KPI & dữ liệu cốt lõi của Data Analyst trong FMCG

Trong FMCG, rất nhiều quyết định kinh doanh được đưa ra dựa trên KPI. Tuy nhiên, hiểu sai KPI hoặc đọc dữ liệu không đúng ngữ cảnh là nguyên nhân phổ biến khiến doanh nghiệp “làm đúng số nhưng sai chiến lược”.

Vì vậy, nhiệm vụ quan trọng của Data Analyst trong FMCG không phải là thuộc lòng danh sách KPI, mà là hiểu bản chất dữ liệu phía sau từng con số và cách chúng liên kết với nhau trong thực tế kinh doanh.

Dữ liệu FMCG không đứng một mình, mà luôn gắn với bối cảnh

Một sai lầm thường gặp của người mới là xem KPI như các con số độc lập: doanh số, độ phủ, market share… Trong FMCG, không có KPI nào tự nói lên toàn bộ câu chuyện.

Cùng một con số doanh số tăng, nhưng nếu:

• Độ phủ giảm → có thể là bán dồn hàng
• Khuyến mãi tăng mạnh → lợi nhuận có thể đang bị bào mòn
• Sell-in cao nhưng sell-out thấp → rủi ro tồn kho ở kênh

Data Analyst FMCG luôn phải đọc KPI trong mối quan hệ với dữ liệu khác, thay vì nhìn từng chỉ số riêng lẻ.

Nhóm dữ liệu cốt lõi mà Data Analyst FMCG làm việc hàng ngày

Trong thực tế, phần lớn công việc của Data Analyst FMCG xoay quanh ba nhóm dữ liệu lớn.

Dữ liệu bán hàng (Sales data)

Đây là nhóm dữ liệu trung tâm, nhưng cũng dễ gây hiểu lầm nhất.

Sales data trong FMCG thường được chia thành sell-in và sell-out. Sell-in phản ánh lượng hàng doanh nghiệp bán vào kênh phân phối, trong khi sell-out phản ánh lượng hàng thực sự được bán ra thị trường. Nếu không phân biệt rõ hai khái niệm này, việc đánh giá hiệu quả kinh doanh rất dễ sai lệch.

Một Data Analyst giỏi không chỉ nhìn vào doanh số tăng hay giảm, mà phải đặt câu hỏi: tăng ở cấp độ nào, trong kênh nào, và có bền vững hay không.

Dữ liệu phân phối & độ phủ (Distribution data)

FMCG là ngành “thắng bằng độ phủ”. Vì vậy, dữ liệu phân phối có vai trò đặc biệt quan trọng.

Data Analyst thường theo dõi:

• Mức độ hiện diện sản phẩm trên thị trường
• Sự chênh lệch độ phủ giữa các khu vực
• Tốc độ mở mới hoặc mất điểm bán

Tuy nhiên, độ phủ cao không đồng nghĩa với hiệu quả cao. Một sản phẩm có thể xuất hiện ở rất nhiều điểm bán nhưng doanh số thấp nếu không đúng kênh hoặc không phù hợp nhu cầu khu vực. Đây là lúc Data Analyst cần kết hợp dữ liệu phân phối với dữ liệu bán hàng để đánh giá đúng chất lượng độ phủ.

Dữ liệu khuyến mãi & trade marketing

Khuyến mãi là “con dao hai lưỡi” trong FMCG. Nó có thể giúp tăng doanh số nhanh, nhưng cũng dễ che giấu vấn đề thực sự của sản phẩm.

Data Analyst FMCG phải theo dõi sát:

• Thời điểm khuyến mãi
• Mức độ chiết khấu
• Doanh số tăng thêm trong và sau chương trình

Điều quan trọng không phải là doanh số tăng bao nhiêu, mà là tăng có đáng với chi phí bỏ ra hay không, và liệu hành vi mua có duy trì sau khi khuyến mãi kết thúc.

Những KPI quan trọng nhất trong FMCG – và cách đọc cho đúng

Thay vì liệt kê danh sách KPI, cần hiểu logic kinh doanh phía sau từng chỉ số.

Doanh số (Sales)

Doanh số là KPI dễ thấy nhất nhưng cũng dễ đánh lừa nhất. Data Analyst không nên dừng ở câu hỏi “doanh số tăng hay giảm”, mà cần phân tích tăng ở đâu, nhờ yếu tố nào và có lặp lại được hay không.

Trong nhiều trường hợp, doanh số tăng mạnh trong ngắn hạn chỉ phản ánh hoạt động đẩy hàng, chứ không phải tăng trưởng thị trường thực sự.

Độ phủ (Distribution)

Độ phủ phản ánh mức độ hiện diện của sản phẩm, nhưng giá trị của nó chỉ rõ ràng khi được đặt cạnh doanh số.

Nếu độ phủ tăng nhưng doanh số không tăng tương ứng, Data Analyst cần cảnh báo sớm về khả năng phân bổ nguồn lực sai hoặc sản phẩm chưa phù hợp kênh.

Market Share

Market share thường được dùng để đánh giá vị thế thương hiệu, nhưng bản thân chỉ số này mang tính “kết quả”, không nói lên nguyên nhân.

Data Analyst cần phân tích market share theo:

• Khu vực
• Kênh phân phối
• Nhóm sản phẩm

Chỉ khi đó, market share mới trở thành công cụ hỗ trợ chiến lược, thay vì chỉ là con số báo cáo.

Hiệu quả khuyến mãi (Promotion effectiveness)

Đây là KPI mang tính phân tích cao. Một chương trình khuyến mãi được xem là hiệu quả không chỉ vì tạo uplift doanh số, mà vì:

• Uplift đó có vượt chi phí hay không
• Có tạo ra hành vi mua lặp lại hay không
• Có ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị thương hiệu hay không

Data Analyst FMCG thường phải giải thích những điều này cho business, ngay cả khi số liệu bề mặt trông rất “đẹp”.

Khi KPI mâu thuẫn nhau: Data Analyst cần làm gì?

Trong FMCG, việc KPI mâu thuẫn là chuyện thường xuyên. Doanh số tăng nhưng lợi nhuận giảm. Độ phủ mở rộng nhưng market share không cải thiện. Khuyến mãi hiệu quả ngắn hạn nhưng dài hạn suy yếu.

Đây chính là lúc Data Analyst thể hiện giá trị. Thay vì chọn KPI “đẹp nhất” để báo cáo, họ cần:

• Chỉ ra sự mâu thuẫn giữa các chỉ số
• Giải thích nguyên nhân tiềm ẩn
• Đề xuất hướng phân tích hoặc hành động tiếp theo

Vai trò này đòi hỏi không chỉ kỹ năng phân tích, mà còn sự hiểu biết sâu về logic kinh doanh FMCG.

Vì sao nhiều doanh nghiệp có đủ KPI nhưng vẫn ra quyết định sai?

Lý do không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở cách sử dụng dữ liệu. KPI bị biến thành mục tiêu, thay vì công cụ. Khi đó, business dễ tối ưu con số ngắn hạn mà bỏ qua hệ quả dài hạn.

Data Analyst trong FMCG cần giúp doanh nghiệp chuyển từ tư duy “đạt KPI” sang tư duy “hiểu KPI”. Đây là bước chuyển khó, nhưng là nền tảng để dữ liệu thực sự tạo ra giá trị.

Kết luận: KPI chỉ có ý nghĩa khi được đặt trong đúng bối cảnh

Đối với Data Analyst trong FMCG, KPI không phải là bảng số liệu khô khan, mà là ngôn ngữ của kinh doanh. Hiểu KPI là hiểu cách thị trường vận hành, cách sản phẩm được bán và cách doanh nghiệp đang tăng trưởng.

Một Data Analyst giỏi không phải là người theo dõi nhiều KPI nhất, mà là người biết KPI nào cần được ưu tiên ở từng thời điểm, và dám đặt câu hỏi khi con số đi ngược lại logic kinh doanh.

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp