Trade Data ngày càng đầy đủ. Dashboard theo dõi Sell-in, Sell-out, Distribution, Promotion hay ROI có thể được cập nhật theo tuần, thậm chí theo ngày. Nhưng trong nhiều cuộc họp Trade, câu hỏi cuối cùng vẫn lặp lại: “Vậy chúng ta nên làm gì tiếp theo?” Khoảng cách không nằm ở dữ liệu. Khoảng cách nằm ở cách dữ liệu được tổ chức. Khi báo cáo đi theo logic của hệ thống dashboard thay vì logic của ra quyết định, người nghe phải tự kết nối các mảnh thông tin để hiểu bức tranh tổng thể. Điều đó làm chậm thảo luận và làm loãng hành động. Bài viết này phân tích cách kết hợp hai cấu trúc tư duy quản trị quen thuộc — SCQA và Pyramid — để biến báo cáo Trade từ một chuỗi cập nhật số liệu thành một dòng lập luận mạch lạc: bắt đầu từ bối cảnh, làm rõ vấn đề, xác định câu hỏi trung tâm, trình bày kết luận, đưa ra lý do và sử dụng dữ liệu để chứng minh cho hành động. Nếu bạn đang làm Trade Marketing, Sales hoặc Business Analyst và muốn nâng cấp năng lực từ “đọc dashboard” sang “dẫn dắt quyết định trong phòng họp”, hãy đọc tiếp để khám phá cách hai mô hình này có thể thay đổi cách bạn chuẩn bị và trình bày Trade Data.

Trong nhiều cuộc họp Trade Data, dữ liệu không thiếu nhưng quyết định lại chậm. Vấn đề thường không nằm ở độ chính xác của số liệu, mà ở cách câu chuyện được mở ra. Khi người nghe chưa thực sự hiểu bối cảnh và vấn đề cốt lõi, các biểu đồ dù đầy đủ vẫn dễ trở thành những mảnh thông tin rời rạc. Nếu Pyramid giúp chúng ta cấu trúc toàn bộ lập luận theo tư duy “kết luận trước – dữ liệu sau”, thì SCQA chính là bước mở đầu để đặt nền cho cấu trúc đó. Bằng cách làm rõ hoàn cảnh, chỉ ra điểm nghẽn, đặt đúng câu hỏi và dẫn tới câu trả lời trọng tâm, SCQA giúp báo cáo Trade đi thẳng vào vấn đề — trước khi dữ liệu được đưa vào để chứng minh và làm sâu insight. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng đi sâu vào cách ứng dụng SCQA trong báo cáo và họp Trade Marketing, để mỗi bộ số liệu thực sự dẫn tới một quyết định rõ ràng.

Trong môi trường Trade Marketing, vấn đề hiếm khi nằm ở việc thiếu dữ liệu. Người làm Trade đã quá quen với báo cáo Sell-in, Sell-out, độ phủ, OSA, ROI khuyến mãi hay hiệu quả trưng bày. Dashboard có thể rất đầy đủ. Nhưng giữa rất nhiều chỉ số, điều còn thiếu lại là một kết luận đủ rõ để dẫn đến hành động cụ thể cho kênh, cho khách hàng, cho đội Sales. Không ít cuộc họp kết thúc bằng câu hỏi quen thuộc: “Insight chính ở đâu?” hoặc “Vậy chúng ta điều chỉnh gì cho tháng tới?” Bài viết này nhìn lại thực trạng đó từ góc độ data storytelling, đồng thời giới thiệu mô hình Pyramid như một cấu trúc giúp người làm Trade Marketing sắp xếp dữ liệu theo thứ tự ưu tiên rõ ràng — để báo cáo không chỉ dừng ở việc mô tả số liệu, mà thực sự dẫn dắt đến quyết định thương mại.

Trong Trade Marketing, doanh số thường là chỉ số được xem đầu tiên trong mọi báo cáo và cuộc họp. Con số này trực quan, dễ theo dõi và tạo cảm giác nắm bắt được tình hình kinh doanh. Tuy nhiên, doanh số chỉ phản ánh kết quả cuối cùng, chứ không giải thích được cơ chế tạo ra kết quả đó. Category Performance Review ra đời để giải quyết khoảng trống này. Thay vì chỉ dừng lại ở việc “xem số”, Category Performance Review giúp Trade Marketing hiểu đúng nguyên nhân biến động ngành hàng và ra quyết định thương mại dựa trên dữ liệu.

Trong nhiều doanh nghiệp FMCG, báo cáo Trade Marketing ngày càng đầy đủ dữ liệu, nhưng các cuộc họp quản trị vẫn kéo dài mà khó chốt quyết định. Vấn đề không nằm ở thiếu số liệu, mà nằm ở cách slide Trade được xây dựng. Bài viết này chia sẻ cách chuẩn hóa slide Trade theo nguyên tắc “một slide – một quyết định”, giúp dữ liệu thực sự dẫn tới insight và hành động trong họp quản trị.

Trong nhiều doanh nghiệp FMCG, báo cáo Trade Marketing ngày càng đầy đủ dữ liệu và phân tích. Tuy nhiên, sau các buổi họp review, tổ chức vẫn lúng túng khi chuyển từ insight sang hành động cụ thể. Vấn đề không nằm ở việc thiếu số liệu, mà ở cách báo cáo được thiết kế để hỗ trợ ra quyết định. Bài viết này phân tích nguyên nhân dưới góc nhìn analytics và decision-making, đồng thời làm rõ vai trò thực sự của “So What” trong báo cáo Trade Marketing

Trong nhiều buổi category review, đội ngũ thường có đủ dashboard, báo cáo và KPI. Tuy nhiên, các quyết định quen thuộc như tăng khuyến mãi, mở thêm độ phủ hay đẩy thêm SKU vẫn lặp lại, dù kết quả không cải thiện bền vững. Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở việc chọn sai KPI cho câu hỏi cần ra quyết định. Bài viết này làm rõ vai trò của KPI Category và cách sử dụng KPI đúng để đánh giá sức khỏe ngành hàng, thay vì chỉ nhìn vào kết quả bán hàng ngắn hạn.

Danh mục sản phẩm trên kênh online đang trở thành một biến số ngày càng khó kiểm soát đối với doanh nghiệp FMCG. Không giống offline, nơi danh mục thường ổn định trong thời gian dài, FMCG assortment online liên tục thay đổi theo mùa vụ, theo từng nhà bán lẻ và theo đặc thù từng thị trường. Chuỗi phân tích của NielsenIQ (2024), dựa trên dữ liệu nội bộ (in-house data), cho thấy danh mục FMCG online không phải là một cấu trúc tĩnh. Ngược lại, nó phản ánh rõ cách các retailer điều chỉnh danh mục theo thời gian thực, từ đó mở ra một góc nhìn chi tiết hơn về cách FMCG assortment online đang vận động trong thực tế.

Trong nhiều năm, phân phối FMCG thường được đánh giá qua một câu hỏi quen thuộc: đã phủ được bao nhiêu điểm bán? Tuy nhiên, khi chi phí ngày càng tăng và kênh bán ngày càng phân mảnh, độ phủ không còn là bảo chứng cho tăng trưởng. Phân tích của NielsenIQ (2023) cho thấy, nếu doanh nghiệp sử dụng trade marketing data để xác định đúng khoảng trống phân phối và tập trung vào các điểm bán có giá trị cao, doanh nghiệp có thể mở khóa 57% tiềm năng tăng trưởng và gia tăng 10% thị phần. Điều này đặt ra một yêu cầu mới cho Trade Marketing: chuyển từ tư duy “phủ rộng” sang tối ưu phân phối dựa trên hiệu quả.

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”.