mua hàng của khách hàng:..................................................21
c. Mô phỏng số lượng bán được của sản phẩm :...................................................22 d.
Mô phỏng số lượng hàng tồn kho của mỗi sản phẩm:......................................23
3. Kiểm tra và đánh giá quyết định đã đề ra:................................................................24 a.
Quyết định về việc tăng cường hoặc điều chỉnh chiến lược bán hàng cho từng
kênh cụ thể.......................................................................................................................24 b.
Quyết định về việc xác định thời gian tối ưu để áp dụng chiến lược giảm giá
hoặc khuyến mãi trong các giai đoạn quan trọng của chu kỳ mua hàng..................25
c. Quyết định về việc đầu tư vào những sản phẩm cụ thể.....................................25 d.
Quyết định về việc cải thiện quy trình tồn kho..................................................27
KẾT LUẬN..............................................................................................................................29
TÀI LIỆU THAM KHẢO......................................................................................................30 DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1: Hình ảnh mô tả dữ liệu quản lý bán đồ dùng văn phòng đa kênh trên excel...............16
Hình 2: Hình ảnh biểu diễn hiệu suất bán hàng theo kênh trên Tableau..................................20
Hình 3: Hình ảnh biểu diễn chu kỳ mua hàng trên Tableau.....................................................21
Hình 4: Hình ảnh biểu diễn số lượng sản phẩm bán được trên Tableau...................................22
Hình 5: Hình ảnh biểu diễn số lượng sản phẩm còn lại trong kho trên Tableau......................23 LỜI MỞ ĐẦU
Những năm gần đây, một thách thức đang nảy sinh và tạo ra cơ hội không giới hạn đối
với doanh nghiệp và người làm kinh doanh. Đó là thách thức về cách quản lý và sử
dụng dữ liệu trong quyết định và phát triển kinh doanh. Một cách tương tự, cách chúng
ta tiếp cận và sử dụng công nghệ thông tin đã thay đổi cách chúng ta kinh doanh và tạo
ra những cơ hội mới để tối ưu hóa hiệu suất và tạo ra giá trị cho khách hàng và tổ chức.
Trong môn học "Hệ Hỗ Trợ Ra Quyết Định và Kinh Doanh Thông Minh" các bạn sinh
viên sẽ đảm bảo rằng không bỏ lỡ bất kỳ cơ hội nào. Chúng ta sẽ biết được cách dữ
liệu và công nghệ có thể hỗ trợ quyết định và tạo ra những quyết định thông minh hơn
trong kinh doanh. Chúng ta sẽ tìm hiểu về cách xử lý dữ liệu, phân tích thông tin và
sáng tạo trong việc áp dụng kiến thức này vào các tình huống thực tế.
Hơn nữa, môn học này không chỉ giới thiệu về việc áp dụng hệ thống hỗ trợ ra quyết
định mà còn về cách hiểu rõ các xu hướng mới trong kinh doanh thông minh. Chúng ta
sẽ tìm hiểu về cách cải thiện hiệu suất kênh bán hàng, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, và
đánh giá tác động của các quyết định quản lý.
Môn học này không chỉ là một hành trình kiến thức, mà còn cơ hội thú vị để khám phá
cách công nghệ và dữ liệu đang thay đổi cách chúng ta kinh doanh và sống cuộc sống hàng ngày. 1
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH. 1. Định nghĩa:
- Hệ hỗ trợ quyết định (HTQĐ) là một hệ thống thông tin hỗ trợ bằng máy tính (CBIS)
có thể thích nghi, linh hoạt và tương tác lẫn nhau, đặc biệt được phát triển để hỗ trợ
giải quyết một vấn đề quản lý không có cấu trúc nhằm cải tiến việc ra quyết định. Nó
tập hợp dữ liệu, cung cấp cho người sử dụng một giao diện thân thiện và cho phép tự
ra quyết định một cách sáng suốt. Nó hỗ trợ cho tất cả các giai đoạn của việc ra quyết
định, và bao gồm cả một cơ sở tri thức.
- DDS có các đặc trưng sau đây:
o Đây là hệ trợ giúp quản lý mà khả năng của nó vượt xa HTTT quản lý. Trong khi
trọng tâm của HTTT quản lý hướng tới việc cung cấp thông tin đúng dưới dạng các
báo cáo khác nhau thì trọng tâm của DSS hướng tới việc cung cấp các thông tin trợ
giúp trong quá trình phân tích tình huống.
o DSS có các đặc trưng riêng biệt. Nó cho phép người ra quyết định kết hợp sự hiểu
biết của mình về bài toán và phân tích hiệu quả của chúng.
o DSS sử dụng rộng rãi CSDL. Thông tin về bài toán được lưu trong CSDL và DSS
cần một hệ quản trị CSDL hữu hiệu để xử lý khi ra quyết định.
o DSS kết hợp mô hình toán học, mô hình thống kê và mô hình vận trù học để trợ
giúp việc ra quyết định.
o DSS kết hợp các mô hình toán học, mô hình thống kê để trợ giúp ra quyết định.
o Nó trợ giúp các nhà ra quyết định thực hiện phân tích “What – if”- là cách phân tích
đặt ra tình huống và trả lời hàng loạt các câu hỏi “Cái gì sẽ xảy ra nếu có các điều kiện giả định”.
o DSS có khả năng truy vấn rộng rãi, từ đó ta có thể truy vấn đối với các lựa chọn khác nhau.
o DSS cung cấp giao diện sử dụng tốt cho người ra quyết định.
o DSS cung cấp các trợ giúp hiệu quả cho việc giải các bài toán nửa cấu trúc trong tất cả các mức độ. 2 2. Mục đích:
- Cung cấp hỗ trợ cho người ra quyết định trong việc thu thập, xử lý thông tin, và đưa ra
quyết định thông minh, dựa trên sự phân tích toàn diện của dữ liệu. DSS có nhiều mục
tiêu và lợi ích cụ thể, bao gồm:
o Hỗ trợ quyết định: DSS giúp người ra quyết định hiểu rõ hơn về tình hình và các
tùy chọn có sẵn. Nó cung cấp thông tin, số liệu và phân tích dữ liệu để giúp họ đưa
ra quyết định dựa trên cơ sở khoa học và tương đối.
o Tăng hiệu suất quyết định: DSS giúp giảm thời gian cần thiết cho quá trình ra quyết
định và tăng hiệu suất quyết định. Thay vì phải tìm kiếm thông tin thủ công và thực
hiện phân tích một cách thủ công, người ra quyết định có thể sử dụng DSS để tiết
kiệm thời gian và công sức.
o Cải thiện sự nhạy bén: DSS giúp người ra quyết định có cái nhìn toàn diện hơn về
tình huống và tùy chọn có sẵn. Điều này giúp họ tránh các quyết định dựa trên cảm
tính và giảm thiểu rủi ro.
o Đào sâu vào thông tin: DSS cho phép người ra quyết định thực hiện các phân tích
chi tiết và đào sâu vào dữ liệu, giúp họ tìm ra thông tin quan trọng và xu hướng ẩn sau dữ liệu.
o Hỗ trợ đa dạng lĩnh vực: DSS có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, từ kinh
doanh đến y tế và chính phủ, để giúp người ra quyết định tại mọi cấp độ thực hiện
công việc của họ một cách hiệu quả hơn.
o Tối ưu hóa tài nguyên: DSS có thể giúp tối ưu hóa sử dụng tài nguyên, bao gồm tài
chính, nhân lực và thiết bị, thông qua việc tạo ra các kịch bản và mô phỏng tác động
của các quyết định trước khi thực hiện chúng.
Mục đích chính của hệ hỗ trợ ra quyết định là cung cấp sự hỗ trợ thông tin và công cụ
phân tích để giúp người ra quyết định đưa ra quyết định tốt hơn và có sự cân nhắc hơn
trong nhiều lĩnh vực và tình huống khác nhau.
3. Giới thiệu về mô hình toán học: -
Mô hình toán học trong hỗ trợ ra quyết định là một phương pháp sử dụng các mô hình
toán học để giúp người ra quyết định trong việc lựa chọn giữa các phương án khác
nhau. Mô hình toán học này bao gồm các biến quyết định, các biến không điều khiển 3
được và các biến kết quả. Các mô hình này được xây dựng dựa trên các dữ liệu thực tế
và được sử dụng để tối ưu hóa các kết quả ra quyết định.
- Có nhiều loại mô hình toán học tùy thuộc vào cấu trúc và tính chất:
o Mô hình EMV, EVPI, EOL: Đây là các mô hình dùng để ra quyết định trong điều
kiện rủi ro, khi có thông tin về xác suất của các sự kiện.
o Mô hình Maximax, Maximin, Hurwicz, Minimax: đây là các mô hình dùng để ra
quyết định trong điều kiện không chắc chắn, khi không có thông tin về xác suất của các sự kiện.
o Cây quyết định: Đây là một mô hình dùng để biểu diễn các phương án và kết quả
của việc ra quyết định theo dạng cây. Cây quyết định còn có thể xây dựng bằng các
thuật toán như CART hay ID3.
o Quá trình quyết định Markov: đây là một mô hình dùng để mô hình hóa việc ra
quyết định trong các tình huống mà kết quả là một phần ngẫu nhiên và một phần
dưới sự điều khiển của một người ra quyết định.
o Ra quyết định Markov: đây là một mô hình dùng để mô hình hóa việc ra quyết định
trong các tình huống mà kết quả là một phần ngẫu nhiên và một phần dưới sự điều
khiển của một người ra quyết định.
o Ra quyết định đa yếu tố: đây là một mô hình dùng để lựa chọn giữa các phương
pháp khác nhau dựa trên nhiều tiêu chí hoặc tiêu chuẩn.
o Ra quyết định theo lý thuyết độ hữu ích: đây là một mô hình dùng để lượng hóa sự
ưa thích của người ra quyết định và tối ưu hóa mục tiêu mong muốn.
- Các thành phần trong mô hình toán học:
o Biến quyết định: đây là các biến mà người xây dựng mô hình có thể điều chỉnh để
đạt được mục tiêu mong muốn.
o Biến không điều khiển được: đây là các biến mà người xây dựng mô hình không thể
hoặc khó có thể thay đổi được.
o Biến kết quả: đây là các biến mà người xây dựng mô hình quan tâm đến kết quả của
chúng khi thay đổi các biến quyết định hoặc biến không điều khiển được.
o Hằng số, hàm số, ràng buộc, giả thiết: giúp cho việc xác đính và giải quyết mô hình
toán học trở nên chính xác và hiệu quả hơn. 4
4. Ứng dụng và tính cần thiết của hệ thống hỗ trợ ra quyết định: - Ứng dụng:
o Trong kinh doanh: có thể giúp các doanh nghiệp phân tích dữ liệu khách hàng, thị
trường, sản phẩm, đối thủ cạnh tranh, chiến lược kinh doanh, ngân sách, dự báo, rủi
ro và các yếu tố khác liên quan đến hoạt động kinh doanh.
o Y tế: Có thể giúp các bác sĩ, ý tá và nhân viên y tế khác trong việc chuẩn đoán, điều
trị, phòng ngừa và nghiên cứu các bệnh lý.
o Trong giáo dục: có thể giúp các giáo viên, học sinh và nhà quản lý giáo dục trong
việc giảng dạy, học tập, đánh giá và quản lý các hoạt động giáo dục.
o Trong chính trị, chính phủ: Giúp chính phủ theo dõi và quản lý nguồn ngân sách,
dự đoán thu thuế, tối ưu hóa việc sử dụng nguồn nhân lực. Theo dõi và quản lý tài
ngyên tự nhiên như nước, rừng và môi trường.
- Tính cần thiết của hệ thống hỗ trợ ra quyết định:
o Cải thiện hiệu quả của việc ra quyết định.
o Hỗ trợ quá trình ra quyết định.
o Hỗ trợ các cấp quản trị khác nhau.
o Cung cấp hỗ trợ cho các giải pháp nối tiếp và nhiều, tùy thuộc vào nhau.
o Tăng cường giám sát quy định bởi người ra quyết định.
o Tiết lộ những cách suy nghĩ mới trong không gian của vấn đề.
o Khuyến khích thám hiểm và khám phá về phía người ra quyết định.
o Tăng tốc giải quyết các vấn đề.
o Khuyến khích học tập hoặc đào tạo.
o Tạo ra một lợi thế cạnh tranh.
o Giúp tự động hóa các quy trình quản trị.
o Tạo điều kiện giao tiếp giữa người với người. 5
CHƯƠNG II: CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ KỸ THUẬT.
1. Giai đoạn phân tích:
- Với giai đoạn này mục tiêu sẽ là hiểu rõ vấn đề cần giải quyết, cũng như các yếu tố
ảnh hưởng đến nó. Một phương pháp có thể sử dụng là “Simulation”. Tức là mô phỏng
một quá trình thực tế bằng cách sử dụng một mô hình toán học hoặc máy tính.
- Kỹ thuật này cho phép ta thử nghiệm các giả thiết, thay đổi các tham số và xem kết
quả của các tình huống khác nhau. Có thể sử dụng các công cụ như Excel, Matlab,
Python, R hoặc nhiều phần mềm chuyên dụng để tạo và chạy các mô phỏng.
- Mục tiêu: nghiên cứu hoặc đánh giá cách một hệ thống hoạt động trong các điều kiện
cụ thể, hoặc dự đoán kết quả của các quyết định trong môi trường kiểm soát.
- Mô hình: bao gồm các yếu tố quan trọng, quy tắc hoạt động và tương tác giữa các yếu
tố. Mô hình có thể được biểu diễn bằng các biểu đồ, phương trình toán học, hoặc các
phương tiện khác tùy thuộc vào loại mô phỏng.
- Thời gian: thực hiện trong thời gian thực (real-time) hoặc ở các tốc độ thời gian khác
nhau, tùy thuộc vào mục tiêu và phạm vi của nghiên cứu. Mô phỏng thời gian thực có
thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để tái tạo mô hình, trong khi mô phỏng nhanh hoặc
siêu nhanh có thể chạy qua nhiều năm trong một vài giờ.
- Dữ liệu: bao gồm thông tin về đặc điểm của hệ thống, tham số và điều kiện khởi đầu.
2. Giai đoạn thiết kế:
- Ở giai đoạn này là tạo ra các giải pháp khả thi có vấn đề đã phân tích. Kỹ thuật có thể
sử dụng là “trực quan hóa dữ liệu”. Tức là sử dụng các hình ảnh, biểu tượng, biểu đồ
và đồ họa khác để hiển thị và thao tác với các dữ liệu. Kỹ thuật này giúp khám phá các
xu hướng, mối quan hệ và mẫu trong dữ liệu.
- Trực quan hóa dữ liệu là kỹ thuật thiết kế vì nó giúp biễu diễn dữ liệu một cách sinh
động và dễ hiểu bằng các biểu đồ, đồ thị và hình ảnh.
- Mục tiêu: trình bày dữ liệu số một cách trực quan để hỗ trợ việc hiểu và giao tiếp
thông tin một cách hiệu quả. Mục tiêu cuối cùng là chuyển đổi dữ liệu thành thông tin,
tri thức và quyết định. 6
- Loại hình: thể hiện thông qua các biểu đồ (bar charts, line charts, pie charts), đồ thị,
hình ảnh, bản đồ, biểu đồ màu sắc và nhiều loại hình khác. Lựa chọn loại hình phụ
thuộc vào loại dữ liệu và thông điệp bạn muốn truyền đạt.
- Phân tích dữ liệu: trực quan hóa dữ liệu không chỉ đơn giản là biểu đồ hóa dữ liệu, mà
còn giúp phân tích dữ liệu. Bằng cách sử dụng các biểu đồ và đồ thị, bạn có thể phát
hiện mẫu số, tương quan, và biến đổi trong dữ liệu.
3. Giai đoạn phân tích và lựa chọn:
- Mục tiêu của giai đoạn này là so sánh và đánh giá các giải pháp đã thiết kế, cũng như
chọn ra các giải pháp tối ưu hoặc tối thiểu hóa rủi ro. Phương pháp có thể sử dụng ở
giai đoạn này là “Cây quyết định”. Một công cụ biểu diễn logic của các quyết định và
kết quả có thể xảy ra.
- Cây quyết định có thể được áp dụng cho cả bài toán phân loại và dự đoán. Các thuật
toán nổi tiếng bao gồm Cây Quyết Định C4.5, ID3, CART, và Random Forest. Cây
quyết định thường dễ hiểu và trực quan, giúp người sử dụng có cái nhìn tổng quan về
quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Một cây quyết định bao gồm một loạt các nút và cạnh. Các nút trong cây đại diện cho
các quyết định hoặc kiểm tra trên các thuộc tính của dữ liệu, trong khi các cạnh kết nối
các nút với các nhãn hoặc các nút con khác. Quyết định được đưa ra dựa trên thông tin
thu thập từ dữ liệu huấn luyện, nhằm tối ưu hóa khả năng phân loại hoặc dự đoán.
- Xây dựng Cây: quá trình bắt đầu bằng việc xây dựng cây quyết định, dữ liệu đầu vào
được sử dụng để xác định các nút quyết định và các nhánh của cây dựa trên các quy
tắc và thuộc tính. Quy tắc này dựa trên việc tìm các thuộc tính quan trọng nhất để phân loại dữ liệu.
- Chia Tách Dữ liệu: Trong quá trình xây dựng cây, dữ liệu được chia thành các phân
nhóm con dựa trên các thuộc tính hoặc điểm chia sẻ chung. Mỗi phân nhóm con sẽ
tương ứng với một nhánh của cây quyết định.
- Tạo Cây: Quá trình xây dựng cây tiếp tục cho đến khi một điều kiện dừng được đáp
ứng (ví dụ: đạt được độ sâu tối đa, số mẫu tối thiểu tại một nút). Cây này có thể trở nên
rất lớn và phức tạp nếu dữ liệu cũng phức tạp. 7
- Dự đoán và Quyết định: Khi cây quyết định hoàn thành, nó có thể được sử dụng để dự
đoán và đưa ra quyết định cho các mẫu mới. Dựa trên các quy tắc đã học, cây sẽ dẫn
đến một lá cây, mà ứng với một quyết định hoặc kết quả. 8
CHƯƠNG III: ỨNG DỤNG CỦA HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH.
1. Phát biểu bài toán và đưa ra các quyết định: a. Tên đề tài:
- Áp dụng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý và phát triển hệ thống bán hàng đa kênh.
b. Lý do chọn đề tài:
- Như đã biết thì mô hình bán hàng đa kênh ngày càng trở nên quan trọng và phổ
biến trong môi trường kinh doanh hiện đại. Nó phản ánh xu hướng tiêu dùng
thay đổi và sự phát triển của thương mại điện tử.
- Thị trường và xu hướng tiêu dùng thường thay đổi nhanh chóng. Một hệ thống
không được hỗ trợ quyết định có thể làm cho doanh nghiệp không phản ứng kịp
thời và bỏ lỡ cơ hội hoặc phải đối mặt với rủi ro lớn hơn.
- Các doanh nghiệp phải cạnh tranh với nhiều đối thủ khác nhau trên nhiều kênh.
- Chính vì những điều đó nên nhóm em thực hiện “Áp dụng hệ thống hỗ trợ ra
quyết định trong quản lý và phát triển hệ thống bán hàng đa kênh” nhằm quản
lý và phát triển hệ thống bán hàng đa kênh có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất và
tăng cường sức cạnh tranh, đồng thời cung cấp sự linh hoạt cho doanh nghiệp
để thích nghi với thay đổi trong hành vi mua sắm của khách hàng và môi trường kinh doanh. c. Thực trạng:
- Việc quản lý hệ thống bán hàng đa kênh chưa được phổ biến nhiều.
- Các doanh nghiệp phải cạnh tranh với nhau trên nhiều kênh.
- Khó khăn trong việc quản lý hàng tồn kho và chuỗi cung ứng.
- Thất thoát trong quá trình bán hàng đa kênh.
- Do không có một nền tảng chung để quản lý dữ liệu và quyết định nên thông tin
có thể dễ dàng phân tán. 9 d. Giải pháp:
- Áp dụng hệ thống hỗ trợ ra quyết định để quản lý và phát triển hệ thống bán
hàng đa kênh. Hệ thống này sẽ giúp tối ưu hóa các quyết định quản lý và phát
triển để đạt được các mục tiêu kinh doanh.
e. Đưa ra các quyết định:
- Bài toán “Áp dụng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý và phát triển hệ
thống bán hàng đa kênh” đòi hỏi một số quyết định quan trọng để đảm bảo tính
hiệu quả và thành công của hệ thống. Sau đây là một số quyết định được đưa ra cho hệ thống:
o Xác định mục tiêu kinh doanh cụ thể.
o Thu thập và phân tích các dữ liệu liên quan.
o Xác định kênh bán hàng quan trọng.
o Lập các chiến lược giá và khuyến mãi.
o Quản lý tồn kho và chuỗi cung ứng. o Theo dõi và đánh giá. o Bảo mật hệ thống.
2. Xác định, phân tích các vấn đề tác động đến quyết định của bài toán:
- Bài toán “Áp dụng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý và phát triển hệ thống
bán hàng đa kênh” đối diện với nhiều vấn đề tác động có thể ảnh hưởng đến hiệu quả
và thành công của nó và sau đây là một số vấn đề quan trọng cần xác định và phân tích:
o Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: Một trong những thách thức lớn là tích hợp dữ
liệu từ nhiều nguồn khác nhau như là cửa hàng, trang web, ứng dụng di động, cửa
hàng trực tuyến, và mạng xã hội. Vấn đề này liên quan đến độ chính xác, đồng nhất
hóa và bảo mật dữ liệu của bài toán. 10
o Phân tích dữ liệu phức tạp: Dữ liệu từ các kênh bán hàng đa dạng và phức tạp, đòi
hỏi sự phân tích dữ liệu mạnh mẽ để hiểu rõ hành vi của khách hàng, dự đoán nhu
cầu sản phẩm, và tối ưu hóa chiến lược.
o Quản lý tồn kho và chuỗi cung ứng: Tối ưu hóa tồn kho và quản lý chuỗi cung ứng
trên nhiều kênh có thể là một vấn đề phức tạp. Sự không nhất quán trong quá trình
tối ưu hóa này có thể dẫn đến sự cản trở trong giao hàng và tồn kho dư thừa.
o Hiệu suất kênh bán hàng: Việc theo dõi và đánh giá hiệu suất của từng kênh bán
hàng đòi hỏi hệ thống phải có khả năng thu thập và phân tích dữ liệu liên quan đến
doanh số bán hàng, lợi nhuận và sự tương tác của khách hàng.
o Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị: Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị trên nhiều kênh bao
gồm quảng cáo trực tuyến, email marketing, quảng cáo truyền hình, và nhiều hình
thức tiếp thị khác đòi hỏi kiến thức rộng về các nền tảng và hiệu suất trực tuyến và offline.
o Bảo mật dữ liệu: Dữ liệu về khách hàng và hoạt động kênh bán hàng cần được bảo
mật một cách an toàn. Việc bảo vệ dữ liệu tránh được truy cập trái phép và rò rỉ
thông tin cá nhân là một ưu tiên quan trọng của bài toán.
o Quản lý thay đổi: Sự thay đổi là không tránh khỏi trong môi trường bán hàng đa
kênh. Việc quản lý thay đổi và tích hợp công nghệ mới có thể là một vấn đề vô cùng quan trọng.
o Chi phí và ROI: Đánh giá chi phí triển khai hệ thống và xác định sự hồi quy đầu tư
(ROI) cũng ảnh hưởng tới việc sử dụng hệ thống hỗ trợ quyết định trong quản lý và
phát triển hệ thống bán hàng đa kênh.
o Tối ưu hóa nguồn lực: Quản lý tài nguyên nhân lực và vật lực để đảm bảo rằng
chúng đủ để phục vụ cho nhu cầu của từng kênh mà không gây lãng phí thừa thải.
3. Đề xuất những giải pháp để áp dụng vào bài toán và nêu ra ưu, nhược điểm của
những giải pháp được đề xuất:
a. Những giải pháp được đề xuất để áp dụng vào bài toán:
- Tích hợp và quản lý dữ liệu: 11
o Sử dụng các hệ thống quản lý dữ liệu (DMS) và hệ thống quản lý quan hệ
khách hàng (CRM) để quản lý dữ liệu khách hàng và sản phẩm.
o Sử dụng các công cụ tích hợp dữ liệu để đồng bộ hóa dữ liệu từ nhiều nguồn
khác nhau và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu mạnh mẽ:
o Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ như các nền tảng Business
Intelligence (BI) và các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý dữ liệu và tạo
thông tin quản lý dữ liệu.
o Áp dụng phân tích thống kê để hiểu rõ hành vi của khách hàng và dự đoán nhu cầu sản phẩm.
- Quản lý tồn kho và chuỗi cung ứng:
o Sử dụng hệ thống quản lý tồn kho (WMS) và các công cụ chuỗi cung ứng để
tối ưu hóa quản lý tồn kho và theo dõi chuỗi cung ứng.
o Xây dựng hệ thống cảnh báo để đưa ra cảnh báo khi có biến động lớn trong
tồn kho hoặc chuỗi cung ứng.
- Hiệu suất kênh bán hàng:
o Thực hiện đánh giá hiệu suất định kỳ của từng kênh bán hàng để xác định
những cải tiến cần thiết.
o Sử dụng báo cáo và dashboard để theo dõi và so sánh hiệu suất của các kênh khác nhau.
- Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị:
o Sử dụng công cụ quản lý chiến lược tiếp thị để lập kế hoạch, theo dõi, và
đánh giá hiệu suất các chiến dịch tiếp thị trên nhiều kênh.
o Tận dụng công nghệ quảng cáo và marketing automation để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. - Bảo mật dữ liệu: 12
o Đảm bảo rằng dữ liệu khách hàng và thông tin quan trọng được mã hóa và bảo mật.
o Áp dụng các biện pháp bảo mật mạng và kiểm tra định kỳ để ngăn chặn xâm
nhập và rò rỉ dữ liệu. - Quản lý thay đổi:
o Xây dựng một quy trình quản lý thay đổi cụ thể để đảm bảo tích hợp dòng
công việc và công nghệ mới một cách suôn sẻ.
o Đào tạo nhân viên và cung cấp hướng dẫn để họ thích nghi với các thay đổi
trong quy trình làm việc và công nghệ.
- Người dùng và đào tạo:
o Cung cấp đào tạo liên tục cho nhân viên để họ có thể tận dụng mọi tính năng
của hệ thống hỗ trợ quyết định.
o Đảm bảo rằng giao diện của hệ thống dễ sử dụng và thân thiện với người dùng.
- Tối ưu hóa nguồn lực:
o Theo dõi và quản lý nguồn lực nhân lực và vật lực theo đúng nhu cầu của từng kênh bán hàng.
o Sử dụng công cụ quản lý dự án để phân phối nguồn lực một cách hiệu quả. - Chi phí và ROI:
o Đánh giá chi phí triển khai hệ thống và xác định sự hồi quy đầu tư (ROI) để
xác định tính bền vững của hệ thống một cách lâu dài.
b. Ưu điểm và nhược điểm của những giải pháp được đề xuất để áp dụng trong bài toán: - Ưu điểm:
o Tối ưu hóa hiệu suất: Các giải pháp này giúp tối ưu hóa hiệu suất kênh bán
hàng và doanh số bán hàng tổng cộng, giúp tăng doanh số bán hàng và lợi nhuận. 13
o Nâng cao hiểu biết: Phân tích dữ liệu mạnh mẽ và đánh giá tác động của
quyết định giúp cải thiện hiểu biết về khách hàng và thị trường, giúp đưa ra quyết định có căn cứ.
o Quản lý tồn kho và chuỗi cung ứng hiệu quả: Các giải pháp giúp quản lý tồn
kho và chuỗi cung ứng một cách hiệu quả, giảm dư thừa tồn kho và đảm bảo
sản phẩm sẵn sàng cho giao hàng.
o Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị: Các công cụ quản lý chiến lược tiếp thị giúp
tối ưu hóa chiến lược quảng cáo và tiếp thị, tạo ra lợi ích trong việc thu hút và giữ chân khách hàng.
o Bảo mật dữ liệu: Bảo mật dữ liệu là ưu điểm quan trọng, đặc biệt trong việc
bảo vệ thông tin cá nhân của khách hàng và đảm bảo tuân thủ các quy định bảo mật dữ liệu.
o Tận dụng công nghệ mới: Sử dụng công nghệ mới giúp doanh nghiệp duy trì
tính cạnh tranh trong ngành bán lẻ đa kênh đang thay đổi nhanh chóng. - Nhược điểm:
o Chi phí triển khai: Triển khai các giải pháp này có thể đòi hỏi đầu tư lớn
trong việc mua sắm và triển khai hệ thống, đào tạo nhân viên và duy trì.
o Phức tạp: Quản lý và tích hợp nhiều hệ thống và công cụ có thể trở nên phức
tạp và đòi hỏi sự quản lý kỹ thuật cao.
o Thời gian và công sức: Triển khai và quản lý các giải pháp này đòi hỏi thời
gian và công sức đáng kể từ nhân viên và người quản lý.
o Cần nhân lực có kỹ năng: Để tận dụng toàn bộ tiềm năng của các giải pháp
này, doanh nghiệp cần có nhân lực có kiến thức và kỹ năng về dữ liệu, phân tích, và công nghệ.
o Đòi hỏi sự thay đổi: Triển khai các giải pháp này có thể đòi hỏi sự thay đổi
trong cách làm việc của doanh nghiệp, điều này có thể gặp phải sự khó khăn
từ phía nhân viên và nhà quản lý. 14
o Độ tin cậy của dữ liệu: Dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định đòi hỏi độ tin
cậy của dữ liệu. Nếu dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ, quyết định có thể bị sai lệch.
o Phản ứng chậm chạp: Trong môi trường kinh doanh nhanh chóng, việc quản
lý và phân tích dữ liệu có thể mất quá nhiều thời gian, dẫn đến phản ứng
chậm chạp đối với thay đổi thị trường. 15
CHƯƠNG IV: ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH.
1. Phân tích dữ liệu và tình huống cần đưa ra quyết định:
a. Xây dựng dữ liệu trên excel: 16
Hình 1: Hình ảnh mô tả dữ liệu quản lý bán đồ dùng văn phòng đa kênh trên excel.
b. Phân tích dữ liệu:
- Bài toán quản lý bán hàng đa kênh cụ thể là quản lý bán đồ dùng văn phòng đa
kênh được xây dựng trên excel bởi những trường dữ liệu sau: 17
o ID (Số thứ tự): Trường này được sử dụng để duyệt và định danh mỗi bản ghi
riêng biệt trong cơ sở dữ liệu. Nó giúp theo dõi các đơn hàng, sản phẩm và khách hàng một cách duy nhất.
o Mã đơn hàng: Trường này đặc biệt quan trọng để xác định và theo dõi từng đơn
hàng. Nó giúp quản lý các giao dịch mua bán và hỗ trợ trong việc theo dõi lịch sử
đơn hàng của khách hàng cũng như quản lý việc vận chuyển và giao hàng.
o Ngày đơn hàng: Trường này ghi lại ngày mà đơn hàng được tạo. Nó giúp theo
dõi xu hướng mua sắm theo thời gian và lên kế hoạch cho các chương trình
khuyến mãi và sự kiện dựa trên ngày đặt hàng.
o Tên khách hàng: Trường này lưu trữ thông tin về khách hàng thực hiện đơn
hàng. Nó giúp tạo hồ sơ khách hàng, theo dõi lịch sử mua hàng của họ, và cung
cấp dịch vụ cá nhân hóa.
o Phân loại khách hàng: Trường này có thể định nghĩa loại khách hàng, chẳng hạn
như khách hàng bình thường (Consumer), công ty (Corporate) hoặc văn phòng
tại nhà (Home Office). Điều này giúp áp dụng chiến lược tiếp thị riêng biệt và
khuyến mãi cho từng loại khách hàng.
o Địa chỉ: Thông tin địa chỉ giúp quản lý vận chuyển và giao hàng. Nó cũng có thể
được sử dụng để xác định các khu vực hoặc thị trường tiềm năng.
o Mã sản phẩm: Mã sản phẩm giúp xác định sản phẩm cụ thể trong đơn hàng. Nó
có thể được sử dụng để tra cứu thông tin sản phẩm, bao gồm giá, mô tả và danh mục sản phẩm.
o Nhóm sản phẩm: Nhóm sản phẩm thường phân loại các sản phẩm thành các danh
mục lớn hơn. Điều này hữu ích trong việc tổ chức sản phẩm và quản lý tồn kho.
Ở đây ta có các nhóm sản phẩm như là đồ đạc, đồ văn phòng, đồ điện tử,...
o Tên sản phẩm: Trường này chứa tên cụ thể của sản phẩm được đặt hàng. Nó giúp
trình bày thông tin chi tiết về sản phẩm trong đơn hàng.
o Hình thức mua: Trường này có thể định rõ cách khách hàng đã mua sản phẩm,
chẳng hạn như trực tiếp tại cửa hàng (Offline), qua trang web (Online) hoặc qua 18
ứng dụng di động (Online). Điều này giúp theo dõi hiệu suất các kênh bán hàng khác nhau.
o Doanh thu: Trường này ghi lại số tiền thu được từ đơn hàng. Nó là một trong
những chỉ số quan trọng nhất để đo lường hiệu suất tài chính và định rõ lợi nhuận thu được.
o Số lượng sản phẩm: Trường này chỉ ra số lượng sản phẩm được đặt hàng trong
đơn hàng. Nó có thể được sử dụng để theo dõi mức cung cấp và quản lý tồn kho.
o Giảm giá: Giảm giá thường được áp dụng cho các đơn hàng để thu hút khách
hàng hoặc khuyến mãi sản phẩm. Việc theo dõi giảm giá giúp đánh giá hiệu suất
chương trình khuyến mãi một cách tốt hơn.
o Lợi nhuận: Trường này có thể tính bằng cách trừ tổng giảm giá và chi phí từ
doanh thu. Nó là một chỉ số quan trọng để đánh giá lợi nhuận của mỗi đơn hàng.
o Số lượng hàng trong kho: Trường này biểu hiện số hàng còn lại của sản phẩm
sau khi đã được bán ra hoặc được nhập vào.
c. Phân tích tình huống cần đưa ra quyết định:
- Dựa vào việc phân tích dữ liệu trên ta có các tình huống cần đưa ra quyết định cho bài toán như sau:
o Phân tích hiệu suất bán hàng theo kênh:
Mục tiêu: Đánh giá hiệu suất bán hàng trên các kênh khác nhau như cửa hàng
trực tiếp, trang web thương mại điện tử và ứng dụng di động để tối ưu hóa
chiến lược bán hàng đa kênh.
Sử dụng dữ liệu về doanh số bán hàng từ các kênh khác nhau để xác định kênh
nào đang hoạt động tốt nhất và kênh nào cần được cải thiện.
Quyết định: Dựa trên phân tích đưa ra quyết định về việc tăng cường hoặc
điều chỉnh chiến lược bán hàng cho từng kênh cụ thể.
o Xác định chu kỳ mua hàng của khách hàng: 19
Mục tiêu: Hiểu rõ chu kỳ mua hàng của khách hàng để dự đoán lịch sử mua
sắm và tối ưu hóa quản lý tồn kho và cung cấp sản phẩm.
Sử dụng dữ liệu lịch sử đơn hàng của khách hàng để xác định chu kỳ mua
hàng của khách hàng, từ đó biết được khoảng thời gian thường xuyên mua hàng của khách hàng.
Quyết định: Dựa trên phân tích xác định thời gian tối ưu để tái cung cấp sản
phẩm và áp dụng chiến lược giảm giá hoặc khuyến mãi trong các giai đoạn
quan trọng của chu kỳ mua hàng.
o Xác định ưu tiên phát triển sản phẩm:
Mục tiêu: Quyết định về việc phát triển sản phẩm mới hoặc cải thiện sản phẩm
hiện có dựa trên nhu cầu của khách hàng và tiềm năng lợi nhuận.
Sử dụng dữ liệu từ doanh thu và số lượng sản phẩm để xác định các yếu tố
quyết định sự ưa thích và nhu cầu của khách hàng.
Quyết định: Dựa trên phân tích xác định các ưu tiên cho việc phát triển sản
phẩm và đưa ra quyết định về việc đầu tư vào những sản phẩm cụ thể.
o Tối ưu hóa quy trình tồn kho:
Mục tiêu: Tối ưu hóa quy trình tồn kho để giảm chi phí và cải thiện hiệu suất bán hàng đa kênh.
Sử dụng dữ liệu về tồn kho, đơn hàng và xác định những cơ hội tối ưu hóa quy trình và giảm lãng phí.
Quyết định: Dựa trên phân tích đưa ra quyết định về việc cải thiện quy trình
tồn kho, tối ưu hóa lựa chọn nhà vận chuyển và áp dụng các biện pháp tiết kiệm chi phí.
2. Mô phỏng kết quả trên công cụ BI, Tableau:
a. Mô phỏng hiệu suất bán hàng theo kênh: 20
Hình 2: Hình ảnh biểu diễn hiệu suất bán hàng theo kênh trên Tableau.
b. Mô phỏng chu kỳ mua hàng của khách hàng: 21
Hình 3: Hình ảnh biểu diễn chu kỳ mua hàng trên Tableau.
c. Mô phỏng số lượng bán được của sản phẩm : 22
Hình 4: Hình ảnh biểu diễn số lượng sản phẩm bán được trên Tableau.
d. Mô phỏng số lượng hàng tồn kho của mỗi sản phẩm: 23
Hình 5: Hình ảnh biểu diễn số lượng sản phẩm còn lại trong kho trên Tableau.
3. Kiểm tra và đánh giá quyết định đã đề ra: 24
a. Quyết định về việc tăng cường hoặc điều chỉnh chiến lược bán hàng cho từng kênh cụ thể.
- Kiểm tra: Thông qua kết quả thu được từ việc mô phỏng dữ liệu trên Tableau ta có
thể thấy rõ được doanh thu của cách kênh bán hàng.
o App (ứng dụng bán hàng trực tuyến) và Web (trang bán hàng trực tuyến): với
tổng doanh thu thu được lần lượt là 12,762 và 12,006. Là kênh bán hàng được
đánh giá là thấp hơn so với kênh Store. Nguyên nhân kênh này có doanh thu thấp
hơn so với kênh Store là vì kênh này còn chưa phát triển nhiều về mặt tính năng
và giao diện của hệ thống nên dẫn tới việc doanh thu không được cao như kênh Store.
o Store (cửa hàng vật lý): đây là kênh có tổng số doanh thu lớn nhất của cửa hàng
với số doanh thu là 52,054. Từ số doanh thu này cho thấy được cửa hàng đang
phát triển mạnh về kênh bán hàng vật lý. Nguyên nhân để có được doanh thu cao
như vậy là vì kênh này có nhiều cửa hàng và các chi nhanh phân bổ ở nơi đông dân cư. - Đánh giá:
o App và Web: Cần phải xem xét số liệu về mua hàng và sử dụng ứng dụng cũng
như web để xác định cơ hội cải thiện. Đầu tư thêm về giao diện và tính năng để
phù hợp với nhu cầu của người sử dụng, đồng thời phải tập trung phát triển thêm
vì đây là kênh có tiềm năng rất lớn trong tương lai.
o Store: Hiện tại đây đang là kênh bán hàng có tiềm năng nhất hiện tại vì vậy cần
chú trọng vào việc đảm bảo rằng cửa hàng vật lý tiếp tục cung cấp trải nghiệm
tích hợp và giá trị cho khách hàng. Đồng thời phải cân nhắc mở rộng hoặc cải
thiện cửa hàng hiện có để tối ưu hóa doanh số bán hàng. 25
b. Quyết định về việc xác định thời gian tối ưu để áp dụng chiến lược giảm giá
hoặc khuyến mãi trong các giai đoạn quan trọng của chu kỳ mua hàng.
- Kiểm tra: Thông qua kết quả thu được từ việc mô phỏng dữ liệu trên Tableau ta
có thể thấy rõ được thời gian tối ưu của chu kỳ mua hàng.
o Vào khoảng thời gian nửa đầu của tháng thì số lượng hàng bán ra tăng đáng
kể, cụ thể là có những ngày bán được tới 85 mặt hàng và số lượng hàng bán ra
cũng rất nhiều. Điều này chứng tỏ chu kỳ này khách hàng đang có nhu cầu mua hàng cao.
o Tiếp tới thời gian cuối tháng thì số lượng hàng bán ra có nhiều sự thay đổi.
Vào khoảng nửa đầu của cuối tháng thì ta thấy số lượng hàng bán ra giảm dần,
điều này cho thấy chu kỳ này khách hàng đang không có nhu cầu mua hàng
cao. Sau 1 tuần có sự giảm nhẹ về số lượng hàng bán ra thì tới nửa sau của
cuối tháng số lượng hàng hóa bán ra đang tăng mạnh hơn, với mốc cao nhất là
bán được 80 sản phẩm trên 1 ngày, tuy nhiên vẫn còn kém hơn so với đầu
tháng. Điều này chứng tỏ việc khách hàng thường có nhu cầu mua hàng tăng dần từ cuối tháng.
- Đánh giá: Từ những số liệu trên ta có thể nắm bắt được rõ ràng chu kỳ mua hàng
của khách hàng thông qua lượng mua hàng trong ngày. Cụ thể là khách hàng sẽ
có xu hướng mua hàng cao ở đầu tháng và giảm nhẹ ở nửa trước của cuối tháng
và sau đó sẽ tăng dần ở cuối tháng. Thông qua đó thì ta cần phải áp dụng chiến
lược giảm giá trong các giai đoạn quan trọng của chu kỳ mua hàng cụ thể là vào
đầu tháng và áp dụng khuyến mãi vào cuối tháng để tối ưu hóa doanh số bán hàng và tăng lợi nhuận.
c. Quyết định về việc đầu tư vào những sản phẩm cụ thể. - Kiểm tra:
o Thông qua số liệu được biểu diễn trên Tableau ta có thể thấy được sản phẩm
có số lượng bán chạy nhất là sản phẩm “Howard Miller 13-3/4" Diameter
Brushed Chrome Round Wall Clock” (đồng hồ treo tường) với số lượng đạt
tới mốc 17. Đây là sản phẩm dẫn đầu trong danh sách sản phẩm đã bán ra. 26
Điều này cho thấy đây đang là sản phẩm có sự ưa thích mạnh mẽ từ phía khách hàng.
o Theo sau đó là sản phẩm “Redi-Strip #10 Envelopes, 4 1/8 x 9 1/2” (phong bì)
cũng có hiệu suất tốt với 14 sản phẩm bán ra. Điều này cho thấy một sự quan
tâm từ phía khách hàng đối với sản phẩm này.
o Không kém cạnh so với các sản phẩm trên thì loạt sản phẩm về đồ điện tử bao
gồm “Acco 7-Outlet Masterpiece Power Center, Wihtout Fax/Phone Line
Protection”, “Anker Astro 15000mAh USB Portable Charger”, “GBC Prestige
Therm-A-Bind Covers”, “Xerox 205” cũng đang chiếm 1 phần rất đặc biệt
trong lượng sản phẩm bán ra của cửa hàng. Nhóm sản phẩm đồ công nghệ này
hiện có 11 sản phẩm bán ra đồng loạt, điều này có thể chỉ ra một tiềm năng mới. - Đánh giá:
o Thông qua việc kiểm tra số liệu trên ta thấy rằng “Howard Miller 13-3/4"
Diameter Brushed Chrome Round Wall Clock” đang là sản phẩm bán chạy
nhất của cửa hàng, sự thành công này có thể là kết quả của việc đáp ứng nhu
cầu của thị trường hoặc một chiến lược tiếp thị hiệu quả của cửa hàng mang
lại. Chúng ta cần tiếp tục đầu tư vào sản phẩm này và nắm vững vị trí dẫn đầu.
o Tiếp theo “Redi-Strip #10 Envelopes, 4 1/8 x 9 1/2” cũng ghi nhận sự chú ý từ
phía khách hàng với 13 sản phẩm đã bán ra. Sản phẩm này có tiềm năng phát
triển hơn nữa nếu chúng ta tập trung vào việc cải thiện chiến lược tiếp thị và
tương tác với khách hàng nhiều hơn.
o Và cuối cùng đây là nhóm sản phẩm vô cùng đặc biệt và mang nhiều tiềm
năng của cửa hàng là nhóm sản phẩm "Đồ Công Nghệ" đã bán ra 11 sản phẩm
cùng một lúc, gợi ý một tiềm năng mới. Điều này có thể đại diện cho một lĩnh
vực mà chúng ta cần xem xét mở rộng và tối ưu hóa để tận dụng thị trường có
sự quan tâm. Từ đó đưa ra một xu hướng bán hàng mới mang lại nhiều lợi nhuận hơn cho cửa hàng. 27
d. Quyết định về việc cải thiện quy trình tồn kho. - Kiểm tra:
o Thông qua số liệu đã được biểu diễn trên Tableau ta thấy rõ được số hàng tồn
kho của cửa hàng, đứng đầu của danh sách những sản phẩm tồn kho thì ta có
nhóm sản phẩm bao gồm “Atlantic Metals Mobile 3-Shelf Bookcases, Custom
Colors”, “Hon Deluxe Fabric Upholstered Stacking Chairs, Rounded Back”,
“Poly String Tie Envelopes”, “Xerox 205” với số lượng hàng tồn kho lên tới
500 sản phẩm. Điều này biểu thị cho việc nhu cầu mua của khách hàng đối với
nhóm sản phẩm này không cao, điều này một phần phản ánh sự yếu kém của
chiến lược tiếp thị và quảng bá.
o Tiếp theo là nhóm sản phẩm có số lượng sản phẩm tồn kho thấp nhất trong
danh sách hàng tồn kho của cửa hàng đó là nhóm sản phẩm “Wilson Jones
Hanging View Binder, White, 1" ”, “Avery 485”, “Memorex Mini Travel
Drive 8 GB USB 2.0 Flash Drive” với số lượng hàng tồn kho dưới 110 sản
phẩm. Điều này chứng tỏ rằng khách hành đang có sự chú ý lớn tới những sản
phẩm này, phần nào cũng cho thấy được tiềm năng lớn của những sản phẩm này. - Đánh giá:
o Nhóm sản phẩm đầu tiên với hơn 500 sản phẩm tồn kho, có nguy cơ cao bị
lãng phí và gây thiệt hại cho doanh nghiệp nếu không quản lý một cách cẩn
thận. Trong trường hợp này, việc tối ưu hóa quy trình tồn kho đòi hỏi phải :
Có kế hoạch sản xuất thông minh: Điều này đảm bảo rằng nhóm sản phẩm
này được sản xuất theo nhu cầu thực tế, tránh việc sản xuất quá mức dẫn
đến tồn kho dư thừa. Sử dụng dự trù thông minh dựa trên dữ liệu lịch sử
bán hàng để xác định số lượng sản phẩm cần sản xuất. 28
Kiểm soát chất lượng và kiểm tra sản phẩm: Để đảm bảo rằng sản phẩm tồn
kho luôn trong tình trạng tốt, kiểm tra chất lượng thường xuyên là cần thiết.
Điều này giúp tránh việc sản phẩm hỏng hóc trong kho.
Quản lý chu kỳ đặt hàng và cung ứng: Cân nhắc về lịch trình đặt hàng và
cung ứng cho nhóm sản phẩm này để đảm bảo không bị thiếu hụt và cũng
không phải chờ đợi lâu trong quá trình cung cấp.
o Về phía nhóm sản phẩm thứ hai, với tồn kho dưới 110 sản phẩm, tuy thu về
được nhiều lợi nhuận và có tiềm năng lớn nhưng đây cũng là nhóm sản phẩm
có nguy cơ gặp tình trạng thiếu hụt sản phẩm khi cần. Để cải thiện tình hình
này ta có thể thực hiện các biện pháp sau:
Tối ưu hóa quá trình đặt hàng: Xem xét tăng cường quy trình đặt hàng để
đảm bảo rằng sản phẩm luôn sẵn sàng cho khách hàng khi cần. Sử dụng dự
trù để dự đoán nhu cầu trong tương lai.
Điều chỉnh lịch trình sản xuất hoặc đặt hàng: Tùy thuộc vào tình hình thực
tế, có thể xem xét việc tăng sản xuất hoặc thay đổi lịch trình đặt hàng để đáp ứng nhu cầu.
Đảm bảo tính liên tục trong cung cấp: Tối ưu hóa quy trình cung ứng để
đảm bảo nhóm sản phẩm này được cung cấp một cách đủ, sớm và đáp ứng
kịp thời nhu cầu của khách hàng. 29 KẾT LUẬN
Trong tiểu luận này, nhóm em đã đi sâu vào việc áp dụng hệ thống hỗ trợ ra quyết định
trong quản lý và phát triển hệ thống bán hàng đa kênh. Đã rõ ràng rằng sự kết hợp giữa
công nghệ thông tin và dữ liệu có khả năng biến đổi cách doanh nghiệp tiếp cận thị trường
và quản lý hoạt động kinh doanh.
Một trong những điểm quan trọng nhất mà nhóm em đã thấy là hệ thống hỗ trợ ra quyết
định giúp tối ưu hóa hiệu suất kênh bán hàng. Việc này bao gồm quản lý tồn kho hiệu quả
hơn, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và cải thiện khả năng đưa ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu.
Hơn nữa nhóm em thấy rằng bảo mật dữ liệu và tuân thủ các quy định bảo mật là điều
quan trọng không thể bỏ qua. Bảo vệ thông tin cá nhân của khách hàng và đảm bảo sự an
toàn của dữ liệu là mối quan tâm hàng đầu trong việc áp dụng hệ thống này.
Đồng thời cũng nhấn mạnh một điều rằng sự thay đổi là điều không tránh khỏi và việc duy
trì, phát triển hệ thống là cần thiết.
Đề tài “Áp dụng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý và phát triển hệ thống bán
hàng đa kênh” nhấn mạnh rằng đội ngũ đào tạo đóng một vai trò quan trọng trong việc
thành công của hệ thống hỗ trợ ra quyết định. Nhân viên phải được đào tạo và hỗ trợ để
hiểu rõ cách sử dụng hệ thống một cách hiệu quả.
Tổng kết lại việc “Áp dụng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý và phát triển hệ
thống bán hàng đa kênh” là một phần không thể thiếu của sự phát triển kinh doanh hiện
đại. Điều này giúp doanh nghiệp tận dụng dữ liệu và công nghệ để đưa ra quyết định thông
minh, tối ưu hóa hoạt động và tạo ra giá trị cho khách hàng cũng như là các tổ chức. 30 TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Tài liệu tham khảo: -
https://unica.vn/blog/dss-la-gi -
https://lytuong.net/he-thong-thong-tin-ho-tro-ra-quyet-dinh/ -
https://vietedu.edu.vn/he-thong-ho-tro-ra-quyet-dinh/
2. Phầm mềm sử dụng: -
https://www.tableau.com/products/public 31