Tổng quan
Theo dõi bán hàng, tồn kho, tốc độ bán và kế hoạch restock theo tháng.
Doanh thu ước tính
Thực xuất × Giá sản phẩm trong phạm vi đang chọn
Top doanh thu sản phẩm
Xếp theo giá trị Thực xuất × Giá
Doanh thu theo danh mục
Cơ cấu doanh thu ước tính theo nhóm sản phẩm
Xu hướng xuất - nhập - tồn theo tháng
Thực xuất, Thực nhập và Tồn cuối theo từng tháng
Tình trạng tồn kho
Phân loại SKU theo dữ liệu và dự báo hiện tại
Sản phẩm bán chạy
Xếp theo Thực xuất trong phạm vi đang chọn
Màu bán chạy
Màu có Thực xuất cao nhất trong phạm vi
Rủi ro tồn kho
SKU cần ưu tiên kiểm tra hoặc restock
Chất lượng dữ liệu
Kiểm tra dữ liệu Sapo trước khi dùng để dự báo
Bức tranh tồn kho
Tổng tồn theo nhóm sản phẩm ở kỳ gần nhất
Bán & tồn theo danh mục
So sánh Thực xuất với tồn cuối của kỳ gần nhất
Cơ cấu tình trạng restock
Tỷ trọng SKU theo mức độ cần xử lý
Hiệu quả bán / tồn
Sản phẩm có tốc độ bán tốt so với lượng tồn hiện tại
Báo cáo thông minh với Ada AI
Chọn loại báo cáo để Ada đọc bức tranh bán hàng và tồn kho theo đúng kỳ dữ liệu.
Chọn một báo cáo để Ada AI phân tích.
Cách đọc Bảng sản phẩmThực xuất = SL bán ra - hàng trả lại - hủy giao · Tốc độ bán/ngày = Thực xuất dương ÷ số ngày trong tháng · Số ngày đủ hàng = Tồn cuối ÷ tốc độ bán/ngày · Mặc định ↓ để đưa mã bán tốt lên trên.
Cách hệ thống đọc lịch sử để dự báo
Di chuột hoặc chạm để xem
Velocity ưu tiên tối đa 3 kỳ có thể so sánh theo trọng số 50% / 30% / 20%; tháng đang chạy được tính theo số ngày thực tế tới ngày xuất report. Áo khoác đang đặt Lead time 90 ngày, áo thun 60 ngày và có thể điều chỉnh riêng trong Sản phẩm. Nếu thêm chi nhánh mới (ví dụ Bến Thành trong T10), hệ thống có thể báo “Chưa đủ dữ liệu đồng nhất” cho tới khi đủ kỳ cùng phạm vi.
Đủ hàngTồn cuối ÷ Tốc độ bán/ngày.Ví dụ tồn 60, bán 1 sp/ngày → đủ khoảng 60 ngày.
Dự kiến hếtNgày chốt số liệu Sapo + Số ngày đủ hàng.Với tháng chưa kết thúc, dùng ngày xuất báo cáo (ví dụ 07/10) thay vì tự cộng từ ngày 31/10. Đây là dự báo khi tốc độ bán không thay đổi.
Lead + an toànLead time sản xuất + số ngày tồn an toàn.Nếu Days Cover ≤ ngưỡng này → cần restock ngay. Ngày cần bắt đầu = Ngày dự kiến hết - (Lead + an toàn).
Timeline sản xuấtLấy từ trang Sản phẩm theo từng Product.Ví dụ áo khoác 90 ngày, áo thun 60 ngày: cùng một mức tồn nhưng áo khoác sẽ được cảnh báo sớm hơn vì cần nhiều ngày để có hàng.
Kế hoạch restock theo sản phẩm
Sản phẩm → Màu → Size · dùng bộ lọc thời gian phía trên để xem kế hoạch theo từng tháng.
Cập nhật Báo cáo Xuất Nhập Tồn
Tải file Sapo theo từng tháng. Hệ thống tự nhận diện Sản phẩm → Màu → Size.
Kéo file Sapo vào đây
Hỗ trợ .xlsx / .xls. Không cần chỉnh file thủ công.
Lịch sử cập nhật
Các tháng dữ liệu đã được đưa vào hệ thống
Ada AI — Phân tích sản phẩm
Chọn một góc nhìn để Ada đọc sâu bán hàng, tồn kho, size và kế hoạch restock.
Chọn một loại phân tích phía trên để Ada tạo báo cáo.
Xu hướng tăng / giảm
Sản phẩm thay đổi tốc độ bán giữa các kỳ gần nhất
Rủi ro theo size
Size có nguy cơ hết trước phần còn lại của sản phẩm
Hàng tồn chậm
Còn tồn nhưng tốc độ bán thấp hoặc không phát sinh bán
Sản phẩm dẫn đầu
Top Product theo Thực xuất của kỳ mới nhất
Màu dẫn đầu
Màu có tốc độ bán nổi bật trong kỳ mới nhất
Danh mục
Cơ cấu Thực xuất và tồn kho theo nhóm sản phẩm
Hiệu quả theo tuổi & giá
So sánh công bằng theo ngày bắt đầu bán và giá niêm yết; giá trị bán là tham chiếu, không phải doanh thu sau khuyến mại.
Giá trị bán & tồn kho
Doanh thu ước tính = Thực xuất × Giá · Giá trị tồn = Tồn cuối × Giá.
Sell-through theo tuổi sản phẩm
So sánh tỷ lệ bán ước tính giữa các nhóm tuổi sản phẩm.
Product mới nhưng velocity cao
Sản phẩm bán chưa lâu nhưng tốc độ bán/ngày đang nổi bật.
Product bán lâu nhưng tồn còn cao
Sản phẩm đã bán ≥ 120 ngày nhưng lượng tồn hiện tại vẫn lớn.