Ở thời kỳ thương mại phức tạp hiện nay, việc thêm hay loại bỏ một sản phẩm khỏi danh mục không còn là quyết định cảm tính. Mỗi lần “list” hay “delist” một SKU, nhà bán lẻ đang thực hiện một phép thử chiến lược: cân bằng giữa lợi nhuận, sự khác biệt thương hiệu và kỳ vọng của người tiêu dùng. McKinsey gọi đây là chu trình tối ưu danh mục liên tục (Continuous Assortment Optimization Cycle), một quá trình ra quyết định lặp lại và có hệ thống, trong đó dữ liệu đóng vai trò dẫn đường.

Trong bối cảnh thương mại hiện đại, nhà bán lẻ đang phải đối diện với một nghịch lý: số lượng SKU không ngừng tăng, trong khi không gian trưng bày và khả năng vận hành lại có giới hạn. Các thương hiệu lớn liên tục mở rộng dòng sản phẩm, các nhãn hàng nhỏ xuất hiện dày đặc, và các sản phẩm nhãn riêng (private label) cũng phát triển mạnh. Tất cả tạo nên một “mê cung hàng hóa” mà mỗi quyết định trưng bày sai lệch đều có thể ảnh hưởng đến doanh thu, biên lợi nhuận và lòng trung thành của khách hàng.

Các doanh nghiệp hàng tiêu dùng nhanh (CPG/FMCG) trên toàn cầu đang chi khoảng 20% doanh thu hằng năm cho các chương trình khuyến mãi thương mại. Tuy nhiên, có đến 59% trong số đó bị thua lỗ, và riêng tại Mỹ con số này lên tới 72%. Trong khi đó, nhóm doanh nghiệp vận hành hiệu quả nhất lại đạt tỷ suất hoàn vốn (ROI) cao gấp 5 lần so với nhóm yếu nhất. Khoảng cách này cho thấy tiềm năng khổng lồ nếu doanh nghiệp biết cách sử dụng dữ liệu và phân tích đúng hướng để tối ưu hoạt động Trade Promotion.

Bạn có bao giờ tự hỏi: tại sao cùng một sản phẩm mà ở thành phố lớn giá cao hơn vẫn bán chạy, còn vùng khác giảm giá lại không hiệu quả? Câu trả lời nằm ở Pricing Analytics, công cụ giúp doanh nghiệp “đọc vị” hành vi người mua thông qua dữ liệu. Từ việc hiểu độ nhạy cảm giá (price elasticity) đến tối ưu lợi nhuận theo vùng, đây là cách mà các thương hiệu FMCG hàng đầu định giá không phải bằng cảm tính, mà bằng bằng chứng.

Trong ngành hàng tiêu dùng nhanh (FMCG), khuyến mãi luôn được xem là “vũ khí kích cầu” quen thuộc nhưng không phải lúc nào cũng mang lại lợi nhuận thật. Nhiều doanh nghiệp chi hàng trăm triệu cho các chương trình giảm giá, trưng bày, tặng quà… mà cuối cùng ROI lại âm. Bài viết này giúp bạn hiểu rõ Trade Promotion ROI là gì, cách tính baseline, uplift, và ứng dụng Trade Data Analytics để đo lường hiệu quả thật của khuyến mãi. Từ đó, bạn có thể tối ưu từng đồng ngân sách trade marketing và đầu tư thông minh hơn cho tăng trưởng bền vững.

Trong thế giới FMCG biến động từng ngày, dữ liệu không còn là “báo cáo” mà đã trở thành vũ khí chiến lược của người làm Trade Marketing. Khi Big Data và phân tích dữ liệu được ứng dụng đúng cách, doanh nghiệp có thể tối ưu giá bán, quản lý tồn kho chính xác, và dự đoán nhu cầu thị trường theo thời gian thực. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách dữ liệu thương mại, từ từng giao dịch, chương trình khuyến mãi đến hành vi mua hàng đang tái định nghĩa cách các thương hiệu tăng trưởng thông minh và bền vững.

Ngành FMCG đang thay đổi nhanh chóng. Khi hành vi người tiêu dùng trở nên khó đoán hơn, phân tích dữ liệu (Data Analytics) giúp doanh nghiệp nhìn thấy xu hướng, tối ưu vận hành và đưa ra quyết định chính xác. Bài viết chia sẻ 5 ứng dụng điển hình đang định hình lại tương lai của Trade Marketing thời dữ liệu.

Đại dịch không chỉ thay đổi hành vi người tiêu dùng mà còn định hình lại cách làm Trade Marketing. Dữ liệu thương mại hay Trade Data đang trở thành nền tảng giúp doanh nghiệp FMCG thích ứng, tối ưu và tăng trưởng bền vững trong kỷ nguyên hậu COVID. Đọc bài viết dưới đây để tìm hiểu ngay về hướng đi tất yếu của Trade Marketing trong thời đại dữ liệu.

Trong kỷ nguyên dữ liệu hóa, cảm tính không còn đủ để giữ thị phần. Mỗi quyết định của Trade Marketing từ trưng bày, giá bán đến khuyến mãi, giờ đều phải dựa trên dữ liệu thực tế. Retail Analytics không chỉ giúp bạn nhìn thấy “điều gì đang diễn ra” tại điểm bán mà còn tiết lộ “vì sao nó xảy ra” và “nên hành động thế nào để tăng trưởng hiệu quả.” Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá cách các doanh nghiệp FMCG hàng đầu đang dùng phân tích dữ liệu để chuyển đổi Trade Marketing từ cảm tính sang data-driven excellence.