Trade Data và Big Data: Cách FMCG dùng dữ liệu để tối ưu giá, tồn kho và tăng trưởng thương mại

Khi Trade Marketing bước vào thời kỳ của Big Data

Trong ngành hàng tiêu dùng nhanh (FMCG), các quyết định thương mại - từ giá bán, phân phối đến khuyến mãi thường được đưa ra dưới áp lực thời gian. Thị trường thay đổi nhanh, hành vi mua hàng biến động liên tục, trong khi dữ liệu bán lẻ ngày càng khổng lồ và phức tạp.

Theo nghiên cứu “Enhancing Retail FMCG Sales: Leveraging Big Data Analytics for Optimizing FMCG Pricing and Inventory Strategy” (Khatiwada, 2024), chính Big Data và phân tích dữ liệu (Data Analytics) đang giúp doanh nghiệp chuyển từ phản ứng theo cảm tính sang ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế.

Đây cũng là năng lực cốt lõi mà mỗi người làm Trade Marketing hiện đại cần nắm, biết đọc dữ liệu, hiểu ý nghĩa và biến nó thành hành động thương mại hiệu quả.

Vấn đề lớn nhất của FMCG: Ra quyết định mà thiếu dữ liệu tổng thể

Hầu hết doanh nghiệp FMCG đều có dữ liệu bán hàng, tồn kho và chiết khấu, nhưng chúng thường nằm rải rác trong nhiều hệ thống. Báo cáo mất thời gian, thiếu tính kết nối và không đủ chiều sâu để ra quyết định nhanh.

Khi phân tích thủ công, doanh nghiệp dễ gặp các sai lệch như:

• Không phát hiện sớm xu hướng tiêu dùng theo vùng,
• Đặt hàng sai thời điểm, dẫn đến thiếu hàng hoặc tồn kho quá mức,
• Không đo lường chính xác hiệu quả của chính sách giá hay khuyến mãi.

Nghiên cứu chỉ ra rằng việc tích hợp Big Data và ứng dụng công cụ phân tích như Apache Spark hoặc PySpark giúp doanh nghiệp xử lý hàng triệu dòng dữ liệu bán hàng theo thời gian thực, rút ngắn đáng kể khoảng cách giữa “dữ liệu” và “hành động”.

Big Data Analytics – nền tảng của quyết định thương mại thông minh

Big Data Analytics trong FMCG không chỉ là công cụ kỹ thuật mà là phương pháp giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về thị trường và hành vi mua hàng.

Các loại dữ liệu được sử dụng bao gồm:

• Bán hàng theo kênh, vùng, thời điểm,
• Giá và mức chiết khấu (MRP - Maximum Retail Price, trade price, discount),
• Tồn kho tại kho trung tâm và điểm bán,
• Phản hồi của người tiêu dùng hoặc dữ liệu POS.

Phân tích dữ liệu này giúp doanh nghiệp:

• Dự đoán nhu cầu chính xác hơn,
• Phân bổ hàng hóa hợp lý,
• Tối ưu hóa giá bán theo vùng và nhóm khách hàng,
• Và đo lường tác động của từng chương trình thương mại.

Case study: 89.000 giao dịch và bài học dữ liệu từ FMCG thực tế

Nghiên cứu của tác giả trong bài “Enhancing Retail FMCG Sales: Leveraging Big Data Analytics for Optimizing FMCG Pricing and Inventory Strategy” phân tích hơn 89.000 dòng giao dịch FMCG trong một năm, bao gồm thông tin về giá, mức chiết khấu, danh mục sản phẩm và lượng hàng bán.

Một vài phát hiện quan trọng:

• Hơn 90% doanh thu đến từ một số ít danh mục sản phẩm chủ lực.
• Doanh số cao nhất tập trung vào quý 2 và quý 3 cho thấy xu hướng mùa vụ rõ ràng.
• 98% doanh nghiệp áp dụng phương pháp tồn kho FIFO (First In, First Out), ưu tiên xuất hàng theo thứ tự nhập.
• Tỷ lệ giảm giá càng cao, doanh số bán càng tăng chứng minh tác động mạnh của giá và khuyến mãi tới sản lượng.

Những kết quả này chỉ ra rằng dữ liệu thương mại không chỉ để theo dõi mà để tối ưu khi doanh nghiệp hiểu được mối quan hệ giữa giá, tồn kho và doanh số, họ có thể thiết kế chiến lược thương mại hiệu quả gấp nhiều lần.

Từ dữ liệu đến hành động: K-means và chiến lược Trade Pricing

Để hiểu sâu hơn về hành vi mua hàng, nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình K-Means++ clustering, một phương pháp phân nhóm khách hàng dựa trên dữ liệu thực tế về doanh số, chiết khấu và giá trị đơn hàng.

Kết quả chia khách hàng thành ba nhóm:

1. Nhóm 1: Nhạy cảm cao với giá, mua ít, phụ thuộc vào khuyến mãi.
2. Nhóm 2: Mua trung bình, phản ứng vừa phải với giá.
3. Nhóm 3: Mua nhiều, ít nhạy cảm với giá, nhóm mang lại phần lớn lợi nhuận.

Khi hiểu từng nhóm khách hàng, Trade Marketer có thể:

• Tùy chỉnh mức giá và chiết khấu,
• Xây dựng chương trình khuyến mãi phù hợp,
• Và tập trung nguồn lực vào nhóm khách hàng có giá trị cao nhất.

Đây là ví dụ điển hình cho việcphân tích dữ liệu để ra quyết định thương mại cụ thể, thay vì dựa trên giả định hoặc kinh nghiệm.

Ba insight then chốt cho Trade Marketing thời đại dữ liệu

Từ nghiên cứu, có ba bài học đặc biệt liên quan trực tiếp đến vai trò Trade Marketing:

1. Giá linh hoạt là đòn bẩy tăng trưởng.

Không có một mức giá chung cho mọi kênh hay khu vực. Dữ liệu giúp xác định ngưỡng giá tối ưu, nơi doanh thu và lợi nhuận gặp nhau.

2. Quản lý tồn kho chính xác là nền tảng cho lợi nhuận.

Phân tích dữ liệu tồn kho theo thời gian giúp phát hiện điểm nghẽn chuỗi cung ứng và giảm lãng phí, một yếu tố sống còn trong FMCG.

3. Dữ liệu kết nối các phòng ban.

Trade, Sales, Supply Chain và Finance có thể cùng ra quyết định dựa trên một nguồn dữ liệu thống nhất, từ đó tối ưu ngân sách thương mại (trade spend) hiệu quả hơn.

Vì sao phân tích dữ liệu là năng lực bắt buộc của Trade Marketer hiện đại?

Phân tích dữ liệu không chỉ là công việc của data team. Trong thực tế FMCG, chính Trade Marketer là người chuyển hóa insight thành hành động cụ thể tại điểm bán.

Khả năng đọc dữ liệu bán hàng, hiểu mối quan hệ giữa giá – khuyến mãi – tồn kho và đo lường hiệu quả từng chương trình là yếu tố giúp Trade Marketer:

• Đưa ra quyết định chính xác,
• Bảo vệ ngân sách thương mại,
• Và quan trọng hơn là chứng minh giá trị chiến lược của hoạt động Trade đối với doanh nghiệp.

Học cách để dữ liệu dẫn dắt Trade Marketing

Khóa học DATA-DRIVEN TRADE MARKETING EXCELLENCEcủa CASK được xây dựng dựa trên chính những năng lực này, giúp bạn hiểu cấu trúc dữ liệu thương mại, đọc insight, mô hình hóa hành vi mua và ra quyết định dựa trên bằng chứng.

Khóa học tập trung vào:

• Phân tích dữ liệu bán hàng và tồn kho,
• Đo lường hiệu quả trade spend và khuyến mãi,
• Xây dựng chiến lược định giá và phân phối dựa trên dữ liệu.

Vì trong thời đại mới, Trade Marketing không còn là cảm tính mà là dữ liệu, tốc độ và chính xác. Liên hệ với CASK ngay để được tư vấn!