Mọi ví dụ trong sổ tay này đều là số thật lấy từ báo cáo "SPF — Thử nghiệm tắt Siêu Tiệc" (kỳ 01–28/06/2026). Đọc xong trang này, anh/chị quay lại dashboard sẽ hiểu được từng ô số.
pp = điểm phần trăm (percentage point). Dùng khi so sánh hai con số vốn đã là % với nhau. Lấy phép trừ thẳng, không phải phép chia.
Trước khi tắt mã: 38,8% → sau khi tắt: 34,0%.
Mọi chỉ số tiền trong báo cáo đều nằm trên một "đường ống" duy nhất. Số dưới đây là toàn hệ, tháng 6:
Đọc gọn: bán 100 đồng trên sàn → cầm về ví ~64 đồng → sau khi trừ nguyên liệu, bao bì, phí ads còn ~36 đồng để trả mặt bằng, lương bếp, và mới tới lãi. Vì vậy báo cáo mới nhấn mạnh voucher 18,3% — nó là khoản mình tự cắt máu, chỉnh được ngay, khác với hoa hồng là luật chơi của sàn.
Tổng tiền theo giá menu khách đặt — chưa trừ bất kỳ khoản gì. Là "mẫu số" của hầu hết các tỷ lệ. Quy ước brand: doanh thu mặc định = GROSS.
Tiền sàn thật sự chuyển về cho quán sau khi trừ hoa hồng, thuế và phần voucher quán gánh. Đây là "tiền tươi" — nhưng chưa phải lãi (còn phải trả nguyên liệu, bao bì…).
Phần trăm doanh thu không về ví — gồm hoa hồng + thuế + voucher quán. Càng thấp càng khoẻ. Đây là chỉ số trung tâm của cả thử nghiệm.
Take-rate = (GMV − Net) ÷ GMVTiền khuyến mãi quán tự gánh chia cho GMV. Gồm 2 nguồn: mã CTKM (Siêu Tiệc…) và giảm giá món (flash sale/Ăn Ngon Rẻ). Báo cáo tách riêng 2 nguồn này vì tắt mã không đụng được phần giảm món.
Giá trị trung bình 1 đơn (GMV ÷ số đơn). Dùng để trả lời: "mã giảm giá có làm khách mua giỏ to hơn không?" — nếu AOV không đổi khi tắt mã ⇒ mã đó không hề xây giỏ, chỉ tặng tiền cho đơn khách vốn sẽ mua.
Tiền còn lại sau khi trừ chi phí biến đổi (nguyên liệu + bao bì) khỏi net. Là con số gần với "lời/lỗ thực" nhất mà dữ liệu hiện có tính được. Lưu ý: COGS 22,5% + bao bì 2,96% đang là proxy từ P&L tháng 5 — chưa phải số thực T6.
CM = Net − (22,5% + 2,96%) × GMVTiền quán mất cho riêng mã CTKM trên mỗi đơn. QA đã kiểm chứng bằng đẳng thức quyết toán: toàn bộ giá trị mã Siêu Tiệc ghi trên báo cáo là quán chịu 100% — không thấy dấu vết sàn "đồng gánh" như tin đồn.
Tắt mã ở 1 chi nhánh rồi so trước/sau là chưa đủ — vì thị trường cùng lúc cũng tự tăng giảm. Bộ chỉ số dưới đây tồn tại để tách "hiệu ứng do mình tắt mã" khỏi "nhiễu thị trường".
Mức "bình thường" trước khi can thiệp, lấy trung bình 3 tuần trước tắt để tránh so với 1 tuần cá biệt. Mọi "Δ NQ" trong bảng đều so với nền này.
Chi nhánh không bị can thiệp, dùng làm "nhiệt kế thị trường" cùng kỳ. Ở đây: NTP (vẫn chạy mã như cũ) và MT (vốn không có mã).
Cách tách hiệu ứng thật: lấy thay đổi của nơi bị tắt mã TRỪ thay đổi của nơi đối chứng. Phần chênh còn lại mới là công/tội của việc tắt mã.
DiD = Δ(NQ) − Δ(NTP)Điều kiện định trước để được phép nhân rộng thử nghiệm — tránh quyết định theo cảm tính. Gate 1 của thử nghiệm này: take-rate về ≤31% VÀ đơn không sập quá 10%.
Biến động không do mình gây ra nhưng lẫn vào kết quả. Tháng 6 có 2 nhiễu lớn: campaign sàn SIEUDEAL tuần W25 (kéo cầu về trước) và cú sập MT −33,6% ở W26 chưa rõ nguyên nhân.
Trong ngữ cảnh này: % đơn đang dùng mã sẽ biến mất nếu tắt mã đó. Phần còn lại (1 − churn) là khách vẫn mua nhưng trả giá đầy đủ — quán tiết kiệm được tiền mã.
Mức churn mà tại đó tiền tiết kiệm từ mã = tiền lãi mất do khách bỏ đi. Churn thực tế thấp hơn điểm này → tắt mã CÓ LỜI; cao hơn → tắt mã LỖ.
Breakeven = chi phí mã ÷ (chi phí mã + CM của nhóm đơn đó)"Δ" (delta) = thay đổi so với giữ nguyên hiện trạng. Δ dương = làm tốt hơn hiện tại; Δ âm = tệ hơn. Bảng kịch bản chấm mỗi phương án ở 4 mức churn (20/30/50/70%) — đọc theo cột churn ≈30% là sát thực tế nhất.
Dòng "Take-rate" trong dashboard, từng ô một:
| Ô | Giá trị | Nghĩa là gì |
|---|---|---|
| NQ nền (TB W23–25) | 38,8% | 3 tuần trước khi tắt, trung bình bán 100 đồng thì 38,8 đồng không về ví. |
| NQ W26 (sau tắt) | 34,0% | Tuần đầu sau tắt, chỉ còn mất 34 đồng trên mỗi 100 đồng. |
| Δ NQ | −4,6pp | Trừ thẳng: 38,8 − 34,0. Miếng sàn ăn nhỏ đi 4,6 điểm. |
| Δ NTP (đối chứng) | +1,1pp | Cùng tuần đó, nơi KHÔNG tắt mã lại tệ đi 1,1 điểm — thị trường không tự tốt lên. |
| DiD thuần | −5,7pp | −4,6 − (+1,1) = −5,7. Sau khi trừ nhiễu thị trường, việc tắt mã "ăn công" trọn 5,7 điểm cải thiện. Dấu ✓ vì đúng hướng kỳ vọng. |
| Δ MT (nhiễu) | −2,1pp | Chi nhánh không liên quan cũng nhúc nhích — nhắc mình rằng đối chứng không hoàn hảo, kết luận cần thêm dữ liệu. |
Vì mục tiêu của thử nghiệm không phải giữ số đơn — mà là đổi bớt đơn "bào máu" lấy biên khoẻ hơn. Mỗi đơn còn lại mang về nhiều tiền hơn 8,7%. Câu hỏi thật sự là: phần đơn mất đi có đáng giá hơn phần biên lấy lại không → đó là việc của bảng kịch bản & breakeven.
Vì −0,27tr/tháng là mức gần hòa, nằm trong biên sai số của 1 tuần dữ liệu. Con số này KHÔNG đủ để kết luận tắt hay không — nó đủ để kết luận "đừng tắt vội, đo thêm". Ngoài ra mô hình chưa tính được 2 thứ: mất hiển thị trên app khi GMV giảm (xấu thêm) và khách quay lại (chưa đo được vì SĐT bị ẩn).
Chưa. Net mới trừ phần của sàn (hoa hồng, thuế, voucher). Còn phần của quán: nguyên liệu ~22,5%, bao bì ~3%, rồi mặt bằng, lương… Net 150,9tr nghe to nhưng biên đóng góp chỉ ~83,4tr, và đó vẫn chưa phải lãi ròng.
Phân nhóm nội bộ của Haru cho bộ mã Siêu Tiệc. Group A = đúng 2 mã SIEUTIEC20 và SIEUTIEC30 — ngưỡng đơn thấp (từ 53k/71k), bị kết luận "trợ giá đơn khách vốn sẽ mua". Group B = các mã SIEUTIEC còn lại (40/50/70 + biến thể) — ngưỡng cao hơn, có dấu hiệu kéo khách mua thêm cho đủ ngưỡng (AOV nhóm B 141–146k so với 76–80k của đơn không mã). Lưu ý kỹ thuật: biến thể SIEUTIEC30A/30F thuộc B, không phải A.
Vì trước đây nội bộ tin rằng sàn đồng gánh 46–54% tiền mã. Khi đối soát từng đơn giữa file bán hàng và file quyết toán, đẳng thức khớp ~99% đơn cho thấy toàn bộ tiền giảm của mã đều trừ vào ví quán. Nghĩa là mỗi mã đắt gấp ~2 lần so với vẫn tưởng — một lý do lớn khiến phân tích cũ sai lệch.
Tuần ISO — đánh số tuần theo chuẩn quốc tế, thứ Hai là ngày đầu tuần. Trong báo cáo này: W23 = 01–07/06 · W24 = 08–14/06 · W25 = 15–21/06 · W26 = 22–28/06. Mốc quan trọng: SPF nhận đăng ký tắt vào thứ Sáu và áp dụng vào thứ Ba → NQ hiệu lực thứ Ba 23/06 (đơn cuối dùng mã: 19:16 ngày 22/06), NTP hiệu lực thứ Ba 30/06 — ngoài cửa sổ dữ liệu, nên NTP trong báo cáo vẫn đóng vai đối chứng.