Vì sao Trade Data chưa thực sự dẫn tới quyết định?
Trong nhiều doanh nghiệp hiện nay, hệ thống dữ liệu Trade đã phát triển mạnh. Dashboard theo dõi sell-out, độ phủ, hiệu quả khuyến mãi hay tồn kho được cập nhật liên tục. Về mặt công cụ, phần lớn đội ngũ Trade không còn thiếu dữ liệu.
Tuy nhiên, một thực tế vẫn diễn ra trong nhiều cuộc họp: dữ liệu rất đầy đủ, nhưng quyết định lại chưa rõ ràng.
Theo báo cáo của McKinsey Global Institute trong nghiên cứu “The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World”, thách thức lớn nhất của nhiều tổ chức không còn nằm ở việc thu thập dữ liệu, mà nằm ở việc chuyển dữ liệu thành tác động kinh doanh thực sự. McKinsey chỉ ra rằng rất nhiều doanh nghiệp đầu tư mạnh vào hệ thống analytics, nhưng chỉ một phần nhỏ thực sự chuyển hóa được insight thành hành động cụ thể.
Nguồn tham khảo: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world
Nhận định này phản ánh rất sát bối cảnh Trade Marketing.
Trong thực tế, báo cáo Trade thường bắt đầu bằng dashboard. Người làm báo cáo đi qua doanh số, rồi đến độ phủ, rồi đến khuyến mãi và trưng bày. Cấu trúc này phản ánh hệ thống dữ liệu đang có, nhưng không phải lúc nào cũng phản ánh cấu trúc của một quyết định.
Người nghe bước vào cuộc họp không cần xem toàn bộ dữ liệu theo thứ tự hệ thống. Họ cần hiểu ngay từ đầu: vấn đề trọng tâm hôm nay là gì và chúng ta đang tìm câu trả lời cho điều gì.
Khi phần mở đầu không làm rõ điều đó, người nghe phải tự kết nối các con số lại với nhau để hiểu bức tranh tổng thể. Việc này khiến cuộc họp kéo dài và làm chậm quá trình đi đến thống nhất hành động.
Vấn đề vì thế không nằm ở thiếu số liệu. Vấn đề nằm ở cách số liệu được tổ chức.
Trade Data chỉ thực sự có giá trị khi nó giúp trả lời một câu hỏi cụ thể và dẫn đến một quyết định rõ ràng. Nếu dữ liệu được trình bày theo logic của hệ thống báo cáo thay vì logic của ra quyết định, khoảng cách giữa phân tích và hành động sẽ tiếp tục tồn tại.
Chính từ khoảng cách đó, nhu cầu về một cách tổ chức dữ liệu theo cấu trúc tư duy ra quyết định — tức Data Storytelling — trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.
Data Storytelling trong Trade Marketing: Tổ chức dữ liệu theo logic ra quyết định
Nếu khoảng cách giữa phân tích và hành động vẫn tồn tại dù dữ liệu đã đầy đủ, thì câu hỏi không còn là “cần thêm chỉ số gì?”, mà là “nên sắp xếp những gì đang có theo trật tự nào để hỗ trợ ra quyết định?”
Trong một cuộc họp Trade, quyết định thường diễn ra theo một trình tự khá tự nhiên. Người nghe trước hết cần hiểu chuyện gì đang xảy ra và vấn đề trọng tâm là gì. Sau đó, họ mới đánh giá xem câu trả lời và đề xuất hành động có đủ cơ sở hay không.
Vì vậy, một báo cáo Trade hiệu quả thường cần đáp ứng hai yêu cầu rõ ràng:
- Làm rõ đúng vấn đề trước khi đi sâu vào số liệu
- Trình bày câu trả lời theo cấu trúc giúp người nghe dễ hiểu và dễ đồng thuận
Data Storytelling trong Trade Marketing chính là cách tổ chức báo cáo để đáp ứng hai yêu cầu này.
Ở tầng thứ nhất, báo cáo cần đặt bối cảnh và xác định câu hỏi trung tâm. Ví dụ, thay vì mở đầu bằng biểu đồ doanh số, người trình bày có thể làm rõ: doanh số đang lệch so với kế hoạch trong bối cảnh nào, và câu hỏi quan trọng cần trả lời là gì. Khi câu hỏi đã rõ, dữ liệu phía sau sẽ có mục tiêu cụ thể hơn.
Ở tầng thứ hai, khi câu trả lời đã được xác định, nó cần được trình bày theo một logic mạch lạc: kết luận được nêu rõ, các lý do được sắp xếp rõ ràng, và dữ liệu được dùng để chứng minh cho từng lý do. Nhờ đó, người nghe không phải tự ghép nhiều biểu đồ lại với nhau, mà có thể tập trung đánh giá tính hợp lý của lập luận.
Hai tầng tư duy này có thể được hỗ trợ bởi hai cấu trúc quen thuộc trong môi trường quản trị: SCQA và Pyramid.
SCQA và Pyramid: Hai lớp cấu trúc có thể bổ trợ cho nhau
Trong hai bài viết trước, chúng ta đã phân tích riêng từng công cụ:
- SCQA trong Data Storytelling: Cách mở đầu báo cáo Trade Data để người nghe hiểu nhanh vấn đề
- Mô hình Pyramid trong Data Storytelling: Cách trình bày insight dữ liệu thuyết phục người nghe
Nếu bạn chưa đọc, nên xem lại hai bài này trước để hiểu rõ cấu trúc chi tiết của từng phương pháp.
Trong thực tế báo cáo Trade Data, hai cấu trúc này thường không tách rời mà có thể sử dụng nối tiếp nhau theo một dòng logic khá tự nhiên.
SCQA giúp làm rõ bối cảnh, chỉ ra điểm bất thường và xác định câu hỏi trung tâm. Ở giai đoạn này, mục tiêu không phải là trình bày toàn bộ dữ liệu, mà là giúp người nghe hiểu: hôm nay chúng ta đang giải quyết vấn đề gì.
Khi câu hỏi đã được xác định, phần “Answer” trong SCQA bắt đầu xuất hiện. Và đây chính là lúc Pyramid phát huy vai trò.
Pyramid giúp tổ chức phần trả lời theo cấu trúc rõ ràng: nêu kết luận trước, sau đó trình bày các luận điểm chính, cuối cùng là dữ liệu chứng minh cho từng luận điểm. Nhờ đó, câu trả lời không bị trình bày rời rạc mà trở thành một lập luận mạch lạc.
Nói ngắn gọn:
- SCQA giúp mở đúng vấn đề.
- Pyramid giúp trình bày phần trả lời một cách thuyết phục.
Điều quan trọng là đây không phải một công thức bắt buộc. Trong nhiều tình huống, người làm báo cáo có thể sử dụng linh hoạt một hoặc cả hai cấu trúc tùy theo mục tiêu của cuộc họp. Tuy nhiên, trong bối cảnh Trade Data – nơi các cuộc họp thường xoay quanh việc tìm nguyên nhân và thống nhất hành động – việc kết hợp hai lớp cấu trúc này thường giúp dòng lập luận trở nên rõ ràng hơn.
Cách tiếp cận này không thay thế phân tích. Nó chỉ giúp kết quả phân tích được sắp xếp theo logic gần với cách người ra quyết định suy nghĩ.
Ví dụ minh hoạ: Kết hợp SCQA và Pyramid trong một buổi họp Trade
Để thấy rõ cách hai cấu trúc này hoạt động cùng nhau, giả định một tình huống trong Trade Marketing.
Một công ty FMCG nhận thấy doanh số kênh GT trong 2 tháng gần đây thấp hơn kế hoạch khoảng 8%. Cuộc họp Trade được tổ chức để tìm nguyên nhân và thống nhất hướng xử lý.
Thay vì mở ngay dashboard, người trình bày bắt đầu theo cấu trúc SCQA.
Bước 1 – Dùng SCQA để làm rõ vấn đề
Situation (Bối cảnh)
Trong quý vừa qua, doanh số kênh GT không đạt kế hoạch, lệch khoảng 8% so với target.
Complication (Vấn đề phát sinh)
Trong cùng thời gian đó, ngân sách trade spending lại tăng so với cùng kỳ năm trước.
Ở thời điểm này, mọi người trong phòng họp bắt đầu nhận ra có sự lệch giữa kết quả và nguồn lực bỏ ra.
Question (Câu hỏi trung tâm)
Vậy doanh số giảm do nhu cầu thị trường suy yếu, hay do chúng ta mất độ phủ điểm bán?
Đến đây, cả cuộc họp đã có một trục chính để bám theo. Không còn là “xem lại tất cả số liệu”, mà là trả lời một câu hỏi cụ thể.
Phần “Answer” bắt đầu từ đây.
Bước 2 – Dùng Pyramid để triển khai phần Answer
Thông điệp chính (Key Message)
Thay vì mở toàn bộ dashboard, người trình bày bắt đầu bằng kết luận:
Doanh số giảm chủ yếu do mất độ phủ điểm bán, không phải do nhu cầu thị trường giảm.
Câu này trả lời trực tiếp cho câu hỏi vừa đặt ra. Người nghe không cần chờ đến cuối buổi họp mới biết kết luận là gì.
Các luận điểm hỗ trợ (Supporting Arguments)
Sau khi kết luận đã rõ, hai luận điểm chính được trình bày.
Luận điểm thứ nhất: số điểm bán active giảm đáng kể trong 2 tháng gần đây.
Luận điểm thứ hai: doanh số trung bình trên mỗi điểm bán còn lại vẫn ổn định.
Hai luận điểm này tách biệt, không chồng chéo và cùng bảo vệ cho một kết luận chung.
Dữ liệu và bằng chứng (Data & Evidence)
Chỉ sau khi các luận điểm đã rõ, dữ liệu mới được đưa vào.
Biểu đồ thứ nhất cho thấy coverage giảm khoảng 12%.
Biểu đồ thứ hai cho thấy sales per outlet gần như không thay đổi.
Lúc này, dữ liệu không còn rời rạc. Mỗi biểu đồ đều phục vụ cho một luận điểm cụ thể.
Cuộc thảo luận trong phòng họp cũng thay đổi. Thay vì hỏi “biểu đồ này nói gì?”, mọi người bắt đầu hỏi:
- Vì sao mất điểm bán?
- Có vấn đề về đội sales hay chính sách chiết khấu?
- Cần ưu tiên nguồn lực ở khu vực nào?
Tức là cuộc họp đã chuyển từ phân tích sang hành động.
.png)
Điều thay đổi khi kết hợp SCQA và Pyramid
Nếu chỉ dùng SCQA mà không có Pyramid, cuộc họp có thể dừng ở mức “đặt đúng câu hỏi” nhưng phần trả lời thiếu cấu trúc.
Nếu chỉ dùng Pyramid mà không có SCQA, kết luận có thể rõ ràng nhưng người nghe chưa hiểu vì sao câu hỏi đó lại quan trọng.
Khi kết hợp cả hai, toàn bộ dòng chảy của báo cáo lúc này đi theo trình tự:
Bối cảnh → Vấn đề → Câu hỏi → Kết luận → Lý do → Dữ liệu → Hành động
Đây không phải là một công thức bắt buộc cho mọi tình huống. Tuy nhiên, trong môi trường Trade Marketing – nơi các cuộc họp thường cần nhanh chóng xác định nguyên nhân và thống nhất hướng xử lý – cách tổ chức này giúp dữ liệu được sử dụng đúng vai trò của nó: làm rõ vấn đề và hỗ trợ quyết định.
Tip để kết hợp SCQA và Pyramid thật nhuần nhuyễn
Hiểu SCQA và Pyramid về mặt lý thuyết là một bước khởi đầu tốt. Tuy nhiên, trong thực tế họp Trade – nơi áp lực thời gian cao và kỳ vọng ra quyết định rất rõ ràng – việc kết hợp hai mô hình này một cách tự nhiên mới là yếu tố tạo nên khác biệt.
Dưới đây là một số nguyên tắc giúp việc kết hợp không trở nên gượng ép hay máy móc.
1. Nghĩ theo hai tầng cấu trúc, nhưng trình bày như một dòng chảy thống nhất
Khi chuẩn bị báo cáo, bạn nên tư duy theo hai tầng rõ ràng:
- Ở tầng thứ nhất, dùng SCQA để xác lập bối cảnh, làm rõ vấn đề và đóng khung câu hỏi ra quyết định.
- Ở tầng thứ hai, dùng Pyramid để tổ chức phần trả lời thành kết luận chính, các luận điểm hỗ trợ và dữ liệu chứng minh.
Tuy nhiên, khi bước vào phòng họp, người nghe không cần biết bạn đang áp dụng mô hình nào. Điều họ cảm nhận nên là một câu chuyện logic, đi từ “chuyện gì đang xảy ra” đến “chúng ta cần làm gì tiếp theo”.
Nếu người nghe nhận ra cấu trúc nhưng không cảm thấy bị “dạy cách nghe”, nghĩa là bạn đã kết hợp hai mô hình đủ mượt.
2. Hiểu rằng “Answer” của SCQA chính là điểm khởi đầu của Pyramid
Một lỗi thường gặp là tách rời hai mô hình quá cứng nhắc. Người trình bày kết thúc SCQA bằng một câu trả lời khái quát, sau đó lại bắt đầu phần Pyramid bằng một câu kết luận gần như tương tự. Điều này tạo cảm giác lặp lại và làm loãng thông điệp.
Thực tế, phần “Answer” trong SCQA chính là đỉnh của Pyramid. Khi bước sang phần triển khai, bạn không cần tuyên bố lại kết luận, mà nên đào sâu vào các lý do chính và bằng chứng cụ thể để củng cố nó.
Khi dòng chảy liền mạch, người nghe không thấy hai mô hình riêng biệt, mà chỉ thấy một lập luận đang được phát triển dần theo chiều sâu.
3. Luôn kiểm tra tính tập trung của thông điệp
Sau khi hoàn thiện báo cáo, hãy thử tự đặt một câu hỏi:
Nếu người nghe chỉ nhớ một điều duy nhất sau cuộc họp, đó có phải là kết luận mình muốn họ nhớ không?
Nếu câu trả lời còn mơ hồ, có thể phần SCQA chưa đủ rõ ràng ở bước Question, hoặc phần Pyramid chưa đủ tập trung vào một thông điệp chính.
Trong môi trường Trade, nơi có rất nhiều chỉ số như Sell-in, Sell-out, Distribution, ROI, rất dễ bị cuốn vào phân tích chi tiết. Nhưng một báo cáo mạnh thường chỉ xoay quanh một trục chính và phục vụ cho một quyết định cụ thể.
4. Bắt đầu từ quyết định, không bắt đầu từ dashboard
Sai lầm phổ biến nhất là mở file dashboard, đi theo thứ tự các tab có sẵn, rồi sau đó cố gắng “gắn” SCQA và Pyramid vào phần đầu.
Cách làm hiệu quả hơn là đảo ngược quy trình chuẩn bị:
- Viết ra quyết định mà cuộc họp cần đưa ra.
- Xác định câu hỏi trung tâm tương ứng.
- Phác thảo kết luận dự kiến.
- Chỉ sau đó mới chọn dữ liệu cần thiết để chứng minh.
Quy trình này buộc bạn phải nghĩ theo logic ra quyết định trước, thay vì logic hệ thống báo cáo. Và chính sự thay đổi thứ tự chuẩn bị này thường tạo ra sự khác biệt lớn nhất trong chất lượng buổi họp.
5. Đánh giá thành công bằng hành động, không phải bằng số slide
Mục tiêu cuối cùng của việc kết hợp SCQA và Pyramid không phải là một bài trình bày “đẹp” hay “logic”, mà là một cuộc họp dẫn tới hành động cụ thể.
Nếu sau phần trình bày:
- Cuộc thảo luận chuyển nhanh sang việc phân bổ nguồn lực,
- Hoặc thống nhất thay đổi chính sách Trade Promotion,
- Thay vì mất thời gian giải thích lại biểu đồ,
thì bạn đã sử dụng hai mô hình đúng cách.
SCQA giúp cuộc họp bắt đầu đúng chỗ. Pyramid giúp phần trả lời có cấu trúc và thuyết phục.
Khi kết hợp nhuần nhuyễn, dữ liệu không còn là trung tâm của buổi họp — quyết định mới là trung tâm.
.png)
Kết luận
Trade Data chỉ thực sự có giá trị khi nó giúp tổ chức suy nghĩ và dẫn tới hành động cụ thể.
SCQA giúp cuộc họp bắt đầu đúng chỗ — làm rõ bối cảnh và xác định câu hỏi trung tâm.
Pyramid giúp câu trả lời được trình bày theo cấu trúc rõ ràng — kết luận trước, lý do sau, dữ liệu chứng minh cuối cùng.
Khi hai lớp cấu trúc này được sử dụng đúng thứ tự, báo cáo Trade không còn là chuỗi biểu đồ rời rạc. Nó trở thành một dòng lập luận logic từ vấn đề đến giải pháp.
Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng nhiều và áp lực ra quyết định ngày càng cao, năng lực tổ chức dữ liệu theo logic ra quyết định có thể trở thành lợi thế cạnh tranh thực sự của người làm Trade Marketing.
Nếu bạn đang làm Trade Marketing, Sales hoặc Business Analyst và muốn nâng cấp năng lực từ “đọc số liệu” lên “dẫn dắt quyết định”, việc hiểu cách phân tích và trình bày Trade Data là bước quan trọng.
Chương trình Data-driven Trade Marketing Excellence của CASK tập trung vào:
- Hệ thống chỉ số Trade quan trọng (Sell-in, Sell-out, Distribution, Promotion, ROI…)
- Cách phân tích để tìm nguyên nhân thực sự phía sau biến động doanh số
- Cách trình bày báo cáo để thuyết phục và thống nhất hành động
Tìm hiểu chi tiết tại: https://www.cask.vn/trade-data/phan-tich-du-lieu-thuong-mai-danh-cho-trade-marketing
- SCQA trong Data Storytelling: Cách dẫn dắt báo cáo Trade Data để người nghe hiểu nhanh vấn đề
- Chuẩn slide Trade Marketing cho họp quản trị: Một slide – một quyết định
- Báo cáo Trade Marketing không tạo ra hành động: Vì sao?
- KPI Category: Vì sao Category Review đủ số vẫn sai?
- Mô hình Pyramid trong Data Storytelling: Trình bày insight dữ liệu để thuyết phục người nghe
