Trong bối cảnh thị trường thay đổi liên tục, hành vi mua sắm phân mảnh theo nhiều kênh và cạnh tranh ngày càng khốc liệt, các doanh nghiệp FMCG không còn có thể dựa vào kinh nghiệm hay cảm tính để vận hành thương mại. Họ buộc phải chuyển sang cách làm dựa trên dữ liệu, nơi mọi quyết định phải được xây dựng trên bằng chứng rõ ràng.

Trong ngành dược phẩm cạnh tranh cao, trình dược viên (Medical Representatives – MRs) là cầu nối chủ chốt giữa nhà cung cấp dịch vụ y tế và các công ty dược. Hiệu suất của họ không chỉ ảnh hưởng đến doanh số mà còn quyết định việc bác sĩ, dược sĩ và bệnh nhân có nhận được thông tin chính xác, kịp thời về thuốc và phương pháp điều trị hay không. Trước đây, việc đánh giá hiệu suất MR dựa vào quan sát chủ quan, báo cáo thủ công, hoặc dữ liệu bán hàng cơ bản. Các phương pháp này thường không cho thấy bức tranh toàn diện về mức độ hiệu quả. Ngày nay, ứng dụng phân tích dữ liệu mang đến một cách tiếp cận hiện đại, có thể hành động được, giúp theo dõi – đánh giá – cải thiện hiệu suất MR, nhằm tối ưu kết quả cho doanh nghiệp và đội ngũ bán hàng. Quản trị lực lượng bán hàng hiện đại trong ngành dược dựa vào phân tích dữ liệu, theo dõi thời gian thực và hệ thống đo lường hiệu suất có cấu trúc để tối đa hóa tác động thương mại. Bài viết này sẽ phân tích cách các công ty dược ứng dụng phân tích dữ liệu cho MR, các công cụ – kỹ thuật liên quan và những bước thực tế để triển khai chiến lược bán hàng dựa trên dữ liệu.

Trong ngành FMCG, dữ liệu xuất hiện ở mọi nơi: Sell-in từ DMS, Sell-out từ POS, Audit từ thị trường, báo cáo từ Sales… Tuy nhiên, nhìn thấy dữ liệu không có nghĩa là hiểu được dữ liệu. Nhiều đội Trade vẫn dành phần lớn thời gian “xem số”, nhưng lại lúng túng khi cần giải thích nguyên nhân hoặc đề xuất giải pháp.

Thị trường FMCG và bán lẻ những năm gần đây giống như một đường đua không có vạch đích. Mọi thứ vận động nhanh đến mức người làm Trade đôi lúc cảm giác như mình vừa đưa ra quyết định xong thì thị trường đã đổi chiều. Shopper dịch chuyển kênh chỉ trong vài tháng. Đối thủ tung khuyến mãi trong 48 giờ. Retailer thay đổi chính sách gần như mỗi quý.

Trong Trade Marketing, dữ liệu là nền tảng của mọi quyết định. Nhưng rất nhiều người vẫn nhầm lẫn giữa dữ liệu sell-in, sell-out, POS, shopper hay consumer dẫn đến phân tích sai và hành động sai. Bài viết này giúp bạn phân biệt rõ 5 đối tượng và 5 kiểu dữ liệu thương mại trong FMCG, hiểu đúng ai tạo ra dữ liệu gì, dữ liệu đó phản ánh điều gì, và nên dùng vào mục đích nào để tối ưu phân phối, khuyến mãi và hiệu suất bán hàng.

Trong FMCG và đặc biệt là lĩnh vực Trade Marketing, mọi quyết định – từ phân bổ ngân sách, chọn SKU, thiết kế khuyến mãi cho đến tối ưu phân phối đều quay về một câu hỏi duy nhất: Dữ liệu nói gì?

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.