Category Segmentation trong Trade Marketing: Nền tảng đọc đúng dữ liệu ngành hàng

1. Vấn đề cốt lõi trong phân tích ngành hàng: Dữ liệu nhiều nhưng quyết định vẫn sai

Trong phần lớn doanh nghiệp FMCG, câu chuyện phân tích ngành hàng đang rơi vào một nghịch lý quen thuộc: dữ liệu ngày càng nhiều, nhưng quyết định lại không chắc tay hơn.

Doanh nghiệp có:

• Doanh số chi tiết đến từng SKU
• Báo cáo theo kênh, vùng, khách hàng
• Dashboard cập nhật theo tuần, thậm chí theo ngày

Nhưng khi bước vào các cuộc họp quyết định, những câu hỏi quan trọng nhất vẫn không có câu trả lời rõ ràng:

• Tăng trưởng của ngành hàng đang đến từ đâu?
• Phân khúc nào thực sự đáng để đầu tư tiếp?
• Trade spend đang nuôi tăng trưởng hay chỉ “giữ số”?

Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà nằm ở cách dữ liệu đang được đọc.

Phần lớn các phân tích ngành hàng hiện nay bắt đầu từ con số tổng: tổng doanh thu, tổng tăng trưởng, tổng độ phủ. Sau đó mới cố gắng “bóc tách” xuống SKU, kênh, hoặc vùng để tìm nguyên nhân. Cách tiếp cận này có vẻ logic, nhưng thực chất đang đi ngược lại bản chất của ngành hàng.

Bởi vì ngành hàng không phải là một khối đồng nhất.

Bên trong một category luôn tồn tại nhiều nhóm sản phẩm phục vụ những nhu cầu, hành vi mua và giá trị kinh tế khác nhau. Khi các nhóm này bị gộp chung trong một phân tích, dữ liệu dù chính xác vẫn dẫn đến kết luận sai.

Nói cách khác, vấn đề cốt lõi không phải là dữ liệu sai, mà là đơn vị phân tích đang sai ngay từ đầu.

Category Hierarchy là gì? Vì sao nền tảng này quyết định mọi phân tích Trade Marketing

2. Category Segmentation là gì?

Category Segmentation thường bị hiểu sai ngay từ khái niệm.

Trong thực tế, nhiều đội ngũ đang gọi “segmentation” cho những việc như:

• Chia ngành hàng theo brand
• Nhóm SKU theo pack size hoặc format
• Tách dữ liệu theo cấu trúc có sẵn của hệ thống

Những cách làm này không sai về mặt kỹ thuật, nhưng không đủ để dẫn đến quyết định thương mại. Chúng chỉ giúp dữ liệu gọn gàng hơn, chứ không giúp trả lời câu hỏi “nên làm gì tiếp theo”.

Category Segmentation đúng nghĩa không phải là việc chia dữ liệu cho dễ nhìn, mà là:

Xác lập các phân khúc trong ngành hàng có logic nhu cầu, hành vi mua và giá trị kinh tế khác nhau, để từ đó làm cơ sở cho phân tích và đầu tư trade.

Một phân khúc ngành hàng chỉ thực sự có ý nghĩa khi nó trả lời được ba câu hỏi:

• Ai mua / ai bán? (shopper, customer, loại điểm bán)
• Mua trong bối cảnh nào? (dịp sử dụng, shopping mission)
• Giá trị kinh tế nằm ở đâu? (volume, margin, tốc độ quay vòng, độ phủ)

Nếu một “phân khúc” không làm thay đổi cách bạn:

• Đọc dữ liệu
• Chọn KPI
• Ra quyết định trade

thì đó chưa phải là Category Segmentation, mà chỉ là phân loại dữ liệu mang tính kỹ thuật.

3. Vì sao dữ liệu chỉ “có nghĩa” khi được đọc trong đúng logic phân khúc

Dữ liệu Trade Marketing, về bản chất, không phải dữ liệu để mô tả, mà là dữ liệu để so sánh và ra quyết định.

Mọi phân tích ngành hàng đều xoay quanh các dạng so sánh:

• So sánh tăng trưởng giữa các nhóm
• So sánh hiệu suất giữa các kênh
• So sánh đóng góp giữa các SKU

Vấn đề là: so sánh chỉ có ý nghĩa khi các đối tượng được so sánh có cùng logic nền tảng.

Khi bạn so sánh:

• Doanh số của hai SKU phục vụ hai nhu cầu khác nhau
• Hiệu suất của hai kênh đang bán hai phân khúc giá khác nhau
• VPO của các cửa hàng có shopper mission khác nhau

thì kết luận rút ra gần như chắc chắn sẽ sai, dù con số hoàn toàn chính xác.

Ở đây, Category Segmentation đóng vai trò then chốt.

Nó xác định đơn vị đo lường đúng cho dữ liệu ngành hàng.

Khi segmentation đúng:

• Mỗi con số được đặt vào đúng bối cảnh
• Mỗi so sánh phản ánh đúng bản chất kinh doanh
• Insight rút ra có thể chuyển hóa thành hành động trade cụ thể

Ngược lại, khi segmentation sai hoặc không tồn tại:

• Dữ liệu trở thành một “mớ trung bình”
• Insight bị nhiễu
• Quyết định trade dựa nhiều vào cảm tính hơn là dữ liệu

Vì vậy, có thể nói ngắn gọn:

Dữ liệu không tự tạo ra insight. Chỉ khi được đọc trong đúng logic phân khúc, dữ liệu mới bắt đầu có giá trị.

4. 4 trục Category Segmentation cốt lõi trong Trade Marketing

Trong thực tế quản trị ngành hàng, Category Segmentation không phải là việc “chọn càng nhiều trục càng tốt”. Ngược lại, giá trị của segmentation nằm ở việc chọn đúng trục làm trung tâm, các trục còn lại chỉ đóng vai trò hỗ trợ.

Có bốn trục segmentation thường xuyên được sử dụng trong Trade Marketing. Vấn đề không nằm ở việc có dùng hay không, mà nằm ở việc dùng trục nào làm gốc.

Thứ nhất: Phân khúc theo nhu cầu / benefit

Đây là trục segmentation phản ánh lý do cốt lõi khiến người tiêu dùng mua sản phẩm: giải khát, dinh dưỡng, tiện lợi, trải nghiệm, chức năng chuyên biệt…

Trục này gắn chặt nhất với hành vi tiêu dùng, nhưng cũng là trục thường bị né tránh nhất, vì:

• Khó đo trực tiếp bằng dữ liệu bán hàng
• Đòi hỏi phải kết hợp insight thị trường và tư duy ngành hàng

Tuy nhiên, nếu bỏ qua trục nhu cầu, mọi phân tích phía sau rất dễ rơi vào bề mặt. Doanh số tăng hay giảm, nhưng không biết động lực tiêu dùng thực sự đang thay đổi ở đâu.

Trong Category Management, nhu cầu luôn phải là gốc của segmentation, vì nó quyết định:

• Sản phẩm được mua để làm gì
• Giá trị cảm nhận của sản phẩm
• Mức độ sẵn sàng chi trả của shopper

Thứ hai: Phân khúc theo dịp sử dụng (usage occasion / shopper mission)

Nếu trục nhu cầu trả lời câu hỏi “vì sao mua”, thì trục dịp sử dụng trả lời câu hỏi “mua trong hoàn cảnh nào”.

Một ngành hàng có thể được tiêu dùng trong nhiều dịp khác nhau:

• Uống tại chỗ hay mang đi
• Tiêu dùng cá nhân hay cho cả gia đình
• Mua để dùng ngay hay để tích trữ

Trục này có tác động trực tiếp đến các quyết định trade:

• Pack size và format
• Mức giá phù hợp
• Kênh và loại cửa hàng nên ưu tiên

Trong nhiều trường hợp, segmentation theo dịp sử dụng thực tế còn quan trọng hơn segmentation theo brand, vì nó giải thích được hành vi mua tại điểm bán.

Thứ ba: Phân khúc theo mức giá / giá trị cảm nhận

Phân khúc giá không chỉ để phục vụ pricing. Trong Trade Marketing, đây là trục giúp trả lời các câu hỏi mang tính đầu tư:

• Phân khúc nào đang tạo ra tăng trưởng giá trị?
• Phân khúc nào cần được bảo vệ biên lợi nhuận?
• Trade spend nên tập trung vào đâu để tránh dàn trải?

Quan trọng là: phân khúc giá không tồn tại độc lập.

Nó luôn phải được đọc cùng với nhu cầu và dịp sử dụng. Cùng một mức giá, nhưng ở hai nhu cầu khác nhau, ý nghĩa thương mại hoàn toàn khác.

Thứ tư: Phân khúc theo format / đặc tính sản phẩm

Đây là trục segmentation dễ làm nhất, vì dữ liệu có sẵn: bao bì, dung tích, quy cách đóng gói, công nghệ.

Chính vì quá dễ làm, trục này thường bị nhầm lẫn với segmentation chiến lược. Nhiều phân tích ngành hàng dừng lại ở việc:

• So sánh pack nhỏ vs pack lớn
• Lon vs chai
• SKU A vs SKU B

Những phân tích này chỉ có giá trị khi format phản ánh một dịp sử dụng hoặc nhu cầu khác biệt. Nếu không, đây chỉ là chia nhỏ kỹ thuật, không tạo ra insight chiến lược.

Nguyên tắc quan trọng:

• Nhu cầu và dịp sử dụng phải là trung tâm.
• Giá và format chỉ là lớp hỗ trợ để làm rõ chiến lược trade.

Category Performance là gì? Cách phân tích hiệu suất ngành hàng

5. Những sai lầm phổ biến khi làm Category Segmentation

Sai lầm lớn nhất trong Category Segmentation không phải là “làm sai”, mà là làm cho có.

Một số lỗi phổ biến trong thực tế Trade Marketing:

Thứ nhất, lấy cái dễ đo làm cái quan trọng.

Pack size, SKU, format được chọn làm segmentation chính chỉ vì dữ liệu có sẵn. Trong khi nhu cầu và dịp sử dụng – những yếu tố quyết định hành vi mua – lại bị bỏ qua vì “khó định lượng”.

Thứ hai, segmentation không gắn với hành vi mua thực tế.

Phân khúc được đặt tên rất hay, nhưng khi nhìn vào dữ liệu sell-out, shopper lại mua theo logic hoàn toàn khác. Segmentation lúc này chỉ tồn tại trên slide, không tồn tại ở điểm bán.

Thứ ba, mỗi phòng ban dùng một logic phân khúc khác nhau.

Marketing nói theo nhu cầu, Trade nói theo kênh, Sales nói theo SKU. Dữ liệu không sai, nhưng vì không cùng một segmentation, mọi cuộc thảo luận đều lệch trọng tâm.

Thứ tư, segmentation chỉ để mô tả, không dẫn tới quyết định.

Nếu segmentation không làm thay đổi:

• KPI được theo dõi
• Cách phân bổ trade spend
• Cách ưu tiên kênh và SKU

thì segmentation đó không tạo ra giá trị thương mại.

Hệ quả chung của những sai lầm này là: phân tích nhìn rất đầy đủ, nhưng quyết định trade lại thiếu tự tin, dàn trải và khó tạo tăng trưởng bền vững.

6. Từ Category Segmentation đến KPI: đọc số liệu thế nào cho đúng

Một trong những hiểu lầm phổ biến nhất trong Trade Marketing là cho rằng KPI mang ý nghĩa cố định. Trên thực tế, ý nghĩa của KPI phụ thuộc hoàn toàn vào phân khúc ngành hàng đang được phân tích.

Cùng một chỉ số, nhưng đặt trong các phân khúc khác nhau, nó kể những câu chuyện hoàn toàn khác.

Ví dụ, Coverage hay ND thường được xem là thước đo “đương nhiên phải tăng”. Nhưng với một phân khúc phục vụ tiêu dùng nhanh, mua “bốc đồng”, Coverage là điều kiện sống còn. Ngược lại, với phân khúc giá trị cao hoặc tiêu dùng theo dịp đặc biệt, mở rộng độ phủ quá nhanh có thể làm giảm hiệu suất và bào mòn biên lợi nhuận.

Tương tự, VPO thường được dùng để đánh giá “chất lượng phân phối”. Tuy nhiên, nếu áp dụng cùng một kỳ vọng VPO cho phân khúc mua lặp lại nhanh và phân khúc mua không thường xuyên, phân tích sẽ lập tức sai lệch. Một phân khúc bán ít nhưng giá trị cao không thể bị đánh giá kém chỉ vì VPO thấp hơn phân khúc đại trà.

Điểm mấu chốt nằm ở đây: Segmentation quyết định KPI nào là trọng tâm, KPI nào chỉ mang tính theo dõi.

Khi segmentation rõ ràng:

• Mỗi phân khúc có một “bộ KPI đúng” để theo dõi
• Số liệu không còn bị đọc theo tư duy bình quân
• Insight rút ra gắn trực tiếp với hành động thương mại

Ngược lại, khi không có segmentation, doanh nghiệp thường:

• Áp cùng một bộ KPI cho toàn ngành hàng
• Đặt cùng một target cho mọi phân khúc
• Đánh giá hiệu suất sai nhưng không nhận ra

Lúc đó, vấn đề không phải KPI sai, mà là KPI đang được đặt sai bối cảnh.

7. Segmentation là nền móng cho mọi quyết định Trade phía sau

Category Segmentation không dừng ở việc “đọc số liệu cho đúng”. Giá trị lớn nhất của nó nằm ở chỗ mọi quyết định Trade Marketing đều phải đi qua segmentation trước khi triển khai.

Trong Category Performance Review, segmentation giúp tách bạch rõ:

• Tăng trưởng đến từ phân khúc nào
• Phân khúc nào đang chững lại hoặc suy giảm
• Đâu là tăng trưởng thực, đâu là tăng trưởng do mix

Trong Assortment Strategy, segmentation là cơ sở để trả lời:

• SKU nào là “must-have” cho từng phân khúc
• Nên mở rộng hay tinh gọn danh mục ở đâu
• Một SKU bán kém là do bản chất phân khúc hay do triển khai sai

Trong Distribution Planning, segmentation giúp tránh sai lầm phổ biến là “mở phủ dàn trải”. Thay vì phủ tất cả mọi nơi, trade có thể xác định rõ:

• Phân khúc nào cần độ phủ rộng
• Phân khúc nào nên tập trung vào chất lượng điểm bán
• Kênh nào phù hợp với từng phân khúc ngành hàng

Trong Promotion và phân bổ trade spend, segmentation đóng vai trò như “bộ lọc chiến lược”. Không phải phân khúc nào cũng cần khuyến mãi mạnh, và không phải mọi khuyến mãi đều tạo ra tăng trưởng thực. Segmentation giúp trả lời:

• Khuyến mãi đang kích cầu phân khúc nào
• Uplift đến từ hành vi mới hay chỉ là mua sớm
• Trade spend có đang làm lệch cấu trúc ngành hàng hay không

Điểm quan trọng là:

Nếu segmentation sai, mọi quyết định phía sau vẫn có vẻ hợp lý trên slide, nhưng kết quả ngoài thị trường thường không như kỳ vọng.

Ngược lại, khi segmentation đúng, các quyết định Trade Marketing không còn rời rạc. Category Performance, Assortment, Distribution và Promotion bắt đầu “nói cùng một ngôn ngữ”, và dữ liệu lúc đó thực sự trở thành công cụ ra quyết định, không chỉ là báo cáo.

8. Kết luận: Không có segmentation đúng, dữ liệu chỉ là noise

Trong Trade Marketing, dữ liệu không tự tạo ra insight.

Dashboard không tự tạo ra quyết định tốt.

Và càng nhiều số liệu, rủi ro hiểu sai càng cao nếu thiếu một khung tư duy đủ chặt.

Category Segmentation chính là khung tư duy đó.

Nó buộc người làm trade phải trả lời trước những câu hỏi căn bản:

• Ngành hàng này đang được tiêu dùng theo những logic nào?
• Những logic đó khác nhau ra sao về hành vi mua và giá trị kinh tế?
• Mỗi quyết định trade đang phục vụ phân khúc nào, và đánh đổi điều gì?

Khi segmentation được xác định đúng:

• Dữ liệu không còn bị “trung bình hóa”
• KPI được đọc trong đúng bối cảnh
• Quyết định trade có trọng tâm và nhất quán hơn

Ngược lại, khi segmentation sai hoặc mơ hồ:

• Mọi con số đều có thể được giải thích theo nhiều cách
• Trade spend dễ bị dàn trải
• Tăng trưởng đạt được thường ngắn hạn và khó lặp lại

Vì vậy, Category Segmentation không phải là một bước phụ trong phân tích ngành hàng.

Nó là điểm xuất phát bắt buộc của tư duy data-driven trade.

Chỉ khi trả lời được câu hỏi “chúng ta đang phân tích ngành hàng theo logic phân khúc nào?”, thì mọi phân tích phía sau – từ Category Performance, Assortment, Distribution đến Promotion – mới thực sự có ý nghĩa.

Nếu không, dữ liệu dù nhiều đến đâu cũng chỉ là noise được trình bày rất đẹp.