Quản lý hàng tồn kho theo lô (Batch Tracking) & hạn sử dụng (FEFO) – Tự động giảm giá & đẩy quảng cáo cho lô sắp hết hạn

Mục tiêu: Giảm tỷ lệ hủy hàng, tối ưu vòng quay vốn và tăng lợi nhuận bằng cách tích hợp Batch Tracking + FEFO vào nền tảng e‑Commerce hiện đại.

---

1️⃣ Tổng quan về Batch Tracking & FEFO

• Batch Tracking: Ghi nhận mỗi đơn vị hàng (SKU) theo lô sản xuất, ngày sản xuất, ngày hết hạn, vị trí kho.
• FEFO (First‑Expired‑First‑Out): Nguyên tắc xuất hàng theo thứ tự hết hạn sớm nhất, ngược lại FIFO (First‑In‑First‑Out).

Theo Statista 2024, lãng phí hàng tồn kho do hết hạn gây thiệt hại toàn cầu lên tới US$ 45 tỷ/năm, tương đương 3,2 % tổng doanh thu bán lẻ. Ở Việt Nam, Cục TMĐT VN 2024 báo cáo tỷ lệ hàng hủy do hết hạn trung bình 1,8 % trên doanh thu e‑Commerce, chi phí trung bình ₫ 1,2 tỷ/tháng cho các doanh nghiệp có doanh thu 100‑1000 tỷ/tháng.

⚡ Lợi ích khi áp dụng FEFO + tự động giảm giá
– Giảm thời gian tồn kho trung bình 22 % (Shopify Commerce Trends 2025).
– Tăng doanh thu từ lô sắp hết hạn lên tới 15 % nhờ chiến dịch giảm giá tự động (Gartner 2024).

---

2️⃣ Lợi ích kinh doanh & KPI

KPI	Định nghĩa	Mục tiêu (12 tháng)	Công cụ đo
Tỷ lệ hủy hàng	% đơn hàng bị hủy vì hết hạn	≤ 0,8 %	Google Data Studio
Vòng quay vốn (Inventory Turnover)	Doanh thu / Giá trị tồn kho trung bình	≥ 4,5 lần	Power BI
Doanh thu giảm giá lô sắp hết hạn	Doanh thu từ các chiến dịch giảm giá	≥ 12 % tổng doanh thu	Shopify Analytics
Thời gian tồn kho trung bình	Ngày	≤ 30 ngày	Tableau
Tỷ lệ chuyển đổi quảng cáo lô	Click‑through → Purchase	≥ 4,5 %	Google Ads, Facebook Ads

---

3️⃣ Kiến trúc công nghệ đề xuất

3.1 So sánh 4 lựa chọn tech stack

Thành phần	Lựa chọn A (Node.js + Medusa)	Lựa chọn B (Java Spring Boot)	Lựa chọn C (Python Django)	Lựa chọn D (Go + Echo)
Hiệu năng	⚡⚡⚡ (≈ 150 req/s)	⚡⚡ (≈ 120 req/s)	⚡ (≈ 90 req/s)	⚡⚡⚡⚡ (≈ 200 req/s)
Khả năng mở rộng	Kubernetes, Horizontal Pod Autoscaler	Kubernetes, Service Mesh	Docker‑Compose, Celery	Kubernetes, gRPC
Hỗ trợ Batch Tracking	Medusa‑plugin‑batch‑tracking (open‑source)	Custom module (Spring Data JPA)	Django‑batch‑tracking (pip)	Go‑module‑batch (GitHub)
Chi phí duy trì	$ 1 200/tháng (cloud)	$ 1 500/tháng	$ 1 100/tháng	$ 1 300/tháng
Độ phổ biến cộng đồng	★★★★★	★★★★	★★★★	★★★
Tích hợp AI giảm giá	OpenAI‑API + Medusa‑hooks	TensorFlow Serving + Spring	PyTorch + Django‑signals	Go‑ML + Echo middleware

🛡️ Lựa chọn đề xuất: Lựa chọn A – Node.js + Medusa vì:
– Tích hợp sẵn plugin Batch Tracking, FEFO logic.
– Độ linh hoạt cao cho webhook tự động giảm giá.
– Chi phí hợp lý và cộng đồng hỗ trợ mạnh.

---

4️⃣ Workflow vận hành tổng quan

┌─────────────┐   1. Nhập lô mới (CSV/ERP)   ┌───────────────┐
│  ERP / CSV  │ ───────────────────────► │   Medusa API   │
└─────┬───────┘                           └─────┬─────┬───┘
      │                                         │   │
      │ 2. Lưu batch info (lot_id, exp_date)   │   │
      ▼                                         ▼   ▼
┌───────────────┐   3. Kiểm tra FEFO schedule   ┌───────────────┐
│   Database    │ ◄───────────────────────► │   Scheduler   │
└─────┬─────▲───┘                           └─────┬─────▲───┘
      │     │ 4. Trigger discount webhook   │   │   │
      │     └──────────────────────────────►│   │   │
      │                                   │   │   │
      ▼                                   ▼   ▼   ▼
┌───────────────┐   5. Đẩy quảng cáo (Google, FB)   ┌───────────────┐
│  Cloudflare   │ ◄─────────────────────────────── │  Ads API      │
└─────┬─────▲───┘                                   └─────┬─────▲───┘
      │     │ 6. Cập nhật trạng thái batch   │   │   │
      │     └──────────────────────────────►│   │   │
      ▼                                   ▼   ▼   ▼
┌───────────────┐   7. Báo cáo KPI (Data Studio)   ┌───────────────┐
│   Dashboard   │ ◄─────────────────────────────── │  BI Tool      │
└───────────────┘                                   └───────────────┘

---

5️⃣ Các bước triển khai (6 phase)

Phase	Mục tiêu	Công việc con (6‑12)	Người chịu trách nhiệm	Thời gian (tuần)	Dependency
Phase 1 – Phân tích & thiết kế	Xác định yêu cầu batch & FEFO	1. Thu thập yêu cầu từ BU 2. Đánh giá data hiện có 3. Định nghĩa schema batch 4. Lập kế hoạch discount rule 5. Thiết kế API spec 6. Đánh giá rủi ro	Solution Architect, BA	2	–
Phase 2 – Xây dựng môi trường	Đưa infra lên cloud	1. Tạo VPC, Subnet 2. Deploy Kubernetes (EKS/GKE) 3. Cấu hình CI/CD (GitHub Actions) 4. Thiết lập Secrets Manager 5. Cài Docker‑Compose cho dev 6. Kiểm tra network	DevOps Lead	3	Phase 1
Phase 3 – Phát triển core	Implement batch tracking & FEFO	1. Cài Medusa plugin batch‑tracking 2. Viết FEFO scheduler (cron) 3. Tích hợp webhook giảm giá 4. Kiểm thử unit & integration 5. Định dạng CSV import 6. Document API	Backend Team	4	Phase 2
Phase 4 – Tự động giảm giá & quảng cáo	Tự động kích hoạt chiến dịch	1. Xây dựng rule engine (threshold 7 ngày) 2. Kết nối Cloudflare Worker để inject coupon 3. Tích hợp Google Ads API & FB Marketing API 4. Kiểm thử A/B discount 5. Định nghĩa KPI tracking 6. Đánh giá ROI	Growth & Marketing, Backend	3	Phase 3
Phase 5 – Kiểm thử & chuẩn hoá	Đảm bảo chất lượng & compliance	1. Load test (k6) 2. Security scan (OWASP ZAP) 3. Data validation (batch‑exp‑date) 4. UAT với 2 BU 5. Đánh giá SLA (99,9 %) 6. Đào tạo người dùng	QA Lead, Security Officer	2	Phase 4
Phase 6 – Go‑live & chuyển giao	Đưa vào vận hành thực tế	1. Deploy production (blue‑green) 2. Kích hoạt monitoring (Prometheus + Grafana) 3. Thực hiện rollback test 4. Bàn giao tài liệu (15 mục)5. Đào tạo support 6. Ký nghiệm thu	PM, Ops, Support	2	Phase 5

🗓️ Tổng thời gian: 16 tuần (≈ 4 tháng).

---

6️⃣ Chi phí chi tiết 30 tháng

Hạng mục	Tháng 1‑12	Tháng 13‑24	Tháng 25‑30	Tổng (USD)
Cloud compute (EKS)	$ 1 200	$ 1 150	$ 1 100	$ 3 450
Database (Aurora)	$ 300	$ 280	$ 260	$ 840
Storage (S3)	$ 120	$ 115	$ 110	$ 345
CDN (Cloudflare)	$ 80	$ 75	$ 70	$ 225
Licenses (Medusa Pro)	$ 500	$ 500	$ 500	$ 1 500
Marketing API (Google, FB)	$ 250	$ 250	$ 250	$ 750
DevOps tooling (GitHub Actions)	$ 100	$ 100	$ 100	$ 300
Tổng	$ 2 550	$ 2 470	$ 2 400	$ 7 420

⚡ Lưu ý: Chi phí tính dựa trên mức sử dụng trung bình cho doanh thu 300‑500 tỷ/tháng (theo Shopify Commerce Trends 2025).

---

7️⃣ Timeline triển khai (Gantt Chart)

[Phase]          W1  W2  W3  W4  W5  W6  W7  W8  W9  W10 W11 W12 W13 W14 W15 W16
Phase 1          ████████████████████████████████████████████████████████
Phase 2                ████████████████████████████████████████████████
Phase 3                        ███████████████████████████████████████
Phase 4                                ████████████████████████████
Phase 5                                        ████████████████
Phase 6                                                ██████████

Dependency: Mỗi phase chỉ bắt đầu khi phase trước hoàn thành (đánh dấu “█”).

---

8️⃣ Rủi ro & phương án dự phòng

Rủi ro	Mô tả	Phương án B	Phương án C
Batch data không đồng bộ	Lỗi nhập CSV gây sai ngày hết hạn	Sử dụng CDC (Change Data Capture) từ ERP	Thêm validation script trước import
Giảm giá quá mức	Coupon giảm giá > 30 % gây lỗ	Đặt ngưỡng tối đa 20 % trong rule engine	Kiểm soát bằng A/B test và rollback
Quảng cáo không đạt KPI	CTR < 2 %	Tối ưu nội dung quảng cáo (dynamic creative)	Chuyển sang email marketing tự động
Hạ tầng quá tải	Spike traffic khi lô sắp hết hạn	Auto‑scale HPA + Cluster Autoscaler	Dùng CDN Edge caching cho landing page
Vấn đề bảo mật	Lộ thông tin batch (lot_id)	Mã hoá dữ liệu nhạy cảm (AES‑256)	Giới hạn quyền API (RBAC)

---

9️⃣ KPI, công cụ đo & tần suất

KPI	Công cụ đo	Tần suất
Tỷ lệ hủy hàng	Google Data Studio (SQL query)	Hàng ngày
Vòng quay vốn	Power BI (DAX)	Hàng tuần
Doanh thu giảm giá lô	Shopify Analytics > Discounts	Hàng ngày
Thời gian tồn kho trung bình	Tableau (ETL)	Hàng tháng
Tỷ lệ chuyển đổi quảng cáo	Google Ads UI, FB Ads Manager	Hàng ngày

---

🔟 Tài liệu bàn giao cuối dự án (15 mục)

STT	Tài liệu	Người viết	Nội dung bắt buộc
1	Business Requirements Document (BRD)	Business Analyst	Mô tả yêu cầu batch, FEFO, discount rule
2	Solution Architecture Diagram	Solution Architect	Kiến trúc toàn cảnh, các thành phần, flow
3	API Specification (OpenAPI 3.0)	Backend Lead	Endpoint batch import, query, discount webhook
4	Database Schema (ER Diagram)	DBA	Bảng batch, product, stock_movement
5	Integration Guide (ERP ↔ Medusa)	Integration Engineer	CSV format, mapping, error handling
6	Discount Rule Engine Design	Growth Engineer	Logic, thresholds, fallback
7	CI/CD Pipeline Definition (GitHub Actions)	DevOps Engineer	Workflow file, secrets, artifact
8	Docker Compose (dev) & Helm Chart (prod)	DevOps Engineer	File cấu hình, version
9	Monitoring & Alerting Playbook	Ops Lead	Prometheus alerts, Grafana dashboards
10	Security & Compliance Checklist	Security Officer	OWASP, GDPR, PCI‑DSS
11	Performance Test Report (k6)	QA Lead	Kịch bản, kết quả, bottleneck
12	User Training Manual	Training Specialist	Hướng dẫn nhập batch, xem báo cáo
13	Rollback & Disaster Recovery Plan	Ops Lead	Các bước rollback, backup
14	Post‑Go‑Live KPI Report (30 ngày)	PM	So sánh KPI mục tiêu vs thực tế
15	Project Closure & Sign‑off Sheet	PM	Chữ ký các bên, ngày nghiệm thu

---

1️⃣1️⃣ Checklist go‑live (42 item)

Nhóm	Mục kiểm tra
Security & Compliance	1. SSL/TLS đúng chứng chỉ 2. IAM role giới hạn 3. Mã hoá dữ liệu batch (AES‑256) 4. Kiểm tra OWASP ZAP 5. Đánh giá GDPR/PCI‑DSS 6. Log audit đầy đủ
Performance & Scalability	7. HPA hoạt động 8. Load test ≥ 200 req/s 9. CDN cache hit ≥ 95 % 10. DB connection pool tối ưu 11. Response time ≤ 300 ms 12. Auto‑recovery backup
Business & Data Accuracy	13. CSV import validation 14. FEFO schedule chạy đúng 15. Discount rule trigger đúng ngưỡng 16. Báo cáo KPI chính xác 17. Không có duplicate lot_id 18. Stock balance đồng bộ
Payment & Finance	19. Coupon code không trùng 20. Giá trị giảm giá không vượt limit 21. Reconciliation batch‑payment 22. Audit trail cho discount 23. Integration với ERP finance 24. Kiểm tra tax calculation
Monitoring & Rollback	25. Alert Prometheus cho error rate > 1 % 26. Dashboard Grafana hiển thị FEFO status 27. Backup DB hằng ngày 28. Rollback script (helm rollback) 29. Test failover cluster 30. Log aggregation (ELK)
Operational	31. Documentation up‑to‑date 32. Training hoàn thành 33. Support runbook 34. SLA SLA 99,9 % 35. Incident response plan 36. Change management record
Marketing	37. Campaign ID đúng batch 38. Creative assets upload 39. Tracking pixel hoạt động 40. A/B test setup 41. KPI alert for CTR 42. Budget cap không vượt

---

1️⃣2️⃣ Mã nguồn & cấu hình mẫu (≥ 12 đoạn)

1️⃣ Docker Compose (dev)

version: "3.8"
services:
  medusa:
    image: medusajs/medusa:latest
    ports:
      - "9000:9000"
    environment:
      - DATABASE_URL=postgres://medusa:medusa@db:5432/medusa
      - REDIS_URL=redis://redis:6379
    depends_on:
      - db
      - redis
  db:
    image: postgres:13
    environment:
      POSTGRES_USER: medusa
      POSTGRES_PASSWORD: medusa
      POSTGRES_DB: medusa
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data
  redis:
    image: redis:6-alpine
volumes:
  pgdata:

2️⃣ Nginx config (reverse proxy)

server {
    listen 80;
    server_name shop.example.com;

    location / {
        proxy_pass http://medusa:9000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }

    # Health check endpoint
    location /healthz {
        proxy_pass http://medusa:9000/healthz;
    }
}

3️⃣ Medusa plugin – batch‑tracking (index.js)

module.exports = (container) => {
  const { ProductService, StockLocationService } = container.resolve("productService");
  // Extend product schema
  ProductService.prototype.addBatch = async function (productId, batch) {
    // batch: { lot_id, exp_date, qty }
    const product = await this.retrieve(productId);
    product.metadata.batches = product.metadata.batches || [];
    product.metadata.batches.push(batch);
    return this.update(productId, { metadata: product.metadata });
  };
};

4️⃣ FEFO Scheduler (cron) – Node.js

const cron = require('node-cron');
const { ProductService } = require('@medusajs/medusa');

cron.schedule('0 2 * * *', async () => {
  const products = await ProductService.list();
  for (const p of products) {
    const batches = p.metadata?.batches || [];
    // Sort by exp_date asc
    batches.sort((a, b) => new Date(a.exp_date) - new Date(b.exp_date));
    // Update stock location order
    await updateStockLocation(p.id, batches);
  }
});

5️⃣ Cloudflare Worker – inject coupon code

addEventListener('fetch', event => {
  event.respondWith(handleRequest(event.request))
})

async function handleRequest(request) {
  const url = new URL(request.url)
  if (url.pathname.startsWith('/checkout')) {
    const resp = await fetch(request)
    const html = await resp.text()
    const coupon = await getActiveCoupon()
    const modified = html.replace('</head>', `<script>localStorage.setItem('coupon','${coupon}');</script></head>`)
    return new Response(modified, resp)
  }
  return fetch(request)
}

6️⃣ Discount Rule Engine (Python)

import datetime
def should_discount(batch):
    today = datetime.date.today()
    exp = datetime.datetime.strptime(batch['exp_date'], '%Y-%m-%d').date()
    days_left = (exp - today).days
    if days_left <= 7:
        return True, 20  # 20% discount
    elif days_left <= 14:
        return True, 10
    return False, 0

7️⃣ GitHub Actions CI/CD (workflow.yml)

name: CI/CD Pipeline
on:
  push:
    branches: [ main ]
jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up Node
        uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: '18'
      - run: npm ci
      - run: npm run lint
      - run: npm test
  deploy:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    environment: production
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Deploy to Kubernetes
        uses: azure/k8s-deploy@v4
        with:
          manifests: |
            k8s/deployment.yaml
            k8s/service.yaml
          images: |
            myregistry.com/medusa:${{ github.sha }}

8️⃣ Prometheus alert rule (alert.yml)

groups:
- name: batch-alerts
  rules:
  - alert: BatchExpirationSoon
    expr: sum(increase(batch_expiring_total[1h])) > 10
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Có hơn 10 lô sắp hết hạn trong 1 giờ"
      description: "Kiểm tra batch FEFO scheduler."

9️⃣ K6 Load Test script

import http from 'k6/http';
import { check, sleep } from 'k6';

export let options = {
  stages: [
    { duration: '2m', target: 100 },
    { duration: '5m', target: 200 },
    { duration: '3m', target: 0 },
  ],
};

export default function () {
  let res = http.get('https://shop.example.com/api/v1/products');
  check(res, { 'status is 200': (r) => r.status === 200 });
  sleep(1);
}

🔟 Cloudflare Workers KV – lưu coupon tạm thời

addEventListener('fetch', event => {
  event.respondWith(handle(event.request))
})

async function handle(request) {
  const { searchParams } = new URL(request.url)
  const lotId = searchParams.get('lot')
  const coupon = await COUPON_KV.get(lotId)
  return new Response(JSON.stringify({ coupon }), {
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
  })
}

1️⃣1️⃣ Terraform – tạo VPC & EKS

provider "aws" {
  region = "ap-southeast-1"
}

module "vpc" {
  source  = "terraform-aws-modules/vpc/aws"
  name    = "ecom-vpc"
  cidr    = "10.0.0.0/16"
  azs     = ["ap-southeast-1a", "ap-southeast-1b"]
  public_subnets  = ["10.0.1.0/24", "10.0.2.0/24"]
  private_subnets = ["10.0.101.0/24", "10.0.102.0/24"]
}

module "eks" {
  source          = "terraform-aws-modules/eks/aws"
  cluster_name    = "ecom-eks"
  subnets         = module.vpc.private_subnets
  vpc_id          = module.vpc.vpc_id
  node_groups = {
    workers = {
      desired_capacity = 3
      max_capacity     = 5
      min_capacity     = 2
    }
  }
}

1️⃣2️⃣ SQL – tạo bảng batch

CREATE TABLE batch (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    product_id INT NOT NULL REFERENCES product(id),
    lot_id VARCHAR(50) NOT NULL,
    exp_date DATE NOT NULL,
    quantity INT NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX idx_batch_exp_date ON batch (exp_date);

---

13️⃣ Công thức tính ROI (LaTeX)

Giải thích: ROI đo lường lợi nhuận thu được so với chi phí đầu tư. Ở đây Total_Benefits bao gồm giảm lãng phí hàng tồn, tăng doanh thu từ giảm giá lô sắp hết hạn; Investment_Cost là tổng chi phí 30 tháng ở mục 6.

---

14️⃣ Kết luận – Key Takeaways

#	Điểm cốt lõi
1	Batch Tracking + FEFO giảm thời gian tồn kho trung bình 22 % và hủy hàng < 0,8 %.
2	Rule engine tự động giảm giá tăng doanh thu lô sắp hết hạn ≥ 12 % và ROI dự kiến > 150 %.
3	Kiến trúc micro‑service (Node.js + Medusa) đáp ứng yêu cầu hiệu năng, mở rộng và tích hợp AI.
4	CI/CD, monitoring & rollback đảm bảo uptime 99,9 % và giảm rủi ro triển khai.
5	Chi phí 30 tháng ≈ US$ 7,4 k – hợp lý cho doanh thu 300‑500 tỷ/tháng.

⚡ Câu hỏi thảo luận
– Anh em đã từng gặp trường hợp batch data không đồng bộ khi nhập từ ERP chưa? Đã giải quyết như thế nào?

---

15️⃣ Call‑to‑Action

• Nếu đang tìm giải pháp AI/Automation: Thử Serimi App – API AI nhanh, tích hợp dễ dàng cho việc dự đoán thời gian hết hạn và đề xuất mức giảm giá.
• Nếu muốn tự động hoá quy trình Content/SEO: Tham khảo noidungso.io.vn, bộ công cụ giúp tạo nội dung, tối ưu từ khóa và lên lịch đăng tự động.

---