📘 BÁO CÁO CHU KỲ MUA HÀNG TRONG HỆ THỐNG ERP (ADMIN,CRM,POS)
1. TỔNG QUAN & TRUY CẬP
✅ Mục đích sử dụng
Báo cáo Chu kỳ mua hàng giúp spa:
Theo dõi lượng khách bắt đầu mua trong thời gian lọc.
Phát hiện khách đã lâu chưa quay lại, có nguy cơ rời bỏ.
Kích hoạt chăm sóc/ưu đãi đúng thời điểm để giữ chân khách.
💡 Giữ được 1 khách cũ giúp tiết kiệm gấp 5 lần chi phí so với tìm khách mới.
🔍 Truy cập báo cáo
Đường dẫn: Admin / POS / CRM → Báo cáo → Chu kỳ mua hàng
📐 Định nghĩa & công thức
Chu kỳ mua hàng: Khoảng thời gian trung bình khách quay lại mua.
Chu kỳ = 0: Khách chưa quay lại hoặc mua nhiều lần trong 1 ngày.
2. CẤU TRÚC BÁO CÁO

🔧 Bộ lọc báo cáo
Cách xem
Chọn theo ngày hoặc theo tháng
Chu kỳ chuẩn
Khoảng phân tích: 15 / 30 / 60 ngày
Ngày
Khoảng lọc (mặc định 03 tháng gần nhất)
Chi nhánh
Chọn 1 hoặc nhiều chi nhánh
📊 Biểu đồ trực quan
Tổng số khách hàng đã mua hàng trong thời gian lọc
Tỷ lệ khách theo chu kỳ mua hàng
Phân 2 nhóm:
Có chu kỳ mua hàng là 0 (tức là khách chưa hề quay lại mua hoặc mua nhiều lần ngay trong ngày mua hàng đầu tiên) --> Khách hàng chưa quay lại
Có chu kỳ mua hàng là từ 1 đến ngày được lọc trên bộ lọc chu kỳ--> KH đã quay lại
Tỷ lệ khách theo thời gian chưa mua lại
Chia thành các mốc theo chu kỳ chuẩn: VD: Trên bộ lọc chu kỳ chọn chu kỳ 15 ngày thì biểu đồ chia thành các khoảng 1-15, 16-30, 31-45, 46-60 ngày. Bộ lọc chu kỳ là 30 ngày thì biểu đồ chia thành các khoảng 1-30, 31-60, 61-90 ngày
Biểu đồ tròn dạng %, di chuột để xem chi tiết.
📋 Bảng thống kê chi tiết

Số ngày chưa mua lại
Khoảng cách từ lần mua cuối → hiện tại
Tỷ lệ khách hàng theo chu kỳ mua hàng
% khách thuộc mỗi chu kỳ
Tổng khách
Số khách trong thời gian lọc
Tỷ lệ chưa quay lại
% khách chưa quay lại theo từng mốc
Khách có nguy cơ rời bỏ
Chu kỳ = 0 và vượt quá chu kỳ chuẩn
📌 Ví dụ minh hoạ

Tổng khách hàng: 33 Tỷ lệ chưa quay lại:
1–15 ngày
9
27%
16–30 ngày
5
15%
31–45 ngày
12
36%
Trên 46 ngày
7
21%
Khách có chu kỳ = 0: 22 khách (trong đó 10 khách đã hơn 31 ngày chưa quay lại)
Ở ảnh ví dụ trên nhìn vào bảng thống kê chi tiết ta thấy,
Có 9 khách chưa mua lại trong 1-15 ngày (tỷ lệ 9/33 = 27%) , có 5 khách chưa mua lại trong 16-30 ngày (tỷ lệ 5/33 = 15%), có 12 khách chưa mua lại trong 31-45 ngày (tỷ lệ 12/33 = 36%), có 7 khách chưa mua lại trong >46 ngày (tỷ lệ 7/33 = 21%)
Có 2 khách có chu kỳ mua là 0 với số ngày chưa mua lại là 1-15 ngày, có 5 khách có chu kỳ mua là 0 với số ngày chưa mua lại là 16-30 ngày, có 10 khách có chu kỳ mua là 0 với số ngày chưa mua lại là 31-45 ngày, có 5 khách có chu kỳ mua là 0 với số ngày chưa mua lại là 46-60 ngày. Tổng số khách có chu kỳ mua 0 là 22 khách
Cách lấy danh sách khách hàng:
3. ỨNG DỤNG TRONG VẬN HÀNH SPA
🎯 Giữ chân khách sắp rời bỏ
Nhận diện sớm khách lâu chưa quay lại.
Gửi nhắc lịch, ưu đãi hoặc lời mời chăm sóc đúng lúc.
Tự động gán nhãn “cảnh báo rời bỏ” trong CRM.
📅 Tạo lịch chăm sóc định kỳ cá nhân
Mỗi khách có chu kỳ riêng (7 ngày chăm da, 30 ngày triệt lông,…).
ERP tự nhắc lịch → khách quay lại đều, giữ thói quen.
🧠 Phân nhóm khách – chăm đúng người
Khách trung thành → upsell dịch vụ cao hơn
Khách lâu chưa quay lại → kích thích bằng khuyến mãi
Khách mới → xây dựng thói quen sử dụng định kỳ
💸 Tăng doanh thu bằng “thời điểm vàng”
Ví dụ:
Khách triệt lông: đến ngày 40 → gửi "liệu trình tiếp theo -20%"
Khách làm mày: ngày 28 → nhắc dặm lại để luôn sắc nét
Khách chăm da: ngày 10 --> Nhắc lịch chăm da và đi liệu trình mới cho khách hàng
📊 Hỗ trợ quản lý & báo cáo
Biết được chi nhánh nào giữ khách tốt.
Dịch vụ nào khách quay lại đều → tăng đầu tư.
Dịch vụ nào tỉ lệ rời bỏ cao → cần kích hoạt chiến dịch lại.
4. TỔNG KẾT
✅ “Không phải khách bỏ mình, mà là bạn chưa giữ họ đúng lúc.”
Báo cáo Chu kỳ mua hàng là công cụ giúp bạn:
Đọc vị hành vi khách
Chăm sóc tự động
Tối ưu chi phí marketing
Tăng doanh thu từ khách cũ
Vận hành spa chuyên nghiệp – bền vững – hiệu quả
Last updated