Tuy nhiên, dù nhiều doanh nghiệp sở hữu lượng dữ liệu lớn từ DMS, POS hay các hệ thống báo cáo nội bộ, đội ngũ Trade – Sales – BI vẫn thường gặp chung một câu hỏi:

“Tại sao có dữ liệu nhưng quyết định đưa ra vẫn chưa chính xác hoặc chưa hiệu quả?”

Vấn đề không nằm ở chỗ dữ liệu ít hay nhiều, mà nằm ở việc doanh nghiệp chưa có một khung năng lực dữ liệu thương mại (Trade Data Capability) đủ bài bản để biến dữ liệu thành hành động. Một khung năng lực hoàn chỉnh cần giúp đội ngũ:

• Xác định đúng vấn đề đang xảy ra
• Phân tích đúng nguyên nhân gây ra vấn đề
• Đề xuất đúng giải pháp phù hợp
• Ưu tiên hành động đúng trọng tâm theo nguồn lực

Khung năng lực này được cấu thành từ 6 nghiệp vụ dữ liệu cốt lõi của Trade Marketing. Khi phối hợp với nhau, chúng tạo thành một pipeline vận hành hiện đại – kết nối liền mạch từ ngành hàng → danh mục sản phẩm → phân phối → khuyến mãi → thực thi → báo cáo.

Bốn cấp độ phân tích dữu liệu trong Trade Marketing

1. Category Performance – Nền tảng để hiểu thị trường và biết mình đang ở đâu

Category Performance là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong toàn bộ hệ thống vận hành thương mại.

Bạn có thể hình dung đây là tấm bản đồ tổng quan, giúp doanh nghiệp nhìn rõ ngành hàng đang diễn biến như thế nào trước khi quyết định hành động.

Nếu không nắm được bức tranh ngành hàng, doanh nghiệp rất dễ rơi vào tình trạng “điều chỉnh sai chỗ”:

– Lúc đáng tăng độ phủ thì lại tăng khuyến mãi

– Lúc cần tối ưu SKU thì lại dồn lực cho Sales

– Lúc thị trường giảm chung thì lại tưởng đội ngũ làm chưa tốt

Category Performance giúp tránh những sai lệch đó bằng cách trả lời những câu hỏi rất căn bản nhưng cực kỳ quan trọng:

• Doanh số ngành hàng đang tăng hay giảm?
• Nguyên nhân đến từ đâu? Từ độ phủ (ND), sức bán mỗi cửa hàng (VPO), giá bán hay mức chiết khấu?
• Kênh hoặc khu vực nào đang phát triển tốt? Khu vực nào đang chậm lại?
• SKU nào đang dẫn dắt tăng trưởng? SKU nào đang kéo ngành đi xuống?

Nói một cách dễ hiểu: Category Performance giúp doanh nghiệp biết chính xác “chuyện gì đang xảy ra” và “tại sao nó xảy ra”.

Khi doanh nghiệp nắm được nền tảng này, họ xác định được hướng ưu tiên rõ ràng: cần tối ưu SKU, mở rộng độ phủ hay điều chỉnh chiến lược giá.

Và chính sự rõ ràng đó là bước đệm để chuyển sang nghiệp vụ tiếp theo: Assortment, nơi doanh nghiệp quyết định nên đưa sản phẩm nào vào cửa hàng nào để tạo ra hiệu quả cao nhất.

2. Assortment Management – Đặt đúng sản phẩm vào đúng cửa hàng

Nếu Category Performance giúp doanh nghiệp hiểu ngành hàng đang vận động ra sao, thì Assortment trả lời một câu hỏi rất thực tế:

“Sản phẩm nào cần có mặt ở đâu để mang lại hiệu quả tốt nhất?”

Nhiều người nghĩ tối ưu Assortment đơn giản là chọn SKU bán chạy.

Nhưng thực tế, đây là một nghiệp vụ đòi hỏi phân tích dữ liệu rất kỹ lưỡng. Doanh nghiệp phải hiểu:

• SKU bán nhanh hay chậm (velocity)
• SKU tạo ra đóng góp giá trị cao (productivity & contribution)
• Tiềm năng của từng loại cửa hàng, không phải cửa hàng nào cũng giống nhau
• Sự phù hợp với nhu cầu mua sắm tại từng điểm bán (shopper mission)
• SKU winner – loser theo từng vùng, từng kênh để chọn đúng “ngôi sao” phù hợp

Khi Assortment được tối ưu đúng dữ liệu, doanh nghiệp không chỉ đưa sản phẩm vào cửa hàng, mà đưa đúng sản phẩm vào đúng cửa hàng.

Điều này làm tăng chất lượng phân phối, giúp mỗi điểm bán bán được nhiều hơn, và từ đó tăng VPO – một trong những động lực tăng trưởng quan trọng nhất của Sell-out.

Tuy nhiên, dù Assortment có tối ưu đến đâu, nó chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi doanh nghiệp đảm bảo sản phẩm được phủ đến đúng cửa hàng theo kế hoạch.

Đó là lý do chúng ta đi tiếp đến nghiệp vụ số 3: Distribution Planning.

3. Distribution Planning – Mở rộng đúng điểm bán để tạo tăng trưởng bền vững

Phân phối không phải là đưa sản phẩm đi càng xa càng tốt.

Phân phối hiệu quả là biết chính xác nên phủ ở đâu, phủ bao nhiêu và phủ điểm nào trước để tối ưu cả chi phí lẫn kết quả kinh doanh.

Nói cách khác, Distribution Planning giúp doanh nghiệp tránh tình trạng:

• Phủ tràn lan nhưng bán không hiệu quả
• Dồn lực sai khu vực
• Tập trung quá nhiều vào kênh ít tiềm năng
• Bỏ quên những điểm bán “vàng” nhưng chưa được khai thác

Một kế hoạch phân phối dựa trên dữ liệu sẽ trả lời được những câu hỏi rất thiết thực:

• Vùng hoặc khu vực nào cần mở thêm điểm bán?
• Cửa hàng nào xứng đáng được bổ sung thêm SKU để tăng sản lượng?
• Nhân viên bán hàng nào đang hoạt động chưa tốt so với mặt bằng?
• Những cửa hàng Tier 1 nào đang bị bỏ lỡ cơ hội vì phân phối chưa đầy đủ?

Sức mạnh của Distribution Planning nằm ở chỗ nó giúp doanh nghiệp tăng trưởng theo cả hai chiều:

• Chiều rộng: tăng độ phủ (ND) bằng cách mở rộng đúng thị trường
• Chiều sâu: tăng sức mua tại mỗi điểm bán (AO, Frequency, VPO)

Khi nền tảng phân phối đã đúng và đủ, doanh nghiệp mới có thể tự tin triển khai các chương trình kích cầu tiếp theo như khuyến mãi. Vì chỉ khi sản phẩm có mặt đúng nơi, Promotion mới phát huy được hiệu quả tối đa.

Tìm hiểu về Quy trình xử lý dữ liệu trong Trade Marketing, từ dữ liệu thô tới Insight để ra quyết định

Đó là lý do nghiệp vụ tiếp theo trong pipeline là Trade Promotion.

4. Trade Promotion – Dùng dữ liệu để dừng “đốt tiền” và bắt đầu tạo tăng trưởng thật

Trong số tất cả các hoạt động thương mại, Promotion là khoản đầu tư lớn nhất và cũng rủi ro nhất.

Nếu không được thiết kế và đánh giá đúng cách, doanh nghiệp rất dễ rơi vào vòng xoáy quen thuộc:

• Giảm giá nhiều nhưng doanh số không tăng tương xứng
• Chi mạnh nhưng không biết chương trình có hiệu quả thật hay không
• Khuyến mãi dồn dập khiến lợi nhuận bị bào mòn
• Chọn sai cơ chế cho từng kênh hoặc từng nhóm cửa hàng

Đây là lý do nghiệp vụ Trade Promotion dựa trên dữ liệu trở nên quan trọng.

Nó giúp doanh nghiệp đo lường và kiểm soát hiệu quả từng chương trình thay vì “đốt tiền” theo cảm tính.

Một hệ thống đánh giá chuẩn sẽ giúp doanh nghiệp:

• Tính chính xác các chỉ số như Promotion Rate, Promotion Cost, Uplift, ROI
• Nhận diện uprise thật sự so với tăng trưởng tạm thời (uprise ảo)
• Biết cơ chế nào (discount, combo, cashback…) phù hợp cho từng SKU và từng kênh
• Điều chỉnh tần suất và mức giảm hợp lý, đảm bảo vừa kích cầu vừa bảo vệ lợi nhuận

Promotion chỉ tạo ra tăng trưởng khi đúng dữ liệu – đúng thời điểm – đúng điểm bán.

Nếu sản phẩm chưa được phân phối đúng hoặc assortments còn sai lệch, khuyến mãi sẽ không phát huy được hiệu quả.

Và ngay cả khi chiến lược Promotion đã ổn, kết quả cuối cùng vẫn phụ thuộc vào việc thực thi tại điểm bán có chính xác hay không.

Đó là lý do doanh nghiệp cần đến nghiệp vụ tiếp theo: Commercial Execution.

Năm nguồn dữ liệu thương mại mà Trade Marketing cần đọc đúng

5. Commercial Execution – Nơi sự thật diễn ra và nơi doanh số thật được quyết định

Commercial Execution là giai đoạn quan trọng nhất vì đây là thời điểm shopper thật sự đưa ra quyết định mua hàng.

Mọi phân tích và chiến lược trước đó – ngành hàng, danh mục, phân phối hay khuyến mãi – đều chỉ tạo “tiền đề”. Chỉ khi Execution tốt, những chiến lược ấy mới trở thành doanh số thật.

Nghiệp vụ này đảm bảo rằng kế hoạch được triển khai đúng cách tại điểm bán:

• Sản phẩm có mặt đúng nơi, đúng vị trí trên quầy kệ
• Giá bán và khuyến mãi hiển thị rõ ràng, không gây nhầm lẫn
• POSM được sử dụng đúng chỗ, giúp thương hiệu nổi bật và thu hút chú ý
• Tình trạng thiếu hàng (OOS) được giảm thiểu, tránh mất doanh số vô hình
• Shopper có trải nghiệm tốt → tăng tỷ lệ mua (conversion rate)

Perfect Store không chỉ là checklist trưng bày hay hình ảnh đẹp.

Nó là tiêu chuẩn đảm bảo rằng mọi nỗ lực đầu tư của doanh nghiệp – từ sản phẩm, trade spend đến đội ngũ bán hàng đều được “chuyển hóa” thành hiệu quả kinh doanh.

Tuy nhiên, dù kế hoạch có tốt đến đâu, báo cáo có chi tiết đến mức nào, nếu không truyền tải được thông điệp rõ ràng và thuyết phục, doanh nghiệp sẽ khó ra quyết định nhanh và thống nhất.

Hiểu toàn bộ chuỗi giá trị thương mại và luồng dữ liệu để phân tích dữ liệu sâu 

Vì vậy, chúng ta bước vào nghiệp vụ cuối cùng: Data Storytelling – kỹ năng giúp biến dữ liệu thành hành động.

6. Data Storytelling – Biến phân tích thành hành động, biến dữ liệu thành quyết định

Data Storytelling là bước cuối cùng, nhưng lại là bước quyết định việc doanh nghiệp có thật sự hành động dựa trên dữ liệu hay không.

Nếu 5 nghiệp vụ trước giúp tạo ra dữ liệu và phân tích, thì Data Storytelling chính là “cầu nối” giúp biến những phân tích đó thành quyết định rõ ràng và hành động cụ thể.

Bạn có thể hình dung nghiệp vụ này giống như một bộ chuyển đổi, giúp biến dữ liệu phức tạp thành thông điệp đơn giản, dễ hiểu và thuyết phục:

Dữ liệu → Insight → Hàm ý → Hành động

Một Data Storytelling tốt sẽ giúp đội Trade – Sales – Marketing:

• Trình bày phân tích theo cấu trúc rõ ràng như SCQA hoặc Pyramid, giúp người nghe hiểu nhanh vấn đề
• Viết Executive Summary mạch lạc, không lan man, đi thẳng vào trọng tâm
• Gắn insight với action để người nghe biết chính xác cần làm gì tiếp theo
• Đạt được sự đồng thuận trong các cuộc họp review, planning hoặc khi làm việc với NPP/khách hàng

Nói cách khác, Data Storytelling là nơi mọi nỗ lực phân tích được “kích hoạt” thành hành động, giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và thống nhất hơn.

Kết luận: 6 nghiệp vụ kết nối thành một hệ thống vận hành thương mại hoàn chỉnh

Khi đặt cạnh nhau, 6 nghiệp vụ dữ liệu không tồn tại độc lập, mà liên kết thành một pipeline thương mại liền mạch: Hiểu ngành hàng → Tối ưu SKU → Phủ đúng điểm bán → Kích cầu hiệu quả → Thực thi chuẩn → Ra quyết định nhanh

Đây là chuỗi năng lực mà một doanh nghiệp hiện đại cần để vận hành dựa trên dữ liệu thay vì kinh nghiệm. Một hệ thống như vậy giúp doanh nghiệp:

• Tăng trưởng bền vững nhờ hiểu đúng thị trường
• Đầu tư đúng trọng tâm, tránh lãng phí trade spend
• Đồng bộ tư duy giữa Trade – Sales – BI
• Rút ngắn thời gian ra quyết định
• Xây dựng đội ngũ vận hành thương mại có chiều sâu và tính kỷ luật cao

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng mạnh, thị trường không thưởng cho doanh nghiệp “có nhiều dữ liệu nhất”, mà thưởng cho doanh nghiệp biết dùng dữ liệu một cách thông minh nhất.

6 nghiệp vụ dữ liệu Trade Marketing vì vậy không chỉ là tập hợp kiến thức, mà là khung năng lực vận hành giúp doanh nghiệp thoát khỏi việc ra quyết định cảm tính, tiến tới một mô hình tăng trưởng ổn định và chủ động.

Đó cũng chính là mục tiêu mà mọi đội Trade – Sales – BI đều hướng tới: cùng nhìn một bộ KPI, cùng đọc một logic, cùng hành động theo một hướng – vì tăng trưởng chung của doanh nghiệp.

Đón xem series bài viết chuyên sâu về từng nghiệp vụ

Bài viết này mới chỉ là bức tranh tổng quan. Trong những bài tiếp theo, chúng tôi sẽ đi sâu vào từng nghiệp vụ:

• Cách đọc Category Performance theo chuẩn FMCG
• Phương pháp xây dựng MSL & Assortment dựa trên dữ liệu
• Quy trình lập Distribution Plan 7 bước
• Mô hình đánh giá Promotion: ROI, Uplift, Incremental Volume
• Bộ KPI thực thi Perfect Store
• Cách trình bày dữ liệu thuyết phục theo SCQA và Pyramid

Nếu bạn đang muốn hiểu rõ nền tảng Trade Marketing thời dữ liệu, series này sẽ là một lộ trình rất đáng theo dõi.

Nâng cấp năng lực Trade Marketing của bạn với khóa Trade Data của CASK

Nếu bạn muốn đi nhanh hơn và học một cách bài bản hơn, khóa Data-driven Trade Marketing Excellence của CASK sẽ giúp bạn:

• Nắm vững toàn bộ 6 nghiệp vụ dữ liệu thương mại
• Thực hành trên bộ dữ liệu thật của FMCG
• Xây trọn bộ báo cáo: Category, Assortment, Distribution, Promotion, Execution, Storytelling
• Áp dụng ngay vào công việc hàng ngày
• Tự tin hơn khi làm việc với Sales, Trade, Marketing và quản lý cấp cao

Khóa học được thiết kế dành cho Trade Marketer, Sales/KAM, BI/Analyst, Marketing, và những ai muốn hiểu sâu dữ liệu thương mại.