Trade Promotion Management vs. Trade Promotion Optimization: Sự khác biệt và bài học triển khai từ các thương hiệu FMCG

Disclaimer: Bài viết này được CASK dịch và biên soạn lại từ nguồn gốc của Softserve. Mọi nội dung, số liệu và quan điểm thuộc về Softserve. CASK chỉ cung cấp bản dịch để tham khảo và không chịu trách nhiệm về tính chính xác hay đầy đủ của nội dung gốc.

Bảng tính (spreadsheets) là công cụ kém hiệu quả nhất trên thị trường để quản lý trade promotion. Vì vậy, khi một doanh nghiệp FMCG cuối cùng quyết định nâng cấp và tự động hóa quy trình này, họ thường phải đối mặt với một lựa chọn khó khăn:

• Chọn một công cụ nâng cao, đa chức năng, nhưng đòi hỏi mức độ trưởng thành cao về quy trình
• Hoặc chọn một công cụ đơn giản, dễ triển khai hơn, nhưng bị giới hạn về mặt chức năng

Và chính tại đây, rất nhiều thương hiệu bị “mắc kẹt”, cho rằng họ buộc phải đưa ra lựa chọn TPO hay TPM.

Thực tế, TPM và TPO không phải là hai giải pháp đối lập. Chúng là những bước tiếp nối trong cùng một hành trình, hướng tới một quy trình trade promotion hiệu quả và sinh lời hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ làm rõ TPM và TPO thực sự làm gì, các thương hiệu thường tiến triển từ TPM sang TPO như thế nào, và quá trình áp dụng trên thực tế thường diễn ra ra sao.

Trade Promotion Management là gì?

Trade Promotion Management vừa là một quy trình, vừa là một giải pháp công nghệ hỗ trợ cho quy trình đó.

Ở góc độ giải pháp, Trade Promotion Management (TPM) là một hệ thống dùng để lập kế hoạch, phê duyệt, quản lý và phân tích các chương trình khuyến mãi thương mại.

Để trả lời rõ hơn cho câu hỏi “Trade Promotion Management là gì?”, hãy nhìn vào cách một thương hiệu FMCG điển hình thường trải nghiệm quy trình này trong thực tế.

Phần lớn các doanh nghiệp đều bắt đầu với một vấn đề quen thuộc:

Đây thường là thời điểm doanh nghiệp nhận ra rằng họ cần một hệ thống TPM bài bản. Khi TPM được triển khai, hai thay đổi lớn diễn ra song song:

• Quy trình trở nên có cấu trúc rõ ràng
• Công nghệ hỗ trợ đầy đủ cho từng bước trong cấu trúc đó

Các thành phần của TPM và cách chúng thay đổi quy trình khuyến mãi của thương hiệu

Trên thị trường hiện nay có nhiều công cụ TPM khác nhau, và hầu hết đều có thể được tùy chỉnh ở một mức độ nhất định theo nhu cầu của doanh nghiệp. Tuy nhiên, vẫn tồn tại những tiêu chuẩn chung của ngành, định hình một hệ thống TPM ở mức độ trưởng thành.

Quy trình lập kế hoạch và ngân sách khuyến mãi

Phần lớn thương hiệu bắt đầu với hai câu hỏi cơ bản:

• Mức doanh số nền (baseline) hợp lý là bao nhiêu?
• Mức uplift cần thiết là bao nhiêu để tránh thua lỗ?

Trước khi có TPM, câu trả lời cho những câu hỏi này thường dựa trên bảng tính và cảm tính. Khi áp dụng TPM, hệ thống sẽ tự động:

• Kéo dữ liệu lịch sử
• Điều chỉnh theo yếu tố mùa vụ và hoạt động của đối thủ
• Tính toán baseline và mức uplift kỳ vọng
• Chạy các mô phỏng đơn giản
• Hướng dẫn quy trình phê duyệt (tạo → rà soát → phê duyệt)

Đột nhiên, thương hiệu có trong tay một kế hoạch chung, ngân sách rõ ràng, và những kỳ vọng có thể dự đoán trước.

Thực thi & Giám sát Trade Promotion

Việc thực thi trở nên trơn tru hơn khi TPM đóng vai trò là xương sống vận hành của toàn bộ quy trình:

• Nhân viên sales thu thập dữ liệu về kệ hàng, giá bán và trưng bày thông qua Image Recognition → dữ liệu được đẩy vào SFA → sau đó chuyển thẳng sang TPM.
• Key Account Manager xác minh việc nhà bán lẻ có tuân thủ đúng kế hoạch hay không.
• Đội trade marketing theo dõi uplift, mức độ tuân thủ và tồn kho theo thời gian thực.
• Chuỗi cung ứng sử dụng dữ liệu distributor từ SFA để dự báo nhu cầu và ngăn chặn tình trạng out-of-stock.

Thay vì các báo cáo rời rạc, TPM trở thành trung tâm dữ liệu, nơi mọi phòng ban cùng nhìn vào một bức tranh thống nhất.

Quy trình Quyết toán & Phân tích Sau Chương Trình

Khi một chương trình khuyến mãi kết thúc, TPM tự động so sánh kế hoạch ban đầu với kết quả thực tế và tính toán ROI, đồng thời làm nổi bật các vấn đề như:

• mức độ tuân thủ kém
• độ phủ và khả năng sẵn có thấp
• mức độ tương tác yếu
• các vấn đề về tồn kho

Kết quả phân tích không chỉ giúp lý giải điều gì đã xảy ra, mà còn trở thành một phần của cơ sở dữ liệu lịch sử, liên tục nuôi dưỡng chu kỳ lập kế hoạch tiếp theo với những insight tốt hơn.

Phân tích mô tả (TPM có thể và chưa thể làm gì)

Đây là điểm dễ gây nhầm lẫn. Các phân tích thực sự nâng cao – mang tính dự báo (predictive) và khuyến nghị (prescriptive) – chỉ xuất hiện khi doanh nghiệp bước sang giai đoạn TPO. Đây cũng chính là ranh giới rõ ràng giữa Trade Promotion Management và Trade Promotion Optimization.

Trong TPM, những gì thương hiệu chủ yếu nhìn thấy là phân tích mô tả, chẳng hạn như dashboard và báo cáo về các chương trình khuyến mãi trong quá khứ và hiện tại.

Phân tích mô tả đóng vai trò quan trọng trong việc:

• theo dõi ngân sách
• đảm bảo tuân thủ
• đánh giá hiệu suất

Tiếp theo, hãy cùng xem TPO mang lại giá trị gia tăng như thế nào cho hành trình TPM/TPO và vì sao đây là bước tiến tự nhiên tiếp theo.

Trade Promotion Optimization là gì?

Trade Promotion Optimization đại diện cho một cấp độ trưởng thành mới về phân tích dữ liệu. TPO thường xuất hiện khi TPM đã mang lại cấu trúc và khả năng quan sát cơ bản, nhưng đội ngũ mong muốn đi xa hơn với phân tích nâng cao – đặc biệt là phân tích dựa trên mô hình AI/ML.

Thay vì chỉ quản lý các chương trình khuyến mãi, TPO dự đoán kết quả trong tương lai, so sánh hàng nghìn kịch bản tiềm năng, và chỉ ra kịch bản nào mang lại lợi nhuận cao nhất.

Một số thương hiệu triển khai TPO như một mô-đun bổ sung cho hệ thống TPM; số khác sử dụng TPO như một công cụ phân tích độc lập. Tuy nhiên, trong mọi trường hợp, TPO không thể hoạt động hiệu quả nếu thiếu nền tảng cơ bản: dữ liệu nhất quán, quy trình có cấu trúc, và sự minh bạch mà TPM mang lại. Không có nền tảng này, TPO đơn giản là không có gì đáng tin cậy để tối ưu hóa.

Các thành phần của TPO và cách chúng chuyển hóa kết quả kinh doanh từ Trade Promotion

• Dự báo kết quả kinh doanh

Thương hiệu cuối cùng cũng có thể nhìn thấy doanh số, sản lượng và lợi nhuận kỳ vọng trước khi tung khuyến mãi, thay vì chỉ phân tích sau khi chương trình kết thúc.

Ví dụ, hệ thống có thể dự báo rằng mức giảm giá 15% trong Tuần 32 tại Nhà bán lẻ A sẽ tạo ra +18% uplift và €120.000 lợi nhuận, trong khi cùng một cơ chế đó tại Nhà bán lẻ B chỉ vừa đủ hòa vốn.

• Xếp hạng và Lập kế hoạch kịch bản

Hệ thống kiểm thử nhiều cơ chế khuyến mãi khác nhau (giảm giá, bundle, trưng bày, ưu đãi) và xếp hạng chúng theo mức lợi nhuận dự báo.

Chẳng hạn, TPO có thể cho thấy chiến dịch “Mua 2 giảm 20%” hiệu quả hơn so với giảm giá trực tiếp, hoặc việc bổ sung trưng bày phụ mang lại ROI gấp đôi so với việc tăng độ sâu chiết khấu.

• Hỗ trợ IBP / S&OP

TPO đưa các dự báo vào chuỗi cung ứng và kế hoạch vận hành, giúp tránh tình trạng sản xuất dư thừa, thiếu hàng hoặc những điều chỉnh gấp gáp, tốn kém vào phút chót.

Ví dụ, nếu mô hình dự báo uplift mạnh cho một chương trình trong Q2, hệ thống sẽ cảnh báo chuỗi cung ứng điều chỉnh kế hoạch sản xuất, từ đó tránh out-of-stock trong những tuần có nhu cầu cao nhất.

• Mô hình dự báo (Predictive Modeling)

Dựa trên dữ liệu lịch sử quy mô lớn, xu hướng, yếu tố mùa vụ và hành vi thị trường, TPO áp dụng phân tích dự báo để ước tính cách người tiêu dùng và nhà bán lẻ sẽ phản ứng với từng chương trình khuyến mãi.

Ví dụ, thương hiệu có thể nhận ra rằng các chương trình giảm giá trong tháng 12 vận hành khác biệt do nhu cầu quà tặng tăng cao. Khi đó, chỉ cần mức chiết khấu nhỏ hơn vẫn tạo ra uplift mạnh, giúp tiết kiệm biên lợi nhuận và hỗ trợ lập ngân sách chính xác hơn.

• Tối ưu hóa bằng AI/ML

Mô hình AI/ML được sử dụng để phát hiện những mô thức mà con người khó nhận ra (chẳng hạn như hiện tượng “mệt mỏi khuyến mãi” hay mức chiết khấu tối ưu), đồng thời liên tục cải thiện chất lượng khuyến nghị theo thời gian.

Ví dụ, một hệ thống TPO phát hiện rằng thương hiệu đang lạm dụng mức giảm giá 30% tại một nhà bán lẻ; mức uplift đã chững lại, cho thấy người mua không còn phản ứng tích cực. Khi đó, mô hình sẽ khuyến nghị giảm tần suất hoặc thay đổi cơ chế khuyến mãi.

• Khuyến nghị mang tính chỉ dẫn (Prescriptive Recommendations)

Thay vì chỉ hiển thị các kết quả có thể xảy ra như TPM, các giải pháp TPO đưa ra khuyến nghị cụ thể để đội ngũ đạt được những mục tiêu đo lường rõ ràng.

Ví dụ, thương hiệu đặt mục tiêu ROI tối thiểu 20%.

TPO sẽ cung cấp một kế hoạch rõ ràng, dựa trên dữ liệu:

• Tuần tốt nhất: Tuần 21
• Nhà bán lẻ phù hợp nhất: Nhà bán lẻ C
• Cơ chế tối ưu: Mua X, tặng Y có chiết khấu
• Mức chiết khấu tối ưu: Giảm 15% cho Y
• ROI kỳ vọng: +23% (vượt mục tiêu đề ra)

Trade Spend Management nằm ở đâu trong bức tranh này?

Trade promotion là một cấu phần lớn trong tổng ngân sách trade spend. Tuy nhiên, trade spend management nhìn chung nằm ngoài phạm vi của các công cụ TPO/TPM truyền thống.

Các hệ thống này tập trung vào khuyến mãi, trong khi các khoản đầu tư trade rộng hơn (thỏa thuận năm, rebate, phí cố định) thường được quản lý thông qua các quy trình thương mại hoặc tài chính riêng biệt, bao gồm cả các bước đối soát trade spend.

Tuy vậy, một số giải pháp TPM/TPO đã lấp đầy khoảng trống này bằng cách bổ sung mô-đun trade spend management. PromoTool là một ví dụ, cho phép đội ngũ theo dõi các thỏa thuận năm, rebate và phí cố định song song với hoạt động khuyến mãi.

Một khách hàng của chúng tôi – một doanh nghiệp chăn nuôi và xuất khẩu gia cầm hàng đầu – ban đầu triển khai PromoTool để chuẩn hóa quản lý trade spend. Trong quá trình triển khai, doanh nghiệp nhận ra thêm nhiều lợi ích: sự liên kết chặt chẽ hơn giữa các phòng ban, lập kế hoạch khuyến mãi mượt mà hơn và khả năng quan sát toàn diện các điều khoản hợp đồng cũng như tổng mức đầu tư.

Quản lý Trade Promotion ở các cấp độ trưởng thành khác nhau

Các thương hiệu FMCG hiếm khi đi thẳng từ spreadsheet sang tối ưu hóa bằng AI ngay lập tức.

Thay vào đó, họ tiến từng bước trên hành trình trưởng thành, mỗi giai đoạn xây dựng nền tảng cho giai đoạn tiếp theo.

Ở mỗi cấp độ, thương hiệu đạt được năng lực mới, kỷ luật quy trình cao hơn và tác động tài chính mạnh hơn. Đây cũng là nơi sự khác biệt giữa Trade Promotion Management và Trade Promotion Optimization thể hiện rõ nhất:

• TPM giúp ổn định quy trình
• TPO nâng cao và tối ưu hóa quy trình đó

So sánh TPO và TPM

Một số nền tảng kết hợp cả năng lực TPM và TPO. PromoTool của chúng tôi là một trong những công cụ như vậy. Nhờ đó, bài toán “TPM hay TPO” trở nên không còn cần thiết, cho phép doanh nghiệp tiến lên khi họ đã sẵn sàng.

Sự sẵn sàng này phù hợp với hành trình trưởng thành mà hầu hết các thương hiệu đều trải qua.

Hành trình này thường theo một con đường khá rõ ràng:

• Doanh nghiệp chuyển từ quy trình thủ công, dữ liệu rời rạc sang TPM, nơi workflow, ngân sách và theo dõi khuyến mãi trở nên có cấu trúc và minh bạch.
• Khi năng lực tăng lên, họ triển khai TPO để có dự báo, lập kịch bản và tối ưu hóa dựa trên AI/ML.
• Khi TPO đã ổn định, doanh nghiệp tiếp tục tích hợp đa AI, bổ sung các AI agent chuyên biệt hoặc GenAI để hỗ trợ lập kế hoạch, ra quyết định và phân tích end-to-end.
• Cuối cùng, họ đạt đến Integrated Commercial Excellence, nơi TPM, TPO, AI và các chức năng liên phòng ban (IBP/S&OP, tài chính, marketing, supply chain) vận hành như một hệ sinh thái dự báo và kết nối hoàn chỉnh.

Cách chúng tôi khuyến nghị triển khai TPM/TPO

Qua nhiều năm triển khai, chúng tôi nhận thấy các thương hiệu chỉ thành công khi áp dụng TPM/TPO theo từng giai đoạn, thay vì làm tất cả cùng lúc. Vì vậy, cách tiếp cận của chúng tôi dựa trên rollout theo pha, trong đó mỗi pha là một dự án hoàn chỉnh và độc lập.

Giai đoạn 1: Tự động hóa, Minh bạch & Kiểm soát

Doanh nghiệp chuyển từ spreadsheet sang hệ thống hợp nhất, có cấu trúc. Dữ liệu trở nên đáng tin cậy, kế hoạch nhất quán và các đội ngũ liên phòng ban có cái nhìn toàn diện về hoạt động khuyến mãi.

Tác động: +20–30% uplift khuyến mãi, +1–2% tăng trưởng doanh số, +1–2% lợi nhuận

Thời gian: 6–12 tháng

Giai đoạn 2: Lập kế hoạch dựa trên dữ liệu

Khi nền tảng đã ổn định, doanh nghiệp chuyển từ quyết định phản ứng sang lập kế hoạch tự tin dựa trên dữ liệu. Dự báo xuống đến c4ấp độ khách hàng, trade spend được lập kế hoạch có cấu trúc và tự động hóa.

Thời gian: 5–10 tháng

Giai đoạn 3: Tối ưu hóa dự báo bằng AI/ML

Với dữ liệu sạch và quy trình rõ ràng, AI/ML bắt đầu mang lại giá trị dự báo thực sự. Khuyến mãi được dự đoán trước, kịch bản được mô phỏng và baseline được tạo tự động.

Năng lực mới: GenAI metrics, lập kịch bản IBP/S&OP, baseline bằng ML

Thời gian: 6–14 tháng

Giai đoạn 4: Chiến lược dài hạn

AI/ML mở rộng ra ngoài khuyến mãi để hỗ trợ dự báo chiến lược dài hạn. Doanh nghiệp có thể tối ưu hóa tác động thương mại trong nhiều tháng hoặc nhiều năm, xác định các chiến lược hiệu quả và sinh lợi nhất để thúc đẩy tăng trưởng bền vững.

Năng lực: Lập kế hoạch dài hạn bằng ML, công cụ RGM hỗ trợ AI

Thời gian: 5+ tháng

Kết luận

Trong thực tế, sự khác biệt cốt lõi giữa TPM và TPO không nằm ở việc chọn cái nào, mà ở việc biết khi nào tổ chức của bạn đã sẵn sàng cho mỗi cấp độ. TPM tạo ra cấu trúc, minh bạch và khả năng kiểm soát.

TPO xây dựng trên nền tảng đó để mang lại dự báo, lập kịch bản và tối ưu hóa. Khi được kết hợp và triển khai theo từng giai đoạn, TPM và TPO mang đến cho thương hiệu một lộ trình rõ ràng – từ làm việc thủ công đến ra quyết định dựa trên AI – cùng với hiệu quả khuyến mãi ngày càng vượt trội và bền vững.

Đọc bài viết gốc Difference Between Trade Promotion Management and Trade Promotion Optimization: Typical Brands’ Experience tại đây