Databricks: Cách tối ưu hóa kế hoạch nhu cầu bán lẻ với chiến dịch marketing và vận hành cửa hàng

Các đội ngũ bán lẻ và hàng tiêu dùng đưa ra quyết định trong một chu trình vận hành có tính kết nối nhưng lại rất phức tạp. Một buổi đánh giá sáng thứ Hai có thể bắt đầu với các KPI về doanh số, hàng tồn kho, giao dịch, lưu lượng khách và giao hàng, sau đó chuyển sang hiệu suất danh mục, dự báo nhu cầu, lập kế hoạch chiến dịch và thực thi tại cửa hàng. Các tín hiệu có thể đến từ điểm bán hàng (POS), chương trình khách hàng thân thiết, chuỗi cung ứng, chi phí truyền thông và vận hành cửa hàng, nhưng các quyết định vẫn cần phải thống nhất dựa trên cùng một sản phẩm, danh mục và địa điểm.

Những quyết định đó hiếm khi thuộc về riêng một đội ngũ nào.

Khi các quyết định này bị phân tán trên các hệ thống và đội ngũ thiếu sự kết nối, việc chuyển đổi từ phân tích sang kết quả trở nên khó khăn. Một ứng dụng hợp nhất có thể kết nối các bước này trong một quy trình bán lẻ xuyên suốt từ đầu đến cuối.

Trong một bản demo của Databricks do Pavi Singh, Kiến trúc sư Giải pháp Cấp cao về Bán lẻ và Hàng tiêu dùng tại Databricks trình bày, các bên liên quan có thể sử dụng một ứng dụng duy nhất để xem xét hiệu suất, lập kế hoạch nhu cầu, kích hoạt đối tượng, điều phối thực thi tại cửa hàng và đo lường kết quả chiến dịch.

Ba nền tảng cho một quy trình làm việc bán lẻ được kết nối

Ứng dụng được xây dựng trên ba nền tảng: hợp nhất dữ liệu, quản trị và trí tuệ.

Hợp nhất dữ liệu tạo ra một nguồn dữ liệu tin cậy duy nhất từ các tín hiệu như điểm bán hàng, chương trình khách hàng thân thiết, chuỗi cung ứng, chi phí truyền thông, hàng tồn kho và vận hành cửa hàng. Thay vì yêu cầu mỗi đội ngũ phải đối chiếu các góc nhìn riêng biệt, họ có thể làm việc dựa trên một nền tảng chung.

Quản trị kiểm soát ai có thể truy cập các loại dữ liệu khác nhau và cách thức dữ liệu đó được sử dụng. Điều này rất quan trọng khi các giám đốc điều hành, chuyên viên tiếp thị, người lập kế hoạch, quản lý cửa hàng và nhân viên cửa hàng cùng sử dụng một ứng dụng nhưng cần các góc nhìn và trách nhiệm khác nhau.

Trí tuệ hỗ trợ các đề xuất và quyết định tự động. Trong bản demo trên, Genie cho phép truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên, trong khi các tác nhân tự hành (autonomous agents) giúp điều phối nhiều bước từ thông tin chi tiết về doanh số, lập kế hoạch nhu cầu, xây dựng đối tượng, vận hành tại cửa hàng cho đến đo lường.

Tổng hợp lại, các nền tảng này kết nối dữ liệu, các biện pháp kiểm soát và hỗ trợ quyết định cần thiết cho một quy trình bán lẻ xuyên suốt.

Bắt đầu với một góc nhìn chung về hiệu suất bán lẻ

Quy trình làm việc bắt đầu với góc nhìn hiệu suất dành cho các vai trò như CMO, giám đốc tiếp thị hoặc người lập kế hoạch danh mục. Họ có thể xem xét các KPI về doanh số, hàng tồn kho, số lượng giao dịch, lưu lượng khách và giao hàng, sau đó kiểm tra xu hướng doanh số hàng tháng và hiệu suất theo danh mục.

Từ đó, người dùng có thể đi sâu vào các danh mục và danh mục con để xác định các mặt hàng bán chạy nhất và kém hiệu quả nhất. Một bản tóm tắt dành cho điều hành có thể khái quát tình hình hiện tại, trong khi các góc nhìn chi tiết hơn giúp các chuyên viên hiểu rõ điều gì đang thúc đẩy các con số.

Ứng dụng này cũng cung cấp góc nhìn bản đồ để phân tích ở cấp độ cửa hàng. Người dùng có thể xem xét lượng hàng tồn kho, số lượng đơn vị đã bán, doanh thu tạo ra và các cửa hàng đóng góp vào hiệu suất. Điều này cung cấp cho các đội ngũ một lộ trình từ KPI tổng thể đến các cửa hàng, danh mục và sản phẩm cụ thể cần được chú ý.

Chuyển từ đánh giá dự báo sang các quyết định lập kế hoạch

Sau khi một danh mục đã được xác định, câu hỏi tiếp theo là liệu nhu cầu có đang bám sát kế hoạch hay không. Bản demo cho thấy phân tích dự báo so với thực tế trong khoảng thời gian bốn tháng, với khả năng chuyển từ xu hướng cấp danh mục sang các danh mục con và từng SKU riêng lẻ.

Các chuyên viên sau đó có thể kiểm tra tỷ lệ sai lệch hàng ngày, mức độ biến động và các khoảng trống trong một tháng hoặc một mùa. Điều này bổ sung bối cảnh cho sự chênh lệch dự báo bằng cách hiển thị thời điểm hiệu suất thay đổi và những yếu tố có thể đã ảnh hưởng đến sự thay đổi đó.

Quy trình làm việc cũng hỗ trợ các hành động lập kế hoạch. Người dùng có thể xem xét các đơn vị đặt hàng lại được đề xuất cho một SKU, danh mục hoặc cửa hàng cụ thể. Với các kịch bản "what-if", một chuyên viên kinh doanh hoặc người lập kế hoạch có thể điều chỉnh một đòn bẩy kinh doanh, chẳng hạn như giảm giá, và quan sát tác động dự kiến đối với việc bổ sung hàng, phạm vi kích hoạt đối tượng, số lượng đơn vị, doanh thu và các KPI khác được hiển thị trong ứng dụng.

Mục tiêu không chỉ đơn thuần là báo cáo những gì đã xảy ra. Đó là cung cấp cho các chuyên viên một cách thức có cấu trúc để kiểm tra các quyết định tiềm năng trước khi thực hiện.

Chuyển đổi các tín hiệu nhu cầu thành kích hoạt đối tượng

Các tín hiệu về nhu cầu và doanh số cũng có thể cung cấp thông tin cho các quyết định tiếp thị. Trong bản demo, một trình hướng dẫn đối tượng (audience wizard) đề xuất các chiến dịch tiềm năng dựa trên các tín hiệu được xác định trong ứng dụng. Các ví dụ bao gồm chiến dịch phục hồi danh mục lưu trữ thực phẩm và các ý tưởng chiến dịch khác được rút ra từ dữ liệu.

Quy trình chiến dịch hướng dẫn người dùng xác định mục đích, làm rõ các KPI, chọn các phân khúc đối tượng được đề xuất, chỉ định chi phí, thêm chi tiết sáng tạo và kích hoạt chiến dịch. Người dùng có thể xem xét quy mô đối tượng dự kiến, ROI trung bình, thời gian kích hoạt và các chi tiết chiến dịch khác trước khi khởi chạy.

Điều này kết nối việc lập kế hoạch và tiếp thị một cách thực tế. Một vấn đề về danh mục hoặc nhu cầu không còn bị cô lập trong góc nhìn phân tích; nó có thể trở thành một quyết định về đối tượng và chiến dịch gắn liền với các tín hiệu cơ bản.

Đưa quy trình làm việc vào cửa hàng

Sau khi chiến dịch được kích hoạt, công việc tiếp tục tại cửa hàng. Bản demo cho thấy góc nhìn hướng đến thiết bị di động dành cho quản lý cửa hàng, bao gồm các đơn vị cần bổ sung hàng, cập nhật giá, phân công nhiệm vụ và các chương trình khuyến mãi liên quan đến chiến dịch.

Nhân viên cửa hàng nhận được danh sách công việc được giao và có thể theo dõi các nhiệm vụ đã hoàn thành. Ứng dụng cũng có thể đưa ra các đề xuất về khuyến mãi hoặc bổ sung hàng, giúp nhân viên hiểu rõ các hành động vận hành liên quan đến chiến dịch rộng lớn hơn.

Điều này tạo ra một quy trình làm việc chung giữa các vai trò. Người lập kế hoạch và chuyên viên tiếp thị có thể xác định hành động thương mại, quản lý cửa hàng có thể phân công công việc, và nhân viên có thể thực hiện và theo dõi tại cấp độ cửa hàng.

Đo lường những gì đã xảy ra sau khi kích hoạt

Quy trình làm việc kết thúc bằng việc đo lường hiệu suất chiến dịch. Người dùng có thể quay lại một danh mục như phục hồi lưu trữ thực phẩm và xem xét các chỉ số liên quan đến chiến dịch, bao gồm tốc độ phục hồi, ROAS theo chiến thuật, thông tin chi tiết về cửa hàng nổi bật và các thước đo hiệu suất khác được trình bày trong ứng dụng.

Góc nhìn khép kín này kết nối hoạt động chiến dịch với kết quả doanh số và vận hành. Nó giúp các đội ngũ vượt ra khỏi việc chỉ khởi chạy chiến dịch để hiểu cách nó hoạt động trên các danh mục, cửa hàng và chiến thuật khác nhau.

Từ các tín hiệu phân mảnh đến các quyết định được kết nối với Genie

Các đội ngũ bán lẻ và hàng tiêu dùng cần nhiều hơn là một bảng điều khiển (dashboard) khác. Họ cần một cách để kết nối phân tích hiệu suất, lập kế hoạch, kích hoạt, thực thi và đo lường mà không làm mất đi bối cảnh hoặc các biện pháp kiểm soát cần thiết ở mỗi bước.

Bản demo cho thấy cách Genie đa tác nhân có thể điều phối công việc này giữa các nhóm người dùng và các lĩnh vực ứng dụng. Người dùng có thể yêu cầu nó lập kế hoạch phục hồi danh mục lưu trữ thực phẩm từ đầu đến cuối. Góc nhìn kết quả tập hợp doanh số, biên lợi nhuận, tỷ lệ hàng sẵn có, các vấn đề quan trọng, hành động danh mục đầu tư, hàng tồn kho, bổ sung chuỗi cung ứng và các đề xuất vận hành.

Phía sau hậu trường, ứng dụng sử dụng các tác nhân tập trung vào các phần khác nhau của quy trình, với một người giám sát điều phối quy trình làm việc tổng thể. Góc nhìn kiến trúc cho thấy cách dữ liệu cung cấp năng lượng cho các tác nhân Genie riêng lẻ và cách người giám sát kết nối chúng qua các thông tin chi tiết về doanh số, lập kế hoạch nhu cầu, xây dựng đối tượng, vận hành tại cửa hàng và đo lường.

Đối với các chuyên viên, điểm quan trọng nằm ở thiết kế: mỗi bước có thể duy trì kết nối với dữ liệu được quản trị và bối cảnh vận hành của nó trong khi các tác nhân giúp điều phối công việc giữa các chức năng. Các đội ngũ có thể bắt đầu với một KPI, điều tra một danh mục hoặc SKU, kiểm tra một quyết định lập kế hoạch, kích hoạt đối tượng, điều phối các nhiệm vụ tại cửa hàng và đo lường kết quả trong một quy trình kết nối duy nhất.

Đối với các đội ngũ đang đánh giá cách kết nối các quy trình bán lẻ, bài học thực tế rất rõ ràng: hãy bắt đầu với một nền tảng dữ liệu chung, áp dụng quản trị trên các nhóm người dùng và quyền truy cập dữ liệu, đồng thời thiết kế trí tuệ vào lộ trình từ thông tin chi tiết đến hành động.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về những gì Databricks có thể làm cho bạn? Hãy xem các tài nguyên dưới đây: