Tiếng Việt
English 
اللغة العربية 
Bahasa Indonesia 
Bahasa Melayu 
ภาษาไทย 
简体中文 Trong ngành bán lẻ, dù là trực tuyến hay ngoại tuyến, mỗi đợt khuyến mãi lớn đều là một cuộc chiến toàn công ty. Bộ phận chăm sóc khách hàng phải trụ vững ở tiền tuyến, logistics đảm bảo hậu phương ổn định, vận hành phải đảm bảo livestream diễn ra bình thường. Trong lúc bận rộn, điều dễ bị trục trặc nhất chính là hiệu suất và độ chính xác trong luồng thông tin.
Làm thế nào để xử lý khối lượng công việc tăng gấp nhiều lần trong thời gian hạn chế?
Tại thương hiệu internet ZHR Zeze và cửa hàng tổng hợp phong cách sống 55°N FIFTYFIVE, cả hai đều có chung một mục tiêu: giải phóng thời gian khỏi những công việc lặp lại, tập trung năng lượng vào những việc thực sự quan trọng.
Họ đã lựa chọn sử dụng Bảng AI DingTalk để tổ chức lại quy trình kinh doanh riêng của mình. Điều gây ấn tượng mạnh không phải là công cụ đó, mà là quyết tâm và thực tiễn ứng dụng công nghệ để "đỡ" được hoạt động kinh doanh trước thời điểm lưu lượng cao.
ZHR Zeze: Biến nhân viên CSKH từ "người truyền tin" thành người giải quyết vấn đề
ZHR Zeze là một thương hiệu internet chuyên về giày nữ thể thao, phủ sóng nhiều nền tảng thương mại điện tử, nhịp độ bán hàng nhanh, dịch vụ hậu mãi phức tạp.
Người phụ trách đội ngũ chăm sóc khách hàng, Jiu'er, không chỉ cần phối hợp tiếp nhận tại nhiều cửa hàng mà còn phải đóng vai trò "người truyền tin + phân phát", chuyển chính xác yêu cầu của khách hàng đến các bộ phận như tài chính, vận hành, kho bãi, kiểm phẩm, giao nhận và các đối tác kinh doanh khác nhau.
Vào giai đoạn cao điểm trước và sau bán hàng, điều khiến nhân viên CSKH sợ hãi nhất là bỏ sót khiếu nại của khách — yêu cầu khách hàng phải gửi thủ công vào nhiều nhóm khác nhau, chặn bưu kiện cần theo dõi bằng tay, tiến độ vấn đề cần hỏi liên tục, kết quả phản hồi phải đồng bộ lại cho khách, tạo nên vòng khép kín. Toàn bộ quy trình này liên quan đến rất nhiều phối hợp và theo dõi, khối lượng công việc trong cao điểm thậm chí nhiều đến mức "không làm xuể".
Vì vậy, Jiu'er — người có hơn mười năm kinh nghiệm thương mại điện tử — đã dùng Bảng AI để thiết lập lại toàn bộ quy trình.
Quản lý đơn hàng trả hàng là điểm đau cốt lõi của mọi doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến. Trước đây, một đơn trả hàng liên quan đến nhiều bộ phận và bước: nhân viên CSKH cần tra cứu hệ thống đơn hàng, xác minh địa chỉ, trạng thái vận chuyển, thông báo cho nhân viên kho nhận hàng; nhân viên kho khi nhận được hàng trả lại của khách, phải xác minh mã vận đơn với CSKH, đánh giá xem sản phẩm có thể nhập kho hay không, rồi đồng bộ trạng thái hàng trả về cho CSKH. Khi gặp tình huống bất thường như khách trả nhầm hàng, sản phẩm bị hao mòn, v.v., lại càng cần rất nhiều trao đổi giữa kho, CSKH và khách hàng mới có thể khép kín đơn hàng.
Sử dụng Bảng AI thì hoàn toàn khác biệt.
Nhân viên CSKH chỉ cần nhập mã vận đơn vào Bảng AI. Trường AI tự động lấy trạng thái vận chuyển mới nhất — đã ký nhận, đang vận chuyển hoặc bất thường — rõ ràng ngay lập tức. Việc chặn bưu kiện cũng không cần theo dõi thủ công, có thể theo dõi và đánh giá ngay trên bảng.
Khi nhân viên kho phát hiện hàng trả về bất thường, họ chỉ cần @ trợ lý tự động trong nhóm và cung cấp mã vận đơn cùng loại từ chối, thông tin sẽ lập tức được đưa vào bảng, hệ thống tự động tra cứu đơn hàng và tên cửa hàng, phân bổ tự động cho nhân viên hậu mãi tương ứng. Nhân viên hậu mãi cập nhật kết quả xử lý lên bảng, hệ thống sẽ tự động đồng bộ lại vào nhóm. Tự động hóa thay thế lượng lớn thao tác thủ công, tránh được giao tiếp phiền toái, loại bỏ khả năng bỏ sót vấn đề.
Trượt sang trái/phải để xem Bảng AI quản lý đơn hàng trả về như thế nào
Khép kín phản hồi tiêu cực: Từ "tìm nhóm" đến "phân đơn tự động"
Quy trình làm việc đơn giản hơn, phối hợp liên đội cũng hiệu quả hơn. Điểm rõ rệt nhất là quản lý nhiệm vụ phản hồi tiêu cực.
Đội CSKH của ZHR Zeze cần phản ánh thông tin như giày sai kích cỡ, bao bì hư hỏng, hình ảnh sai lệch... đến các bộ phận vận hành, logistics, v.v. Có tới hơn 30 nhóm khác nhau thuộc các nền tảng, cửa hàng, bộ phận khác nhau, chỉ riêng việc "tìm đúng nhóm" và "theo dõi kết quả" đã tốn rất nhiều thời gian của nhân viên CSKH.
Bây giờ, nhân viên CSKH chỉ cần gửi phản hồi cho trợ lý AI, thông tin sẽ được tự động thu thập vào Bảng AI, trường AI tự động nhận diện loại vấn đề, ghép nối người phụ trách, gửi chính xác vào nhóm tương ứng và nhắc nhở. Nhân viên CSKH không còn phải tìm nhóm trong danh sách tin nhắn nữa, toàn bộ quá trình phản hồi từ xuất hiện đến phân bổ cho người chịu trách nhiệm đã tạo thành vòng khép kín hoàn chỉnh; thông tin phản hồi cũng được tập trung từ các cuộc trò chuyện nhóm phân tán vào một bảng duy nhất, thuận tiện cho việc phân tích và cải thiện.
Trượt sang trái/phải để xem Bảng AI quản lý phản hồi tiêu cực như thế nào
Trước đây, thông tin trong nhóm chat lộn xộn, mỗi bộ phận đều đổ dồn thông tin của mình vào nhóm: bên CSKH hậu mãi có bao nhiêu đơn trả hàng, bên kho nhận được bao nhiêu hàng trả về; còn việc đơn hàng cửa hàng nào do CSKH nào theo dõi thì phải tự mình trích xuất từ lượng dữ liệu khổng lồ. Cả quá trình này, mỗi người đều phải ngồi trong nhóm chat ít nhất 3–5 tiếng mới xong.
Bây giờ, nhân viên hậu mãi chỉ cần mở chế độ xem nhiệm vụ cá nhân, có thể xử lý nhanh chóng. Chế độ lọc thay thế việc nhìn bằng mắt thường để trích xuất thông tin, rút ngắn thời gian từ vài tiếng xuống chỉ vài phút. Chi tiết hơn nữa, trường AI trong Bảng AI còn có thể tự động đánh giá nhiệm vụ có bị quá hạn hay không dựa trên thời gian phản hồi và yêu cầu, không cần kiểm tra thủ công, đảm bảo thông tin từ chối được xử lý kịp thời mỗi ngày.
Bảng điều khiển hiển thị tức thì số lượng nhiệm vụ, tiến độ xử lý, cảnh báo quá hạn, tất cả thông tin được trực quan hóa, số lượng vấn đề chưa xử lý và thời gian còn lại đều biết ngay lập tức. Như vậy cũng giải quyết được vấn đề trước đây là nhân viên CSKH không thể theo dõi tức thì sau khi phản hồi.
Trong mùa khuyến mãi, đội CSKH giảm đáng kể việc trao đổi và hỏi han, tỷ lệ bỏ sót xử lý nhiệm vụ gần như bằng 0, hiệu suất xử lý trả hàng tăng 40%, tỷ lệ chậm trễ giảm 70%, hiệu suất phân phối nhiệm vụ tăng 80%, hiệu suất phản hồi tổng thể cũng tăng hơn 70%. Đây không chỉ là con số tăng trưởng, mà còn đảm bảo rằng trong thời điểm lưu lượng cao, với quy mô đội ngũ như cũ có thể xử lý được nhiều vấn đề CSKH và hậu mãi hơn.
"Giảm thiểu giao tiếp và theo dõi không cần thiết, AI giúp đội ngũ làm việc toàn diện hơn, tiêu chuẩn nghiêm ngặt hơn," Jiu'er, trưởng nhóm CSKH của ZHR Zeze nói, "Cuối cùng chúng tôi đã có thể dành thời gian vào những việc đáng giá nhất."
Tăng hiệu suất livestream: Từ 2 giờ xuống 10 phút
Sự cải thiện này cũng được nhiều đội ngũ khác nhìn thấy, ví dụ như đội vận hành cần cấu hình livestream mỗi ngày.
Trước đây quy trình rất dài: trước mỗi buổi livestream, nhân viên vận hành phải chuẩn bị lời thoại thủ công, sắp xếp hình ảnh lợi ích sản phẩm, dán từng thông tin sản phẩm một cách thủ công.
Khi tần suất livestream tăng gấp đôi vào cao điểm lưu lượng, một người phải chuẩn bị vài buổi livestream mỗi ngày, nếu vô tình bỏ sót một sản phẩm, phòng livestream có thể gặp sự cố.
Sau khi giao toàn bộ quy trình này cho Bảng AI, nhân viên vận hành chỉ cần điền mã hàng, người đại diện, thời gian và tải lên hình ảnh lợi ích. AI tự động nhận diện ID sản phẩm, trích xuất điểm bán từ hình ảnh, tạo lời thoại livestream. Những lời thoại này được đồng bộ trực tiếp cho đội CSKH sử dụng, không cần chỉnh sửa thủ công. Thời gian chuẩn bị livestream vốn mất 2 giờ nay chỉ còn 10 phút.
Với ZHR Zeze, sự thay đổi này không chỉ nâng cao hiệu suất, mà còn khiến mọi chi tiết trong cao điểm trở nên kiểm soát tốt hơn, có thể tổ chức nhiều buổi livestream hơn, sử dụng thêm nhiều người đại diện, mà không lo bị trì hoãn do công tác chuẩn bị. Khoảnh khắc người dùng xem livestream, các vấn đề hiệu suất phía sau đã được giải quyết triệt để. Đội CSKH cũng có thể chuẩn bị trước.
55°N FIFTYFIVE: Một bảng duy nhất hỗ trợ hệ thống logistics cho hơn 30 cửa hàng
Thương hiệu phong cách sống này với hơn 25.000 SKU — 55°N FIFTYFIVE — chỉ mất chưa đầy 3 năm để phát triển từ khi thành lập đến hơn 30 cửa hàng.
Sự mở rộng kinh doanh nhanh chóng như vậy cũng đặt ra áp lực và thách thức lớn đối với quản lý kho vận.
Đối với quản lý logistics Lưu Phong Thụ, loại hàng hóa đa dạng, chuỗi logistics dài, số lượng cửa hàng tăng, tần suất giao hàng tăng, việc kiểm kê kho trở thành khâu tốn thời gian nhất:
Nhân viên cần chụp ảnh nhãn sản phẩm, nhập thủ công ngày sản xuất, tính hạn sử dụng. Đặc biệt với các bộ sản phẩm kết hợp nhiều mặt hàng, cần tính toán lại hạn sử dụng cuối cùng.
Mỗi ngày xử lý hàng trăm dòng dữ liệu, tỷ lệ sai sót rất cao.
Việc mất mát, thiếu hụt hàng hóa giữa cửa hàng và kho cũng xảy ra thường xuyên. Mỗi tháng có thể xảy ra vài trường hợp như hư hỏng, thiếu hàng, giao nhầm hàng, chỉ riêng việc xác định trách nhiệm đã mất cả vài ngày, phải gửi ảnh cắt màn hình qua lại, so sánh file Excel, duyệt thủ công. Khó khăn hơn nữa là công việc logistics và kho vận vốn khó định lượng, đánh giá nhân viên thường dựa vào kinh nghiệm, khó đảm bảo công bằng. Là một công ty khởi nghiệp, việc lựa chọn công cụ quản lý cũng là bài toán nan giải: cần quản lý hệ thống nhưng vẫn phải nhẹ nhàng và phổ biến.
Lúc này, Lưu Phong Thụ đã hướng tầm nhìn đến Bảng AI.
Anh dùng Bảng AI xây dựng một "hệ thống" bao quát toàn bộ quy trình từ lên kế hoạch sản xuất, giao hàng, theo dõi vận chuyển, ký nhận, khiếu nại, đối chiếu tài khoản.
Kế hoạch giao hàng tháng tới, thời gian dự kiến bốc xe, số lượng kiện, khối lượng đều nằm trong bảng này. Để phù hợp với các tình huống khác nhau, anh thiết kế nhiều chế độ xem: chế độ xem chi tiết để cửa hàng kiểm hàng, biểu đồ Gantt hiển thị tần suất và tiến độ giao hàng, chế độ lịch hiển thị rõ ràng lịch giao hàng hàng ngày. Thiết lập quyền riêng cho các công ty logistics và bộ phận kinh doanh khác nhau, mỗi vai trò chỉ xem được dữ liệu liên quan.
Trượt để xem toàn cảnh buồng lái quản lý logistics
Ở khâu kiểm kê, AI thực sự trở thành năng suất. Nhân viên kho chụp ảnh nhãn sản phẩm và tải lên, AI tự động nhận diện ngày sản xuất và hạn sử dụng, tự động tính thời gian hết hạn và tạo cảnh báo. Thời gian kiểm kê được rút ngắn đáng kể, tỷ lệ sai sót cũng giảm theo.
Xử lý tự động mất mát, thiếu hụt hàng và đối chiếu tài khoản
Việc xử lý mất mát, thiếu hụt hàng hóa được tự động hóa. Khi nhân viên cửa hàng phát hiện hư hỏng hoặc thiếu hàng, họ chỉ cần tải lên phiếu ký nhận. AI nhận diện thời gian trên phiếu ký nhận, tự động đánh giá xem logistics có chậm trễ hay không, nếu chậm sẽ tự động kích hoạt quy trình khiếu nại. Trước đây mất vài ngày mới xác định được trách nhiệm, nay rút ngắn xuống cấp độ phút. Mọi thông tin mất mát, thiếu hụt hàng hóa đều được tổng hợp tự động vào bảng, không bỏ sót bất kỳ mục nào.
Vấn đề đối chiếu tài khoản rắc rối nhất cũng được giải quyết. Mỗi tháng Lưu Phong Thụ phải đối chiếu với hơn mười công ty logistics, giờ đây bằng cách thiết lập "chế độ in", chỉ cần lọc là có thể tạo biên bản đối chiếu — tên trung tâm thương mại, mã xuất kho, mã vận đơn, khối lượng, phí thanh toán đầy đủ. Xuất file PDF, đóng dấu, xuất hóa đơn, toàn bộ quy trình được đơn giản hóa gấp nhiều lần.
Dùng dữ liệu nói chuyện: Dịch vụ có thể đo lường, có thể cải thiện
Lưu Phong Thụ cho rằng giá trị thực sự nằm ở dữ liệu. Một bảng điều khiển hiển thị các chỉ số định lượng như tỷ lệ giao hàng đúng hạn, tỷ lệ hư hỏng, đồng thời trình bày chất lượng dịch vụ dưới dạng điểm số. Quan trọng hơn, anh đưa phản hồi thực tế từ các cửa hàng đầu cuối vào hệ thống, mỗi tháng đều có dữ liệu khảo sát nhân viên. Như vậy, công ty logistics vừa thấy được điểm số của mình, vừa thấy điểm số của đối thủ cạnh tranh. Họ tự nhiên muốn làm tốt hơn — nâng cao tỷ lệ đúng hạn, giảm tỷ lệ hư hỏng, cải thiện thái độ phục vụ.
Khi triển khai hệ thống này, Lưu Phong Thụ không "vội vàng hấp tấp". Tháng đầu tiên, anh tự nhập tất cả dữ liệu để nhân viên làm quen. Từ tháng thứ hai bắt đầu "trao quyền", để nhân viên điền một số thông tin cơ bản. Đến tháng thứ ba mới dạy các chức năng quyền cao cấp. Nhân viên tiếp nhận nhanh nhất là những chức năng hữu ích nhất — ví dụ như xử lý thông tin hư hỏng, trước đây phải lục tìm tin nhắn và mã đơn trong hơn mười nhóm, giờ đây mọi thông tin liên quan đến mã đơn đều có sẵn trong bảng, tìm thấy ngay lập tức, hiệu suất làm việc thực sự được nâng cao đáng kể.
Sau ba tháng sử dụng, Lưu Phong Thụ đã biến một bộ phận logistics vốn dựa vào kinh nghiệm thành một bộ phận nói bằng dữ liệu, nơi thành quả làm việc của mỗi người đều được nhìn thấy. Một công ty khởi nghiệp, với chi phí tối thiểu, đã đảm đương được công việc vốn cần hệ thống chuyên nghiệp.
Theo lời anh, Bảng AI là "biến công việc lặp lại thành đơn giản, biến công việc đơn giản thành tự động, biến công việc tự động thành chính xác."
Kết luận: Bảng AI – Người đồng đội đáng tin cậy nhất của đội ngũ一线
Thực tiễn tại ZHR Zeze và 55°N FIFTYFIVE cho thấy: Bảng AI không tạo ra sự thay đổi mang tính cách mạng, mà là tập trung thông tin rời rạc, tự động hóa những quy trình cần tự động, và làm cho những công việc cần theo dõi trở nên minh bạch.
Trông có vẻ đơn giản, nhưng hiệu quả lại rất rõ rệt. Giảm bớt tra cứu lặp lại, giảm bớt tiếp xúc thủ công, giảm bớt thất thoát thông tin. Khi đến cao điểm lưu lượng, những cải thiện này trực tiếp chuyển hóa thành năng lực chịu tải — khi đơn hàng tăng gấp đôi, số lượng cửa hàng tăng lên, đội ngũ với quy mô như cũ có thể xử lý được nhiều nghiệp vụ hơn.
Một khâu trục trặc có thể làm mất khách hàng, nhưng hai công ty này đã tinh chỉnh lại từng khâu, kết quả là hiệu suất cá nhân được giải phóng, năng lực sản xuất tổng thể của đội ngũ được nâng cao.
Một Bảng AI hiểu nghiệp vụ, biết phối hợp, có thể khép kín, chính là người đồng đội đáng tin cậy nhất của đội ngũ一线 — giữ vững nhịp độ trong cao điểm, giữ vững tiêu chuẩn trong hỗn loạn, tích lũy hiệu suất trong tăng trưởng.
Một Bảng AI hiểu nghiệp vụ, biết phối hợp, có thể khép kín, chính là người đồng đội đáng tin cậy nhất của đội ngũ一线:
Giữ vững nhịp độ trong cao điểm,
Giữ vững tiêu chuẩn trong hỗn loạn,
Tích lũy hiệu suất trong tăng trưởng.
Đây mới chính là AI mà doanh nghiệp thực sự cần.
We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at
