Vì Sao “Thêm Nhiều Tài Xế” Chưa Chắc Tăng Hiệu Suất Giao Hàng?
Trong các giờ cao điểm, mỗi khi khối lượng đơn hàng tăng đột biến, hầu hết các doanh nghiệp đều nghĩ tuyển thêm người là giải pháp tốt nhất để đáp ứng tình trạng này. Nhưng hiệu suất giao hàng không tăng theo số lượng tài xế nếu phân bổ, tuyến đường, lịch/ca làm việc không được tối ưu hiệu quả. Bài viết này đưa góc nhìn doanh nghiệp: khi nào nên tăng người, khi nào phải tối ưu quy trình quản lý tài xế, và cách dùng dữ liệu để kiểm chứng trước khi chi thêm ngân sách, bám sát bối cảnh Việt Nam.
1. Nhìn lại bài toán hiệu suất giao hàng từ góc độ doanh nghiệp
Tài xế là chi phí hay năng lực?
Với doanh nghiệp có đội giao hàng nội bộ, tài xế vừa là chi phí cố định vừa là năng lực vận hành. Câu hỏi không phải “tuyển bao nhiêu” mà là “mỗi giờ tạo thêm bao nhiêu giá trị”. Nếu một ca 8 tiếng chỉ đạt 60% sử dụng thời gian, hiệu suất giao hàng thấp kéo chi phí trên mỗi đơn hàng tăng cao cao, dù đội ngũ đông. Ngược lại, khi phân bổ hợp lý và tuyến ngắn, cùng số người ấy có thể tạo ra gấp rưỡi số đơn giao thành công. Doanh nghiệp nên đo số đơn giao/giờ, tỉ lệ giao hàng đúng giờ, km/đơn,…; khi minh bạch, quản lý tài xế chuyển từ cảm tính sang quản trị theo thành tích và an toàn.
“Thêm người nhưng không nhanh hơn”
Đội 100 người có thể không nhanh hơn đội 80 người nếu tuyến vòng vèo, khả năng quản lý đơn kém, lịch ca dàn trải. Khi nút thắt nằm ở quy trình, không phải nguồn lực, thêm người chỉ làm tăng những tuyến đường rỗng và thời gian chờ. Hiệu suất giao hàng vì vậy dậm chân: km/đơn không giảm, số đơn giao/giờ không tăng, ETA vẫn sai. Cần “tháo nút cổ chai” trước, “bơm thêm lưu lượng” sau.
Áp dụng tại thị trường Việt Nam
Hẻm sâu, chung cư nhiều tầng, giờ cấm tải, mưa lớn, dễ ngốn 5-10 phút/đơn. Với TP.HCM (Q.1, 3, 7, TP.Thủ Đức) hay Hà Nội (Cầu Giấy, Hoàng Mai, Hà Đông), hiệu suất giao hàng chỉ bền khi tối ưu phân bổ, tuyến, ca và dữ liệu địa chỉ trước khi tăng đầu người.
2. 7 sai lầm phổ biến làm giảm hiệu suất giao hàng
“Thêm người là xong”
Tuyển thêm nhưng không xử lý nút thắt phân bổ/tuyến sẽ chỉ làm chi phí leo thang. Hiệu suất giao hàng gắn với tốc độ và quảng đường di chuyển, không chỉ số lượng người.
“Tài xế đi mọi nơi”
Thiếu phân vùng theo quận/giờ khiến tài xế phải chạy xa, vòng nhiều lần. Phân vùng giao hàng làm số km/đơn tăng, số đơn giao/giờ giảm là lỗi phổ biến khi quản lý tài xế mới mở rộng.
“Đo tổng đơn là đủ”
Tổng đơn không phản ánh năng suất từng vùng. Cần theo dõi theo ca/quận: tỉ lệ giao hàng đúng giờ, số đơn giao/giờ, tỉ lệ giao hàng thất bại/trả hàng. Không có bản đồ nhiệt về mật độ đơn hàng, hiệu suất giao hàng khó cải thiện.
“ETA chỉ để thông báo”
Thời gian giao hàng dự kiến (ETA) là công cụ điều hành. ETA chính xác giúp can thiệp sớm, khách bớt gọi hotline, tài xế bớt bị hối. Nó tác động trực tiếp tới hiệu suất giao hàng.
“Lịch ca cố định an toàn hơn”
Ca cố định dễ rảnh rỗi ngoài đỉnh và quá tải trong đỉnh. Lịch linh hoạt bám theo 11-14h, 17-21h sẽ sử dụng nguồn lực hiệu quả, nâng hiệu suất giao hàng mà không cần tuyển thêm.
“Quản lý tài xế bằng cảm tính”
Đánh giá cảm tính gây ức chế và phân công thiếu công bằng. Cần điểm tín nhiệm dựa dữ liệu: đúng giờ, ePOD chuẩn, phản hồi khách. Khi minh bạch, quản lý tài xế hiệu quả và bền vững.
3. Khi nào “thêm người”, khi nào “tối ưu hệ thống” để nâng hiệu suất giao hàng
Đo các KPI cốt lõi
Bắt đầu bằng ba chỉ số: số đơn giao/giờ, km/đơn, tỉ lệ giao hàng đúng giờ trong các thời gian cao điểm theo quận và theo 11-14h, 17-21h. Nếu số đơn giao/giờ thấp + km/đơn cao, nút thắt ở khả năng gom đơn, phân vùng giao hàng, hoặc tuyến kém hiệu quả; nếu tỉ lệ giao hàng đúng giờ kém nhưng số km/đơn thấp, có thể do ca, chờ hàng hoặc kỷ luật ePOD.
Xác định nút thắt
Hãy trả lời: có gán tay nhiều không? tuyến có đổi khi tắc đường không? Lô đơn hàng (batch order) có giới hạn bán kính và thời gian chờ không? Địa chỉ có đủ hẻm/ngõ/kiệt và ghi chú chung cư không? Ca có bám theo đúng nhu cầu giao hàng? Nếu nhiều câu trả lời là chưa“chưa”, hiệu suất giao hàng sẽ không tăng dù thêm người.
Tối ưu quy trình quản lý giao hàng
Phân bổ đơn hàng dựa trên quy tắc đã thiết lập từ trước, định tuyến động, cập nhật ETA liên tục, phân vùng và nhóm đơn hàng.
Triển khai các bước chi phí thấp – tác động nhanh:
- Phân bổ đơn hàng dựa trên quy tắc đã thiết lập từ trước: gán theo khoảng cách, thời gian chuẩn bị, tải tài xế, ưu tiên SLA.
- Định tuyến động: đổi tuyến khi tắc đường/mưa/đơn phát sinh; cập nhật ETA cho cửa hàng & khách.
- Phân vùng và nhóm đơn hàng: ghép đơn theo bán kính & khung chờ; điều chỉnh zone theo mật độ.
- ePOD tiêu chuẩn: ảnh, tọa độ, chữ ký điện tử; xử lý tranh chấp nhanh
- Đo lại sau 1-2 tuần: so sánh trước/sau theo quận/giờ để xác nhận hiệu suất giao hàng.
Chỉ tăng người khi thông lượng đã chạm trần
Khi đã tối ưu mà vẫn thiếu năng lực giờ đỉnh, hãy thêm người theo quận/giờ cụ thể. Tăng theo “sóng nhỏ”, đánh giá lại mỗi tuần, tránh tuyển ồ ạt rồi dư thừa khi nhu cầu giảm.
4. Giải pháp quản lý tài xế – nâng cao hiệu suất giao hàng
Chuẩn hóa dữ liệu & tiêu chuẩn đo lường
Chuẩn địa chỉ (số nhà/hẻm/phường/quận), tên tòa/chung cư; ghi nhận thời gian chuẩn bị theo khung giờ. Dữ liệu sạch giúp phân bổ và tuyến chính xác, làm hiệu suất giao hàng tăng rõ.
Phân bổ tài xế tự động
Áp quy tắc cứng (giới hạn đơn/tài xế, bán kính, loại hàng) và mềm (điểm tín nhiệm, thời gian chuẩn bị, ưu tiên khách). Ưu tiên VIP/khẩn bảo vệ SLA, giảm can thiệp tay trong quản lý tài xế.
Tối ưu tuyến đường với ETA rõ ràng
Tái tối ưu theo chu kỳ và khi có sự kiện; ETA gửi cho cửa hàng và khách. Khi mọi người nhìn cùng “một đồng hồ”, hiệu suất giao hàng ổn định, hotline giảm tải.
Phân vùng và gom đơn hàng linh hoạt theo mật độ
Vùng giao hàng (delivery zone) theo cụm hẻm/chung cư và theo giờ; ngưỡng batch gồm số đơn tối đa, bán kính tối đa, thời gian chờ tối đa. Test cấu hình trong 2 tuần để chọn phương án cho hiệu suất giao hàng cao.
Xây dựng ca làm việc linh hoạt & đào tạo tài xế
Lập ca ngắn bám đỉnh; đổi ca gần khu đông dân để giảm chạy rỗng. Đào tạo tài xế theo dữ liệu tuyến, kỷ luật ePOD, kỹ năng giao trong chung cư; thưởng–phạt minh bạch để quản lý tài xế công bằng.
Mục tiêu:
- Tỉ lệ giao hàng đúng giờ +10–15% trong giờ đỉnh.
- Số đơn giao/giờ +15–25% ở tuyến nhiều điểm.
- Km/đơn giảm 10–15%; Tỉ lệ giao hàng thất bại/tỉ lệ hoàn hàng giảm 30–40%.
5. Smart Minds đồng hành để nâng cao hiệu suất giao hàng
- Now (đơn gấp nội thành): phân bổ theo thời gian chuẩn bị & khoảng cách, tuyến động, ETA “sống”; phù hợp F&B/thương mại điện tử giờ trưa – tối tại TP.HCM/Hà Nội.
- Dash (nhiều điểm giao): gom đơn theo bán kính & khung thời gian, phân vùng giao hàng theo mật độ, ưu tiên thứ tự giao; giúp hiệu suất giao hàng tăng bền vững, kiểm soát chi phí giao hàng.
- Enterprise (tích hợp & quản trị): hợp nhất đơn từ POS/website/sàn; ePOD chuẩn; dashboard KPI theo quận/giờ; đối soát minh bạch để quản lý tài xế theo dữ liệu.
- Lộ trình 2 tuần (pilot nhỏ): chọn 1–2 quận “đỏ”, bật tính năng cốt lõi, so sánh trước–sau; quyết định tuyển thêm người hay mở rộng tối ưu dựa trên số liệu hiệu suất giao hàng.
6. FAQ – Giải đáp nhanh về hiệu suất giao hàng & quản lý tài xế
Khi nào chắc chắn phải thêm tài xế?
Khi drops/giờ vẫn không đạt mục tiêu sau khi đã tối ưu phân bổ, tuyến, batching, lịch ca và ePOD. Hãy tăng theo ca và theo quận, không tăng đồng loạt.
Làm sao “quản lý tài xế” công bằng?
Dùng điểm tín nhiệm theo đúng giờ, drops/giờ, chất lượng ePOD; công bố bảng xếp hạng minh bạch; đào tạo 1-1 theo ca.
Địa chỉ hẻm/chung cư hay sai?
Chuẩn hóa địa chỉ và thêm ghi chú tòa nhà, vị trí gửi xe, thang hàng. Điều này tiết kiệm 3-5 phút/điểm và cải thiện hiệu suất giao hàng rõ rệt.
7. Kết luận: Muốn tăng hiệu suất giao hàng, gỡ nút thắt trước, tuyển người sau
Tuyển thêm người không tự động cải thiện hiệu suất giao hàng khi nút thắt nằm ở quy trình. Hãy đo KPI, xác định nút thắt, tối ưu phân bổ – tuyến – batching – lịch ca – ePOD rồi mới tính chuyện tăng người theo khu vực/giờ. Cách làm này giúp doanh nghiệp Việt Nam kiểm soát chi phí và nâng trải nghiệm.
Đặt lịch tư vấn 1:1 để chạy pilot 2 tuần tại 1–2 quận có nhu cầu cao (TP.HCM/Hà Nội). Hãy để Smart Minds giúp doanh nghiệp đo lường tác động tới hiệu suất giao hàng và ra quyết định tuyển thêm người hay tối ưu tiếp dựa trên số liệu thực.
