Phân tích dữ liệu – Chìa khóa tối ưu Trade Promotion ngành FMCG

Khi khuyến mãi đơn thuần không còn đủ sức tạo tăng trưởng

Trong nhiều năm, phần lớn các doanh nghiệp FMCG vẫn chọn cách tiếp cận an toàn, tập trung giữ chân khách hàng hiện có thông qua khuyến mãi và chương trình khách hàng thân thiết. Tuy nhiên, thực tế cho thấy các hoạt động này thường kém hiệu quả và không tạo ra tăng trưởng dài hạn.

Nghiên cứu của McKinsey chỉ ra rằng người tiêu dùng ngày nay có xu hướng thay đổi thương hiệu thường xuyên hơn, đặc biệt ở các nhóm sản phẩm phổ thông như hàng gia dụng, đồ uống có gas hay thực phẩm đóng hộp.

Mức độ trung thành thấp, cùng sự dịch chuyển mạnh sang kênh bán hàng phi truyền thống (như thương mại điện tử, cửa hàng giảm giá, câu lạc bộ thành viên) đã làm thay đổi toàn bộ “luật chơi” của thị trường.

Những chiến dịch khuyến mãi truyền thống dù vẫn giúp tăng doanh số tạm thời nhưng lại không đủ sức giữ chân người tiêu dùng, không chạm đến hành vi mua sắm mới và không theo kịp sự biến đổi của môi trường bán lẻ.

Do đó, nếu doanh nghiệp chỉ dựa vào khuyến mãi để kích cầu mà không hiểu được ai thực sự phản ứng với chương trình và phản ứng ra sao, thì việc đầu tư vào Trade Promotion sẽ trở nên tốn kém và thiếu hiệu quả.

Dữ liệu - Con đường giúp Trade Marketing ra quyết định chính xác hơn

Trong bối cảnh áp lực ngày càng lớn, phân tích dữ liệu trở thành công cụ quan trọng giúp các doanh nghiệp FMCG nâng cao hiệu quả đầu tư khuyến mãi và liên kết hoạt động thương mại với mục tiêu chiến lược của công ty.

Nhờ các kỹ thuật phân tích tiên tiến, doanh nghiệp có thể hiểu hành vi người tiêu dùng đến cấp độ rất chi tiết, từ phân khúc người mua, mức độ phản ứng với từng loại khuyến mãi, cho đến sự khác biệt giữa các khu vực, cửa hàng hay nhóm sản phẩm.

Điều này giúp doanh nghiệp không chỉ tối ưu ROI mà còn phân bổ ngân sách thông minh hơn, tập trung đúng khu vực hoặc nhóm khách hàng mang lại giá trị cao nhất.

Theo khảo sát của McKinsey, đến năm 2017 đã có hơn 30% lãnh đạo FMCG xem việc tối ưu hóa khuyến mãi bằng big data và phân tích nâng cao là ưu tiên hàng đầu.

Nhưng câu hỏi lớn nhất vẫn là: làm thế nào để biến dữ liệu thành hành động và tạo ra kết quả thật?

Bài học thực tế: Khi phân tích dữ liệu giúp tăng 2% doanh số và 3% độ phủ hộ gia đình

Một công ty FMCG tại Bắc Mỹ đã từng đối mặt với vấn đề tương tự, đầu tư lớn cho khuyến mãi nhưng kết quả không như kỳ vọng. Thay vì tiếp tục làm theo cách cũ, họ quyết định ứng dụng phân tích dữ liệu để định hướng lại toàn bộ chiến lược Trade Promotion, theo một lộ trình gồm 5 bước logic và có hệ thống.

Kết quả, công ty này ghi nhận doanh số tăng 2% và độ phủ hộ gia đình tăng 3%, nhờ tập trung vào hiểu đúng dữ liệu và hành động đúng insight.

Và dưới đây là các bước mà công ty đó đã triển khai. hãy cùng tìm hiểu ngay dưới đây

Bước 1 – Xác định rõ “nguồn tạo ra giá trị”

Đa số doanh nghiệp thường đo lường hiệu quả khuyến mãi bằng các chỉ số cơ bản như mức tăng doanh số (sales lift) hoặc ROI, nhưng các con số này chưa phản ánh đúng bản chất.

Chúng thường bỏ qua các yếu tố như tự tước đoạt doanh số (cannibalization) hay tích trữ hàng (pantry loading), trong khi người tiêu dùng chỉ mua nhiều hơn tạm thời mà không làm tăng tiêu thụ thật.

Công ty này nhận ra họ cần đi xa hơn những con số bề mặt đó.

Họ đặt mục tiêu rõ ràng rằng công ty cần tăng độ phủ hộ gia đình từ 2–5%, đồng thời duy trì tăng trưởng doanh số từ 1–2%.

Mục tiêu này giúp toàn bộ đội ngũ tập trung thiết kế và đánh giá các chương trình khuyến mãi theo hướng dài hạn và bền vững, thay vì chỉ dựa vào doanh số ngắn hạn.

Bước 2 – Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu vững chắc

Để đạt được mục tiêu, công ty cần một nền tảng dữ liệu đủ mạnh và đủ sâu.

Họ kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau:

• Nguồn bên ngoài: dữ liệu từ Nielsen, IRI (Information Resources Inc.), thông tin nhân khẩu học, dữ liệu thời tiết, dữ liệu thẻ thành viên (loyalty card) của nhà bán lẻ.
• Nguồn nội bộ: giá bán, dữ liệu tài chính, dữ liệu bán hàng (sell-in) và tồn kho.

Tất cả được tích hợp vào một “data lake” - một hồ dữ liệu trung tâm, cho phép thu thập, lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu lớn ở nhiều định dạng khác nhau.

Đi cùng với đó là nền tảng phân tích (analytics platform) có khả năng khai thác, kết nối và trực quan hóa dữ liệu thành insight phục vụ ra quyết định.

Nhờ mô hình này, dữ liệu không còn nằm rải rác ở nhiều phòng ban mà được chuẩn hóa, tập trung và dễ truy cập, giúp doanh nghiệp phân tích nhanh hơn và chính xác hơn.

Theo McKinsey, các case về phân tích khuyến mãi thường đóng góp 50–60% dữ liệu cần thiết cho các bài toán thương mại và vận hành khác trong tương lai, từ quản trị danh mục sản phẩm, tối ưu tồn kho, đến hiệu suất kênh phân phối.

Bước 3 – Phân tích bằng kỹ thuật phù hợp để tạo insight thực tế

Khi hệ thống dữ liệu đã sẵn sàng, đội ngũ data scientist của công ty bắt đầu xây dựng mô hình phân tích nâng cao.

Thay vì dùng các báo cáo mô tả cơ bản, họ áp dụng phương pháp phân cụm (clustering analysis) để chia người mua thành các nhóm hành vi cụ thể, chẳng hạn:

• Những người mua thường xuyên trong danh mục sản phẩm.
• Những người hiếm khi mua, hoặc chưa từng mua sản phẩm của công ty.

Phân tích này giúp doanh nghiệp nhìn rõ tác động của từng loại khuyến mãi đến từng nhóm khách hàng. Sau đó, công ty mô phỏng (simulation) nhiều kịch bản khác nhau để dự đoán tác động của từng chiến thuật đến các chỉ số chính như doanh số, lợi nhuận, khối lượng bán và độ phủ hộ gia đình.

Kết quả phân tích mang lại nhiều phát hiện bất ngờ.

Ví dụ: các chương trình khuyến mãi kiểu “mua 1 tặng 1”, vốn phổ biến và tốn ngân sách lớn lại không thực sự thu hút khách hàng mới mà chủ yếu tặng thêm cho người đã trung thành. Ngược lại, các chương trình tập trung vào gói nhỏ hơn ở khu vực thương hiệu chưa dẫn đầu lại giúp thu hút người mua mới, những người không trung thành với bất kỳ nhãn hàng nào.

Điều này chứng minh rằng, nếu được thiết kế đúng mục tiêu, khuyến mãi có thể mở rộng tập khách hàng thay vì chỉ làm tăng tạm thời doanh số từ nhóm quen thuộc.

Quan trọng hơn, doanh thu tăng thêm từ nhóm khách hàng mới đủ để bù chi phí khuyến mãi, chứng minh rằng các chương trình được dẫn dắt bằng dữ liệu có thể vừa hiệu quả, vừa sinh lời thực sự.

Bước 4 – Chuyển insight thành hành động cụ thể

Phân tích dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi nó được chuyển hóa thành hành động trong thực tế.

Dựa trên kết quả phân tích, công ty xây dựng một bộ “nguyên tắc thiết kế khuyến mãi” (promotion design principles) dành riêng cho từng nhà bán lẻ.

Các nguyên tắc này giúp doanh nghiệp:

• Đo lường rõ ràng tác động của từng chương trình lên độ phủ hộ gia đình.
• Thiết kế khuyến mãi phù hợp từng đối tượng người mua và vùng thị trường.
• Đảm bảo cân bằng giữa tăng trưởng doanh số và lợi nhuận.

Những nguyên tắc này được áp dụng thử nghiệm (pilot) với một số đối tác bán lẻ trọng điểm để kiểm chứng. Khi thấy hiệu quả rõ ràng, công ty bắt đầu nhân rộng mô hình trên quy mô lớn hơn, tích hợp vào chu kỳ lập kế hoạch khuyến mãi hàng năm (promotion calendar).

Cách làm này giúp doanh nghiệp không còn “đoán mò” trong việc chọn hình thức khuyến mãi mà ra quyết định dựa trên kết quả phân tích định lượng và dữ liệu thực tế thị trường.

Bước 5 – Thực thi và quản trị hiệu suất để đảm bảo tác động dài hạn

Theo McKinsey, giai đoạn thực thi ở quy mô lớn là thách thức lớn nhất trong hành trình chuyển đổi bằng dữ liệu. Để giải quyết, công ty đã thiết kế lại quy trình quản trị và công cụ hỗ trợ nhằm giảm bớt độ phức tạp, đảm bảo dữ liệu được sử dụng hiệu quả trong vận hành.

Một số giải pháp nổi bật bao gồm:

• Chuẩn hóa lịch khuyến mãi để dễ quản lý và đánh giá chéo giữa các kênh.
• Theo dõi KPI bằng dashboard trực quan, giúp phát hiện sớm chương trình kém hiệu quả.
• Thiết lập chỉ số tuân thủ (compliance metrics) để đo chất lượng triển khai ở từng điểm bán.
• Liên kết các phòng ban, đặc biệt là Trade, Sales và Finance trong cùng một quy trình phân tích và ra quyết định.

Công ty còn thành lập Trung tâm xuất sắc về quản trị tăng trưởng doanh thu (Revenue Growth Management Center of Excellence), nơi chuyên đào tạo, phát triển năng lực phân tích thương mại, và tạo “playbook promotion” hướng dẫn chi tiết cho đội ngũ Key Account.

Để thúc đẩy sự thay đổi văn hóa làm việc, họ còn điều chỉnh cơ chế thưởng, khuyến khích đội ngũ bán hàng chủ động ứng dụng dữ liệu trong việc lên kế hoạch khuyến mãi và lựa chọn giải pháp thương mại phù hợp.

Kết quả là, quá trình triển khai trở nên đồng bộ, minh bạch và có thể đo lường, giúp doanh nghiệp duy trì hiệu quả dài hạn chứ không chỉ đạt mục tiêu ngắn hạn.

Con người và năng lực dữ liệu – nền tảng của chuyển đổi

McKinsey nhấn mạnh rằng để vận hành và khai thác dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp FMCG cần đầu tư vào năng lực con người, không chỉ công nghệ.

Ba nhóm kỹ năng quan trọng nhất bao gồm:

1. Phân tích kinh doanh (Business Analytics): hiểu các mô hình thương mại, KPI và logic vận hành thị trường.
2. Phân tích nâng cao (Advanced Analytics): sử dụng mô hình toán, thống kê, AI để tìm insight ẩn trong dữ liệu lớn.
3. Hạ tầng kỹ thuật (Data Infrastructure): quản lý, kết nối và đảm bảo chất lượng dữ liệu.

Tuy nhiên, nguồn nhân lực phù hợp với các vai trò này thường không đến từ ngành FMCG mà từ các lĩnh vực kỹ thuật, công nghệ hoặc kỹ sư dữ liệu.

Điều đó đòi hỏi bộ phận nhân sự cần mở rộng phạm vi tuyển dụng, xây dựng các chương trình hợp tác đào tạo và phát triển nội bộ, đồng thời bảo vệ dữ liệu độc quyền và bảo mật khi làm việc với đối tác bên ngoài.

Bởi lẽ, dữ liệu là tài sản chiến lược nhưng chỉ khi có con người hiểu và vận dụng đúng, nó mới tạo ra giá trị thật sự.

Kết luận – Từ dữ liệu đến tăng trưởng bền vững

Các chương trình khuyến mãi từng là một trong những động lực lớn nhất thúc đẩy tăng trưởng doanh số và lợi nhuận của FMCG. Tuy nhiên, trong bối cảnh cạnh tranh hiện nay, nhiều doanh nghiệp vẫn chưa tạo được lợi thế khác biệt trong năng lực Trade Promotion, khiến hiệu quả đầu tư ngày càng giảm.

Giải pháp không nằm ở việc tăng ngân sách mà ở việc hiểu dữ liệu và biến dữ liệu thành hành động có chiến lược.

Doanh nghiệp cần xây dựng:

• Hệ thống thu thập và quản trị dữ liệu toàn diện.
• Năng lực phân tích và mô phỏng để hiểu sâu hành vi mua hàng.
• Quy trình biến insight thành quyết định thương mại cụ thể.
• Cơ chế đo lường và cải tiến liên tục.

Chỉ khi đó, phân tích dữ liệu mới thực sự trở thành đòn bẩy giúp Trade Marketing không chỉ “chạy CTKM” mà tạo ra tăng trưởng thật và bền vững.

👉 Biến dữ liệu thành công cụ thúc đẩy tăng trưởng thương mại cùng CASK

Tại CASK, khóa học “Data-driven Trade Marketing Excellence” được thiết kế chuyên biệt cho Trade Marketing, Sales, KAM, Business Analyst và Brand Manager, giúp bạn:

• Hiểu sâu về hệ thống KPI thương mại, cấu trúc dữ liệu và các mối quan hệ giữa Sell-in/Sell-out/Promotion...
• Ứng dụng mô hình phân tích thực tế để tối ưu hiệu quả danh mục, khuyến mãi và phân phối.
• Trình bày và kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling) để thuyết phục cấp quản lý và đội ngũ nội bộ.