Đọc lại bài viết

• Tổng quan 6 nghiệp vụ dữ liệu của Trade Marketing tại đây
• Category Performance là gì? Cách phân tích hiệu suất ngành hàng tại đây
• Assortment Management là gì? Cách Xây MSL tối ưu cho từng loại cửa hàng tại đây
• Distribution Planning là gì? Cách lập kế hoạch phân phối hiệu quả trong FMCG tại đây
• Commercial Execution là gì? Cách triển khai hiệu quả tại điểm bán tại đây
• Trade Promotion là gì? Cách dùng dữ liệu để dừng “đốt tiền” và tạo tăng trưởng thật cho doanh nghiệp tại đây

I. Data Storytelling là gì?

Data Storytelling là quá trình trình bày kết quả phân tích dữ liệu theo một cấu trúc rõ ràng, để người nghe có thể nhanh chóng hiểu vấn đề, nắm được ý chính, thấy được nguyên nhân và biết cần phải làm gì tiếp theo.

Thay vì chỉ đưa ra hàng loạt con số, Data Storytelling giúp biến dữ liệu thành một “câu chuyện”, được kể bằng ngôn ngữ dễ hiểu, gắn với mục tiêu kinh doanh cụ thể.

Quan trọng hơn, Data Storytelling không phải là việc làm slide cho đẹp. Đó là một chuỗi công việc có chủ đích:

1. Chọn đúng dữ liệu cần thiết, không mang tất cả mọi thứ vào báo cáo.
2. Phân tích theo một logic nhất quán, thể hiện được bối cảnh và diễn biến vấn đề.
3. Rút ra insight và gắn chúng với hàm ý kinh doanh rõ ràng.
4. Trình bày kết quả một cách súc tích, không lan man, để người nghe hiểu được “cần quyết định gì”.

Đây là kỹ năng quan trọng với tất cả những ai làm trong Trade Marketing, Sales, BI/Analytics hay quản lý, vì nó giúp mọi người “nói cùng một ngôn ngữ dữ liệu” thay vì mỗi bên hiểu một kiểu.

II. Vì sao Data Storytelling quan trọng trong doanh nghiệp FMCG?

Trong các doanh nghiệp FMCG, lượng báo cáo luôn rất lớn nhưng không phải báo cáo nào cũng giúp đưa ra quyết định đúng. Data Storytelling trở thành năng lực quan trọng vì nó giúp biến dữ liệu phức tạp thành thông tin rõ ràng và hành động cụ thể.

1. Giúp ra quyết định nhanh hơn

Một câu chuyện dữ liệu được trình bày đúng cách giúp người quản lý nắm được vấn đề chỉ trong vài phút, thay vì phải tự tìm manh mối trong những file Excel dài hàng trăm dòng.

2. Giảm tranh luận cảm tính

Khi câu chuyện được xây dựng dựa trên dữ liệu và logic, các cuộc họp trở nên khách quan hơn. Mọi người tập trung vào sự thật thay vì ý kiến cá nhân.

3. Tập trung vào hành động thay vì mô tả

Báo cáo mô tả điều gì đang xảy ra. Data Storytelling đi xa hơn: nó chỉ ra nguyên nhân và đề xuất hành động phù hợp. Điều này giúp đội ngũ bớt “đắm chìm” vào số liệu và tập trung vào giải pháp.

4. Tăng khả năng thuyết phục trong nội bộ

Một đề xuất có insight rõ ràng và logic chặt chẽ luôn dễ được phê duyệt hơn. Data Storytelling giúp người trình bày truyền đạt lý do và tác động của hành động một cách thuyết phục.

5. Giúp các team hiểu đúng – hành động đúng

Sales, Trade, Marketing và Supply Chain thường nhìn thị trường từ những góc độ khác nhau. Data Storytelling cung cấp một câu chuyện chung, giúp các team hiểu cùng một bức tranh và phối hợp tốt hơn.

Nhờ khả năng kết nối dữ liệu với hành động, Data Storytelling hoạt động như một lớp “bôi trơn” cho toàn bộ pipeline thương mại từ Category, Assortment, Distribution, Promotion đến Execution giúp mọi nghiệp vụ vận hành trơn tru hơn.

III. Các thành phần cốt lõi của Data Storytelling

Một câu chuyện dữ liệu chỉ thực sự hiệu quả khi nó được cấu thành từ bốn yếu tố chính. Bốn yếu tố này giúp chuyển dữ liệu từ dạng “thông tin rời rạc” thành một dòng chảy logic dẫn đến hành động.

Data – Dữ liệu đủ và đúng

Dữ liệu là nền tảng của câu chuyện. Người làm phân tích cần chọn đúng chỉ số, đúng nguồn và đúng khoảng thời gian. Quan trọng hơn, chỉ nên sử dụng những dữ liệu cần thiết cho vấn đề, tránh việc nhồi nhét quá nhiều con số khiến người đọc mất tập trung.

Insight – Điều dữ liệu muốn nói

Insight không phải là việc lặp lại số liệu mà là lời giải thích về điều đang diễn ra và nguyên nhân phía sau. Đây là bước giúp dữ liệu chuyển từ dạng mô tả sang dạng hiểu biết có giá trị.

Implication – Hàm ý kinh doanh

Một insight chỉ thật sự hữu ích khi nó gắn được với bối cảnh thương mại. Implication trả lời câu hỏi: điều này có ý nghĩa gì đối với thị trường, ngành hàng, thương hiệu hoặc kế hoạch sắp tới?

Action – Hành động cần làm

Một câu chuyện dữ liệu tốt luôn kết thúc bằng đề xuất hành động rõ ràng, khả thi và phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Đây là phần giúp dữ liệu chuyển hóa thành tác động thực tế.

Khi bốn thành phần này được kết nối liền mạch, người đọc không cần suy đoán mà có thể hiểu trọn vẹn câu chuyện, từ vấn đề đến nguyên nhân và hành động cần thiết tiếp theo.

IV. Các framework giúp trình bày dữ liệu dễ hiểu

Để câu chuyện dữ liệu rõ ràng và dễ tiếp nhận hơn, người trình bày cần một cấu trúc hợp lý. Hai framework dưới đây là những công cụ phổ biến và hiệu quả nhất trong doanh nghiệp.

1. SCQA (Situation – Complication – Question – Answer)

SCQA giúp mở đầu câu chuyện dữ liệu theo đúng trình tự tự nhiên của tư duy. Cấu trúc gồm:

• Situation: Trình bày bối cảnh hoặc thực trạng đang diễn ra.
• Complication: Chỉ ra vấn đề phát sinh hoặc điều bất thường cần được quan tâm.
• Question: Đặt ra câu hỏi trọng tâm mà phân tích cần giải đáp.
• Answer: Đưa ra câu trả lời, giải pháp hoặc khuyến nghị hành động.

SCQA phù hợp cho các báo cáo tổng quan, khi cần dẫn dắt người nghe đi từ bối cảnh đến vấn đề, rồi đến giải pháp một cách logic và liền mạch.

2. Pyramid Principle

Framework này bắt đầu từ kết luận trước, sau đó mở rộng dần bằng insight và dữ liệu hỗ trợ. Trình tự gồm:

1. Kết luận chính (key message) – điều quan trọng nhất mà người nghe cần nắm.
2. Insight và lập luận hỗ trợ – giải thích vì sao kết luận đó đúng.
3. Dữ liệu chi tiết – bằng chứng cụ thể để củng cố lập luận.

Pyramid Principle đặc biệt hiệu quả trong các buổi review hoặc họp với ban quản lý, khi người ra quyết định cần hiểu nhanh trọng tâm trước khi đi sâu vào chi tiết.

Hai framework này giúp người làm phân tích trình bày dữ liệu theo một cấu trúc rõ ràng, tránh lan man, và đảm bảo người nghe nắm được đúng thông điệp mà không phải tự suy đoán.

V. Checklist để kể một câu chuyện dữ liệu hiệu quả

Một câu chuyện dữ liệu chỉ thực sự hiệu quả khi người nghe có thể hiểu vấn đề nhanh, nắm đúng trọng tâm và biết cần hành động gì tiếp theo. Để làm được điều đó, báo cáo cần đáp ứng các tiêu chí sau:

• Bắt đầu bằng kết luận hoặc câu hỏi trọng tâm, giúp người nghe định hình ngay mục đích của phân tích.
• Chỉ sử dụng dữ liệu cần thiết, tránh đưa quá nhiều số liệu khiến thông điệp bị loãng.
• Biểu đồ đơn giản, có nhãn và có thông điệp rõ ràng, giúp người xem hiểu ngay ý chính mà không phải tự diễn giải.
• Insight đi kèm với “vì sao”, thay vì chỉ mô tả dữ liệu tăng – giảm.
• Mỗi insight đều gắn với một hàm ý kinh doanh, thể hiện tác động và ý nghĩa của phát hiện đó đối với thực tế thị trường.
• Hành động đề xuất rõ ràng, khả thi và có phân công trách nhiệm, giúp người nhận thông tin biết cần làm gì tiếp theo.
• Slide ngắn gọn, tránh nhồi chữ, ưu tiên trình bày cô đọng và trực quan.
• Dòng chảy báo cáo mạch lạc, đi từ tổng quan → nguyên nhân → hành động, giúp người đọc theo dõi dễ dàng và không bị mất kết nối.

Khi các tiêu chí này được áp dụng đầy đủ, câu chuyện dữ liệu trở nên nhất quán, dễ hiểu và có tác động, ngay cả với những người không chuyên về phân tích.

VI. Ví dụ minh họa: Một câu chuyện dữ liệu hoàn chỉnh

Giả sử bạn phân tích ngành hàng nước giải khát tại kênh GT và nhận thấy Sell-out giảm 6% trong ba tháng gần đây. Mặc dù độ phủ (ND) không thay đổi, sức bán trên mỗi cửa hàng (VPO) lại giảm từ 12 xuống còn 9. Khi đi sâu hơn, bạn phát hiện mức giảm tập trung chủ yếu ở nhóm cửa hàng Tier B – nhóm đóng góp gần 40% doanh số ngành hàng. Đồng thời, hai SKU chủ lực là SKU 1 và SKU 3 giảm velocity đáng kể.

Từ đây, câu chuyện dữ liệu có thể được trình bày theo một dòng chảy rõ ràng và dễ hiểu:

Sell-out đang giảm, và nguyên nhân chính không phải do độ phủ mà do sức bán tại điểm bán yếu đi.

Điểm bất thường nằm ở nhóm Tier B – nơi trước đây có sức bán ổn định. Khi kiểm tra thị trường, bạn ghi nhận nhiều điểm bán thiếu trưng bày đúng chuẩn và đôi khi bị thiếu hàng, đặc biệt với SKU 1 và SKU 3. Điều này giải thích vì sao velocity của hai SKU này giảm và kéo theo VPO toàn nhóm đi xuống.

Từ insight đó, hàm ý trở nên rất rõ:

Nếu không khôi phục VPO của Tier B, xu hướng giảm sẽ còn kéo dài sang quý tiếp theo, ảnh hưởng trực tiếp đến mục tiêu tăng trưởng.

Vậy cần làm gì?

• Bổ sung trưng bày đầy đủ cho Tier B theo đúng chuẩn ngành hàng
• Đảm bảo hàng hóa (Availability) cho SKU 1 và SKU 3
• Tăng độ phủ sâu cho SKU 3 tại các cửa hàng có tiềm năng
• Theo dõi VPO hằng tuần để kiểm soát tiến độ và điều chỉnh kịp thời

Như vậy, toàn bộ câu chuyện dữ liệu được dẫn dắt từ bối cảnh → vấn đề → nguyên nhân → hàm ý → hành động, giúp đội Sales và Trade hiểu rõ điều gì đang xảy ra và đâu là trọng tâm cần xử lý ngay. Đây chính là giá trị cốt lõi của Data Storytelling: biến dữ liệu rời rạc thành một câu chuyện ngắn gọn, dễ hiểu và dẫn đến hành động rõ ràng.

VII. Sai lầm phổ biến trong Data Storytelling

Nhiều báo cáo dữ liệu không tạo ra hành động vì vướng phải những lỗi rất cơ bản. Phổ biến nhất là việc đem quá nhiều số liệu vào báo cáo khiến người đọc khó xác định trọng tâm. Một số khác sử dụng biểu đồ quá phức tạp, thiếu nhãn hoặc thiếu thông điệp chính, khiến người xem phải tự đúc kết và thường đúc kết sai.

Một lỗi quen thuộc khác là phân tích mô tả mà không có insight. Báo cáo chỉ nói “tăng – giảm” nhưng không giải thích “vì sao”. Ngược lại, cũng có báo cáo rút ra insight nhưng lại không đưa ra hành động, khiến báo cáo trở nên “đứng yên” và không hỗ trợ ra quyết định. Bên cạnh đó, nhiều báo cáo dài nhưng thiếu kết luận, hoặc kết luận đưa ra không liên quan trực tiếp đến mục tiêu thương mại.

Những sai lầm này khiến báo cáo mất giá trị và khiến người nhận phải “đọc nhưng không biết nên làm gì”, làm chậm quá trình ra quyết định trong doanh nghiệp.

VIII. Data Storytelling trong pipeline thương mại

Data Storytelling không phải là một kỹ năng đứng riêng lẻ. Nó chính là “mắt xích cuối” giúp kết nối và giải nén toàn bộ dữ liệu từ năm nghiệp vụ trước đó.

• Category Performance cung cấp dữ liệu nền về ngành hàng.
• Assortment mang đến dữ liệu theo SKU và cấu trúc danh mục.
• Distribution cho dữ liệu về ND, AO, VPO và sức mua từng điểm bán.
• Promotion bổ sung dữ liệu về uplift, incremental và ROI.
• Execution phản ánh dữ liệu thực tế tại thị trường.

Data Storytelling lấy toàn bộ những dữ liệu này và biến chúng thành:

• Định hướng rõ ràng cho đội ngũ
• Ưu tiên hành động cụ thể
• Các quyết định nhanh, có căn cứ dữ liệu

Nếu thiếu Data Storytelling, doanh nghiệp chỉ có “rất nhiều dữ liệu” nhưng không có khả năng chuyển hóa chúng thành kết quả thương mại.

IX. Kết luận

Data Storytelling là năng lực giúp doanh nghiệp vận hành thương mại dựa trên dữ liệu một cách thông minh và hiệu quả. Nó đưa dữ liệu từ dạng thô sang dạng câu chuyện dễ hiểu, và từ câu chuyện sang insight, cuối cùng là thành những hành động cụ thể.

Khi làm tốt Data Storytelling, đội ngũ có thể:

• Trình bày đúng trọng tâm, không lan man
• Ra quyết định nhanh và chính xác hơn
• Giảm các tranh luận cảm tính trong nội bộ
• Tối ưu hiệu quả của toàn bộ pipeline từ Category đến Execution

Quan trọng hơn, doanh nghiệp có thể vận hành tự tin hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn, vì mọi quyết định đều dựa trên dữ liệu được kể đúng cách.

Làm chủ Data Storytelling để nâng cấp năng lực ra quyết định

Data Storytelling là kỹ năng giúp đội ngũ biến dữ liệu thành câu chuyện rõ ràng, biến câu chuyện thành insight và biến insight thành hành động. Đây cũng là năng lực giúp các team Sales – Trade – Marketing – BI “nói cùng một ngôn ngữ”, ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn.

Trong khóa Data-driven Trade Marketing Excellence của CASK, bạn sẽ được học:

• Cách phân tích dữ liệu theo logic thương mại
• Cách xây dựng insight và hàm ý kinh doanh
• Cách kể chuyện dữ liệu bằng SCQA và Pyramid Principle
• Cách viết báo cáo rõ ràng, súc tích, có định hướng hành động
• Cách trình bày số liệu để thuyết phục quản lý và các team liên quan

Khóa học được thiết kế theo pipeline 6 nghiệp vụ, giúp bạn hiểu đầy đủ cách dữ liệu vận hành trong doanh nghiệp FMCG và ứng dụng thực tế ngay trong công việc.