Khi bài toán nhân sự trở thành điểm nghẽn tăng trưởng của chuỗi bán lẻ

Trong các chuỗi bán lẻ đa kênh đang mở rộng nhanh, quản trị nhân sự (HRM) không còn là câu chuyện hành chính, mà trở thành hệ trục vận hành ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí, hiệu suất và trải nghiệm nhân sự.

Với chuỗi bán lẻ kính mắt Anna - doanh nghiệp đang vận hành đồng thời cửa hàng offline và online trên TikTok Shop, bài toán này càng trở nên rõ rệt khi quy mô nhân sự tăng nhanh, mô hình làm việc đa ca – đa điểm – đa vai trò, trong khi hệ thống HRM vẫn phân mảnh và thiếu tự động hóa

UpBase, trong vai trò đối tác triển khai chuyển đổi số, đã cùng Lark xây dựng lộ trình chuyển đổi HRM bài bản, trong đó module chấm công - tính lương được ưu tiên triển khai sớm nhằm giải phóng nguồn lực vận hành và tạo nền tảng dữ liệu cho giai đoạn tăng trưởng tiếp theo.

1. Bối cảnh: Khi một chuỗi bán lẻ tăng trưởng nhanh nhưng hệ thống vận hành nội bộ chưa theo kịp

Anna đang vận hành mô hình bán lẻ đa kênh với hệ thống cửa hàng vật lý kết hợp TikTok Shop, quy mô nhân sự lên tới gần 300 người, phân bổ theo nhiều điểm bán, nhiều ca làm và nhiều vai trò khác nhau.

Anna không còn là một doanh nghiệp nhỏ vận hành theo mô hình cửa hàng đơn lẻ.

Tổ chức đã phát triển thành một hệ thống bán lẻ đa khối với cấu trúc rõ ràng:

• Khối Back Office: HR, C&B, Kế toán, Mua hàng, CNTT…
• Khối Front Office: Sales & Marketing, Sales Online, Vận hành, RSM, AM, cửa hàng
• Hệ thống cửa hàng làm việc theo ca 8–12 tiếng
• Các bộ phận trực page, kho, trải nghiệm khách hàng, dự án mở rộng…

Mô hình này phản ánh đúng bản chất của một doanh nghiệp retail đang mở rộng: đa tầng phê duyệt, đa vai trò quản lý, đa loại hình ca làm việc, và nhiều biến số ảnh hưởng trực tiếp đến lương (KPI, doanh số, làm thêm giờ, phụ cấp, thưởng EBITDA…).

Tuy nhiên, khi tổ chức phức tạp dần lên, bài toán đặt ra là:

Làm sao kiểm soát công – lương chính xác, minh bạch, có SLA rõ ràng, và đủ khả năng mở rộng khi số lượng cửa hàng và nhân sự tăng nhanh?

Qua khảo sát thực trạng, có thể thấy Anna đang vận hành chấm công – tính lương dựa trên một hệ thống nhiều lớp quy trình thủ công, phụ thuộc lớn vào con người và file rời rạc. Đây chính là điểm nghẽn lớn nhất trong hành trình chuyển đổi số nội bộ.

2. Bài toán chấm công – tính lương: Phức tạp hơn rất nhiều so với một bảng công

2.1. Mô hình ca làm việc đa dạng, không đồng nhất

Anna vận hành song song:

Khối văn phòng:

• Làm T2 – sáng T7 (linh hoạt 2 T7/tháng)
• Không tính làm thêm giờ thường xuyên
• Có quy trình xin tăng ca theo phê duyệt Ban lãnh đạo

Khối cửa hàng:

• Ca 8h hoặc 12h
• Chia nhỏ theo khung giờ (8–9h, 9–12h, 12–15h…)
• Sau 21h mới tính OT
• Nghỉ 4–5 ngày/tháng tùy sắp xếp

Bộ phận trực page:

• 8h–17h hoặc 15h–23h
• Linh hoạt theo nhu cầu kinh doanh
• Chỉ riêng cấu trúc ca làm việc này đã tạo ra:
• Hàng trăm biến thể công thực tế mỗi tháng
• Nguy cơ sai lệch nếu nhập liệu thủ công
• Khó kiểm soát tính công theo logic chuẩn hóa

2.2. Quy trình chấm công - điều chỉnh công nhiều tầng, phụ thuộc phê duyệt thủ công

Thực tế, Anna không thiếu quy trình.

Khảo sát cho thấy:

• Có SLA rõ ràng cho từng bước (5 phút, 12h, 24h…)
• Có luồng duyệt cụ thể (CBNV → TBP → C&B → Kế toán → BLĐ)
• Có quy định chi tiết cho từng loại request
• Có cơ chế xử lý khiếu nại lương

Ở mức độ quản trị nội bộ, đây là một nền tảng khá bài bản, nhưng khi thực hiện bằng:

• Form rời
• Chat
• File Excel
• Nhập lại dữ liệu bằng tay

thì vấn đề phát sinh ngay lập tức:

• Không có SLA theo dõi realtime
• Dễ trễ duyệt → ảnh hưởng bảng lương
• HR phải đối chiếu thủ công từng request
• Không có cảnh báo vượt hạn tự động

2.3. Dữ liệu lương đến từ nhiều nguồn khác nhau

Từ khảo sát có thể thấy:

• KPI từ các phòng ban gửi về
• Doanh số, thưởng target gửi riêng
• Hoa hồng tính bên ngoài rồi nhập lại
• EBITDA từ kế toán

Điều đó có nghĩa là bảng lương không được hình thành từ một nguồn dữ liệu thống nhất.

Với C-level, đây là rủi ro lớn:

• Sai sót dễ xảy ra
• Trễ lương ảnh hưởng tinh thần nhân sự
• Khó truy vết khi có khiếu nại
• Khó nhìn ra chi phí nhân sự theo từng cửa hàng

Trong bán lẻ, chi phí nhân sự là một trong những khoản chi lớn nhất. Nếu không kiểm soát tốt, lợi nhuận có thể bị bào mòn mà không nhận ra ngay.

2.4. Quy trình tính lương nhiều bước, nhiều rủi ro

Chuỗi quy trình tính lương hiện tại:

Vấn đề cốt lõi không nằm ở số bước, mà nằm ở:

• Dữ liệu đến từ nhiều nguồn
• Hoa hồng và thưởng import từ ngoài vào
• Không có một nguồn dữ liệu tập trung duy nhất (single source of truth)
• HR phải tổng hợp thủ công trước khi chạy lương

Với một doanh nghiệp retail, điều này tạo ra 3 rủi ro lớn:

1️⃣ Rủi ro sai sót lương

Chỉ cần lệch 1 công, 1 OT, 1 KPI là toàn bộ bảng lương phải điều chỉnh.

2️⃣ Rủi ro niềm tin nội bộ

Lương là yếu tố nhạy cảm nhất trong tổ chức. Sai 1–2 case có thể ảnh hưởng tinh thần toàn hệ thống.

3️⃣ Rủi ro không scale được

Cấu trúc Anna cho thấy tổ chức đã chuẩn bị cho việc mở rộng:

• Có RSM
• Có AM
• Có bộ phận phát triển mặt bằng
• Có dự án mở rộng

Nhưng nếu mỗi cửa hàng mới đồng nghĩa với:

• Tăng thêm request thủ công
• Tăng thêm file xử lý
• Tăng thêm workload cho C&B

Thì tốc độ mở rộng chuỗi sẽ bị giới hạn bởi năng lực hành chính. Đây là điểm mà nhiều doanh nghiệp bán lẻ gặp phải: Front-office tăng trưởng nhanh, back-office vận hành không kịp chuẩn hóa

3. Bản chất vấn đề: Đây không phải là bài toán HR, mà là bài toán quản trị chuỗi bán lẻ

Chấm công – tính lương tại Anna phản ánh 3 vấn đề chiến lược:

• Thiếu hệ thống hóa rule vận hành thành workflow tự động
• Thiếu dữ liệu tập trung để phục vụ quản trị cấp điều hành
• Thiếu công cụ kiểm soát chi phí nhân sự theo thời gian thực

Trong retail, chi phí nhân sự là một trong những cấu phần lớn nhất của OPEX. Nếu không kiểm soát được:

• OT
• Vi phạm giờ làm
• Tỷ lệ nghỉ phép
• Chi phí theo cửa hàng

thì lợi nhuận sẽ bị bào mòn mà BLĐ không nhìn thấy rõ nguyên nhân. Chấm công – tính lương với Anna không chỉ là một nghiệp vụ nhân sự. Đó là:

• Bài toán kiểm soát chi phí vận hành
• Bài toán minh bạch nội bộ
• Bài toán chuẩn hóa quy trình khi mở rộng chuỗi
• Bài toán xây dựng nền tảng quản trị số

Trong một doanh nghiệp retail đang tăng tốc, nếu hệ thống HR không được số hóa kịp thời, nó sẽ trở thành điểm nghẽn lớn nhất trong toàn bộ cấu trúc vận hành.

Cách tiếp cận của UpBase: Không làm mới hoàn toàn mà chuyển đổi có kiểm soát

Thay vì tiếp cận theo hướng triển khai một phần mềm chấm công, UpBase cùng Anna lựa chọn cách tiếp cận ở tầng hệ thống: tái thiết kế toàn bộ cấu trúc dữ liệu và quy trình HRM, đảm bảo chấm công – duyệt công – tính lương – theo dõi đào tạo vận hành trong một dòng chảy xuyên suốt. Quá trình triển khai được chia thành ba giai đoạn rõ ràng.

Giai đoạn 1: Chuẩn hóa nền tảng và tổng hợp thực trạng

Trước khi số hóa, bước đầu tiên là chuẩn hóa kiến trúc tổ chức trên Lark.

UpBase hỗ trợ thiết lập Lark Admin làm nền tảng quản trị trung tâm, bao gồm:

• Chuẩn hóa sơ đồ tổ chức, phòng ban, vai trò, vị trí
• Đồng bộ title và thông tin nhân sự
• Thiết lập cấu trúc dữ liệu thống nhất giữa các điểm bán

Đây là bước quan trọng nhưng thường bị bỏ qua. Nếu dữ liệu nền tảng không chuẩn, mọi automation phía sau đều sẽ phát sinh sai lệch.

Song song đó, đội ngũ tiến hành training admin và end-user, đồng thời khảo sát chi tiết thực trạng quy trình chấm công – tính lương – quản lý đào tạo hiện tại. Việc này giúp đảm bảo hệ thống mới không áp đặt một quy trình cứng nhắc, mà được thiết kế dựa trên thực tế vận hành của Anna.

Giai đoạn 2: Xây dựng hệ thống chấm công – tính lương tự động

Trọng tâm của dự án nằm ở việc chuyển đổi quy trình chấm công và tính lương từ bán thủ công sang tự động hóa có kiểm soát.

Cấu trúc giải pháp được thiết kế như sau:

‍Lark Attendance – Thu thập dữ liệu thời gian thực

Hệ thống chấm công được triển khai tại các điểm bán, cho phép nhân sự check-in/check-out trực tiếp trên nền tảng. Dữ liệu được ghi nhận theo thời gian thực, giảm thiểu sai lệch và loại bỏ nhu cầu tổng hợp thủ công cuối kỳ.

‍Anycross – Cầu nối dữ liệu

Thông qua tích hợp, dữ liệu từ Lark Attendance được tự động đồng bộ về Lark Base. Điều này đảm bảo thông tin công – ca – OT không bị phân mảnh giữa các hệ thống.

‍Lark Base + Automation – Xử lý logic tính lương

Với Lark Base, UpBase xây dựng cấu trúc dữ liệu và logic automation để:

• Chuẩn hóa dữ liệu công – ca
• Tính toán lương theo từng loại ca và chính sách
• Tự động cập nhật thay đổi
• Xây dựng dashboard theo dõi và tracking tiến độ
• Khi dữ liệu đầu vào thay đổi, hệ thống tự động phản ánh vào bảng tính lương mà không cần xử lý thủ công lại từ đầu.

Lark Approval – Kiểm soát và phân quyền

Toàn bộ đề nghị liên quan đến công ca (đổi ca, tăng ca, điều chỉnh…) được chuyển sang quy trình duyệt online trên Lark Approval. Hệ thống phân quyền rõ ràng theo cấp quản lý, đảm bảo minh bạch và lưu vết đầy đủ.

Đây là lớp kiểm soát giúp Anna vừa tự động hóa, vừa duy trì tính chặt chẽ trong quản trị.

Giai đoạn 3: Mở rộng sang quản lý data đào tạo

Sau khi hệ thống chấm công – tính lương ổn định, dự án tiếp tục mở rộng sang xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu đào tạo.

Lark được sử dụng để:

• Thiết kế hệ thống tracking data đào tạo
• Chuẩn hóa quy trình quản lý
• Tích hợp dashboard theo dõi
• Thiết lập automation và notification qua Lark Messenger

Việc mở rộng này giúp HR không chỉ dừng lại ở quản lý chi phí nhân sự, mà còn theo dõi chất lượng phát triển nguồn lực tại từng điểm bán.

Giá trị cốt lõi: Từ xử lý công việc sang quản trị bằng hệ thống

Điểm khác biệt của dự án không nằm ở từng module riêng lẻ, mà ở kiến trúc tổng thể được thiết kế lại.

Sau khi hoàn tất triển khai module HRM chấm công – tính lương trên nền tảng Lark, dưới sự đồng hành của UpBase, Anna không chỉ "làm HRM tốt hơn", mà đạt được sự chuyển dịch rõ ràng về cách quản trị chuỗi bán lẻ.

HR vận hành nhẹ hơn, nhưng kiểm soát sâu hơn

Việc chuẩn hóa dữ liệu và tự động hóa chấm công – tính lương giúp đội ngũ HR:

• Giảm mạnh khối lượng xử lý thủ công mỗi kỳ công – lương
• Hạn chế sai sót phát sinh từ tổng hợp và đối soát bằng bảng tính
• Chuyển trọng tâm từ "làm cho xong" sang kiểm soát, theo dõi và cải tiến

HR không còn là bộ phận phản ứng theo sự vụ, mà trở thành đơn vị nắm dữ liệu vận hành nhân sự theo thời gian thực.

Minh bạch hóa công ca – củng cố trải nghiệm và niềm tin nội bộ

Với hệ thống chấm công và duyệt công tập trung:

• Công ca, OT, đề nghị liên quan được ghi nhận và duyệt minh bạch
• Nhân sự hiểu rõ dữ liệu công của mình, giảm tranh chấp và khiếu nại
• Quản lý cửa hàng có công cụ theo dõi ca làm rõ ràng, thay vì báo cáo rời rạc

Điều này đặc biệt quan trọng với chuỗi bán lẻ, nơi niềm tin nội bộ ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng vận hành tại điểm bán.

Ban điều hành có dữ liệu để kiểm soát chi phí nhân sự theo chuỗi

Một trong những giá trị lớn nhất sau chuyển đổi nằm ở góc nhìn quản trị.

Thay vì chỉ nhìn tổng chi phí nhân sự cuối tháng, Anna bắt đầu có:

• Dữ liệu công ca theo phòng ban, cửa hàng
• Khả năng theo dõi xu hướng OT, phân bổ nhân sự
• Nền tảng để đánh giá hiệu quả sử dụng lao động khi mở rộng quy mô

HRM lúc này không chỉ phục vụ HR, mà trở thành nguồn dữ liệu đầu vào cho các quyết định vận hành và tăng trưởng.

Sẵn sàng mở rộng

Quan trọng hơn cả, hệ thống HRM mới:

• Có thể mở rộng khi Anna tăng số lượng cửa hàng
• Dễ dàng kết nối với các module khác như đào tạo, đánh giá, hiệu suất
• Không cần "làm lại từ đầu" khi mô hình vận hành thay đổi

Điều này giúp Anna tránh được bài toán phổ biến của nhiều chuỗi bán lẻ: tăng trưởng nhanh nhưng hệ thống nội bộ không theo kịp, dẫn đến chi phí ẩn và rủi ro dài hạn.

4. Kết luận

Lark được UpBase lựa chọn làm nền tảng trung tâm cho HRM chuỗi bán lẻ nhờ khả năng:

• Linh hoạt low-code/no-code
• Dễ tích hợp hệ sinh thái (Attendance, Base, Approval, Automation)
• Phù hợp với môi trường retail đa điểm

Thay vì xem chấm công – tính lương là một bài toán hành chính, UpBase tiếp cận dự án Anna dưới góc nhìn vận hành chuỗi bán lẻ đang mở rộng.

Và đó cũng chính là triết lý UpBase theo đuổi trong các dự án chuyển đổi số: giải quyết đúng điểm nghẽn vận hành, để công nghệ thực sự tạo ra giá trị kinh doanh.

Chuỗi bán lẻ của bạn đang gặp bài toán tương tự?UpBase sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp trong việc chuẩn hóa và chuyển đổi số vận hành – từ HRM, bán hàng đa kênh đến kho vận và dữ liệu.

👉 Trao đổi cùng chuyên gia UpBase để đánh giá bài toán vận hành hiện tại của bạn