TikTok Shop cho SMEs: Hiểu rõ cấu trúc phí sàn và quản lý với báo cáo tự động

Quản lý phí sàn theo mục tiêu quản trị

Tiếp nối bài trước, giải thích vì sao phí sàn trên TikTok Shop khó kiểm soảt do được gắn động cơ dễ khuếch đại của TikTok, mỗi khi sản phẩm nhận tín hiệu tốt (tỷ lệ xem–click–mua tăng), hệ thống sẽ đẩy mạnh hiển thị và bán ra. Đây là cơ hội, nhưng cũng là rủi ro đội phí nếu thiếu khung quản lý: phí chiến dịch chồng lên hoa hồng nền tảng, affiliate, hỗ trợ vận chuyển… khiến %phí sàn leo thang và bào mòn lợi nhuận. Vì vậy, mọi người sẽ cần một hệ thống quản lý chi phí bằng dữ liệu để vừa vận hành hiệu quả, vừa bảo vệ biên lợi nhuận trong khi vẫn giữ nhịp vận hành ổn định (không bị mất kiểm soát khi mọi thứ chạy quá nhanh nữa).

Trong bài này, mình muốn gợi ý mọi người một cách sắp xếp lại các phí sàn hiện tại và cách để theo dõi, quản trị và tối ưu lại trên mẫu dashboard quản lý chi phí sàn mà Elton Data cung cấp miễn phí cho khách hàng và các tài khoản dùng thử. Đầu tiên mình sẽ chia tất cả loại phí sàn của TikTok Shop theo 4 nhóm dưới đây, dựa theo mục địch quản trị

• PLAT (Cố định nền tảng): bao gồm phí hoa hồng nền tảng, phí giao dịch/thanh toán — khung nền khó thay đổi trong ngắn hạn trừ khi sàn có chính sách mới.
• CAMP (Chiến dịch/Chương trình): Flash Sale, Voucher Xtra, đồng tài trợ… — khoản chủ động, cần đặt trần và theo dõi hiệu quả theo SKU/đơn vị thời gian, phục vụ thúc đẩy bán hàng
• AFF (Tiếp thị liên kết): hoa hồng cho KOL/KOC từ trang trưng bày (Show case) hay từ Quảng cáo (Ads) — kiểm soát chi phí hoa hồng theo doanh thu đơn hàng thành công chia cho CTV.
• OPS & TAX (Vận hành & Thuế): vận chuyển, xử lý đơn, phí xử lý hoàn hàng (Return & Refund), VAT/PIT… — nhóm vận hành và nghĩa vụ thuế theo quy định.

Khi đã phân loại ra, cấu trúc chi phí bắt đầu định hình rất rõ: đâu là lớp nền khó thay đổi ngay (hoa hồng nền tảng, phí thanh toán, vận hành, thuế) và đâu là lớp có thể bật/tắt theo quyết định (chiến dịch và affiliate). Từ đó, ta không chỉ thấy tổng thể cấu trúc chi phí phân bổ ra sao, mà còn nhìn động lực tăng/giảm đến từ nhóm nào và biên độ tác động đến tổng phí chung là bao nhiêu. 

Một ví dụ khi mình áp dụng vào thực tế, trong ngắn hạn, để kéo tổng chi phí xuống mà không ảnh hưởng đến doanh thu, mình thường chọn tác động vào nhóm CAMPAIGN (tham gia ít chiến dịch, flashsale lại). Vì mình biết, động lực bán hàng đang được dàn trải qua Phí Affiliate và Phí marketing/quảng cáo. Phần phí nào chỉ thúc đẩy trong ngắn hạn thì có thể cắt giảm ngay. Thước đo và cách vận dụng vào mỗi mô hình kinh doanh sẽ mỗi khác, tuy nhiên cách phân chia này sẽ giúp bạn theo dõi và quản lý được từng nhóm chính hiệu quả hơn, và biết được nên điều chỉnh ở chính xác mảng nào khi mức phí tăng lên đột biến.

Dùng dữ liệu để theo dõi cấu trúc phí sàn mỗi tháng

Quay lại các cập nhập tăng phí sàn vừa qua, mình cho rằng tổng phí không tăng nhanh chỉ vì sàn tăng khung phí Hoa hồng nền tảng. Khi dùng dữ liệu để phân tích lại cấu trúc phí sàn và tổng hợp lên dashboard như hình dưới đây, bạn có thể thấy tổng phí sàn có tăng nhanh từ 18.3% lên 24% nhưng:

• Khung phí PLAT (Phí hoa hồng nền tảng và Phí giao dịch) chỉ tăng nhẹ. Đối với một NBH tiêu chuẩn thường sẽ chịu 3 lớp phí cố định gồm HH nền tảng, giao dịch và phí SFP, thì sau khi điều chỉnh chỉ tăng nhẹ từ 15% lên 17%
• Phần biến động lớn lại nằm ở Phí AFF (Hoa hồng tiếp thị liên kết) và Phí CAMP (Phí tham gia chiến dịch). Đây là hai công cụ có tính khuếch đại — khi doanh số tăng ở tháng 8, chi phí đầu tư cho quảng cáo và CTKM có thể leo thang rất nhanh
• Phần thuế khẩu trừ TAX và PIT tăng thêm do thay đổi chính sách mới - Sàn bắt đầu khấu trừ theo mốc hiệu lực mới từ ngày 1/7/2025

Lưu ý: Đây chỉ là một ví dụ để giúp bạn hình dung được việc quản trị lại các loại phí sàn theo dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp nhận đinh và đo lường được chính xác các thay đổi để ra quyết định tối ưu phù hợp hơn. Ở mỗi ngành hàng, loại hình kinh doanh sẽ có số liệu khác nhau. Mốc thời điểm lấy dữ liệu cũng tuỳ nhu cầu mỗi bên, theo ngày đặt hàng (order_created_date) hay ngày kết toán (order_settled_date)

Việc theo dõi Monthly P/L, hiệu xuất kinh doanh và %Phí sàn theo từng tháng cũng giúp bạn nhạy cảm hơn với các quyết định đầu tư quảng cáo, hay thiết kế các chương trình giá cho từng giai đoạn nên tăng tốc, bùng nổ hay chậm lại để kiếm soát, tối ưu hoá các hoạt động bán hàng hơn.

Dữ liệu cho bạn thấy được rõ mức độ trượt phí trên doanh thu không hề tuyến tính (linear) vì khi doanh thu tăng ở tháng 8, có thể chi phí sẽ tăng hơn gấp nhiều lần với mốc ban đầu vì chúng ta không chỉ có phần phí cố định mà còn phí hoa hồng tiếp thị có thể tăng đột ngột khi kênh CTV bùng nổ đơn, hay các quyết định đầu tư chạy gộp đòn bẩy khuyến mãi khiến phí VoucherXtra, phí co-fund voucher tăng đột biến.

Đây là một điểm quan trọng mình thấy không nhiều bên để ý, bên cạnh chính sách sàn thay đổi là một loạt các áp lực ở chi phí biến thiên khiến người bán dễ bị ngộp nếu không kịp thời điều chỉnh lại kịp thời. 

Xác định các điểm bất thường về chi phí trên đơn hàng

Khi các bạn đã thấy dấu hiệu đội phí ở Monthly P/L hay Cấu trúc phí sàn theo từng tháng, bước kế tiếp sẽ cần kiếm tra cụ thể đơn hàng nào. Trong báo cáo có một biếu đồ Phân bổ %phí sàn theo Giá trị đơn hàng giúp bạn xác định được đơn hàng nào trượt ra khỏi khoanh vùng các đơn trong ngưỡng cho phép (là vùng khoanh xanh có %phí sàn từ 15-25%)

Nhìn nhanh theo 4 góc trong biểu đồ trên, bạn cũng thấy được patterns - dấu hiệu rõ ràng để ra các quyết định kịp thời như:

• High AOV + High Fee → rủi ro bào mòn lợi nhuận; thường do phí CAMP/AFF dày thì nên hạ rate xuống, siết lại điều kiện cho các đơn hàng giá trị cao
• Low AOV + High Fee → hiệu quả kém; hay gặp ở đơn nhỏ bị phí cố định/ship hoặc bật quá nhiều ưu đãi nên giảm đăng kí chiến dịch hoặc đăng kí flash sale cho sản phẩm giá trị thấp
• High AOV + Low Fee → lý tưởng nhất
• Low AOV + Low Fee → ổn định, cần giữ vững

Biểu đồ phân tán này cũng là một cách nhanh để kiểm chứng tương quan giá trị đơn AOV và %phí (xu hướng phí sàn có giảm khi đơn hàng giá trị càng cao không), kết hợp với nhóm phân loại ban đầu, bạn sẽ thấy được: 

• Phí PLAT/OPS (hoa hồng nền tảng, thanh toán, vận hành) thường giảm theo AOV do có phần cố định hoặc cap giới hạn.
• Phí CAMP/AFF thường đi ngang hoặc tăng theo AOV (tính % trên giá bán/đơn đủ điều kiện). Vì vậy tổng phí sẽ không giảm nếu hai nhóm này bùng lên.

Việc dùng dữ liệu để quản lý lại chi phí có thể bắt đầu từ những bước đơn giản như theo dõi chỉ số P/L mỗi tháng hay cấu trúc chi phí biến đổi như thế nào qua thời gian. Quan trọng hơn là nếu dữ liệu không gắn được với yếu tố bối cảnh (context) hay sự kiện (event) tác động lên nó thì việc đọc-hiểu cũng vô ích, dữ liệu lúc đó không có ý nghĩa. Bước tiếp theo là gạn lọc lại insight, hay phát hiện ra các lỗi vận hành ẩn từ các báo cáo, dashboard tự động rồi dần tinh chỉnh theo thời gian. Từ việc xử lý mọi thứ chặt chẽ, theo hệ thống dữ liệu, việc điều hướng mô hình kinh doanh TMDT sẽ bền vững hơn vì loại bỏ được các chi phí lãng phí và thấy được chính xác mảng nào nên tập trung tối ưu tốt hơn.