Trade Data

Trong Trade Marketing và Category Management, delist SKU (loại SKU khỏi danh mục bán) là một quyết định không đơn giản. Quyết định này không chỉ ảnh hưởng đến doanh thu ngắn hạn, mà còn tác động đến cấu trúc danh mục, hiệu quả sử dụng kệ và cách phân bổ nguồn lực Trade trong trung hạn. Tuy nhiên, trên thực tế, không ít quyết định delist lại được đưa ra khá nhanh, dựa trên những quan sát bề mặt như “SKU bán chậm”, “Sales không muốn bán”, hoặc “retailer không ưu tiên trưng bày”

Trong phân tích Trade Data, việc cùng một SKU cho ra kết quả sell-out hoặc velocity khác nhau giữa General Trade (GT), Modern Trade (MT) và eCommerce là hiện tượng thường gặp. Tuy nhiên, nếu chỉ nhìn SKU mà không đặt dữ liệu vào đúng Retail Environment (RE – môi trường bán lẻ), các chỉ số này rất dễ bị diễn giải sai. Bài viết này tiếp cận vấn đề từ góc nhìn phân tích dữ liệu, nhằm làm rõ bản chất của sự khác biệt và cung cấp khung phân tích phù hợp cho Trade Marketing và Business Analyst.

Trong nhiều doanh nghiệp FMCG/CPG, báo cáo ngành hàng (Category Performance) thường rơi vào một nghịch lý quen thuộc: số liệu nhiều, biểu đồ đẹp, nhưng sau cuộc họp lại thiếu quyết định rõ ràng và thiếu hành động ưu tiên. Vấn đề không nằm ở dữ liệu. Vấn đề nằm ở cách chúng ta thiết kế phân tích: làm dashboard trước rồi mới đi tìm câu hỏi, hoặc bám theo thói quen KPI/biểu đồ có sẵn nên báo cáo trở thành “tường thuật kết quả” thay vì “công cụ quản trị”.

Trong nhiều doanh nghiệp FMCG, dữ liệu Trade ngày càng nhiều nhưng việc ra quyết định lại ngày càng khó. Báo cáo dày lên, dashboard đẹp hơn, nhưng tranh luận trong các buổi review ngành hàng thì không bao giờ dứt. Nguyên nhân thường không nằm ở dữ liệu hay công cụ, mà nằm ở một nền tảng rất cơ bản: Category Hierarchy. Khi ngành hàng không được định nghĩa và cấu trúc đúng, mọi phân tích phía sau – từ tăng trưởng, segmentation đến assortment đều có nguy cơ “đúng số nhưng sai nghĩa”. Bài viết này phân tích vì sao Category Hierarchy là nền móng dữ liệu quan trọng nhất trong Trade Marketing, những sai lầm phổ biến khi xây dựng, và cách nó quyết định trực tiếp chất lượng insight và quyết định thương mại.

Trong một doanh nghiệp FMCG, dữ liệu xuất hiện ở mọi nơi: báo cáo sell-in, sell-out, ND, VPO, chương trình khuyến mãi, trưng bày, tuyến bán hàng… Nhưng có dữ liệu không đồng nghĩa với có quyết định tốt. Điều làm nên khác biệt không phải là lượng dữ liệu, mà là khả năng biến dữ liệu thành câu chuyện rõ ràng và hành động cụ thể. Đó chính là năng lực của Data Storytelling - nghiệp vụ cuối cùng và cũng là “điểm chốt” trong pipeline thương mại. Data Storytelling giúp doanh nghiệp tránh tình trạng “báo cáo rất dày nhưng quyết định lại rất mỏng”.

Trong toàn bộ pipeline thương mại, Commercial Execution là “điểm chạm cuối” – nơi chiến lược trở thành hành động, và nơi shopper đưa ra quyết định mua ngay tại quầy kệ. Dù Category được phân tích kỹ, Assortment được tối ưu, Distribution được mở đúng nơi, hay Promotion được thiết kế tốt đến đâu… tất cả sẽ không tạo ra kết quả nếu thực thi tại điểm bán không chuẩn. Commercial Execution chính là nơi thị trường “kiểm chứng” toàn bộ kế hoạch thương mại của doanh nghiệp.