1. Tối ưu phân phối FMCG bằng dữ liệu: Từ độ phủ sang hiệu quả và tăng trưởng bền vững
Trong FMCG, phân phối luôn được xem là đòn bẩy tăng trưởng quan trọng nhất, bởi sản phẩm chỉ có thể tạo doanh thu khi được hiện diện đúng nơi shopper ra quyết định mua. Tuy nhiên, cùng với sự phân mảnh kênh bán hàng và áp lực chi phí ngày càng lớn, “phân phối” không còn là câu chuyện đơn thuần của việc mở rộng điểm bán. Trọng tâm đã dịch chuyển sang câu hỏi khó hơn: đầu tư phân phối như thế nào để tạo tăng trưởng hiệu quả?
Theo phân tích của NielsenIQ (2023), nếu doanh nghiệp dùng dữ liệu để xác định đúng các “khoảng trống phân phối” và tập trung vào điểm bán có giá trị, doanh nghiệp có thể mở khóa 57% tiềm năng tăng trưởng và gia tăng 10% thị phần. Từ góc nhìn Trade/Commercial, đây là một thông điệp quan trọng, rằng tăng trưởng không đến từ “phủ nhiều hơn” mà đến từ phủ đúng hơn.
2. Vì sao “độ phủ” không còn đủ để tạo tăng trưởng trong FMCG?
2.1. Độ phủ là chỉ số cần thiết, nhưng không đủ
Trong thực tế quản trị kênh, nhiều doanh nghiệp quen dùng độ phủ (numeric distribution - ND) như một thước đo chính. Cách làm này có lý do, bởi vì độ phủ phản ánh tốc độ mở rộng hiện diện và giúp kiểm soát “quy mô hệ thống điểm bán” theo thời gian.
Tuy nhiên, độ phủ chỉ trả lời được một phần của bài toán, vì nó mới dừng ở mức “có mặt hay không có mặt”. Trong khi đó, tăng trưởng doanh thu lại phụ thuộc vào câu hỏi tiếp theo: có mặt ở đâu và mang lại giá trị gì. Nói cách khác, một điểm bán có thể làm tăng ND, nhưng nếu không tạo doanh số tương xứng, điểm bán đó đang tiêu tốn nguồn lực thay vì tạo tăng trưởng.
2.2. Vì sao cách nhìn “phủ rộng” dễ dẫn đến dàn trải
Khi mục tiêu bị neo vào ND, tổ chức thường rơi vào ba hệ quả điển hình.
Thứ nhất, nguồn lực Sales bị kéo theo số lượng: đội ngũ phải mở rộng danh sách điểm bán liên tục, dẫn đến phân tán thời gian chăm sóc và giảm chất lượng thực thi.
Thứ hai, ngân sách trade dễ bị “rải” để hỗ trợ mở phủ, nhưng không đo được hiệu quả tại những điểm bán năng suất thấp, khiến ROI khó cải thiện.
Thứ ba, doanh nghiệp dễ bỏ qua sự khác biệt theo địa lý. Một thương hiệu có thể nhìn “đẹp” ở cấp toàn quốc, nhưng vẫn có những vùng trọng điểm bị bỏ trống, làm thất thoát cơ hội thị phần.
2.3. Dữ liệu là điều kiện để chuyển từ “độ phủ” sang “hiệu quả phủ”
Vì những hạn chế trên, Trade Marketing cần chuyển trọng tâm từ câu hỏi “đã phủ bao nhiêu” sang “đang phủ có hiệu quả hay không”. Dữ liệu đóng vai trò như một hệ quy chiếu, giúp doanh nghiệp:
- xác định nhóm điểm bán thực sự đóng góp doanh số,
- nhận diện vùng còn thiếu hiện diện so với tiềm năng,
- và ưu tiên đầu tư đúng nơi có khả năng tạo tăng trưởng.
Từ đây, “tối ưu phân phối bằng dữ liệu” không còn là khái niệm lý thuyết, mà là cách để tái phân bổ nguồn lực theo giá trị.
3. Trade Marketing đang bỏ lỡ bao nhiêu tăng trưởng vì không đọc đúng dữ liệu phân phối?
3.1. Khoảng cách cốt lõi: hiện diện chưa chắc đồng nghĩa với hiệu quả
Trong phân phối FMCG, hai trạng thái sau rất dễ bị nhầm lẫn:
- Hiện diện rộng: sản phẩm có mặt ở nhiều điểm bán.
- Hiện diện hiệu quả: sản phẩm có mặt tại nhóm điểm bán tạo doanh số lớn và có khả năng tăng trưởng.
Nếu doanh nghiệp chỉ nhìn vào trạng thái thứ nhất, doanh nghiệp có thể đạt cảm giác “đã phủ tốt”, trong khi thực tế vẫn đang bỏ lỡ các điểm bán có giá trị. Khoảng cách này có thể được hiểu như một “độ lệch hiệu quả” giữa hệ thống phân phối hiện tại và hệ thống phân phối tối ưu.
3.2. Case của NielsenIQ: độ phủ toàn quốc cao nhưng vùng trọng điểm lại thấp
Bài phân tích của NielsenIQ (2023) đưa ra một ví dụ tiêu biểu trong ngành bánh quy và bánh ngọt. Ở cấp toàn quốc, nhà sản xuất được đề cập có độ phủ trên 85%. Nếu chỉ nhìn con số này, nhiều đội Trade sẽ kết luận rằng hệ thống phân phối đã “gần như hoàn thiện”.
Tuy nhiên, khi bóc tách theo vùng, một vấn đề quan trọng xuất hiện: tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, độ phủ chỉ đạt 33%, thấp hơn đáng kể so với mức trung bình ngành. Sự chênh lệch này cho thấy một điểm then chốt: mức độ hiện diện tổng thể có thể che khuất các “lỗ hổng” phân phối ở những khu vực cụ thể.
Với Trade/Commercial, đây là dạng vấn đề nguy hiểm vì nó khiến tổ chức tưởng rằng mình đã tối ưu, trong khi thực tế vẫn còn “khoảng trống” lớn có thể chuyển hóa thành tăng trưởng và thị phần nếu được ưu tiên nguồn lực đúng cách.
.png)
3.3. Khoảng trống phân phối nằm ở đâu và vì sao có thể tạo ra 57% tăng trưởng tiềm năng?
Khi phân tích sâu hơn cấu trúc thị trường, NielsenIQ chỉ ra rằng vấn đề không nằm ở việc “thiếu điểm bán” nói chung, mà nằm ở việc thiếu hiện diện tại đúng nhóm điểm bán. Cụ thể, trong ngành hàng được nghiên cứu, có một tập hợp lớn các cửa hàng được phân loại là Gold và Silver – tức những cửa hàng có năng suất bán cao và đóng góp phần lớn doanh thu ngành.
Dữ liệu cho thấy, có tới 44.000 cửa hàng thuộc nhóm Gold và Silver mà thương hiệu chưa hiện diện đầy đủ. Điều đáng chú ý là nhóm cửa hàng này lại chiếm 57% tổng doanh số của toàn ngành. Nói cách khác, hơn một nửa “miếng bánh doanh thu” đang nằm ở những điểm bán mà doanh nghiệp chưa khai thác đúng mức.
Từ góc nhìn Trade Marketing, đây chính là bản chất của khoảng trống phân phối: không phải khoảng trống về số lượng điểm bán, mà là khoảng trống giữa nơi doanh nghiệp đang có mặt và nơi doanh số ngành thực sự được tạo ra.
3.4. Từ khoảng trống phân phối đến cơ hội gia tăng 10% thị phần
Khoảng trống phân phối không chỉ là một phát hiện mang tính mô tả, mà còn mang hàm ý chiến lược rất rõ ràng. NielsenIQ ước tính rằng, nếu doanh nghiệp tập trung mở rộng hiện diện vào đúng nhóm cửa hàng Gold và Silver còn bỏ trống, thương hiệu có thể gia tăng thêm khoảng 10% thị phần.
Con số này đặc biệt đáng chú ý vì nó không đến từ việc mở rộng thị trường hay tung sản phẩm mới, mà đến từ việc tái phân bổ nguồn lực phân phối. Nói cách khác, tăng trưởng và thị phần có thể đạt được thông qua việc:
- chọn đúng điểm bán,
- ưu tiên đúng khu vực,
- và đầu tư sâu hơn vào nơi đã chứng minh khả năng tạo doanh thu.
Đối với Trade/Commercial Manager, đây là một thay đổi quan trọng về tư duy: thị phần không chỉ được “đánh” bằng marketing hay giá bán, mà còn được “mở khóa” bằng cách tổ chức lại hệ thống phân phối dựa trên dữ liệu.
4. Khung 3 bước tối ưu phân phối FMCG bằng trade marketing data
Từ các phát hiện trên, NielsenIQ đề xuất một khung tiếp cận gồm ba bước, giúp doanh nghiệp chuyển từ việc “nhìn thấy vấn đề” sang “hành động có hệ thống”. Ba bước này không tách rời nhau, mà tạo thành một chuỗi logic đi từ tổng quan đến chi tiết.
.png)
4.1. Bước 1 – Phân tích đường cong tập trung: Doanh số thực sự đến từ đâu?
Đường cong tập trung (concentration curve) là công cụ dùng để mô tả mối quan hệ giữa tỷ lệ tích lũy điểm bán và tỷ lệ tích lũy doanh số ngành. Thay vì nhìn các điểm bán như nhau, công cụ này giúp Trade Marketing trả lời một câu hỏi cốt lõi: bao nhiêu phần trăm điểm bán đang tạo ra bao nhiêu phần trăm doanh thu.
Theo phân tích của NielsenIQ, trong ngành hàng được nghiên cứu, một tỷ lệ tương đối nhỏ các cửa hàng đứng đầu đã tạo ra phần lớn doanh số. Tuy nhiên, thương hiệu trong case study mới chỉ hiện diện tại 20.000 trên tổng số 46.000 cửa hàng dẫn đầu. Điều này đồng nghĩa với việc gần một nửa cơ hội doanh thu trọng điểm vẫn chưa được khai thác.
Về mặt ứng dụng, đường cong tập trung giúp Trade Marketing:
- xác định rõ nhóm cửa hàng cần ưu tiên,
- tránh đầu tư dàn trải vào các điểm bán có đóng góp thấp,
- và tạo nền tảng dữ liệu cho việc ra quyết định mở rộng phân phối.
4.2. Bước 2 – Xác định khu vực có khoảng trống phân phối lớn nhất
Sau khi xác định “nhóm cửa hàng nào quan trọng”, bước tiếp theo là trả lời câu hỏi “nhóm cửa hàng đó đang tập trung ở đâu”. Phân tích theo địa lý cho phép doanh nghiệp nhìn thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các vùng, tỉnh hoặc khu vực.
Trong case của NielsenIQ, việc bóc tách dữ liệu theo vùng đã làm lộ ra nghịch lý: thương hiệu có độ phủ cao ở cấp toàn quốc, nhưng lại thiếu hiện diện tại một số khu vực có tiềm năng tiêu thụ lớn, điển hình là Đồng bằng sông Cửu Long. Chính sự mất cân đối này khiến nguồn lực phân phối không tạo ra hiệu quả tương xứng.
Đối với Trade Marketing, phân tích theo khu vực giúp:
- ưu tiên phân bổ đội ngũ Sales,
- xác định nơi cần tăng cường mở điểm bán,
- và tránh việc “phủ thêm” ở những vùng đã bão hòa.
4.3. Bước 3 – Đi sâu đến micro-market: Phường, xã và cụm cửa hàng trọng điểm
Bước cuối cùng trong khung phân tích là đi sâu hơn nữa, từ cấp vùng xuống micro-market – tức quận, phường, xã hoặc cụm cửa hàng. NielsenIQ cho thấy rằng giá trị doanh thu không phân bổ đồng đều, mà thường tập trung tại một số khu vực rất cụ thể.
Theo phân tích trong bài gốc, nếu doanh nghiệp tập trung vào khoảng 850 phường/xã trọng điểm, thương hiệu vẫn có thể bao phủ tới 80% doanh số của khu vực. Con số này cho thấy sức mạnh của việc thu hẹp phạm vi phân tích để tăng độ chính xác trong phân phối.
Với Trade Marketing, micro-market trở thành đơn vị chiến lược mới, giúp:
- tối ưu tuyến bán hàng,
- tập trung hỗ trợ đúng cụm cửa hàng,
- và nâng cao năng suất trên mỗi điểm bán.
5. Đường cong tập trung – la bàn cho quyết định phân phối của Trade Marketing
Khi đặt đường cong tập trung của thương hiệu bên cạnh đường cong của toàn ngành, doanh nghiệp có thể nhanh chóng nhận diện khoảng cách hiệu quả phân phối. Nếu đường cong của thương hiệu nằm thấp hơn đường cong ngành, điều đó cho thấy thương hiệu đang:
- thiếu hiện diện tại nhóm cửa hàng tạo doanh thu cao,
- hoặc đầu tư quá nhiều vào các điểm bán có năng suất thấp.
Trong thực tế, công cụ này đặc biệt hữu ích cho các kỳ distribution review hoặc lập kế hoạch Trade hàng năm, vì nó giúp chuyển dữ liệu thành quyết định: nên mở thêm ở đâu, nên rút bớt ở đâu, và nên tập trung nguồn lực vào nhóm cửa hàng nào.
6. Ba nguyên tắc Trade Marketing cần ghi nhớ khi tối ưu phân phối bằng dữ liệu
.png)
Thứ nhất, không thể tối ưu phân phối nếu chưa hiểu cấu trúc doanh thu của ngành hàng. Mọi quyết định mở phủ đều cần bắt đầu từ việc hiểu doanh số đến từ đâu.
Thứ hai, trade marketing data chỉ có giá trị khi dẫn tới hành động. Dữ liệu không nhằm mục đích báo cáo, mà để hỗ trợ các quyết định cụ thể về phân bổ nguồn lực.
Thứ ba, micro-market là cấp độ quyết định mới của phân phối FMCG. Trong bối cảnh chi phí tăng cao, việc tập trung sâu vào các cụm điểm bán có năng suất vượt trội mang lại hiệu quả cao hơn nhiều so với mở rộng dàn trải.
7. Kết luận: Phân phối không còn là cuộc chơi của số lượng
Bài toán phân phối FMCG đang thay đổi căn bản. Trong bối cảnh hiện nay, việc mở thêm điểm bán không còn đảm bảo tăng trưởng nếu doanh nghiệp không hiểu rõ doanh số ngành thực sự đến từ đâu. Case phân tích của NielsenIQ cho thấy, phần lớn giá trị thị trường tập trung tại một nhóm giới hạn các cửa hàng và khu vực, trong khi nhiều thương hiệu vẫn đang phân bổ nguồn lực dàn trải.
Với Trade Marketing và Commercial Manager, dữ liệu không chỉ giúp “nhìn lại” hệ thống phân phối, mà còn là nền tảng để ra quyết định chiến lược: nên mở rộng ở đâu, nên rút bớt ở đâu, và nên tập trung nguồn lực vào nhóm điểm bán nào. Khi trade marketing data được sử dụng đúng cách, phân phối không còn là cuộc chơi của số lượng, mà trở thành đòn bẩy tạo tăng trưởng bền vững và thị phần dài hạn.
Bài viết được biên soạn và diễn giải lại bởi CASK, dựa trên phân tích và dữ liệu trong báo cáo “FMCG Distribution Strategy: Unlocking 57% Potential Growth and 10% Market Share” của NielsenIQ Global (2023). Nội dung đã được điều chỉnh để phù hợp với bối cảnh và góc nhìn Trade Marketing/Commercial tại thị trường Việt Nam.
🔗 Xem bài viết gốc của NielsenIQ tại đây:
Chương trình tập trung vào cách sử dụng trade marketing data để:
- đọc đúng cấu trúc ngành hàng,
- tối ưu phân phối & độ phủ hiệu quả,
- và nâng cao chất lượng quyết định tại điểm bán.
