Logistics System Analysis

Context

Ryo là một nhà cung cấp dịch vụ logistics phủ sóng 100% trên tất cả các quốc gia tại Đông Nam Á. Ryo cung cấp đa dạng dịch vụ logistics, từ vận chuyển đến kho bãi và là đối tác tin cậy của các doanh nghiệp thương mại điện tử.

Với nhu cầu lưu trữ, xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu từ khách hàng, các sàn thương mại điện tử,...Ryo đã tiên phong ứng dụng mạnh mẽ công nghệ nhằm tối ưu hóa vận hành và mang đến trải nghiệm vượt trội cho khách hàng.

Dataset: Link

REQUIREMENTS:

Vận hành: Xây dựng báo cáo theo dõi tiến độ đơn hàng, phân tích hiệu suất giao hàng, lý do thất bại, tỷ lệ pick-up đúng hạn và thành công theo trạm/khu vực. Đề xuất chiến lược cải thiện vận chuyển.

Kinh doanh: Phân tích xu hướng mua sắm, hành vi khách hàng, tình trạng và lý do hủy đơn theo khu vực, phương thức thanh toán, thời điểm. Đưa ra chiến lược thúc đẩy bán hàng và mở rộng thị trường.

Phân tích thống kê: Dự báo sản lượng, doanh thu khi mở rộng TMĐT (+71%), xác định nhu cầu tài xế/trạm, đề xuất mở/đóng trạm, tối ưu mạng lưới vận hành. Đánh giá rủi ro mở rộng và đề xuất giải pháp giảm thiểu.

Part 1: Analysis & insights

Vận hành

Tình hình chung: Trong năm 2022, Ryo Logistics có tổng cộng gần 500K đơn hàng. Trong đó, Q1/2022 ghi nhận số đơn hàng thấp nhất

Các quý sau có sự tăng trưởng rõ rệt, từ Q2, volume tăng gần 7x (ghi nhận đạt đỉnh vào giữa năm). Sau Q2, dù có biến động về số lượng đơn nhưng vẫn duy trì ở mức cao.

Với số lượng đơn hiện có, Ryo thực hiện khá tốt ở tỷ lệ đơn hoàn thành. Tỷ lệ giao hàng thành công khá cao và đồng đều ở các tháng (duy trì ~90%).

Vấn đề

Mặc dù số đơn có tỷ lệ hoàn thành cao, hiệu suất giao hàng gặp hạn chế:

Nếu số lần giao hàng càng tăng (nỗ lực giao hàng nhiều lần), tỷ lệ nhận đơn từ khách hàng cũng giảm mạnh.

Trong các đơn bị trả về cho người gửi sau các lần giao không thành công, có tới hơn 50% đơn giao hàng thất bại ở lần 3 và 4.

=> Nếu gặp khó khăn trong việc giao hàng ngay từ lần đầu tiên, tỷ lệ giao thành công ở các lần tiếp theo là rất thấp.

Các dịch vụ vận chuyển có hiệu suất không đồng đều:

• Vận chuyển nhanh, ngắn hạn: Same Day, 1 Day - Anytime đang chưa thực hiện tốt.
• Vận chuyển tiêu chuẩn, dài hạn: đang ổn định nhưng chưa tối ưu

Hiệu suất giao hàng của tài xế cũng có sự chênh lệch lớn:

• Các tài xế có tỷ lệ thành công cao đều có thời gian giao hàng trung bình chỉ tầm 2,5 ngày và đáp ứng SLA tới hơn 70%.
• Song, các tài xế có tỷ lệ thành công thấp đang gặp vấn đề khi thời gian giao hàng trung bình đến hơn 1 tuần.

Việc handle số lượng đơn quá lớn sẽ gây khó khăn cho quá trình pickup đúng hạn:

• Điển hình, hai hub chủ lực với nhiều đơn hàng nhất (Long Biên HN và Bình Tân HCM) đang có tỷ lệ pickup đúng hạn dưới 25%.
• Tài xế ở hai khu vực này cũng được ghi nhận rất ít (dưới 10 tài xế).
• Bên cạnh đó, có một lượng shippers phải chịu lượng đơn quá tải khiến tỷ lệ pickup dưới 5%.

Mặt hàng phổ thông có kích thước và khối lượng nhỏ chiếm đa số, nếu số lượng lớn có thể khiến việc lưu kho cho vận chuyển dài ngày gặp khó khăn.

Hypothesis & Recommendation:

Nguyên nhân giao hàng không đúng hạn:

Hub Quận Long Biên (Hà Nội) và Hub Quận Bình Tân (HCM) có số lượng đơn hàng lớn nhưng thiếu tài xế, dẫn đến tình trạng quá tải và chậm trễ.

Khu vực ngoại ô có thể có cơ sở hạ tầng giao thông chưa đáp ứng kịp, ảnh hưởng đến việc giao hàng đúng hạn.

Đơn hàng lớn và nặng yêu cầu nhiều thời gian xử lý, gây chậm trễ.

Một số tài xế ở các khu vực đông đúc có tỷ lệ giao hàng đúng hạn thấp.

Giả Thuyết

Thiếu nhân lực tại các hub quan trọng: Các hub lớn với số lượng đơn hàng lớn nhưng số lượng tài xế ít dẫn đến hoạt động không ổn định.

Giao thông phức tạp: Các trạm ở vùng ngoại ô có thể gặp nhiều trở ngại trong việc giao hàng đúng hạn.

Đề xuất giải pháp:

Nâng số lượng tài xế và phương tiện tại các hub như Long Biên, Bình Tân để giảm tải.

Cải thiện điều kiện giao thông

Nâng cao kỹ năng quản lý thời gian và điều hướng cho tài xế.

Xây dựng quy trình riêng cho đơn hàng lớn và nặng để đảm bảo giao hàng đúng hạn.

2. Kinh doanh

Vấn đề hủy đơn: Lý do hủy đơn đa phần đến từ phía khách hàng muốn thay đổi các thông tin liên quan đến đơn hàng như địa chỉ, ngày/giờ giao.

Thanh toán sau (COD) có ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng do không bị ràng buộc về thanh toán, mua sắm tạm thời và dễ dàng thay đổi ý định dẫn đến hủy đơn. Bên cạnh đó, giá trị của mặt hàng càng cao cũng làm tăng sự cam kết nhận hàng từ khách.

Các khu vực trọng điểm nhiều đơn (Long Biên, Bình Tân) đều có tỷ lệ hủy đơn cao nhất. Đáng nói, số lượng hủy đơn ở Hà Nội cao gấp 1.5x so với Hồ Chí Minh.

Khu vực HN đang có số lượng nhiều hơn HCM, trong top 10 thì chỉ có 3 quận là HCM. Song, giao dịch ở TP. Thủ Đức lại vượt trội hơn các quận khác -> dân cư đông, nhiều khu công nghiệp, văn phòng

Các lý do khách quan & chủ quan:

• Tháng 3-t6 hủy đơn nhiều do nhập sai địa chỉ / không có người nhận -> Ryo đang thiếu quy trình xác minh địa chỉ khi giao hàng
• Ứng với thời điểm đang xét, tại VN đang chịu ảnh hưởng của Covid-19 -> thay đổi địa chỉ tạm trú, giãn cách xã hội
• Về dịch vụ: dịch vụ giao dài hạn dù ổn định nhưng giao 2-3 ngày đang có vấn đề về hủy đơn -> thời gian giao hàng quá lâu / trễ SLA dễ khiến khách hàng tìm sản phẩm rẻ hơn hay bị hấp dẫn bởi ưu đãi khác.

Xu hướng mua hàng: Khách hàng thường chọn mua các loại sản phẩm linh tinh, "Fashion" và "Entertainment" cũng có lượng giao dịch cao -> khách hàng quan tâm đến nhu cầu thời trang và giải trí

Các ngành như "Electronics," "Luxury Fashion" và "Healthcare" có số lượng giao dịch thấp hơn, có thể do giá trị giao dịch lớn, dẫn đến số lượng giao dịch ít hơn.

Vì là đối tác của các sàn TMĐT, các ngày double day hay các dịp lễ lớn, dịp sales mạnh, các đợt lương về cũng làm tăng đơn hàng Các từ khóa liên quan đến sản phẩm như "cao cấp", "cho bé", "Hàn Quốc" cũng xuất hiện nhiều lần phản ánh nhu cầu mua sắm của khách hàng ở cả hai miền Nam, Bắc -> khách hàng chú trọng đến gia đình

Recommendation

Tăng cường đầu tư vào phân khúc thời trang & phụ kiện

Miền Bắc và miền Nam: Tăng cường đầu tư vào các dịch vụ logistics cho các doanh nghiệp kinh doanh danh mục sản phẩm thời trang. Tối ưu hóa quy trình vận chuyển, lưu kho và giao nhận để đáp ứng nhanh chóng và hiệu quả nhu cầu của khách hàng.

Hà Nội và Hồ Chí Minh: Tập trung mở rộng kho bãi và các điểm giao nhận tại hai thành phố này để tăng cường hiệu quả và tốc độ giao hàng.

Hỗ trợ mạnh mẽ cho phân khúc sản phẩm cho trẻ em

Với nhu cầu ổn định và cao về các sản phẩm cho trẻ em, Ryo nên phát triển các dịch vụ logistics đặc thù cho các sản phẩm này, bao gồm lưu kho và vận chuyển nhanh chóng để đảm bảo sự hài lòng của khách hàng.

Summary

Vận hành: Nâng cao hiệu suất giao hàng đúng hạn, tăng cường pick-up tại hub trọng điểm (Long Biên, Bình Tân) bằng tối ưu tài xế, lịch làm việc và công nghệ giám sát.

Kinh doanh: Giảm hủy đơn bằng quy trình xác minh, truyền thông chủ động với khách; tập trung mở rộng phân khúc thời trang và sản phẩm trẻ em tại Hà Nội, HCM.

Khách hàng: Tăng giữ chân bằng loyalty program, cá nhân hóa dịch vụ, kích hoạt lại khách hàng cũ.

Trải nghiệm: Phát triển tracking đơn hàng, cải thiện giao hàng đúng hẹn, đào tạo chăm sóc khách hàng, triển khai phản hồi sau giao dịch.

Part 2: Forecast & strategy

DATA MODELLING

Dự báo sản lượng và doanh thu:

Context

Trong thời gian sắp tới, Ryo chuẩn bị cho chiến lược mở rộng thị trường cả chiều sâu lẫn chiều rộng (có thể mở thêm trạm, gia tăng liên kết với các sàn TMĐT để mở rộng khách hàng). Dựa vào dữ liệu đã cung cấp cùng với bảng giá mới được thiết kế cho năm 2023, hãy giúp Ryo có cái nhìn rõ hơn về bối cảnh tương lai để chuẩn bị tốt nhất.

Ryo vừa ký hợp đồng với một vài đối tác tiềm năng, có thể thúc đẩy tăng trưởng 71% lượng đơn hàng ngày vào đầu năm 2023.

Với năng lực hiện tại của các trạm:

• Mỗi tài xế có thể xử lý giao trả hàng trung bình khoảng 40 đơn hàng/ngày.
• Mỗi trạm chỉ nên có khoảng 7 nhân sự, nếu trạm quá tải và thừa nhân sự, cần phải mở thêm trạm tại khu vực khác.
• Trạm có thể hoạt động từ 8h sáng đến 8h tối.

Để giải quyết bài toán dự đoán doanh thu, sử dụng các model time-series. Khi sử dụng mô hình, thêm các yếu tố có thể ảnh hưởng đến kinh doanh của Ryo làm trọng số cho model (double days, holidays, weekend,...)

Thử áp dụng nhiều model time-series để so sánh và chọn model phù hợp nhất, đánh giá qua 3 chỉ số RMSE, MAE và R². Model Prophet cho hiệu suất tốt nhất, do đó tôi sẽ sử dụng để dự đoán số lượng và doanh thu năm 2023 cho Ryo.

Dự báo tháng I năm 2023 cho thấy, công ty sẽ tăng trưởng khoảng 52% cả về sản lượng và doanh thu so với năm 2022

Sau khi ký kết một số hợp đồng, tiềm năng tăng trưởng của Ryo dự kiến có thể lên đến 71% → vượt xa mức tăng trưởng dự báo ban đầu

=> Để thích ứng với mức tăng trưởng đột biến này, với năng lực hiện tại, cần có những hướng phát triển phù hợp cho Ryo.

2. Các vấn đề chính trong quy trình giao hàng của Ryo:

Vấn đề chung

Nhân sự: Phần lớn các hub có tình trạng thừa nhân sự xử lý đơn.

Kho: Các hub có số lượng đơn lớn (Q. Long Biên, Q. Bình Tân) có tỷ lệ pickup đúng hạn thấp.

Route: Các tuyến nội vùng thường xảy ra tình trạng giao hàng trên 7 ngày.

Vấn đề 1: CẦN TỐI ƯU HÓA VIỆC ĐIỀU PHỐI NHÓM NHÂN SỰ CÓ HIỆU SUẤT GIAO HÀNG THẤP

Tóm tắt insights trong bài phân tích trước

Tỷ lệ giao hàng thành công trung bình là 90% → Khả năng xử lý đơn hàng của tài xế vẫn đạt hiệu quả khá cao

Nhóm tài xế có hiệu suất thấp: Có 239 tài xế với tỷ lệ thành công < 50%, có thể do:

• Điều kiện giao thông không thuận lợi.
• Khu vực hoạt động có đặc điểm địa lý hoặc hạ tầng phức tạp.
• Tài xế thiếu kinh nghiệm hoặc chưa được đào tạo đầy đủ.

Tỷ lệ hủy đơn: Trong số các tài xế có hiệu suất thấp, tỷ lệ hủy đơn lên tới 85%, cho thấy vấn đề nghiêm trọng trong khả năng giao hàng.

Problem

Việc điều phối nhân sự ở các trạm chưa được hợp lý:

• Phần lớn các trạm hiện tại đều thừa nhân sự, với số lượng lớn hub có trên 10 nhân viên (theo context: mỗi trạm chỉ nên có khoảng 7 nhân sự)→ có thể đang hoạt động dưới công suất
• Việc phân bổ và điều phối nhân sự còn đang chưa tối ưu khi có những tài xế được phân quá nhiều đơn và ngược lại.

Nhiều hub không theo giờ làm việc 8h sáng - 8h tối do thiếu hiệu quả quy trình, hiệu suất thấp, quản lý kém, hoặc công nghệ không đáp ứng.

Ví dụ: Tài xế ID 1049873

Việc phân bổ và điều phối nhân sự còn đang chưa tối ưu khi có những tài xế được phân quá nhiều đơn và ngược lại.

Ví dụ: Khu vực Thường Tín - Phú Xuyên

Khi hub hiện tại đang hoạt động như hub duy nhất trong City: Giảm số lượng nhân sự, chuyển một số tài xế sang làm việc bán thời gian cho các ngày cao điểm hoặc Double Day

Chiến lược tối ưu và quản lý nhân sự

Chiến lược theo thời điểm

Ngày thường: Tối ưu hóa phân bổ để các hub hoạt động gần mức công suất tối ưu (7 nhân sự/hub).

Ngày Double Day:

• Tăng ca: Yêu cầu làm thêm giờ.
• Điều động nhân sự: Bổ sung từ các hub thừa hoặc thuê tài xế part-time.

Chiến lược dài hạn

Bổ sung nhân sự cho hub quá tải và giảm bớt cho hub thừa.

Chuyển đổi chức năng tại các hub ít đơn hàng sang kho lưu trữ hàng hóa trong các ngày cao điểm.

Training kỹ năng cho tài xế có hiệu suất thấp.

Sử dụng tài xế bán thời gian hoặc linh hoạt về giờ làm (xoay ca…). Tăng số lượng tài xế trong giờ cao điểm

Vấn đề 2: ĐIỀU CHỈNH QUẢN LÝ LẠI HAI KHO TỔNG NHẰM TỐI ƯU QUY TRÌNH LUÂN CHUYỂN HÀNG HÓA

Tình hình chung: Hai kho tổng ở Hà Nội và Hồ Chí Minh (hub 15 ở Long Biên và hub 12 ở Bình Tân) đang có tỷ lệ pickup đúng hạn thấp dưới 30%. Bên cạnh đó, khối lượng công việc không đồng đều giữa các driver hub 15.

Đáng nói, số lượng lớn các mặt hàng tại đây nhỏ nhẹ (XS-S, 0-10kg) và tăng hơn gấp đôi vào các ngày double day

-> các sản phẩm dù nhỏ nhưng với một số lượng lớn cũng làm tăng diện tích kho, tăng chi phí lưu kho

=> gây khó khăn cho hai kho tổng trong việc tìm kiếm và quản lý đơn hàng

Sử dụng FIFO/FILO tối ưu diện tích khi cùng một lúc có đa dạng đơn hàng nhập về kho:

Xu hướng mua sắm các mặt hàng nhỏ nhẹ

Chủ yếu là thời trang, quần áo cao cấp và cho bé -> cần tuân theo quy trình FIFO (nhập kho trước, xuất kho trước) để tránh lỗi thời, hư hỏng

Xu hướng mua sắm các mặt hàng nặng

Chủ yếu là đồ dùng trong nhà, văn phòng phẩm -> có thể lưu kho lâu hơn vì các sản phẩm này có hạn sử dụng lâu, lợi về thuế, có thể áp dụng FILO nếu kho quá tải

Tối ưu hoá hiệu suất các trạm điểm cuối, thiết lập tăng cường chuyển giao giữa các trạm

Tình hình chung: Các hub đóng vai trò giao hàng có thời gian giao càng lâu (6-8 ngày) thì tỷ lệ thành công và đúng hạn gần như bằng 0

-> Ngắn hạn: Có thể phối hợp chia đơn hoặc giảm sức ép quản lý vận chuyển cho hub 936 do hub 936 gần đường sắt HN-HP và trong khu vực KCN Sài Đồng.

-> Dài hạn: Rà soát và điều chỉnh chức năng của hub, tránh sử dụng các hub không phải là station làm vai trò điểm cuối (Hub 936: Crossdock)

Vấn đề 3: MỘT SỐ TUYẾN GIAO NHẬN NỘI VÙNG GẶP KHÓ KHĂN

Xét những chặng giao nhận hơn 1000 đơn, các tuyến Q.Bình Tân -> Q.Bình Tân (HCM), Q.Long Biên -> Q.Long Biên (HN), H.Lập Thạch -> H.Lập Thạch (Vĩnh Phúc) có nhiều đơn nhất nhưng tỷ lệ giao hàng thành công lại rất thấp (<20%), đặc biệt các tuyến trong H.Lập Thạch chỉ có 0,15%

Nguyên nhân:

• Địa lý và giao thông phức tạp tại Q.Long Biên
• Vị trí địa lý không thuận lợi của H.Lập Thạch
• Tắc nghẽn giao thông nghiêm trọng tại Q. Bình Tân

Slides

Slide proposal: Require 1 & 2

Slide proposal: Require 3