Pricing Analytics - Cách định giá dựa trên dữ liệu để tối ưu doanh thu và lợi nhuận

Khi định giá không thể dựa vào cảm giác thị trường

Trong môi trường FMCG, quyết định “giá bao nhiêu là hợp lý” từng được xem như một nghệ thuật, nơi người có kinh nghiệm thường nói: “Tôi cảm được khách hàng chấp nhận mức giá này.”

Nhưng trong thời đại dữ liệu, cảm giác không còn đủ.

Một sai số nhỏ về giá có thể kéo theo hậu quả lớn:

• Tăng giá 1% sai thời điểm, doanh số có thể sụt 10%.
• Giảm giá 2% sai đối tượng, lợi nhuận có thể mất sạch.

Và đây là lý do Pricing Analytics – phân tích dữ liệu định giá xuất hiện.

Nó không thay thế trực giác của người làm thương mại mà biến trực giác thành quyết định có cơ sở bằng số liệu.

“Mức giá đúng” là gì và tại sao mỗi sản phẩm, mỗi vùng lại có một con số riêng?

Không có “mức giá đúng” tuyệt đối cho tất cả.

Mỗi vùng có đặc điểm tiêu dùng khác nhau: thu nhập, thói quen và mức chấp nhận giá không giống nhau. Ở thành phố, người mua sẵn sàng trả cao hơn cho thương hiệu uy tín; còn ở nông thôn, mức giá phải “đáng tiền” mới giữ được sản lượng.

Ngoài khác biệt về hành vi tiêu dùng, môi trường cạnh tranh và chi phí vận hành cũng thay đổi giữa các khu vực, ảnh hưởng trực tiếp đến biên lợi nhuận. Những nơi có nhiều đối thủ hoặc chi phí logistics cao đòi hỏi chiến lược giá linh hoạt hơn để duy trì sức cạnh tranh.

Mỗi sản phẩm (SKU), mỗi khu vực, mỗi thời điểm còn có độ nhạy cảm với giá (Price Elasticity) khác nhau, nghĩa là phản ứng của người tiêu dùng khi giá thay đổi.

• Elasticity cao: chỉ cần giảm giá nhẹ, doanh số bật tăng mạnh. (Ví dụ: snack, nước ngọt, kem…)
• Elasticity thấp: giá tăng hay giảm cũng ít ảnh hưởng đến doanh số. (Ví dụ: sản phẩm thiết yếu, chăm sóc cá nhân, tã bỉm…)

Hiểu rõ độ co giãn giá giúp marketer biết vùng “an toàn” để điều chỉnh, thay vì đánh cược trên thị trường thực tế. Khi phân tích dữ liệu thực, doanh nghiệp nhận thấy mức giá tối ưu có thể chênh 10–15% giữa các vùng, nhưng nếu phối giá khéo léo, ROI toàn quốc vẫn đạt tối ưu, vừa đảm bảo lợi nhuận, vừa giữ được sức cạnh tranh.

Dưới đây là ví dụ minh họa cách doanh nghiệp thống kê độ co giãn giá theo nhóm sản phẩm để xác định chiến lược phù hợp:

Từ đó, doanh nghiệp đặt ra chiến lược giá khác nhau cho từng nhóm SKU, thay vì áp dụng mức chiết khấu chung cho tất cả.

Ba bước dữ liệu giúp xác định mức giá tối ưu

Phân tích giá không phải là một phép toán khô khan, mà là quá trình “đọc hành vi khách hàng qua con số”.

Ba bước dưới đây mô tả cách mà doanh nghiệp FMCG hàng đầu đang ứng dụng dữ liệu để xác định “mức giá đúng”.

Bước 1 – Thu thập dữ liệu giá và sản lượng theo thời gian, kênh và vùng

Nguồn dữ liệu có thể đến từ:

• Sell-in và sell-out của nhà phân phối.
• Báo cáo POS (điểm bán) hoặc dữ liệu quét mã sản phẩm.
• Giá niêm yết và giá thực tế ở từng vùng, từng cửa hàng.

Mục tiêu ở bước này là tạo bản đồ giá – sản lượng (Price-Volume Map) để thấy mối quan hệ giữa mức giá và lượng bán.

Khi biểu đồ này được vẽ ra, bạn sẽ thấy rõ:

• Mức giá nào giúp doanh số cao nhất,
• Và mức giá nào dù rẻ hơn nhưng lợi nhuận lại thấp đi.

Bước 2 – Xác định độ co giãn giá (Price Elasticity) của từng SKU

Đây là trọng tâm của việc phân tích.

Ví dụ: nếu bạn giảm giá 5% và doanh số tăng 10%, thì elasticity = -2 (âm thể hiện mối quan hệ ngược chiều).

Khi có dữ liệu đủ chi tiết, doanh nghiệp có thể xác định:

• SKU nào có độ co giãn cao (nên khuyến mãi ngắn hạn).
• SKU nào ổn định (nên giữ giá, tăng giá trị bằng visibility).

Phân tích này còn giúp nhận ra sản phẩm nào có thể “đi kèm” với nhau. Ví dụ như giảm nhẹ giá sản phẩm chính để kích cầu sản phẩm phụ (chiến lược “bundle pricing”).

Bước 3 – Tối ưu giá theo biên lợi nhuận và vùng địa lý

Phân tích dữ liệu không dừng ở mức “ai mua nhiều hơn” mà đi xa hơn: ai mang lại lợi nhuận tốt hơn.

Biểu đồ ROI trong nghiên cứu thực tế cho thấy rằng, ở cùng một SKU, giá bán tối ưu có thể khác nhau tới 10–15% giữa các vùng.

Ví dụ:

• Ở thành phố lớn, người mua chấp nhận giá cao hơn, ROI tăng theo biên lợi nhuận.
• Ở vùng nông thôn, giá thấp hơn nhưng sản lượng lớn, lợi nhuận ròng vẫn tốt.

Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp tìm được điểm cân bằng giữa giá – sản lượng – lợi nhuận, thay vì chỉ nhìn một chiều theo doanh số.

Khi dữ liệu giúp Trade Marketer “đàm phán bằng bằng chứng”

Trước đây, khi bàn về giá, bộ phận Trade Marketing và Sales thường nói bằng cảm nhận:

“Thị trường này cạnh tranh lắm, phải giảm thêm 2% mới bán được.”

Nhưng khi có dữ liệu giá – sản lượng – ROI theo từng vùng, cuộc thảo luận chuyển hướng hoàn toàn:

“Nếu giảm 2%, ROI của khu vực miền Tây sẽ giảm 0.4 điểm, nhưng nếu tăng 1% ở thành phố, chúng ta vẫn đạt mục tiêu doanh thu và lợi nhuận.”

Dữ liệu trở thành ngôn ngữ chung giữa Marketing, Trade và Sales, giúp quyết định dựa trên bằng chứng chứ không phải cảm xúc.

Đó chính là sức mạnh thật của Pricing Analytics.

Kết luận: Định giá không chỉ là nghệ thuật, mà là khoa học dữ liệu

“Giá đúng” không phải là con số ai đó cảm thấy hợp lý. Mà giá đúng là con số được chứng minh bằng dữ liệu rằng vừa tối đa hóa doanh thu, vừa đảm bảo lợi nhuận.

Một Trade Marketer giỏi trong thời đại dữ liệu không chỉ hiểu sản phẩm và khách hàng, mà còn biết:

• Đọc mối quan hệ giữa giá và hành vi mua,
• Biết vùng nào nên giảm, vùng nào nên giữ,
• Và trình bày kế hoạch giá bằng con số có cơ sở.

Nếu bạn muốn học cách:

• Xây dựng mô hình giá theo dữ liệu thực,
• Phân tích độ co giãn giá và tối ưu biên lợi nhuận,
• Và trình bày báo cáo giá theo vùng, kênh, SKU một cách thuyết phục,

hãy khám phá nội dung Assortment & Pricing Optimization trong khóa học Data-driven Trade Marketing Excellence của CASK.

Bạn sẽ không chỉ “đặt giá để bán được hàng”, mà đặt giá để doanh nghiệp tăng trưởng thật.