01
Dashboard bán hàng
Doanh thu chuỗi - từng điểm — mẫu bán chạy theo tuần.
INDUSTRY OS · ERP + AI CHO CHUỖI THỜI TRANG
Điều hành chuỗi thời trang bằng dữ liệu & AI
Từ bộ sưu tập → nhập theo mùa → phân bổ size - màu theo cửa hàng → bán → transfer giữa điểm bán → sale off cuối mùa → P&L từng cửa hàng, trên một hệ thống ERP và lớp AI Agent.
ERPBộ sưu tập, SKU màu - size, tồn đa cửa hàng, chuyển hàng, khuyến mãi mùa — một nguồn dữ liệu duy nhất
AIĐề xuất phân bổ size theo lịch sử, cảnh báo SKU chậm bán, gợi ý transfer giữa cửa hàng
DASHBOARDCEO thấy bán chạy từng cửa hàng, tồn theo size - màu và hiệu quả bộ sưu tập theo thời gian thực
CHUỖI GIAI ĐOẠN DỰ ÁN
15 giai đoạn của Bán lẻ TMĐT thời trang
Bấm vào một giai đoạn bên trái để xem phần demo hiển thị bên cạnh.
NHÓM 01Chiến dịch và sản phẩm— Khách VIP, danh mục size-màu, giá và dự báo
NHÓM 02Bán hàng đa kênh và kho— Đơn từ nhiều sàn, tồn kho và giao nhận
NHÓM 03Đổi trả và đối soát— Hàng trả về, đối soát sàn và kiểm kê
NHÓM 04Tiền và kết quả— Công nợ, nhà cung cấp, nhân sự và lãi lỗ
DEMO GIAI ĐOẠN 01
Marketing & khách VIP
Chiến dịch theo nhóm khách, chương trình loyalty và lead từ kênh.
Vai trò: Marketing, CSKH
Chứng từ tạo ra: Chiến dịch, danh sách khách
Dữ liệu minh họa: 6 chiến dịch đang chạy, 240 khách VIP mới
Phân hệ Odoo: CRM · Marketing
AI phát hiện: Chiến dịch chạy trên nhóm khách đã ngừng mua
Đề xuất hành động: Loại khách không hoạt động khỏi danh sách
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 02
Danh mục size-màu
Mã sản phẩm theo ma trận size và màu, thuộc tính chuẩn.
Vai trò: Merchandising, Kho
Chứng từ tạo ra: Danh mục SKU, ma trận size-màu
Dữ liệu minh họa: 1.120 SKU, 46 SKU thiếu size
Phân hệ Odoo: Sản phẩm · Biến thể
AI phát hiện: Mã size-màu trùng giữa hai nhà cung cấp
Đề xuất hành động: Chuẩn hóa mã biến thể trước khi lên sàn
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 03
Bảng giá & markdown
Giá theo kênh, lịch markdown và điều kiện khuyến mãi.
Vai trò: Kinh doanh, Tài chính
Chứng từ tạo ra: Bảng giá, lịch markdown
Dữ liệu minh họa: 3 kênh, 2 đợt markdown trong tháng
Phân hệ Odoo: Bảng giá · Khuyến mãi
AI phát hiện: Markdown diễn ra muộn khi tồn đã cao
Đề xuất hành động: Đặt lịch markdown theo ngưỡng tồn
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 04
Dự báo & đặt hàng
Dự báo bán theo size và màu, đề xuất đơn đặt hàng nhà cung cấp.
Vai trò: Merchandising, Thu mua
Chứng từ tạo ra: Kế hoạch đặt hàng, đề nghị mua
Dữ liệu minh họa: Dự báo 2.300 bộ tuần tới, đặt 2.800 bộ
Phân hệ Odoo: Dự báo · Mua hàng
AI phát hiện: Đặt hàng vượt dự báo 22% ở nhóm áo khoác
Đề xuất hành động: Điều chỉnh đơn đặt theo dự báo đã duyệt
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 05
Đơn đa kênh
Đơn từ sàn và website được gom về một nơi, không bị oversell.
Vai trò: CSKH, Kho
Chứng từ tạo ra: Đơn bán, đồng bộ đơn
Dữ liệu minh họa: 820 đơn trong ngày từ 4 kênh
Phân hệ Odoo: Bán hàng · Đa kênh
AI phát hiện: Cùng một mã hàng bán quá tồn trên hai sàn
Đề xuất hành động: Giữ tồn theo kênh trước khi xác nhận đơn
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 06
Tồn kho đa kênh
Tồn khả dụng theo kho, kênh và size.
Vai trò: Thủ kho, Vận hành
Chứng từ tạo ra: Phiếu tồn, báo cáo tồn
Dữ liệu minh họa: 18.400 bộ tồn, 1.300 bộ không hiển thị trên sàn
Phân hệ Odoo: Kho · Tồn kho
AI phát hiện: Tồn thực tế cao hơn tồn trên sàn 7%
Đề xuất hành động: Đồng bộ tồn lên sàn theo ca
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 07
Điều chuyển & nhập hàng
Điều chuyển giữa kho trung tâm và cửa hàng, nhập hàng theo lô.
Vai trò: Thủ kho, Cửa hàng
Chứng từ tạo ra: Phiếu nhập, phiếu chuyển kho
Dữ liệu minh họa: 4 phiếu chuyển chờ nhận, 2 lô nhập thiếu chứng từ
Phân hệ Odoo: Kho · Điều chuyển
AI phát hiện: Hàng chuyển đi chưa được nhận ở cửa hàng
Đề xuất hành động: Theo dõi phiếu chuyển đến khi cửa hàng xác nhận
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 08
Giao hàng & POD
Giao đơn cho đơn vị vận chuyển và xác nhận nhận hàng.
Vai trò: Giao vận, CSKH
Chứng từ tạo ra: Phiếu giao, xác nhận POD
Dữ liệu minh họa: 620 đơn đã giao, 38 đơn chưa có POD
Phân hệ Odoo: Giao hàng · POD
AI phát hiện: Đơn đã giao nhưng chưa có xác nhận nhận hàng
Đề xuất hành động: Gửi nhắc xác nhận nhận hàng cho khách
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 09
Đổi trả
Ghi nhận lý do đổi trả và quy về nguyên nhân.
Vai trò: CSKH, QC
Chứng từ tạo ra: Phiếu đổi trả, lý do
Dữ liệu minh họa: 96 đơn đổi trả, 31% do sai size
Phân hệ Odoo: Đổi trả · Khiếu nại
AI phát hiện: Tỷ lệ đổi trả do sai size tăng ở một nhóm hàng
Đề xuất hành động: Cập nhật bảng size cho nhóm hàng có lỗi
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 10
Đối soát sàn
Đối chiếu doanh thu, phí sàn và tiền về theo đơn.
Vai trò: Kế toán, Vận hành
Chứng từ tạo ra: Bảng đối soát, phiếu thu
Dữ liệu minh họa: 12 kỳ đối soát, 3 kỳ chênh lệch phí sàn
Phân hệ Odoo: Đối soát · Kế toán
AI phát hiện: Phí sàn không khớp biểu phí đã ký
Đề xuất hành động: Khiếu nại phí sàn với đối tác
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 11
Kiểm kê & hao hụt
Kiểm kê theo kho và chênh lệch có lý do.
Vai trò: Thủ kho, Kế toán
Chứng từ tạo ra: Biên bản kiểm kê
Dữ liệu minh họa: Chênh lệch 0,8% tồn, 2 kho chưa kiểm kê
Phân hệ Odoo: Kho · Kiểm kê
AI phát hiện: Chênh lệch kiểm kê lặp lại ở cùng một kệ
Đề xuất hành động: Kiểm kê đột xuất kệ có chênh lệch
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 12
Công nợ & thu tiền
Thu tiền từ cổng thanh toán và đối tác, tuổi nợ theo đối tác.
Vai trò: Kế toán, Kinh doanh
Chứng từ tạo ra: Hóa đơn, phiếu thu
Dữ liệu minh họa: 1,9 tỷ phải thu, 0,4 tỷ quá 30 ngày
Phân hệ Odoo: Kế toán · Công nợ
AI phát hiện: Đối tác có nợ quá hạn vẫn nhận đơn mới
Đề xuất hành động: Giữ đơn mới khi vượt hạn mức
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 13
Nhà cung cấp
Hóa đơn nhà cung cấp, đối chiếu nhận hàng và thanh toán.
Vai trò: Kế toán, Thu mua
Chứng từ tạo ra: Hóa đơn NCC, phiếu chi
Dữ liệu minh họa: 2,4 tỷ phải trả, 1 hóa đơn trùng
Phân hệ Odoo: Kế toán · NCC
AI phát hiện: Hóa đơn NCC không khớp phiếu nhận hàng
Đề xuất hành động: Đối chiếu trước khi thanh toán
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 14
Nhân sự cửa hàng
Chấm công và lương theo ca của nhân viên cửa hàng.
Vai trò: Quản lý cửa hàng, HR
Chứng từ tạo ra: Bảng chấm công, phiếu lương
Dữ liệu minh họa: 212 nhân viên, 9 người chưa gắn cửa hàng
Phân hệ Odoo: Nhân sự · Chấm công
AI phát hiện: Chi phí nhân sự không gắn được cửa hàng
Đề xuất hành động: Gắn nhân viên với cửa hàng hằng tuần
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
DEMO GIAI ĐOẠN 15
Lãi lỗ đơn & kênh
Lãi gộp theo đơn, kênh và nhóm hàng sau phí sàn và đổi trả.
Vai trò: Giám đốc, Kế toán
Chứng từ tạo ra: Báo cáo lãi lỗ theo kênh
Dữ liệu minh họa: Lãi gộp 31% trên sàn A, 18% trên sàn B
Phân hệ Odoo: Báo cáo · Lãi lỗ
AI phát hiện: Kênh có lãi gộp dưới ngưỡng đã đặt
Đề xuất hành động: Rà soát phí và đổi trả của kênh
Số liệu minh họa, không phải dữ liệu thật của khách hàng.
CHUỖI QUY TRÌNH CẦN DEMO
5 cảnh demo theo quy trình — Bán lẻ TMĐT thời trang
Mỗi cảnh gồm một nhóm quy trình (tag nghiệp vụ) và một vấn đề để demo. Dữ liệu minh họa sẽ được đánh dấu rõ ràng.
CẢNH 01
Chiến dịch đến đơn hàng
Vấn đề: Chiến dịch chạy trên nhóm khách không hoạt động
Marketing đến LeadCơ hội đến Báo giáBáo giá đến Đơn hàng
CẢNH 02
Dự báo & đặt hàng
Vấn đề: Đặt hàng vượt dự báo
Dự báo đến Đặt hàng cửa hàngNgân sách đến Mua hàngĐề nghị mua đến PO
CẢNH 03
Kho & đa kênh
Vấn đề: Oversell xuyên kênh
Tồn kho đến Giao hàngKho trung tâm đến Chuyển cửa hàngVận chuyển đến POD
CẢNH 04
Đổi trả & đối soát
Vấn đề: Đổi trả không quy về nguyên nhân
Khiếu nại đến Đổi trảĐối soát đến Hóa đơn
CẢNH 05
Tiền & kết quả
Vấn đề: Không biết lãi/lỗ theo đơn hàng
Đơn hàng đến Thu tiềnHóa đơn NCC đến Thanh toánKế toán đến báo cáo
6 vấn đề khiến chuỗi thời trang tồn sai size và xả mất lãi
Trước khi nói về phần mềm — hãy nhìn vào 6 điểm nghẽn phổ biến nhất ở chuỗi thời trang.
VẤN ĐỀ 01
Phân bổ size - màu sai cửa hàng
Chia đều theo số lượng; cửa hàng khách nhỏ phân ít size chạy, cửa hàng khách lớn dồn hàng.
Hậu quả:- Size chạy hết — size chậm dồn kệ
- Mất doanh thu mẫu bán chạy
- Transfer tay qua Zalo
VẤN ĐỀ 02
SKU chậm bán phát hiện muộn
Hàng treo 6-8 tuần không ai rà; đến sale off mới xử lý.
Hậu quả:- Xả sâu ăn margin
- Chiếm diện tích kệ SKU bán chạy
- Vốn ứ đọng cuối mùa
VẤN ĐỀ 03
Transfer giữa cửa hàng thủ công
Cửa hàng này hết size M, cửa hàng kia tồn — gọi hỏi nhau từng cái.
Hậu quả:- Mất sale vì chuyển chậm
- Chi phí ship lẻ cao
- Không biết tồn mạng lưới để điều
VẤN ĐỀ 04
Bộ sưu tập mới không đánh giá
Nhập theo cảm giác nhà mua; mẫu nào chạy không có số để học.
Hậu quả:- Nhập lại mẫu lỗ của mùa trước
- Thiếu mẫu hot — mất mùa
- Không đàm phán được với NCC
VẤN ĐỀ 05
Sale off cuối mùa hỗn loạn
Giảm giá tay từng cửa hàng; không quy luật giảm dần theo tuần.
Hậu quả:- Xả sớm — mất margin mẫu chạy
- Xả muộn — kẹt hàng hết mùa
- Giá lộn xộn giữa các điểm
VẤN ĐỀ 06
P&L cửa hàng không tách
Doanh thu từng điểm rõ; chi phí - hàng hủy - sale chia đều.
Hậu quả:- Cửa hàng doanh thu cao vẫn lỗ
- Không biết mẫu nào góp lãi từng điểm
- Quyết định mở/đóng điểm sai
Bạn đang gặp vấn đề nào? Làm Assessment để xác định mức độ trưởng thành vận hành →
03 · ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG AI-X
Không bắt đầu bằng phần mềm. Bắt đầu bằng đánh giá hiện trạng.
AI-X đánh giá chuỗi thời trang theo các trục đặc thù: phân bổ size - màu, tốc độ bán SKU, transfer giữa điểm bán, quản trị mùa vụ - sale off và P&L từng cửa hàng.
Đánh giá hiện trạng↓
Xác định vấn đề↓
Khoảng trống năng lực↓
Đề xuất cải thiện↓
Bản thiết kế ERP↓
AI Agent↓
Lộ trình triển khai
• SKU nào đang chậm bán ở cửa hàng nào?
• Size nào hết — size nào dồn?
• Bộ sưu tập mùa này hiệu quả bao nhiêu %?
• ERP nên giải quyết phần nào?
• AI Agent nên tự động hóa phần nào?
• Không phải DN nào cũng cần toàn bộ ERP ngay từ đầu.
ERP không phải mục tiêu. Đúng size - đúng điểm - đúng mùa mới là mục tiêu.
Năm nhóm KPI mà hệ thống phải đo được ngay — đây là cách AI-X thiết kế và nghiệm thu giải pháp chuỗi thời trang.
DOANH THU
- Doanh thu / cửa hàng
- Bán / mẫu (style)
- ATV giỏ hàng
- Tỷ lệ hết size chạy
- Doanh thu / m² kệ
TỒN & SIZE
- Tồn theo size - màu
- SKU chậm 4 tuần
- Tồn cuối mùa
- Vòng quay mẫu
- Kích thước lô nhập
TRANSFER
- Transfer đúng điểm
- Thời gian chuyển
- Tỷ lệ đáp ứng size
- Chi phí ship / đơn chuyển
- Mất sale do thiếu size
MÙA VỤ & SALE
- Hiệu quả bộ sưu tập %
- Sell-through theo tuần
- Margin sale off
- Hàng cuối mùa còn
- Điểm hòa vốn mùa
LÃI GỘP
- Lãi từng cửa hàng
- Lãi từng bộ sưu tập
- Chi phí / cửa hàng
- Hàng hủy - mất mát
- Dự báo mùa tới
CEO nhìn thấy toàn bộ chuỗi và bộ sưu tập trên một màn hình
Một màn hình hợp nhất bán hàng - tồn size - transfer - mùa vụ — và khu cảnh báo AI sớm.
Doanh thu
- Hôm nay toàn chuỗi
- Theo cửa hàng
- Mẫu bán chạy
- So tuần trước
Tồn size - màu
- Tồn theo size
- SKU chậm 4 tuần
- Hết size bán chạy
- Tồn cuối mùa
Transfer
- Đề xuất hôm nay
- Đang chuyển
- Đã nhận
- Mất sale do thiếu
Bộ sưu tập
- Sell-through mùa này
- Mẫu hot / mẫu chậm
- So mùa trước
- Nhập lại hay không
Cửa hàng
- Top lãi
- Top chậm
- Chi phí vận hành
- Điểm cần rà
Cảnh báo AI
- SKU chậm — đề xuất chuyển
- Size sắp đứt điểm bán lớn
- Sale off nên mở
⚠ CẢNH BÁO AI ví dụ minh họa
- ⚠ Áo sơ mi trắng SS26 size M tại Lê Văn Việt hết — cửa hàng Thủ Đức còn 14 chiếc, đề xuất transfer 8
- ⚠ 6 SKU đầm hoa SS26 bán dưới 30% sell-through sau 5 tuần — đề xuất chuyển về 2 điểm bán mạnh + program sale
- ⚠ Điểm Vincom: doanh thu top 3 nhưng margin thấp nhất — kiểm tra chiết khấu tay của nhân viên
ERP = Hệ thống ghi nhận chuẩn
Mô hình vận hành của AI-X: mọi nghiệp vụ trong chuỗi ghi nhận một lần duy nhất vào ERP — AI đọc dữ liệu đó để đề xuất phân bổ size, cảnh báo SKU chậm, chuẩn hóa sale off — CEO ra quyết định trên KPI thực tế thay vì báo cáo tay.CEO — mở dashboard mỗi sáng, nắm toàn bộ hoạt động trong 5 phút
↓
KPI chuỗi & cửa hàng
Bộ sưu tập
style · ma trận màu-size
style · ma trận màu-size
Phân bổ
size mix theo chân khách
size mix theo chân khách
Bán lẻ
POS · tồn real-time
POS · tồn real-time
Rà & transfer
SKU chậm · size đứt
SKU chậm · size đứt
Sale off
quy luật giảm dần
quy luật giảm dần
Kết mùa
gom hàng · đánh giá mẫu
gom hàng · đánh giá mẫu
P&L
lãi từng điểm · mẫu
lãi từng điểm · mẫu
Dữ liệu chảy qua 7 giai đoạn — mỗi giai đoạn ghi nhận chuẩn trong ERP, nối với nhau qua mã style + mã điểm bán; sell-through và margin cập nhật tự động, không tổng hợp tay.
ERP
Hệ thống ghi nhận chuẩn
Hệ thống ghi nhận chuẩn
Mỗi module ghi một mảng dữ liệu — nối với nhau qua mã style và mã điểm bán:
- Bộ sưu tập & nhập — PO theo mùa, ma trận style × màu × size, kỳ giao
- Phân bổ & transfer — size mix theo chân khách từng điểm, phiếu chuyển hai đầu
- Bán lẻ POS — bán, tồn real-time, chiết khấu theo ngưỡng duyệt
- Rà hàng & sale off — sell-through tuần, SKU chậm, lịch giảm theo quy luật
- Kết mùa — gom hàng cuối mùa, đánh giá từng mẫu: nhập lại hay cắt
- Kế toán & cửa hàng — P&L từng điểm, chiết khấu tay, mất mát, margin mẫu
AI
Lớp trí tuệ phân tích
Lớp trí tuệ phân tích
Đọc cùng một nguồn dữ liệu, làm 6 việc:
- Phân bổ thông minh — size mix theo dữ liệu bán từng điểm — không chia đều
- Cảnh báo SKU chậm — dưới 30% sau 4 tuần — chuyển điểm mạnh hoặc sale sớm
- Gợi ý transfer — size đứt - size dồn giữa các điểm, tính ship vs mất sale
- Chấm điểm — mẫu theo sell-through + margin, điểm bán theo lãi không theo doanh thu
- Tự động hóa quy trình — lịch sale chuẩn, báo cáo mùa, đánh giá nhập lại mẫu
- Cảnh báo sớm — chiết khấu tay bất thường, điểm margin âm, size sắp đứt điểm lớn
↓
VÍ DỤ 1 MẪU (STYLE) — GHI 1 LẦN, DÙNG Ở 4 NƠI
1 · Nhập mùa
style — ma trận màu-size — size mix từng điểm
style — ma trận màu-size — size mix từng điểm
→
2 · Bán lẻ
tồn real-time — sell-through tuần
tồn real-time — sell-through tuần
→
3 · Rà & điều
transfer size — SKU chậm vào sale sớm
transfer size — SKU chậm vào sale sớm
→
4 · Kết mùa
margin mẫu — quyết định nhập lại
margin mẫu — quyết định nhập lại
QUYẾT ĐỊNH TỐT HƠN — VÍ DỤ
- Nhập lại mẫu này mùa sau? — sell-through + margin thực của mùa vừa
- Mở điểm mới ở đâu? — chân khách + hiệu quả điểm lân cận
- Sale off bao nhiêu % tuần này? — theo quy luật và tồn từng mẫu
KẾT QUẢ TỐT HƠN case mô phỏng — dữ liệu minh họa
- Đúng size - đúng điểm — hết size bán chạy gần bằng 0
- SKU chậm xử lý trong tuần — không kẹt hàng hết mùa
- Mỗi mẫu và điểm bán rõ lãi — mùa sau nhập có dữ liệu
"ERP giúp chuỗi thời trang có một nguồn dữ liệu duy nhất cho bộ sưu tập - phân bổ - bán - transfer - sale off. AI giúp đọc dữ liệu đó để đề xuất phân bổ size, cảnh báo SKU chậm và đánh giá từng cửa hàng. AI-X kết nối cả hai thành một mô hình vận hành theo ngành."
AI Agent cho chuỗi thời trang
Sáu nhóm AI Agent thiết kế trên cùng nguồn dữ liệu ERP — mỗi agent gắn với một vòng nghiệp vụ của chuỗi.
01 · AI Phân bổ
SKU → Lịch sử điểm bán → Size
- Đề xuất size - màu theo chân khách từng điểm
- Không chia đều — chia theo dữ liệu
- Cập nhật phân bổ theo tuần đầu mùa
- Điều chỉnh theo trend vùng
02 · AI SKU chậm
Sell-through → Tuần treo → Hành động
- Rà SKU bán dưới 30% sau 4 tuần
- Gợi ý chuyển điểm bán mạnh hoặc đưa sale
- Xếp hạng mẫu chậm toàn chuỗi
- Học để không nhập lại mẫu lỗ
03 · AI Transfer
Tồn lưới → Thiếu hụt → Chuyển
- Gợi ý transfer từ điểm dồn sang điểm đứt size
- Tính chi phí ship vs mất sale
- Tự sinh phiếu chuyển chờ duyệt
- Theo dõi hàng đang trên đường
04 · AI Sale off
Tồn cuối mùa → Lịch giảm → Margin
- Quy luật giảm dần theo tuần — không giảm tay
- Chọn mẫu vào sale theo tồn + tốc độ
- Tính margin tối thiểu từng đợt
- Gom hàng cuối mùa về điểm xả
05 · AI Bộ sưu tập
Mùa trước → Sell-through → Nhập
- Đánh giá từng mẫu: bán - margin - tồn cuối
- Đề xuất nhập lại mẫu chạy, cắt mẫu lỗ
- Size mix nhập theo dữ liệu bán
- Đàm phán NCC có số liệu
06 · AI Đánh giá cửa hàng
Doanh thu → Chi phí → Margin
- P&L từng điểm tách chi phí vận hành
- Phát hiện chiết khấu tay bất thường
- Xếp hạng điểm theo margin không theo doanh thu
- Căn cứ mở/đóng điểm
Xem hệ thống vận hành một mẫu (style) trong mùa
01 · Nhập bộ sưu tập→02 · Phân bổ size→03 · Bán lẻ→04 · Rà SKU chậm→05 · Transfer→06 · Sale off→07 · Kết mùa→08 · P&L
Mỗi màn hình dưới đây gắn với: Vấn đề nghiệp vụ · Quy trình · Chức năng ERP · KPI · Cơ hội ứng dụng AI.
VIDEO DEMO
Xem hệ thống ERP thời trang hoạt động thật
Các màn hình xoay theo đúng thứ tự các bước trong sơ đồ tổng thể. Ảnh là màn hình Odoo thực, đã ẩn danh hóa.
3 LUỒNG VẬN HÀNH THEO SƠ ĐỒ MODULE
LUỒNG 1 · NHẬP → PHÂN BỔ
I · PO Nhập bộ sưu tập theo mùa
↓
II · SKU Ma trận màu - size
↓
III · ALLOC Phân bổ theo chân khách từng điểm
↓
IV · TRF Chuyển xuống cửa hàng
Nhập theo ma trận màu - size; phân bổ theo dữ liệu bán của từng điểm, không chia đều.
LUỒNG 2 · BÁN → RÀ HÀNG
V.1 · POS Bán lẻ — tồn real-time
↓
V.2 · STS Sell-through theo tuần
↓
V.3 · SLOW Rà SKU chậm
↓
V.4 · TRF Transfer giữa điểm
Mỗi tuần rà SKU chậm: chuyển điểm mạnh hoặc đưa sale — không treo kệ chờ hết mùa.
LUỒNG 3 · SALE → KẾT MÙA
VI.1 · SALE Lịch sale off theo quy luật
↓
VI.2 · CLR Gom hàng cuối mùa
↓
VI.3 · PNL P&L từng cửa hàng - mẫu
↓
VI.4 · NEXT Kế hoạch mùa tới
Sale off theo quy luật giảm dần — kết mùa biết mẫu nào nhập lại, mẫu nào cắt.
ERP Modules — chi tiết chức năng & màn hình Odoo theo phân hệ
Các màn hình Odoo thực của 5 nhóm phân hệ thời trang — dành cho người muốn đi sâu từng quy trình. Bấm vào ảnh để phóng to.
Bán hàng & Khách hàng
4 phân hệ02
Khách hàng thân thiết
Khách VIP, tần suất mua, gợi ý mẫu theo lịch sử.
03
Báo giá - đơn công ty
Đơn đồng phục, quà tặng số lượng — duyệt giá riêng.
04
Báo cáo bán hàng
Bán theo điểm - ca - nhân viên tư vấn.
SKU & Tồn size
4 phân hệ01
Ma trận màu - size
SKU theo style × màu × size — tồn từng ô ma trận theo điểm.
02
Tồn theo cửa hàng
Tồn từng điểm: size đứt - size dồn nổi bật.
03
Transfer giữa điểm
Phiếu chuyển size từ điểm dồn sang điểm đứt — theo dõi đang đường.
04
Giá trị tồn
Giá trị tồn theo mẫu - mùa — vốn nằm ở hàng nào.
Nhập hàng & NCC
4 phân hệ01
PO bộ sưu tập
Nhập theo mùa: style, size mix, kỳ giao — gắn chương trình NCC.
02
Đề xuất nhập bổ sung
Mẫu bán chạy bổ sung size giữa mùa — không bỏ lỡ.
03
RFQ xưởng may
So xưởng gia công theo style — chất lượng lô trước.
04
Trả lại NCC
Hàng lỗi về xưởng: rũ — mũi — màu lệch, theo dõi khấu trừ.
Giao nhận & Đổi trả
4 phân hệ01
Lịch chuyển hàng
Lịch chuyển giữa KTT - cửa hàng — ghép tuyến giảm ship.
02
Đóng gói chuyển
Đóng theo phiếu — đối chiếu thùng hai đầu.
03
Khách đổi - trả
Đổi size tại cửa hàng theo chính sách — tồn cập nhật ngay.
04
Vận đơn
Vận đơn chuyển hàng giữa điểm — bằng chứng nhận.
Tài chính & Điều hành
4 phân hệ01
Hóa đơn bán buôn
Hóa đơn khách mua số lượng, đơn công ty.
02
Dashboard điều hành
Chuỗi, mẫu, điểm bán — một màn hình.
03
Nhân viên & ca
Phân ca theo giờ khách — chiết khấu tay được kiểm.
04
Nhiệm vụ cửa hàng
Việc từng điểm: trưng bày mùa mới, rà size, kiểm kê.
Từ hiện trạng đến Industry OS
Không đi nhanh qua 5 giai đoạn — mỗi giai đoạn có đầu ra nghiệm thu riêng.
GIAI ĐOẠN 1
Đánh giá hiện trạng
- Quy trình mùa vụ
- Phân bổ size
- Transfer
- Sale off
- Chuyển đổi số
- Sẵn sàng cho AI
GIAI ĐOẠN 2
Nền móng ERP
- Bộ sưu tập
- Ma trận SKU
- Bán lẻ POS
- Transfer
- Sale off
- Kế toán
GIAI ĐOẠN 3
Quản trị
- Dashboard chuỗi
- Sell-through
- Tồn size
- P&L cửa hàng
- Dự báo mùa
GIAI ĐOẠN 4
AI
- AI Phân bổ
- AI SKU chậm
- AI Transfer
- AI Sale off
- AI Bộ sưu tập
- AI Đánh giá cửa hàng
GIAI ĐOẠN 5
Mở rộng quy mô
- Nhiều điểm mới
- Bán online đồng bộ
- Tự động hóa
- Quyết định dựa trên AI
- Cải tiến liên tục
Chọn điểm bắt đầu phù hợp với bạn
CHƯA BIẾT DN ĐANG YẾU Ở ĐÂU
Đánh giá hiện trạng
Làm Assessment 20 câu để xác định các điểm nghẽn vận hành.
Bắt đầu AssessmentĐÃ BIẾT VẤN ĐỀ
Xem Blueprint ERP + AI
Xác định quy trình, module ERP và AI Agent phù hợp.
Xem Blueprint