Trade Promotion ROI - Vì sao 60% chương trình khuyến mãi không hiệu quả?

Khi khuyến mãi không còn là chiếc đũa thần

Trong ngành hàng tiêu dùng nhanh (FMCG), khuyến mãi gần như là “vũ khí mặc định” để kích cầu. Từ giảm giá, tặng quà, trưng bày nổi bật tại điểm bán đến các chương trình combo, doanh nghiệp nào cũng dùng, và thường tin rằng “khuyến mãi nhiều thì bán được nhiều”.

Nhưng thực tế cho thấy điều ngược lại, rất nhiều chương trình khuyến mãi khiến doanh nghiệp tốn tiền mà không thu được lợi nhuận thật.

Báo cáo nội bộ của nhiều tập đoàn FMCG chỉ ra rằng chưa tới 40% chương trình mang lại hiệu quả dương về ROI (Return on Investment – tạm dịch là “tỷ suất hoàn vốn”). Nói cách khác cứ 10 chương trình khuyến mãi triển khai, có 6 chương trình khiến doanh nghiệp lỗ so với chi phí đầu tư.

Vì sao chuyện này xảy ra?

Phần lớn không phải do ý tưởng kém hay sản phẩm yếu mà dodoanh nghiệp không thực sự biết cách đo lường hiệu quả của khuyến mãi bằng dữ liệu. Điều quan trọng mà mỗi doanh nghiệp, mỗi người làm Trade Marketing cần ghi nhớ đó là, cảm giác “bán nhiều hơn” không đồng nghĩa với việc “kiếm được nhiều hơn”.

Hiểu đúng về ROI – Chỉ số nói thật hiệu quả của khuyến mãi

Để biết một chương trình khuyến mãi có “đáng đồng tiền” hay không, người làm trade marketing phải nhìn vào ROI (Return on Investment), tức là bao nhiêu lợi nhuận thật thu được từ mỗi đồng chi phí khuyến mãi.

Trong khái niệm này có hai phần dễ bị hiểu sai:

1. Lợi nhuận thật (Real Profit): không phải doanh số tăng mà là phần lợi nhuận còn lại sau khi trừ chi phí giảm giá, chiết khấu, POSM, vận hành và trưng bày.
2. Chi phí khuyến mãi (Promotion Spend): bao gồm mọi khoản đầu tư để chạy chương trình, không chỉ tiền giảm giá.

Ví dụ:

Một chương trình khuyến mãi giúp doanh số tăng từ 100 lên 130 triệu đồng. Chi phí khuyến mãi là 15 triệu, và biên lợi nhuận trung bình là 30%.

Khi áp dụng công thức:

• Phần doanh thu tăng thêm = 30 triệu
• Lợi nhuận thật = 30 triệu × 30% = 9 triệu
• ROI = 9 / 15 = 0,6

Kết quả là ROI < 1, nghĩa là doanh nghiệp thu về ít hơn số tiền đã bỏ ra. Hay nói dễ hiểu hơn là  “bán được nhiều nhưng không lời.”

Đây là sai lầm phổ biến khi các marketer chỉ nhìn thấy sản lượng bán tăng mà quên rằng, phần tăng đó có thể chỉ là “đổi lợi nhuận lấy doanh số”.

Phân tích dữ liệu: Cách nhìn mới để đo hiệu quả thật của khuyến mãi

Thay vì phán đoán bằng cảm tính, các doanh nghiệp hiện nay bắt đầu sử dụng phân tích dữ liệu thương mại (Trade Data Analytics) để kiểm chứng hiệu quả của từng chương trình. Việc phân tích dữ liệu này thường đi theo ba bước rõ ràng, mỗi bước là một tầng “giải mã” hiệu quả thật:

Bước 1 – Xác định baseline sales: nếu không khuyến mãi, doanh số sẽ là bao nhiêu?

Đây là câu hỏi nền tảng nhất, và cũng là phần nhiều marketer thường bỏ qua.

Để tính baseline, người phân tích sử dụng dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng theo mùa (ví dụ: tháng Tết luôn cao hơn), và biến động theo khu vực, giá bán, hoạt động của đối thủ.

Nếu không xác định được baseline, bạn sẽ không bao giờ biết phần doanh số tăng là do khuyến mãi hay chỉ do thị trường vốn đã lên.

Bước 2 – Đo uplift: mức tăng thật sự nhờ khuyến mãi

Uplift là phần doanh số tăng thêm do chương trình khuyến mãi mang lại, được tính bằng chênh lệch giữa doanh số thực tế và baseline.

Ví dụ:

• Baseline = 100 triệu

• Doanh số thực tế = 130 triệu

  → Uplift = 30 triệu

Tuy nhiên, con số này cần được đọc cùng với bối cảnh dữ liệu, vì đôi khi doanh số tăng không phải do khuyến mãi, mà do yếu tố mùa vụ hoặc thay đổi giá chung của ngành.

Khi doanh nghiệp có dữ liệu đủ chi tiết, họ có thể “lọc nhiễu” và xác định đúng phần uplift thật sự do khuyến mãi tạo ra.

Bước 3 – Tính ROI: đo lường lợi nhuận thật trên mỗi đồng chi phí

Khi baseline và uplift đã được xác định, phần cuối cùng là đo ROI – chính là “kết luận tài chính” của chương trình.

Một báo cáo ROI chi tiết thường được chia nhỏ theo vùng, kênh và sản phẩm, giúp người quản lý nhận ra rằng:

• Cùng một chương trình, ROI ở thành phố có thể cao gấp đôi vùng nông thôn.
• Cùng một mức chiết khấu, sản phẩm A sinh lời, sản phẩm B lại lỗ.

Chính từ những phát hiện này, doanh nghiệp mới có thể điều chỉnh chiến lược đầu tư khuyến mãi cho hiệu quả mà không cần tăng ngân sách, chỉ cần phân bổ lại thông minh hơn.

Những yếu tố khiến cùng một chương trình cho ra kết quả khuyến mãi khác nhau

Một trong những phát hiện thú vị nhất khi đo ROI khuyến mãi bằng dữ liệu là cùng một chương trình, nhưng hiệu quả có thể khác nhau hoàn toàn giữa các khu vực hoặc nhóm sản phẩm. Nguyên nhân nằm ở các yếu tố mà Trade Marketer cần biết cách “đọc” trong dữ liệu. Dưới đây là các yếu tố ảnh hưởng cần lưu tâm:

a. Độ phủ và phân phối hàng hóa (Distribution)

Một chương trình dù thiết kế tốt đến đâu cũng khó tạo ra kết quả nếu hàng hóa không hiện diện đủ mạnh trên thị trường.

ROI của CTKM thường cao nhất ở những khu vực có độ phủ điểm bán (coverage) lớn và ổn định.

Ngược lại, nếu dữ liệu cho thấy ROI thấp ở một vùng, nguyên nhân có thể không nằm ở nội dung khuyến mãi, mà ở chỗ sản phẩm không đến được tay đủ người mua.

Trong trường hợp đó, đầu tư để mở rộng phân phối có thể mang lại hiệu quả gấp nhiều lần việc tăng mức giảm giá.

b. Mức giá và độ nhạy cảm với giá (Price Sensitivity)

Một số nhóm hàng có độ co giãn giá (price elasticity) thấp – nghĩa là khách hàng ít phản ứng với thay đổi giá.

Giảm giá sâu cho nhóm này chỉ làm giảm lợi nhuận chứ không kích cầu đáng kể.

Ngược lại, với nhóm hàng có elasticity cao (rất nhạy với giá), giảm nhẹ 5% có thể tăng doanh số hơn 15%.

Vì vậy, trước khi tung CTKM, doanh nghiệp cần đọc dữ liệu giá và sản lượng quá khứ để xác định ngưỡng giá tối ưu thay vì áp dụng mức giảm đồng loạt cho toàn bộ danh mục.

c. Trưng bày và hiện diện tại điểm bán (Visibility & Merchandising)

Một nghiên cứu trong ngành chỉ ra: cửa hàng có trưng bày đạt chuẩn (POG compliance) thường có ROI cao hơn 15–20% so với trung bình.

Lý do rất đơn giản: khách hàng chỉ mua những gì họ thấy.

Nếu CTKM được hỗ trợ bằng vật phẩm trưng bày (POSM) đúng vị trí và thông điệp rõ ràng, người tiêu dùng dễ nhận ra khuyến mãi hơn, tỷ lệ mua tăng rõ rệt.

Vì vậy, đo lường mức độ hiện diện là phần không thể thiếu trong phân tích dữ liệu khuyến mãi.

d. Yếu tố mùa vụ và hành vi mua hàng (Seasonality)

Mùa vụ là “cái bẫy” lớn nhất khiến marketer ngộ nhận về hiệu quả CTKM.

Ví dụ, doanh số nước giải khát tăng mạnh vào mùa hè có thể khiến ROI nhìn có vẻ cao, nhưng thực tế phần tăng đó đến từ nhu cầu tự nhiên của thị trường, không phải do khuyến mãi.

Phân tích dữ liệu theo thời gian (time series) giúp tách riêng yếu tố mùa vụ để biết được mức tăng nào là “do mình tạo ra”, mức tăng nào là “do thị trường cho sẵn”.

Từ dữ liệu đến hành động: biến insight thành quyết định thương mại

Phân tích dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi nó dẫn đến hành động cụ thể.

Sau khi đọc được các chỉ số ROI, uplift và các yếu tố ảnh hưởng, người làm Trade Marketing có thể:

• Điều chỉnh kế hoạch đầu tư: nếu ROI thấp vì vùng A có baseline yếu → tăng đầu tư vào trưng bày và độ phủ, không tăng chiết khấu.
• Tái cơ cấu ngân sách: nếu SKU chủ lực đang bị “ăn” doanh số bởi SKU khuyến mãi, hãy chuyển ngân sách sang sản phẩm sinh lời tốt hơn.
• Tối ưu thời điểm chạy: chọn giai đoạn mà baseline ổn định thay vì “leo” theo mùa vụ, để kết quả phản ánh đúng hiệu quả thật của chương trình.

Đó chính là tư duy “Data → Insight → Action → Impact”:

Bắt đầu từ dữ liệu, rút ra hiểu biết, chuyển thành hành động, và đo lại kết quả để cải thiện liên tục.

Một Trade Marketer sở hữu tư duy này không chỉ làm báo cáo, mà đóng vai trò như một người ra quyết định chiến lược, biết chứng minh hiệu quả của ngân sách bằng số liệu thực tế.

Từ cảm tính sang dữ liệu – bước ngoặt của Trade Marketing hiện đại

Thời mà marketer chỉ cần “linh cảm thị trường” đã qua. Cạnh tranh gay gắt và ngân sách thắt chặt đòi hỏi mọi kế hoạch phải dựa trên bằng chứng.

Và khuyến mãi không xấu, nhưng khuyến mãi không được đo lường thì nguy hiểm vô cùng. Khi bạn biết cách đọc dữ liệu và đo ROI đúng cách, bạn có thể:

• Nhận ra chương trình nào thật sự sinh lời,
• Cắt bỏ các khoản chi vô ích,
• Và chứng minh giá trị của Trade Marketing bằng con số.

Đó chính là năng lực mà các doanh nghiệp hiện đại đang tìm kiếm ở một người làm Trade Marketing.

Nếu bạn muốn học cách:

• Xây dựng báo cáo ROI khuyến mãi rõ ràng,
• Tính baseline, uplift và lợi nhuận ròng,
• Và quan trọng hơn là biến dữ liệu thành kế hoạch thương mại có tác động thật,

hãy tìm hiểu về nội dung Trade Promotion Planning & Optimization trong khóa học Data-driven Trade Marketing Excellencecủa CASK. Trong nội dung này bạn sẽ không chỉ “học công cụ” mà học cách tư duy bằng dữ liệu, để mỗi đồng ngân sách Trade đều mang lại giá trị thật.