Trong Trade Marketing và Category Management, delist SKU (loại SKU khỏi danh mục bán) là một quyết định không đơn giản. Quyết định này không chỉ ảnh hưởng đến doanh thu ngắn hạn, mà còn tác động đến cấu trúc danh mục, hiệu quả sử dụng kệ và cách phân bổ nguồn lực Trade trong trung hạn. Tuy nhiên, trên thực tế, không ít quyết định delist lại được đưa ra khá nhanh, dựa trên những quan sát bề mặt như “SKU bán chậm”, “Sales không muốn bán”, hoặc “retailer không ưu tiên trưng bày”

Những tín hiệu này có thể phản ánh một phần vấn đề, nhưng chúng chưa đủ để làm cơ sở cho một quyết định mang tính cấu trúc như delist SKU. Vấn đề cốt lõi không nằm ở việc có dữ liệu hay không, mà là khi nào dữ liệu đã đủ để kết luận.

    Delist SKU trong quản trị danh mục là gì?

    Trong bối cảnh quản trị danh mục (Category Management), delist SKU không nên được hiểu đơn thuần là “loại bỏ sản phẩm kém hiệu quả”. Thay vào đó, đây là một quyết định tối ưu danh mục (assortment optimization), nhằm điều chỉnh sự phù hợp giữa danh mục sản phẩm và các yếu tố sau:

    • Nhu cầu thực tế của shopper theo từng kênh
    • Nguồn lực thực thi của Sales và Trade Marketing
    • Mục tiêu tăng trưởng, lợi nhuận hoặc đơn giản hóa danh mục của doanh nghiệp

    Điều này dẫn đến một hệ quả quan trọng: không phải mọi SKU có hiệu suất bán thấp đều nên bị delist. Trong nhiều trường hợp, một SKU có doanh thu thấp vẫn có thể giữ vai trò nhất định trong danh mục, chẳng hạn như:

    • Hoàn thiện thang giá (price ladder)
    • Giữ không gian kệ hoặc block trưng bày
    • Phục vụ một phân khúc shopper hẹp nhưng có tính chiến lược

    Ngược lại, cũng có những SKU không quá thấp về doanh thu nhưng lại làm tăng độ phức tạp danh mục, tiêu tốn nguồn lực Trade mà không tạo ra giá trị tương xứng. Vì vậy, delist SKU cần được nhìn nhận như một quyết định quản trị, không phải phản xạ trước kết quả bán hàng ngắn hạn.

    “Dữ liệu đủ” trong quyết định delist SKU được hiểu như thế nào?

    Khi thảo luận về delist SKU, nhiều đội ngũ thường đặt câu hỏi: “Dữ liệu hiện tại đã đủ chưa?”. Tuy nhiên, khái niệm “đủ” ở đây rất dễ bị hiểu sai. Việc sở hữu nhiều báo cáo – từ doanh thu theo SKU, phân phối theo kênh, đến báo cáo khuyến mãi – không đồng nghĩa với việc quyết định trở nên chắc chắn hơn.

    Trong phân tích Trade Data, không tồn tại khái niệm dữ liệu đủ tuyệt đối. Dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi nó giúp trả lời đúng những câu hỏi cốt lõi, bao gồm:

    • Hiệu suất hiện tại của SKU phản ánh nhu cầu thị trường, hay chỉ phản ánh vấn đề phân phối và thực thi?
    • SKU này đang đóng vai trò gì trong danh mục (core, supporting hay niche SKU)?
    • Nếu delist, doanh thu và nguồn lực Trade sẽ được dịch chuyển sang đâu, hay sẽ bị mất đi?

    Chỉ khi dữ liệu giúp làm rõ những câu hỏi này, nó mới có thể được xem là “đủ” cho một quyết định delist có cơ sở.

    Cắt hay giữ SKU – Khi quyết định thương mại được dẫn dắt bởi dữ liệu

    Vì sao chỉ nhìn vào doanh thu là chưa đủ?

    Một trong những sai lầm phổ biến nhất khi đánh giá SKU performance là đi thẳng từ doanh thu thấp đến kết luận delist. Cách tiếp cận này bỏ qua sự khác biệt giữa kết quảnguyên nhân.

    Doanh thu (sales) chỉ phản ánh điều đã xảy ra. Nó không cho biết vì sao hiệu suất đó hình thành. Trong Trade Marketing, hiệu suất của một SKU thường chịu ảnh hưởng đồng thời bởi ba nhóm yếu tố:

    • Mức độ phân phối (distribution)
    • Chất lượng thực thi tại điểm bán (execution)
    • Nhu cầu thực tế của shopper

    Nếu không tách bạch được ba yếu tố này, việc đánh giá SKU “không hiệu quả” rất dễ dẫn đến quyết định sai. Ví dụ, một SKU có doanh thu thấp nhưng độ bao phủ phân phối còn hạn chế thực chất chưa được trao đủ cơ hội để thể hiện nhu cầu thị trường. Trong trường hợp đó, delist không giải quyết được vấn đề gốc rễ, mà chỉ che đi một hạn chế trong chiến lược phân phối hoặc thực thi.

    Trade Data
    Delist là quyết định tối ưu danh mục

    Ba nhóm dữ liệu nền tảng cần có trước khi xem xét delist SKU

    Để tránh những kết luận vội vàng, việc đánh giá delist SKU cần được đặt trên ba nhóm dữ liệu có mối liên kết chặt chẽ với nhau.

    • Thứ nhất là nhóm chỉ số kết quả (Primary KPI), phản ánh hiệu suất bề mặt của SKU như doanh thu, mức đóng góp trong danh mục (contribution) và xu hướng tăng trưởng. Đây là điểm khởi đầu cần thiết, nhưng không đủ để kết luận.
    • Thứ hai là nhóm chỉ số nguyên nhân (Secondary KPI), giúp lý giải vì sao kết quả đó xảy ra, bao gồm độ bao phủ phân phối, số điểm bán có mua hàng (Active Sales Outlet – ASO), và mức độ xuất hiện của SKU trong đơn hàng.
    • Cuối cùng là nhóm chỉ số thực thi (Execution KPI), phản ánh chất lượng triển khai tại điểm bán như tình trạng listing, out-of-stock (OOS), trưng bày và hỗ trợ khuyến mãi. Nếu SKU không được thực thi đúng, mọi đánh giá về nhu cầu thị trường đều trở nên thiếu cơ sở.

    Ba nhóm dữ liệu này không tồn tại độc lập. Chỉ khi được đọc cùng nhau, chúng mới tạo thành nền tảng đủ chắc để bắt đầu thảo luận nghiêm túc về việc có nên delist SKU hay không.

    Trade Data
    Ba nhóm dữ liệu nền tảng cần có trước khi xem xét delist SKU

    Cách đọc dữ liệu SKU performance trước khi xem xét delist

    Sau khi xác định được ba nhóm dữ liệu nền tảng, bước tiếp theo không phải là “chấm điểm” SKU ngay, mà là đọc dữ liệu theo đúng trình tự logic. Mục tiêu của bước này là trả lời một câu hỏi trung tâm: hiệu suất hiện tại của SKU phản ánh nhu cầu thị trường, hay chỉ phản ánh điều kiện bán hàng chưa phù hợp?

    Nếu không phân biệt được hai yếu tố này, mọi quyết định delist đều tiềm ẩn rủi ro.

    Trade Data
    Cách đọc dữ liệu SKU performance trước khi xem xét delist

    Bước 1: SKU bán kém do nhu cầu thấp hay do phân phối chưa đủ?

    Phân tích đầu tiên cần thực hiện là mối quan hệ giữa doanh thu và độ bao phủ phân phối (distribution – tỷ lệ điểm bán có bán SKU). Đây là bước quan trọng để tránh đánh giá sai một SKU chưa được “trao cơ hội”.

    Về nguyên tắc, một SKU chỉ nên được đánh giá hiệu suất khi:

    • Đã đạt độ bao phủ phân phối phù hợp với vai trò của nó trong kênh
    • Có đủ thời gian bán sau khi listing (tránh đánh giá quá sớm)

    Trong thực tế, có hai tình huống thường gặp. Thứ nhất, SKU có doanh thu thấp và độ bao phủ cũng thấp. Trường hợp này cho thấy SKU chưa được triển khai đầy đủ, và dữ liệu bán ra chưa phản ánh đúng nhu cầu thị trường. Việc đưa SKU này vào diện delist thường là vội vàng.

    Tình huống thứ hai là SKU có doanh thu thấp dù độ bao phủ đã tương đối rộng. Khi đó, dữ liệu bắt đầu cho thấy khả năng nhu cầu thị trường không cao, và SKU xứng đáng được phân tích sâu hơn ở các bước tiếp theo.

    Điểm mấu chốt ở bước này là: không nên đánh giá SKU khi chưa có điều kiện phân phối tối thiểu, vì khi đó dữ liệu bán hàng chỉ phản ánh hạn chế triển khai, không phản ánh sức mua thực.

    Trade Data
    Bước 1: SKU bán kém do nhu cầu thấp hay do phân phối chưa đủ?

    Bước 2: SKU đang đóng vai trò gì trong danh mục?

    Sau khi loại trừ yếu tố phân phối, phân tích cần chuyển sang một câu hỏi mang tính cấu trúc hơn: SKU này tồn tại để làm gì trong danh mục?

    Trong quản trị danh mục, không phải mọi SKU đều được thiết kế để tạo doanh thu lớn. Thông thường, SKU có thể được phân nhóm theo vai trò như:

    • Core SKU (SKU chủ lực): dẫn dắt doanh thu hoặc sản lượng
    • Supporting SKU (SKU hỗ trợ): bổ sung lựa chọn, hoàn thiện danh mục
    • Niche SKU (SKU ngách): phục vụ phân khúc shopper hẹp hoặc nhu cầu đặc thù

    Vấn đề phát sinh khi một SKU được đánh giá bằng tiêu chí không phù hợp với vai trò của nó. Ví dụ, một SKU ngách bị đánh giá theo chuẩn doanh thu của core SKU sẽ gần như luôn “không đạt”, dù nó vẫn đang thực hiện đúng vai trò được thiết kế.

    Vì vậy, trước khi xem xét delist, cần xác định rõ:

    • SKU này được kỳ vọng đóng góp doanh thu, hay chỉ cần đảm bảo sự hiện diện?
    • SKU có vai trò trong việc hoàn thiện thang giá (price ladder) hoặc giữ cấu trúc danh mục hay không?

    Nếu một SKU có contribution thấp nhưng vẫn cần thiết để duy trì cấu trúc danh mục, delist có thể gây tác động tiêu cực lớn hơn lợi ích đạt được.

    Trade Data
    Bước 2: SKU đang đóng vai trò gì trong danh mục?

    Bước 3: Hiệu suất thấp đến từ nhu cầu hay từ thực thi tại điểm bán?

    Ngay cả khi SKU đã được phân phối đủ và vai trò danh mục không mang tính chiến lược cao, vẫn cần thêm một lớp phân tích nữa trước khi bàn đến delist: chất lượng thực thi tại điểm bán.

    Thực thi (execution) bao gồm các yếu tố như:

    • SKU có được listing đúng và đầy đủ hay không
    • Tình trạng out-of-stock (OOS – hết hàng) có thường xuyên xảy ra không
    • SKU có được trưng bày ở vị trí phù hợp với vai trò không
    • Có được hỗ trợ khuyến mãi hoặc truyền thông tại điểm bán hay không

    Trong nhiều trường hợp, một SKU bị đánh giá kém hiệu quả không phải vì nhu cầu thấp, mà vì không được thực thi đúng cách. Ví dụ, SKU bị OOS thường xuyên hoặc chỉ xuất hiện ở vị trí trưng bày kém có thể dẫn đến doanh thu thấp, dù nhu cầu tiềm năng vẫn tồn tại.

    Do đó, trước khi đưa ra kết luận delist, cần đảm bảo rằng SKU đã:

    • Được thực thi ở mức tối thiểu chấp nhận được
    • Không bị hạn chế bởi các vấn đề mang tính vận hành

    Nếu chưa thỏa mãn điều kiện này, việc delist có nguy cơ che giấu vấn đề thực thi thay vì giải quyết nó.

    Bước 4: SKU có tạo ra giá trị gia tăng hay chỉ làm phân tán doanh thu?

    Một khía cạnh quan trọng khác trong phân tích SKU performance là ảnh hưởng của SKU đến các SKU còn lại trong danh mục. Khi một SKU mới hoặc SKU phụ xuất hiện, doanh thu có thể bị dịch chuyển nội bộ giữa các SKU (cannibalization – ăn mòn lẫn nhau).

    Cannibalization không phải lúc nào cũng là tín hiệu xấu. Điều cần đánh giá là:

    • Tổng doanh thu danh mục thay đổi như thế nào
    • Việc dịch chuyển doanh thu có giúp cải thiện lợi nhuận hoặc hiệu quả danh mục hay không

    Nếu một SKU làm giảm doanh thu của SKU khác nhưng giúp tổng danh mục tăng trưởng hoặc tối ưu chi phí Trade, thì cannibalization đó có thể chấp nhận được. Ngược lại, nếu SKU chỉ làm phân tán doanh thu mà không tạo thêm giá trị, nó bắt đầu trở thành gánh nặng cho danh mục.

    Phân tích này giúp làm rõ liệu SKU có đang đóng góp giá trị gia tăng (incremental value) hay chỉ làm phức tạp danh mục mà không mang lại lợi ích tương xứng.

    Khi nào dữ liệu thực sự đủ để đưa SKU vào diện delist?

    Sau khi đã phân tích hiệu suất SKU theo các lớp phân phối, vai trò danh mục, thực thi và tác động đến danh mục tổng thể, câu hỏi cuối cùng cần được trả lời là: ở thời điểm nào dữ liệu đã đủ để đưa ra quyết định delist?

    Ở đây, “đủ” không nên được hiểu là đủ nhiều chỉ số hay đủ báo cáo, mà là đủ điều kiện để giảm thiểu rủi ro của quyết định. Một SKU chỉ nên được xem xét delist khi đồng thời thỏa mãn các điều kiện sau.

    Thứ nhất, SKU đã đạt độ bao phủ phân phối phù hợp với vai trò của nó trong kênh. Điều này có nghĩa là SKU đã có cơ hội tiếp cận shopper ở mức tối thiểu chấp nhận được, và dữ liệu bán ra không còn bị bóp méo bởi việc phân phối hạn chế.

    Thứ hai, SKU đã được thực thi ở mức cơ bản (baseline execution). Các vấn đề như chưa listing đầy đủ, out-of-stock (OOS – hết hàng) thường xuyên, hoặc trưng bày không phù hợp cần được loại trừ trước khi kết luận rằng nhu cầu thị trường thấp.

    Thứ ba, hiệu suất của SKU không cải thiện sau các điều chỉnh hợp lý về phân phối hoặc thực thi. Nếu sau khi tăng độ bao phủ, cải thiện trưng bày hoặc hỗ trợ thương mại mà doanh thu và mức độ đóng góp vẫn không thay đổi đáng kể, dữ liệu lúc này mới bắt đầu phản ánh đúng nhu cầu thực.

    Cuối cùng, SKU không giữ vai trò chiến lược trong cấu trúc danh mục. Điều này bao gồm các vai trò như giữ thang giá, bảo vệ không gian kệ, hoặc phục vụ phân khúc shopper mang tính chiến lược. Khi một SKU vừa không hiệu quả về mặt kết quả, vừa không còn vai trò rõ ràng, delist trở thành một phương án hợp lý.

    Quy trình xử lý dữ liệu Trade Marketing – từ dữ liệu thô tới insigh

    Delist SKU không phải là quyết định “có hoặc không”

    Một điểm thường bị bỏ qua trong thực tế là delist không phải lúc nào cũng là quyết định nhị phân. Khi dữ liệu cho thấy một SKU không còn phù hợp, vẫn tồn tại nhiều phương án trung gian trước khi đi đến delist hoàn toàn.

    Ví dụ, doanh nghiệp có thể:

    • Thu hẹp phạm vi phân phối (chỉ giữ SKU ở một số kênh hoặc khu vực)
    • Điều chỉnh vai trò SKU từ core sang supporting
    • Giảm mức đầu tư Trade và chấp nhận SKU tồn tại như một lựa chọn bổ sung

    Những phương án này cho phép doanh nghiệp kiểm soát rủi ro và quan sát phản ứng của danh mục trước khi đưa ra quyết định cuối cùng. Trong nhiều trường hợp, delist chỉ nên được thực hiện sau khi các phương án thay thế này không mang lại hiệu quả.

    Từ phân tích dữ liệu đến quyết định delist: vai trò của Trade và Category

    Một quyết định delist hiệu quả hiếm khi là kết quả của một cá nhân hay một phòng ban. Trên thực tế, đây là quyết định đa bên, cần sự đồng thuận giữa Trade Marketing, Sales/KAM và đội ngũ Category hoặc Brand.

    Trade Marketing đóng vai trò đảm bảo dữ liệu được đọc đúng trong bối cảnh kênh và thực thi. Sales/KAM cung cấp góc nhìn về khả năng triển khai và phản ứng của retailer. Đội ngũ Category chịu trách nhiệm đánh giá tác động dài hạn lên cấu trúc danh mục và chiến lược thương hiệu.

    Khi dữ liệu được sử dụng như một ngôn ngữ chung, quyết định delist sẽ ít mang tính cảm tính hơn và dễ được chấp nhận hơn trong tổ chức.

    Kết luận: Delist SKU là kết quả của quá trình phân tích, không phải điểm bắt đầu

    Trong Trade Marketing và Category Management, delist SKU không nên được xem là phản ứng trước một chỉ số bán hàng kém, mà là kết quả của một quá trình phân tích có cấu trúc.

    Dữ liệu đủ để delist không nằm ở số lượng báo cáo, mà nằm ở việc:

    • Đã phân biệt rõ hiệu suất thấp do nhu cầu hay do phân phối và thực thi
    • Đã đặt SKU vào đúng vai trò trong cấu trúc danh mục
    • Đã đánh giá tác động của SKU lên toàn bộ danh mục, không chỉ riêng nó

    Khi những điều kiện này được đáp ứng, delist không còn là một quyết định rủi ro, mà trở thành một bước đi hợp lý trong tối ưu danh mục và phân bổ nguồn lực Trade.

    Nếu bạn đang làm Trade Marketing, KAM hoặc Category Management và muốn hệ thống hóa tư duy phân tích dữ liệu để ra quyết định hiệu quả hơn, bạn có thể tham khảo khóa học Data-driven Trade Marketing Excellence của CASK – nơi tập trung vào cách đọc dữ liệu, tối ưu danh mục trong thực tế vận hành.

    Trade Data
    Liên hệ và tìm hiểu ngay khóa học Data-driven Trade Marketing Excellence
    Tin tức gợi ý