4 Chỉ Số Để Đo Lường Hiệu Quả Trade Promotion

Disclaimer: Bài viết này được CASK dịch và biên soạn lại từ nguồn gốc của Softserves. Mọi nội dung, số liệu và quan điểm thuộc về Softserves. CASK chỉ cung cấp bản dịch để tham khảo và không chịu trách nhiệm về tính chính xác hay đầy đủ của nội dung gốc.

Theo báo cáo của McKinsey, khoảng 59–72% các chương trình khuyến mãi thương mại (trade promotions) không mang lại lợi nhuận – một thực tế mà nhiều doanh nghiệp không hề biết là đang xảy ra với chính mình. Và để biết liệu chương trình của bạn có rơi vào nhóm này hay không, bạn cần có dữ liệu rõ ràng và đáng tin cậy về hiệu quả của từng chương trình.

Nhưng khi dữ liệu nằm rải rác trong hàng loạt file Excel, các phép tính thủ công, báo cáo trễ hạn, và hệ thống đo lường mập mờ, thì việc đánh giá hiệu quả chương trình khuyến mãi gần như… bất khả thi.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giúp bạn đi qua toàn bộ quá trình phức tạp của việc đo lường hiệu quả trade promotion. Bạn sẽ biết cần đo cái gì và đo như thế nào để con số thực sự phục vụ cho việc ra quyết định.

Tìm hiểu về nghiệp vụ Trade Promotion - Cách quản trị bằng dữ liệu để không đốt tiền và tạo tăng trưởng

Vì sao phân tích hiệu quả Trade Promotion lại quan trọng?

Trong toàn bộ vòng đời của một chương trình khuyến mãi (lập kế hoạch, triển khai/quản lý, phân tích, tối ưu), thì phân tích chính là bước quan trọng nhất.

Phân tích hiệu quả trade promotion giúp doanh nghiệp hiểu được tác động thật sự của chương trình – nó ảnh hưởng thế nào đến doanh số, doanh thu, và lợi nhuận. Đồng thời, nó hé lộ những điểm cần cải thiện và những cơ hội để tối ưu chiến lược marketing.

Với ngân sách có thể lên đến hàng triệu đô, chỉ cần tối ưu 1% chi phí hoặc tăng nhẹ hiệu suất cũng đủ tạo ra khoản tiết kiệm đáng kể.

Về dài hạn, việc phân tích trade promotion bài bản còn tạo ra lợi thế cạnh tranh: doanh nghiệp hiểu hành vi người mua tốt hơn, lập kế hoạch chính xác hơn, và xây dựng mối quan hệ mạnh mẽ hơn với nhà bán lẻ – khác biệt hoàn toàn so với những đối thủ vẫn dựa vào cảm tính thay vì dữ liệu.

Đo lường hiệu quả trade promotion không chỉ là vài công thức. Đó là một quy trình đầy đủ và phần tiếp theo sẽ đưa bạn đi sâu vào những yếu tố quan trọng nhất.

Những Khía Cạnh Quan Trọng Khi Phân Tích Hiệu Quả Trade Promotion

Việc theo dõi doanh số một cách rời rạc không đủ để đánh giá hiệu quả của một chương trình khuyến mãi thương mại. Phân tích hiệu quả đòi hỏi một phương pháp tiếp cận có hệ thống, giúp doanh nghiệp nhìn thấy cách các chương trình khuyến mãi đóng góp vào kết quả ngắn hạn lẫn mục tiêu dài hạn. Để nối hai điều này lại với nhau, bước đầu tiên là hiểu rõ cách đo lường thành công theo một hệ thống chặt chẽ.

Đó cũng là lý do chúng ta bắt đầu từ phần đánh giá hiệu quả – nền tảng cho mọi phân tích và tối ưu về sau.

Đánh Giá Hiệu Quả

Hãy hình dung thế này: trong thời gian diễn ra khuyến mãi, một sản phẩm tiếp cận được nhiều hộ gia đình mới và dần trở thành món quen thuộc trong giỏ mua sắm của họ. Nhà sản xuất sẽ thấy tác động này sau đó thông qua mua lại, mức độ trung thành cao hơn và thị phần tăng dần.

Nhưng nếu chương trình không mang lại lợi ích ngay lúc này, thì nó lại trở thành chi phí không có lợi nhuận tức thời, gây ảnh hưởng đến dòng tiền và khả năng đầu tư cho tăng trưởng tương lai.

Vì vậy, một quy trình đánh giá hiệu quả phải cân bằng được kết quả tài chính ngắn hạn và giá trị chiến lược dài hạn. Để làm được điều này, doanh nghiệp sử dụng các chỉ số đo lường (KPIs) giúp theo dõi và so sánh các chương trình một cách rõ ràng.

Các Chỉ Số Hiệu Quả Chính (KPIs)

Để đánh giá, chúng ta cần số liệu và phương pháp tính minh bạch. Dưới đây là những chỉ số cơ bản mà các doanh nghiệp FMCG sử dụng để phân tích hiệu quả trade promotion:

• Incremental Sales – Doanh số tăng thêm: Số lượng bán tăng thêm nhờ chương trình khuyến mãi, so với mức bán “tự nhiên” nếu không chạy chương trình.
• Baseline Sales – Doanh số cơ bản: Doanh số kỳ vọng khi không có khuyến mãi – được dùng làm mốc để so sánh và đo lường tác động thật sự của chương trình.
• Profitability – Lợi nhuận: Khoản lợi nhuận thu được từ chương trình sau khi trừ đi chi phí giảm giá, trưng bày, hậu cần và marketing.
• Return on Investment (ROI): Tỷ lệ cho biết chương trình đem lại bao nhiêu lợi nhuận so với số tiền bỏ ra.

Chúng ta sẽ đi sâu hơn vào từng chỉ số này ở phần sau, bao gồm cả công thức tính cụ thể.

Phân Tích Dựa Trên Dữ Liệu

Hãy thử tưởng tượng bạn phải đánh giá một chương trình khuyến mãi với số liệu nằm rải rác trong nhiều file Excel, dữ liệu thiếu, chỉnh tay tùy hứng… Kết quả chắc chắn sẽ không thể chính xác.

Đó là lý do doanh nghiệp cần một cách tiếp cận hệ thống để thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu. Khi dữ liệu đủ sạch và được tổ chức khoa học, phân tích trở nên khách quan, sai sót giảm, và không ai có thể “tự điều chỉnh” số liệu theo ý mình.

Bây giờ, đã đến lúc đi sâu vào những chỉ số cốt lõi để đo lường hiệu quả trade promotion mà chúng ta đã nhắc đến ở trên.

Cách Ứng Dụng Các Chỉ Số Đo Lường Hiệu Quả Trade Promotion

Mặc dù phân tích hiệu quả trade promotion là một quy trình phức tạp hơn rất nhiều so với việc chỉ tính toán vài chỉ số, nhưng chính những chỉ số này lại là trung tâm của toàn bộ quá trình. Vậy áp dụng chúng như thế nào trong thực tế? Hãy cùng xem.

Baseline Sales – Nền tảng của mọi phân tích

Baseline cho biết nhà sản xuất sẽ bán được bao nhiêu sản phẩm nếu không chạy bất kỳ chương trình khuyến mãi nào.

Nghe đơn giản, nhưng việc xác định con số đó lại không hề dễ dàng. Thông thường, bạn phải dựa vào dữ liệu lịch sử… và đó chính là lúc mọi rắc rối bắt đầu.

Ở nhiều doanh nghiệp FMCG, quản lý dữ liệu luôn là một cuộc chiến:

• Số liệu nằm rải rác ở nhiều hệ thống khác nhau

• Dữ liệu thiếu, không đầy đủ

• Nhiều báo cáo “lệch pha” hoặc chỉnh sửa thủ công

Khi dữ liệu không được hệ thống hóa, baseline rất dễ bị lệch, khiến một chương trình khuyến mãi trông tốt hơn hoặc tệ hơn thực tế. Để có baseline đáng tin cậy, doanh nghiệp cần:

• Dữ liệu bán hàng lịch sử chắc chắn qua các giai đoạn tương đồng

• Điều chỉnh theo mùa vụ, dịp lễ hoặc xu hướng thị trường

• Tính đến các yếu tố bên ngoài như đối thủ, hết hàng, biến động giá

Nếu doanh nghiệp của bạn chưa đủ điều kiện để áp dụng hệ thống nâng cao, vẫn có hai cách phổ biến để tính baseline thủ công.

Phương pháp thủ công dựa trên kỳ tham chiếu (Reference Period Manual Method)

Bạn lấy doanh số trung bình của vài tuần trước khi chạy khuyến mãi. Sau đó:

1. Cộng số lượng bán ra của các tuần đó

2. Chia cho số tuần (hoặc số ngày nếu dùng dữ liệu theo ngày)

3. Con số đó trở thành baseline theo tuần/ngày

Ví dụ:

• Tuần -3: 950 đơn vị

• Tuần -2: 1.000 đơn vị

• Tuần -1: 1.050 đơn vị

Baseline = (950 + 1.000 + 1.050) ÷ 3 = 1.000 đơn vị/tuần

Phương pháp này đơn giản và nhanh, nhưng không tính đến biến động mùa vụ và xu hướng tăng/giảm. Nó phù hợp nhất cho những sản phẩm có doanh số ổn định.

Phương pháp Thủ công bằng Hồi quy Tuyến tính (Linear Regression Manual Method)

Thay vì lấy trung bình doanh số quá khứ, phương pháp này sử dụng một công thức giúp điều chỉnh theo xu hướng (trend) và mùa vụ (seasonality):

• Trend: Cho biết doanh số đang tăng hay giảm theo thời gian. Ví dụ: Sales = 950 + 20 × Week → doanh số tăng 20 đơn vị mỗi tuần.

• Seasonality: Điều chỉnh theo những đỉnh điểm hoặc sụt giảm lặp lại (kỳ nghỉ lễ, mùa hè, mùa tựu trường...). Ví dụ: +200 đơn vị trong tháng 12, –100 trong tháng 1.

Cách thực hiện:

1. Dựng đường xu hướng: Sales = a + b × time

2. Thêm yếu tố mùa vụ khi cần.

3. Với mỗi tuần diễn ra khuyến mãi, dùng công thức để tính doanh số kỳ vọng nếu không có khuyến mãi.

Ví dụ:

• Tuần -3: 940 (xu hướng cho thấy doanh số thấp hơn vào tháng 1)

• Tuần -2: 960

• Tuần -1: 980

Baseline tuần chạy promotion = 1.000

Doanh số thực tế = 1.500 → Incremental = 500 đơn vị

Phương pháp hồi quy tuyến tính chính xác hơn so với cách tham chiếu kỳ trước, nhưng vẫn yêu cầu doanh nghiệp phải chuẩn bị và kiểm tra dữ liệu cẩn thận.

Uplift và Incremental Sales

Incremental Sales đo lường tác động thực sự của một chiến dịch – chỉ những chương trình hiệu quả mới tạo ra incremental sales. Đây là lượng doanh số tăng thêm so với baseline.

Chỉ số đo lường effectiveness này là giá trị tuyệt đối và có thể tính theo đơn vị như kilogram, lít, hoặc số lượng sản phẩm.

Tuy nhiên, doanh số tăng thêm không có nghĩa là chương trình có lãi.

Đôi khi, phần tăng thêm đi kèm chi phí lớn hơn lợi nhuận thu về, hoặc đơn giản chỉ là dịch chuyển doanh số vốn dĩ sẽ xảy ra. Vì thế, incremental sales phải được phân tích cùng chi phí khuyến mãi, biên lợi nhuận, mức độ cannibalization (sản phẩm tự "ăn" doanh số của mình). Đây mới là cách đánh giá đúng hiệu quả thật sự.

Ngược lại, Uplift là thuật ngữ rộng hơn:

• Có thể là số tăng tuyệt đối,

• Hoặc phần trăm tăng trưởng.

Nhiều người dùng "uplift" như đồng nghĩa với incremental sales khi nói về đơn vị tuyệt đối, nhưng đừng để điều này gây nhầm lẫn.

Lợi nhuận (Profitability)

Lợi nhuận cho thấy phần lợi nhuận tăng thêm mà doanh nghiệp thu được từ lượng bán tăng thêm sau khi trừ toàn bộ chi phí của chương trình khuyến mãi như giảm giá, marketing, logistics và các chi phí liên quan khác. Và đúng vậy, chỉ số này hoàn toàn có thể âm.

Công thức: Lợi nhuận của chương trình = Lượng bán tăng thêm × Biên lợi nhuận đơn vị – Chi phí khuyến mãi

Ở đây, chúng ta không đo toàn bộ hoạt động kinh doanh, mà chỉ đo phần “tăng thêm” do chương trình tạo ra.

Ví dụ:

• Doanh số chuẩn (baseline): 1.000 đơn vị

• Doanh số thực tế: 1.400 đơn vị

  Lượng bán tăng thêm = 400 đơn vị

• Giá bán: 10 USD/đơn vị

• Giá vốn hàng bán (COGS): 6 USD/đơn vị

  Biên lợi nhuận đơn vị = 10 – 6 = 4 USD

• Chi phí khuyến mãi (giảm giá, marketing, logistics...): 1.000 USD

Tính toán: Lợi nhuận = 400 × 4 – 1.000 = 600 USD

Trong trường hợp này, chương trình tạo ra lợi nhuận. Nhưng nếu chi phí khuyến mãi là 2.000 USD, kết quả sẽ là –400 USD (tức là lỗ).

Rất nhiều chương trình thực tế không mang lại lợi nhuận, thậm chí gây lỗ. Vì vậy, chỉ nhìn vào doanh số là hoàn toàn chưa đủ.

Những điểm cần lưu ý ngoài các con số

Khi đánh giá lợi nhuận, bạn cần cân nhắc thêm:

• Một phần “doanh số tăng thêm” thực tế chỉ thay thế doanh số vốn dĩ sẽ bán được (cannibalization), nên không tạo lợi nhuận thật.

• Lợi ích ngắn hạn đôi khi phá hủy lợi nhuận dài hạn nếu khách chỉ mua khi có khuyến mãi hoặc giá trị thương hiệu bị ảnh hưởng.

• Các chi phí ẩn như hết hàng, bổ sung hàng gấp, hoặc chi phí vận hành có thể bào mòn lợi nhuận.

• Lợi nhuận có thể khác nhau giữa từng kênh, khu vực hoặc nhóm khách hàng. Một chương trình hiệu quả ở nơi này có thể hoàn toàn không hiệu quả ở nơi khác.

• So sánh với kết quả trước đây hoặc chuẩn ngành giúp xác định thế nào là “hiệu quả thật sự”.

Tỷ suất hoàn vốn (ROI – Return on Investment)

Lợi nhuận cho thấy số tiền còn lại sau khi trừ chi phí sản xuất và chi phí khuyến mãi. Nhưng ROI giúp đặt con số đó vào bối cảnh, bằng cách so sánh lợi nhuận với khoản đầu tư bỏ ra.

Công thức: ROI (%) = (Lợi nhuận ròng ÷ Chi phí khuyến mãi) × 100

Áp dụng vào ví dụ trên:

• Doanh thu tăng thêm = 4.000 USD

• Lợi nhuận sau khi trừ giá vốn = 1.600 USD

• Chi phí khuyến mãi = 1.000 USD

→ Lợi nhuận ròng = 600 USD

ROI = (600 ÷ 1.000) × 100 = 60%

Nghĩa là: cứ mỗi 1 USD chi cho khuyến mãi, doanh nghiệp thu về 0,60 USD lợi nhuận ròng.

Nếu chi phí khuyến mãi tăng lên 2.000 USD, lợi nhuận = –400 USD, thì ROI sẽ là: ROI = (–400 ÷ 2.000) × 100 = –20%

Phân tích hiệu quả khuyến mãi trong ngành hàng tiêu dùng nhanh không hề đơn giản và những phép tính này mới chỉ là phần bề mặt. Còn nhiều thách thức lớn hơn trong phân tích mà chúng ta cần bàn sâu hơn.

Những thách thức trong phân tích hiệu quả khuyến mãi (Trade Promotion Analysis)

Các doanh nghiệp FMCG đối mặt với vô số rào cản mỗi ngày khi cố gắng thu thập dữ liệu rõ ràng, đáng tin cậy để phân tích chương trình khuyến mãi – một bước then chốt trong hành trình chuyển đổi số của ngành hàng tiêu dùng nhanh.

Bối cảnh kinh tế vĩ mô bất ổn

Vài năm gần đây, thị trường liên tục chứng kiến những cú sốc chưa từng có: đại dịch COVID-19, khủng hoảng chuỗi cung ứng, lạm phát tăng cao và giờ đây là các loại thuế nhập khẩu mới.

Những yếu tố này làm biến dạng hành vi mua sắm và mô hình tiêu dùng. Người mua ưu tiên nhu yếu phẩm, cắt giảm các sản phẩm không thiết yếu, trong khi các xu hướng văn hóa lại thúc đẩy nhu cầu về sản phẩm lành mạnh, dinh dưỡng hơn.

Trong bối cảnh đầy biến động này, việc xác định mức độ tác động thực sự của khuyến mãi lên doanh số trở nên vô cùng khó khăn.

Chất lượng dữ liệu kém

Khi thông tin nằm rải rác trong nhiều file Excel, nhiều công cụ khác nhau và ai cũng có thể sửa số liệu theo ý mình, kết quả là:

• số liệu sai lệch,

• định dạng không đồng nhất,

• dữ liệu thiếu, trùng, hoặc cập nhật chậm.

Việc tính toán đường cơ sở (baseline), doanh số tăng thêm và ROI không chỉ mất nhiều thời gian, mà còn thiếu chính xác, dẫn đến quyết định sai lầm.

Thiếu công cụ phân tích phù hợp

Ngay cả khi dữ liệu tốt, việc dựa vào tính toán thủ công hoặc hệ thống báo cáo đơn giản khiến doanh nghiệp khó đo lường KPI một cách hiệu quả.

Bạn đã thấy các công thức ở phần trước — và với số lượng chương trình khuyến mãi mà một doanh nghiệp FMCG triển khai mỗi năm, việc phân tích thủ công gần như bất khả thi.

Không có công cụ phân tích mạnh, các đội nhóm phải dành 70–80% thời gian để gom và làm sạch dữ liệu, thay vì phân tích và đưa ra chiến lược.

Thiếu chuyên môn phân tích

Tính toán baseline là nền tảng của việc đo lường hiệu quả khuyến mãi, nhưng nó đòi hỏi kiến thức về phương pháp và mô hình dữ liệu.

Nhiều đội nhóm không có chuyên môn để áp dụng chính xác các phương pháp như:

• phương pháp kỳ tham chiếu (reference period),

• hồi quy tuyến tính (regression),

• điều chỉnh mùa vụ và xu hướng.

Điều này dẫn đến đánh giá sai: hoặc thổi phồng hiệu quả khuyến mãi, hoặc đánh giá thấp, gây ảnh hưởng đến việc lập kế hoạch tương lai.

Thách thức trong triển khai tại điểm bán

Ngay cả chương trình khuyến mãi được thiết kế hoàn hảo nhất cũng có thể thất bại ngoài thị trường. Những vấn đề tại điểm bán bao gồm:

• trưng bày không đúng,

• thiếu hàng,

• vật phẩm POSM không được đặt đúng,

• giá niêm yết sai,

• nhân viên không tư vấn hoặc không triển khai đúng yêu cầu.

Những sai sót này làm giảm hiệu quả thực tế và bóp méo kết quả phân tích, khiến doanh nghiệp đánh giá sai chiến lược tiếp thị và cơ chế khuyến mãi.

Các doanh nghiệp FMCG hàng đầu đã biết cách vượt qua các thách thức này và ở phần tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá họ đã làm điều đó như thế nào.

Best Practices và Xu hướng Tương Lai trong Đo lường Hiệu quả Khuyến mãi

Chúng tôi nhận thấy có ba hướng đi chính mà doanh nghiệp FMCG (hoặc CPG, khác biệt giữa FMCG và CPG không quá quan trọng trong trường hợp này) có thể lựa chọn để tăng cường năng lực phân tích hiệu quả trade promotion.

Tối ưu hóa liên tục thông qua chu trình phân tích lặp lại

Hiệu quả khuyến mãi không phải là phép tính một lần rồi thôi. Các doanh nghiệp FMCG dẫn đầu xem đây là một chu kỳ liên tục: Lập kế hoạch → Triển khai → Đo lường → Rút kinh nghiệm → Điều chỉnh

Khi hàng chục đến hàng trăm chương trình khuyến mãi diễn ra cùng lúc trên nhiều sản phẩm, vùng miền và kênh bán hàng, chu kỳ này nhanh chóng trở nên quá phức tạp nếu làm thủ công. Để tự động hóa và mở rộng quy trình, các công ty chuyển sang TPM/TPO và các mô hình Machine Learning. Những giải pháp này giúp:

• tập trung hóa dữ liệu,

• phát hiện các mô hình ẩn,

• và chuyển chúng thành insight ứng dụng được ngay.

Hãy nói sâu hơn về điều này.

Nền tảng TPM và TPO tích hợp với SFA

Việc triển khai Trade Promo Management (TPM) và Trade Promotion Optimization (TPO) mang lại cấu trúc rõ ràng cho toàn bộ quá trình lập kế hoạch – triển khai – phân tích. Với khách hàng của chúng tôi, hệ thống hoạt động như vừa là kho dữ liệu, vừa là bộ não phân tích:

• Thu thập và tổ chức toàn bộ dữ liệu lịch sử.

• Tính toán KPI và các chỉ số như baseline cho từng sản phẩm, khách hàng, giai đoạn.

• Dự báo KPI và các chỉ số cho tương lai bằng mô hình ML.

• Phân tích kết quả lịch sử để đề xuất cơ chế khuyến mãi, mức chiết khấu, danh mục SKU và mục tiêu doanh số.

• Theo dõi hoạt động đối thủ thông qua dữ liệu mở, báo cáo syndicated và tracking nội bộ, sau đó đối chiếu và bối cảnh hóa kết quả.

Khi được kết nối với SFA (bất kỳ SFA nào, bao gồm SalesWorks):

• Tạo thành vòng lặp khép kín: dữ liệu hiện trường đi thẳng vào kế hoạch và đánh giá khuyến mãi.

• Giúp marketing, tài chính, và sales dùng chung một nguồn dữ liệu duy nhất.

• Giảm lỗi do loại bỏ xử lý thủ công.

• Tăng tốc độ báo cáo.

  

Ứng dụng AI và Machine Learning trong dự báo

AI và Machine Learning trong FMCG đã trở thành thành phần không thể thiếu, từ quản lý nhà phân phối đến nhận diện hình ảnh (Image Recognition).

Trong quản lý khuyến mãi, AI/ML phân tích:

• dữ liệu lịch sử,

• tín hiệu thị trường,

• yếu tố bên ngoài

để dự báo kết quả khuyến mãi chính xác hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống.

Machine Learning thậm chí có thể hoạt động như một công cụ dự báo độc lập, liên tục học hỏi và nâng cao độ chính xác theo thời gian.

Kết luận

Việc tính toán các chỉ số đo hiệu quả khuyến mãi là một vòng lặp khép kín, và đồng thời cũng là một phần của chu trình lớn hơn.

Trong khi các nhà sản xuất dẫn đầu đang chạy đua để xem ai tự động hóa chu trình này hiệu quả nhất, thì nhiều doanh nghiệp khác vẫn gồng mình với Excel, thao tác thủ công, báo cáo chậm và lặp đi lặp lại thay vì tập trung vào chiến lược và tăng trưởng.

Đọc bài viết gốc tại: The Only 4 Metrics You Need to Measure Trade Promotion Effectiveness (with Formulas)

Muốn đo lường trade promotion bằng dữ liệu thay vì cảm tính?
Khóa học Data-driven Trade Marketing Excellence - Phân tích dữ liệu thương mại dành cho Trade Marketing của CASK giúp bạn xây dựng baseline đúng, đọc đúng incremental & ROI, và biến dữ liệu trade thành quyết định có lợi nhuận.