Vận hành theo kiểu chắp vá là rào cản lớn khi áp dụng dữ liệu tự động
Nhiều doanh nghiệp SMEs thường xuyên phải chạy theo và ứng biến trước những thay đổi của thị trường, dẫn đến không đầu tư xây dựng các quy trình làm việc rõ ràng giữa các phòng ban. Việc này khiến các bộ phận làm việc riêng lẻ, rời rạc, thiếu tính thống nhất. Khi cần tăng tốc để thích nghi nhanh, bộ máy vận hành dễ rối loạn, phát sinh xung đột và chồng chéo nhiệm vụ. Thiếu ngân sách và nhân lực giỏi cũng khiến SMEs quen với việc giải quyết từng vấn đề độc lập thay vì xây dựng nền tảng chuẩn hóa ngay từ đầu.
Một ví dụ thường gặp hơn là khi Marketing, Vận hành và CSKH không dùng chung mã sản phẩm (SKU). Marketing gửi báo cáo doanh số theo mã "P123", trong khi kho vận lưu kho theo "PR-00123" và CSKH theo "123-P". Kết quả là khi gộp dữ liệu, báo cáo doanh thu, tồn kho và chi phí hoàn trả bị lủng, các team không biết con số nào là đúng. Đầu vào sai lệch từ team này ngay lập tức khiến dashboard và phân tích của team khác thành không đáng tin cậy.
Thách thức lớn nhất khi áp dụng hệ thống dữ liệu tự động vào doanh nghiệp là cấu trúc và quy trình làm việc chưa rõ ràng, thiếu tư duy hệ thống. Thế nên, dù cho SMEs dễ dàng truy xuất dữ liệu từ các nền tảng thương mại điện tử, quảng cáo, hay kho vận, họ vẫn chưa thật sự phát huy tối đa sức mạnh của sự tự động hoá dữ liệu, vì thiếu những bảng dữ liệu quản trị nội bộ quan trọng như:
- Master data quản lý SKU chuẩn hóa từ lúc nhập hàng cho tới khi bán ra: Giúp đồng bộ thông tin sản phẩm giữa các hệ thống TMĐT, bán hàng offline, kho vận, CSKH và bảo hành.
- Danh mục quản lý SKU Bundle kèm quà tặng: Tách biệt sản phẩm chính với quà tặng để quản lý chính xác tồn kho và doanh số.
- Chuẩn hóa tên gọi các chiến dịch: Tổng hợp doanh thu, chi phí theo từng campaign cụ thể, đặc biệt khi doanh nghiệp chạy đa nền tảng.
Các bảng master data này không thể hoạt động độc lập, mà phải gắn liền trực tiếp với quy trình làm việc thực tế giữa các bộ phận và giữa các cá nhân với nhau. Do đó, thay vì cố gắng "ép" dữ liệu vào bộ máy hiện tại để giải quyết vấn đề kinh doanh, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng việc áp dụng tư duy hệ thống để sắp xếp, chuẩn hóa lại bộ máy vận hành trước, rồi mới đưa dữ liệu vào
Tư duy hệ thống và Mô hình SIPOC khi thiết lập quy trình làm việc
Để giải quyết tận gốc vấn đề về quy trình vận hành thiếu thống nhất và dữ liệu không chuẩn hóa, doanh nghiệp cần áp dụng tư duy hệ thống ngay từ đầu. Tư duy hệ thống (systems thinking) là cách tiếp cận giúp bạn nhìn toàn bộ doanh nghiệp như một hệ thống gồm nhiều thành phần tương tác chặt chẽ với nhau, thay vì chỉ giải quyết riêng lẻ từng phần.
Ví dụ như việc thay đổi cách quy cách đặt mã SKU có thể ảnh hưởng trực tiếp đến tồn kho vận, marketing bán hàng, chăm sóc khách hàng và cả kế toán. Thay vì xử lý các bộ phận riêng biệt, doanh nghiệp có thể vẽ ra một sơ đồ tổng thể về các luồng công việc, nhận diện các vòng phản hồi tích cực và tiêu cực, từ đó dự đoán được ảnh hưởng khi điều chỉnh các yếu tố trong bộ máy vận hành.
Một mô hình mình thường áp dụng mỗi khi cần phải thiết lập một quy trình mới khi làm việc cho rõ ràng và minh bạch hơn là SIPOC, gồm các chữ viết tắt của Supplier - Input - Process - Output - Customer.
Ở mọi luồng làm việc đều có đủ 5 yếu tố trên nên bạn sẽ cần liệt kê chúng càng chi tiết càng tốt, tránh không bỏ sót điểm nào rồi bắt đầu vẽ lại quy trình theo các bước sau:
Bước 1: Xác định Supplier & Input
- Liệt kê các bộ phận hoặc hệ thống (Marketing, Sales, Kho, CSKH…) là nguồn dữ liệu đầu vào.
- Chuẩn hóa các bảng master hay mapping data để đồng bộ Input chung như Danh mục SKU, Mã Campaign, Bộ trạng thái đơn, Mã kênh marketing, Tên nội dung QC,…
Bước 2: Vẽ Process chi tiết
- Dùng SIPOC để xác định từng bước trong luồng vận hành. Ví dụ như: nhận đơn → xử lý đơn → giao hàng → báo cáo.
- Xác định rõ ràng giới hạn của quy trình, xác định điểm bắt đầu (Supplier/Input) và điểm kết thúc (Output/Customer), tránh bỏ sót bước hoặc chồng chéo nhiệm vụ.
Bước 3: Định nghĩa Output & Customer
- Xác định các kết quả mong muốn (báo cáo doanh thu, dashboard hiệu suất, cảnh báo dữ liệu bất thường).
- Ghi rõ ai là người tiếp nhận dữ liệu (Sales, Tài chính, Quản lý) và cách họ sử dụng.
Bước 4: Thiết lập Feedback Loop (vòng phản hồi)
- Dùng tư duy hệ thống để liên kết Đầu ra (Output) quay lại làm Đầu vào (Input) cho bộ phận khác.
- Ví dụ: báo cáo lỗi đơn hoàn trả từ CSKH trở thành Input cho Quy trình nhận hàng hoàn của Kho.
Theo dõi & Điều chỉnh liên tục
- Định kỳ review mô hình SIPOC, rà soát các mấu nối giữa Supplier, Process, Customer xem đã có đủ bộ quy tắc, quy chuẩn các file làm việc, quản lý dữ liệu chưa
- Cập nhật master data, mapping data, SOP, và quy trình cho phù hợp với cách làm việc thực tế.
Sau đây là một ví dụ áp dụng mô hình trên để vẽ lại quy trình chạy một chiến dịch bán hàng trên các sàn thương mại điện tử. Bạn có thể thấy, sau khi liệt kê hết tất cả các đầu mục ra, bạn cũng sẽ tự động hình thành tư duy hệ thống khi nắm được mối tương quan giữa đầu vào - đầu ra của một quy trình. Dần dần, việc thấy được “đường dây làm việc” (work flow) rõ ràng hơn sẽ giúp ích rất nhiều trong việc nhìn ra được điểm nghẽn của hệ thống khi gặp bất cứ vấn đề gì, cũng như tìm ra người phù hợp để giải quyết.
Quan trọng hơn nữa, từ quy trình làm việc rõ ràng, SMEs sẽ giải quyết được vấn đề về Chuẩn hóa luồng thông tin và dữ liệu. Khi hiểu rõ đầu vào, đầu ra, và tương tác giữa các phòng ban, bạn sẽ đảm bảo dữ liệu đồng nhất, chính xác hơn. Đây cũng là điều kiện tiên quyết giúp các doanh nghiệp chạy nhuần nhuyễn hơn khi hệ thống dữ liệu đi vào hoạt động.
Vai trò của data và data warehouse trong vận hành
Mọi hệ thống tự động, dù hiện đại đến đâu, chỉ phát huy sức mạnh khi dữ liệu đầu vào được chuẩn hóa ngay từ đầu. Khi SOP được thiết kế theo tư duy hệ thống, mọi thông tin về SKU, campaign, trạng thái đơn hàng… sẽ nhất quán và sẵn sàng để tự động hóa.
Trong một cấu trúc vận hành có sự tham gia của dữ liệu, Data warehouse sẽ đóng vai trò trung tâm kết nối, tự động thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ các hệ thống vận hành, bán hàng, quảng cáo… Dữ liệu sẽ được cài thêm bộ quy tắc chuẩn hóa (bộ SKU, mã chiến dịch, trạng thái đơn hàng chuẩn từ file mapping hay master data) trước khi đẩy về lại Data Warehouse, đảm bảo mọi bộ phận đều làm việc trên cùng một nguồn dữ liệu sạch và đồng nhất. Mọi bước lặp đi lặp lại—từ việc làm sạch, ghép nối, phân loại đến tính toán các chỉ số cơ bản—đều được hệ thống xử lý tự động. Điều này giải phóng nhân sự khỏi công việc thủ công kéo tay từng file, giúp đội ngũ tập trung vào phân tích, ra quyết định và tối ưu chiến lược thay vì loay hoay với dữ liệu thô.
Team Elton có thể đồng hành cùng bạn: từ tư vấn quy trình, thiết lập master data, đến triển khai hệ thống tự động. Khi quy trình vận hành đã minh bạch và dữ liệu được chuẩn hóa kỹ càng, cả bộ máy sẽ sẵn sàng để dữ liệu bắt đầu đi vào các tác vụ công việc thường ngày.
Xây dựng một data warehouse không chỉ đơn giản là tập trung dữ liệu về 1 nơi, mà nó còn là cơ hội để bạn có thể cải thiện dịch vụ, sản phẩm và cả quy trình của chính mình.