📊 Real Business Performance — Business Revenue Data through 31/07/2026
Group A bên dưới dùng dữ liệu 5WAYS thật (tổng công ty, đơn vị $) — số liệu Revenue/Orders/AOV/B2C-B2B/Store/Category (BRAVO, ₫) chi tiết hơn xem tại tab Revenue & Customer Growth.
Group A — Business Performance (5WAYS — Real, đơn vị $)
5WAYS Performance Report — Source: 5WAYS Monthly Performance Report (Excel), Period Jan 2024 → Apr 2026
5WAYS Overall Score — Weighted Achievement
Weighted = trung bình Achievement của 3 KPI có Trọng số trong Excel (Khách hàng mới, VIP tăng trưởng, Duy trì khách hàng), không phải trung bình đơn giản toàn bộ 17 KPI
KPI cần chú ý nhất (Critical/At Risk, sắp theo Weight)
Monthly KPI Trend — 4 tháng gần nhất, 2026 vs 2025
Target Comparison (KPI đang chọn ở Trend)
Target = mục tiêu cả kỳ theo Excel
Group B — Customer Acquisition
Group C — Customer Experience & Operations (tách riêng khỏi Business KPI)
Revenue & Marketing Spend Trend — 30 ngày
Tổng hợp theo ngày, cùng dataset với các KPI phía trên
Ngày 1Ngày 30 (hôm nay)
Customer Acquisition Funnel
Leads → Qualified → New Customers (nguồn: dataset hợp nhất)
Company Funnel (Level 1) — Traffic → Leads → Qualified → Customers → Revenue
Store / Showroom Performance — 5 showroom
Traffic (Camera AI) không phải nguồn doanh thu — Revenue vẫn lấy từ BRAVO. So sánh trực tiếp với trung bình công ty.
Ranking
Showroom cần ưu tiên xử lý
Lead & Revenue Distribution Map
Lead Distribution
Revenue Distribution
Customer Distribution
Source / Region / Product Performance (tóm tắt)
Top kênh theo Revenue
Top khu vực theo Revenue
Top ngành hàng theo Revenue
AI Action Center (tóm tắt)
📊 Business Revenue Data through 31/07/2026 — Nguồn: "Báo cáo doanh thu (2024-2025-T7.2026).xlsx" (9 sheet: Tổng quan, Theo loại Cơ sở, Cơ sở x B2C-B2B, Ngành hàng tháng, Top theo ngành, Top theo kênh, Tổng quan ngành hàng, Doanh thu cửa hàng). Dữ liệu KHÔNG được làm tròn hay tự sửa so với file gốc.
Real Business Performance
Business Mix — B2C vs B2B
Revenue B2C vs B2B theo tháng (2025–2026)
● B2B● B2C
Business Model — Phân phối vs Bán lẻ
Growth Contribution (7T/2026 vs 7T/2025)
Real Store Performance — 5 cửa hàng thật
Store Ranking
Store at Risk
Real Revenue Distribution Map
Revenue
Orders
Revenue Share
Store Monthly Trend
01/202407/2026
Product Category Performance — 281 loại hàng hoá, giữ nguyên tên gốc
Top 20 theo Tổng doanh thu — sort mặc định theo Revenue
Product Growth Matrix
⭐ STAR (High Rev, High Growth)
💰 CASH ENGINE (High Rev, Low Growth)
🌱 EMERGING (Low Rev, High Growth)
⚪ LOW PRIORITY (Low Rev, Low Growth)
Revenue Concentration
Real Business Insights
Data Reconciliation Report
Revenue Data Dictionary & Source Map
Growth Scorecard — Unified Prototype Dataset (mock, 30 ngày)
So với kỳ 30 ngày liền trước — không bao gồm chỉ số lợi nhuận/P&L
Revenue theo nhóm khách hàng — Prototype
Existing Customer chiếm ít khách hơn nhưng đóng góp Revenue/Customer cao hơn
Customer Journey Funnel — 9 bước
Ánh xạ trực tiếp vào CareSoft Deal.lead_status_id / Ticket
Traffic/Audience
Lead
3.3%
Contacted
82%
Qualified Lead
42%
Prospect
63% ⚠
High Intent
72%
Opportunity
77%
Customer
31%
Repeat Customer
28.4%
AI: điểm nghẽn lớn nhất là Qualified → Prospect (63%, giảm 18% so với tuần trước). Số Lead/Qualified/New Customer ở đây khớp với Group A/B của Executive Overview.
📊 Department Executive Report — Tháng 07/2026 — Tổng hợp từ 15 file báo cáo/kế hoạch thật của các phòng ban/đơn vị (5 cửa hàng, KDDA, Kinh doanh phân phối, QLCL, CNPM, PBH, Marketing). Số liệu KHÔNG được làm tròn hay tự suy diễn ngoài phạm vi file gốc — phòng ban/KPI nào không có dữ liệu rõ ràng sẽ hiển thị N/A.
Executive Summary
Department Performance Summary
Cross-Department Heatmap — Achievement %
Department Detail
Alerts & Risks (trích thật từ báo cáo)
BOD Action Items
Data Source Registry
Customer 360 — Ví dụ hồ sơ hợp nhất
Unified Customer ID gộp từ CareSoft + BRAVO + Phone/Email — xem Integration Map ở tab Data Quality
| Unified Customer ID | PA-CUS-00081234 |
| CareSoft Customer ID | 165802327 |
| BRAVO Customer ID | BR-2209481 |
| Họ tên | Nguyễn Thanh Hải |
| SĐT / Email | 093x xxx 214 / h***@gmail.com |
| Khu vực | Hà Nội |
| Loại khách hàng | Existing Customer |
| Phân khúc AI | A+ VIP |
| First Purchase | 14/02/2025 — MacBook Air M2 |
| Last Purchase | 02/07/2026 — Phụ kiện Apple |
| Lifetime Orders / Revenue | 3 đơn / 68.4M₫ |
| First Touch / Last Touch | Google Search → Website (last: Zalo OA) |
AI Next Best Action
Khách VIP đã mua MacBook, gần đây hỏi phụ kiện qua Zalo. AI đề xuất: gửi ưu đãi Upsell AppleCare + phụ kiện, giao cho Senior Sales phụ trách khách VIP khu vực Hà Nội.
Nguồn dữ liệu: bảng
customers, orders, interactions, attribution (xem Data Model ở tab Data Quality)Ưu tiên hành động theo AI Lead Score
| Score band | Hành động |
|---|---|
| 90–100 | Gọi ngay (trong 5 phút) |
| 80–89 | Follow-up trong 30 phút |
| 60–79 | Follow-up trong ngày |
| 40–59 | Đưa vào automation / remarketing |
| <40 | Nurture dài hạn |
| Existing Customer + High Intent | Ưu tiên Senior Sales / CRM (bỏ qua hàng đợi thường) |
● Urgent
23 Lead Score ≥90 chưa gọi trong 5 phút
Owner: Sales Manager · Deadline: ngay
8 Lead Score 80–89, Purchase Intent cao chưa follow-up trong 30 phút
Owner: CSKH Manager · Deadline: hôm nay
● Risk
12 khách VIP có dấu hiệu không hài lòng
Owner: CGO · CSAT giảm 2 kỳ liên tiếp
42 khách hàng nhóm C/D có nguy cơ rời bỏ
Owner: CRM Team
ROAS ▼1.8x toàn hệ thống so kỳ trước
Owner: CGO · xem Marketing & CAC
● Opportunity
43 khách hàng có khả năng upsell phụ kiện
Owner: Sales · Ước tính +186tr₫
Gaming Purchase Intent cao hơn Revenue hiện tại
Owner: Marketing · cân nhắc tăng ngân sách
● Coaching
Agent Minh T.: 43 lead HOT, conversion thấp hơn team 22%
Đề xuất: coaching xử lý objection giá
Team ORV: response time nhanh nhưng conversion thấp
Đề xuất: review kịch bản tư vấn
Bộ lọc
7 ngày
30 ngày
Quý này
Tất cả khu vực ▾
Tất cả phòng ban ▾
Tất cả kênh ▾
Tất cả showroom ▾
Tất cả funnel stage ▾
AI / Non-AI ▾
New / Existing Customer ▾
Toàn bộ Overview derive từ Unified Dataset (T.*, CHANNELS, DEPARTMENTS, SHOWROOMS, AI_EFFECTIVENESS) — không lấy con số riêng lẻ cho từng khối. Lead-attributed Revenue là Illustrative/Prototype (dựng từ AI_EFFECTIVENESS control-group), chưa phải REAL vì chưa có chain Lead ID→Customer ID→Order ID.
━━ TẦNG BOD / CGO — BUSINESS VALUE ━━
1 — Lead Business Value
Business Outcome
AI Action AI Recommendation → Execution
2 — Lead Funnel
Executive Funnel (rút gọn)
Operational Funnel (chi tiết)
3 — Lead Source → Revenue Performance
Revenue theo Source là Illustrative — phân bổ theo tỉ trọng New Customer từng kênh trên tổng Lead-attributed Revenue, tổng khớp chính xác.
Source Scorecard
4 — New Customer vs Existing Customer
5 — Lead → Revenue Funnel
6 — Lead Ownership & Business Outcome
Illustrative — phân bổ Assigned Leads/Revenue theo phòng ban, tổng khớp Total Leads / Lead-attributed Revenue.
7 — Department Conversion Matrix
Sort: Revenue
Sort: Conversion
Sort: Revenue/Lead
Sort: Lead Volume
8 — AI Impact by Department
9 — AI Score → Actual Business Outcome
10 — AI Effectiveness by Use Case
11 — Lead Ownership Flow (ví dụ)
Ví dụ minh hoạ từ tập lead mẫu — không đại diện toàn bộ dataset
12 — Lead Intelligence Executive Insight
━━ TẦNG OPERATIONAL ━━
13 — Lead Handling & Sales Response
14 — Lead Aging & Revenue Risk
15 — Hot Lead Control
Ví dụ minh hoạ từ tập lead mẫu (tab Scoring) — không đại diện cho toàn bộ 23 Hot Lead đang chờ xử lý
16 — Response Time vs Conversion
17 — Lead Routing Effectiveness
18 — AI Re-engagement Effectiveness (CSKH)
19 — AI Recommendation → Business Outcome
20 — AI-assisted vs Non-AI (by Department)
21 — AI Lead Intelligence Impact Score
22 — Lead Source × Department × Revenue
23 — Showroom Performance (Lead)
Bấm vào từng showroom để xem chi tiết · chỉ 5 showroom thật
24 — Lead Risk & Opportunity
Lead Risk
Lead Opportunity
Bộ lọc
Score/Lead Type lọc trực tiếp danh sách bên dưới · Region → Showroom là ví dụ cascading filter (minh hoạ 1 màn hình — wiring toàn hệ thống là hạng mục kỹ thuật Phase 2)
Score: Tất cả
90–100
80–89
60–79
40–59
0–39
Loại: Tất cả
New Customer
Existing Customer
Segment: Tất cả
B2C
B2B
AI Lead Scoring — nhấp vào từng lead để xem giải thích điểm
0–39 Cold · 40–59 Nurture · 60–79 Warm · 80–100 Hot — công thức & trọng số tín hiệu xem tab AI Qualification Rules · mỗi lead có Department/Team/Owner/Showroom/Funnel Stage — bấm để xem
Executive Funnel
Operational Funnel
Customer ở đây luôn là Lead-generated Customer (Lead ID → Customer ID), KHÔNG phải Total Customer mọi nguồn — đảm bảo Customer ≤ Qualified.
Funnel Business Metrics
Lead Intelligence Diagnosis
Illustrative / Prototype — cần kiểm chứng bằng dữ liệu thực tế. AI-assisted CHỈ tính khi: AI recommendation → được Department chấp nhận → hành động được thực hiện.
Bộ lọc
Team ▾
Owner ▾
Region ▾
Showroom ▾
Funnel Stage ▾
AI Recommendation ▾
Action Status ▾
Filter minh hoạ UI — wiring toàn bộ bảng bên dưới theo filter là hạng mục kỹ thuật Phase 2 (cần CareSoft API thật để có đủ granularity).
Key AI Effectiveness KPIs
AI-assisted vs Non-AI Control Group
AI Effectiveness by Department
AI Effectiveness by Lead Source
AI Effectiveness by Score Band
AI Score Band → Actual Conversion
Kiểm tra: điểm càng cao thì xác suất mua thực tế có cao hơn không?
AI Funnel — từ chấm điểm đến doanh thu
Bộ lọc
Reset Filters
MQL / SQL Classification
AI Qualification Rules — B2C
Tín hiệu nào thực sự dự báo khả năng mua — không chỉ hiển thị điểm AI tạo ra
AI Qualification Rules — B2B (mới)
Tín hiệu đặc thù khách hàng doanh nghiệp — VAT, báo giá công ty, số lượng, điều khoản thanh toán
Cross-cutting Signals — B2C + B2B (mới)
Response Time (đo trên CareSoft, giữa Khách hàng và Phúc Anh) và Order Value — áp dụng cho cả B2C lẫn B2B
Negative / Friction Signals (điểm âm)
Cách tính Final Lead Score
Final Score = Intent×50% + Engagement×20% + Customer Value×20% − Friction×10%, chuẩn hoá về 0–100 (không cộng thô để tránh vượt 100). Response Time cộng vào Engagement Score; Order Value cộng vào Customer Value Score — áp dụng đồng nhất cho B2C và B2B ở tab Scoring.
Actual vs Target vs Forecast — Revenue
Đã thực hiện 11/30 ngày. Forecast KHÔNG phải số liệu thật — đây là mô phỏng minh hoạ cho prototype.
Ngày 1● Actual● Target● ForecastNgày 30
Why Forecast Changed — Drivers
What-If Simulation
Kịch bản mô phỏng — không phải số liệu thực tế
+0%
+0
+0%
Customer Risk
Khách hàng có dấu hiệu rời bỏ / không hài lòng
| Khách hàng | Phân khúc | Tín hiệu | Đề xuất |
|---|---|---|---|
| Đỗ Văn K. | VIP | CSAT 2 kỳ liên tiếp < 3 | CGO liên hệ trực tiếp |
| Vũ Thị H. | C | Không tương tác 60 ngày | Chiến dịch win-back tự động |
| Trần Đức M. | B | 2 khiếu nại bảo hành chưa xử lý | Escalate After Sales |
Customer Opportunity
Khách hàng có khả năng mua thêm
| Khách hàng | Phân khúc | Tín hiệu | Đề xuất |
|---|---|---|---|
| Nguyễn Thanh Hải | A+ VIP | Vừa mua MacBook, hỏi phụ kiện | Upsell AppleCare + phụ kiện |
| Lê Quốc B. | A | Hỏi thu cũ đổi mới | Gửi ưu đãi trade-in |
| Phạm Thu T. | B | Mua PC Gaming 3 tháng trước | Cross-sell phụ kiện gaming |
Alert Center
Phân loại theo 7 nhóm nghiệp vụ — không bao gồm cảnh báo lợi nhuận/P&L
AI Insights — cấu trúc WHAT → WHY → IMPACT → RECOMMENDED ACTION
AI Adoption — AI đang tạo tác động ở đâu
AI Tool → Department → Role → Use Case
📊 Nguồn dữ liệu thật: "Bản sao Master Report Phúc Anh - Báo cáo tuần/tháng MKT 07.2026.xlsx" (sheet Digital Leads — Google Ads, Facebook Ads, Digital Leads tổng hợp), kỳ báo cáo 07/2026, chi tiết theo tuần W1–W5. Các phần khác của tab (Channel Performance, Channel Mix, Marketing-to-Store cũ) vẫn dùng Unified Prototype Dataset như trước — được ghi rõ nguồn ở từng bảng.
Tháng 07/2026
Tất cả khu vực ▾
Tất cả showroom ▾
Tất cả phòng ban ▾
Google Ads
Facebook Ads
Tất cả Campaign ▾
Marketing Executive KPI (Business Outcome)
Demand Generation
Marketing Lead Quality
Marketing Conversion Funnel
Click ước tính từ Impressions × CTR trung bình. Qualified Lead / Customer: N/A — cần CareSoft (Qualified) và BRAVO (Customer) tích hợp.
Marketing KPI Achievement — Source: file Excel, hàng "Tiến độ tháng" / "KPI tháng"
Channel Performance — Unified Prototype Dataset
CAC = Acquisition Spend / New Customers · ROAS = Attributed Revenue / Spend · kênh Organic/Owned không có Spend nên CAC/ROAS hiển thị "—"
Google Ads Performance — Real
Impressions → Click → Lead → Store Visit → Purchase
Facebook Ads Performance — Real
Impressions → Reach → Engagement → Messaging → Lead → Order
Messaging → Lead: N/A — chưa có mapping chính xác giữa Messaging Conversations và Lead trong CareSoft.
E — Channel Mix (4 biểu đồ, Unified Prototype Dataset)
1. Spend → Leads → Customers → Revenue
2. CAC vs Revenue theo Channel
3. Lead Quality (Hot Rate) vs Conversion
4. Revenue Attribution theo Channel
Marketing Revenue Attribution
Marketing → Store Impact
Phân biệt: Marketing tạo traffic tốt nhưng Sales/Store chuyển đổi kém, hay Marketing đã tạo Lead không tốt. Funnel dưới dùng Unified Prototype Dataset; thẻ real Store Visit (Google) đặt riêng bên phải.
Real — Google Ads Store Visit
Phân bổ Store Visit theo 5 showroom — Illustrative (Excel chỉ có tổng công ty, chưa tách theo showroom)
Marketing Trend — Weekly (07/2026) — Real
Spend
Revenue QC
Leads (KHTN)
ROAS
CPL
File chỉ có 1 tháng (07/2026) — MoM/YoY: N/A — insufficient historical data. Trend theo tuần là dữ liệu thật duy nhất hiện có.
W1W5
AI Marketing Executive Insight
Marketing Health Score
BOD Marketing Summary
Marketing Data Dictionary & Source Mapping
Data Source Mapping
Google AdsSpend · Impressions · Reach · CPC · CPM · CTR · Purchases
→
Facebook AdsSpend · Impressions · Reach · Engagement · Messaging · Orders
→
CareSoftLeads · Qualified Leads · Customer interaction · Lead source
→
BRAVO (chưa kết nối)Customer · New Customer · Order · Revenue
→
Marketing Executive Intelligence
Product Intelligence
Không hiển thị margin/profit/product cost — chỉ Revenue, Leads, Conversion, CAC
Geographic Performance
Tổng theo khu vực khớp với Executive Overview (xem Data Quality → Reconciliation)
⚠ Camera AI chỉ dùng dữ liệu aggregate / anonymous (footfall, dwell time, zone traffic). Không nhận diện khuôn mặt, không lưu danh tính, không theo dõi cá nhân cụ thể.
Store Traffic (Camera AI — 30 ngày)
Marketing Traffic vs Actual Showroom Footfall
Phát hiện lệch pha giữa traffic marketing, footfall thực tế, lead và customer
Showroom Intelligence
Phân biệt "traffic cao" với "chuyển đổi tốt" — bấm để xem chi tiết
Customer Journey Leakage — Marketing → Showroom → Purchase
Marketing → Showroom Attribution theo Campaign
Department / Agent Performance
Chỉ Online Sales + Retail Sales sở hữu Revenue (tổng = Revenue công ty); các phòng ban khác đo bằng KPI vận hành, không double-count doanh thu.
Department Funnel (Level 2) — Sales-owning departments
Marketing / CSKH / Call Center / Kinh doanh phân phối hỗ trợ khai thác & chăm sóc lead nhưng không sở hữu bước Customer — không thể hiện phễu Customer riêng để tránh double-count.
Integration Map
CareSoft không phải nguồn doanh thu — Revenue luôn lấy từ BRAVO/ERP
CareSoftCustomer · Lead · Interaction · Ticket · Chat · Call · Source/UTM · Campaign metadata
→
BRAVO / ERPCustomer · Order · Revenue · SKU · Store · Sales Owner
→
Meta AdsSpend · Campaign · Ad Set · Ad · Leads
→
Google AdsSpend · Campaign · Keyword · Cost/Conversion
→
Unified Customer Intelligence LayerIdentity resolution theo SĐT/Email → Unified Customer ID → AI Scoring/Insight
Mock Data Reconciliation
Được tính lại (không hard-code) từ dataset hợp nhất mỗi lần tải trang
Data Dictionary
AI Business Impact, Adoption, Performance & Governance — Level 4
AI Data: MOCK / PROTOTYPE — minh hoạ theo đúng logic AI Lead Scoring / AI Effectiveness đã có ở tab Lead Intelligence, chưa phải dữ liệu production thật
Executive View
Technical / AI Ops View
AI Executive Scorecard
AI Business Impact
Illustrative / Prototype — chỉ tính khi có chain Lead → AI Recommendation → Action → Customer → Order → Revenue. Nếu thiếu chain: N/A (không lấy Total Revenue × Adoption% để giả lập).
AI-assisted vs Non-AI
AI Adoption
AI Adoption Trend (4 tuần gần nhất)
Tuần 1Tuần 4
Breakdown theo Department
AI Recommendation Effectiveness (Funnel)
AI Impact by Department
AI Impact by Store
AI Use Case Performance
AI Health
AI Risk Monitor
AI Executive Insight
AI Improvement Priority Matrix
⚡ Quick Wins (High Impact, Low Effort)
🎯 Strategic (High Impact, High Effort)
◽ Low Priority (Low Impact, Low Effort)
⏸ Defer (Low Impact, High Effort)
AI Use Case Roadmap
AI Model Quality
Score Band → Predicted vs Actual Conversion
AI Model Drift
AI Data Quality
Identity Match Rate
Data Freshness
AI Cost & Efficiency
AI Automation
AI Incident & Alert Center
AI Governance
Human-in-the-loop
Data Source
Attribution Configuration
Không mặc định Source cuối cùng là nguyên nhân duy nhất tạo doanh thu
First Touch
Last Touch
Linear
Position Based
Data Driven
1. Google SearchFirst Touch
→
2. Website
→
3. Facebook RetargetingAssisted
→
4. Messenger → CareSoftAssisted
→
5. Zalo OA → Sales → BRAVO OrderLast Touch · Revenue ghi nhận tại đây
Ví dụ minh hoạ 1 khách hàng — mô hình mặc định hiện tại: First Touch cho báo cáo Acquisition, Last Touch cho báo cáo Conversion vận hành.
Scoring Configuration
Trọng số do CGO/BOD cấu hình — minh hoạ UI, chưa kết nối model thật
30%
20%
15%
10%
15%
10%
Ngưỡng phân loại: Hot ≥ 80 · Warm 60–79 · Nurture 40–59 · Cold < 40 (chỉnh được ở đây)