Xây dựng Retail Marketing Plan hiệu quả với mô hình CRISP-MIX và quản trị Stakeholder

Trong vận hành chuỗi bán lẻ, team Marketing có thể mất hàng ngày, thậm chí hàng tuần để nghiên cứu thị trường, phân tích dữ liệu, lên ý tưởng và tính toán ngân sách cho một Retail Marketing Plan. Thế nhưng, khi trình kế hoạch, team Marketing vẫn có thể nhận lại những ý kiến phản đối ngay từ buổi chia sẻ định hướng đầu tiên. Vậy làm thế nào để dữ liệu và kế hoạch Marketing trả lời được đồng thời bài toán kinh doanh của doanh nghiệp và mối quan tâm của các phòng ban?

Bài viết này sẽ “mổ xẻ” nguyên nhân gốc rễ của những cuộc họp bế tắc đó, điểm qua một số tình huống thực chiến tại các lĩnh vực bán lẻ đa dạng, và cuối cùng là đưa ra mô hình CRISP-MIX 7 bước và cách quản trị Stakeholder để bạn có thể triển khai một Retail Marketing Plan for Growth được phê duyệt nhanh chóng.

Những xung đột phổ biến

Những xung đột giữa Marketing và các bộ phận như Sales (Bán hàng) hay Operation (Vận hành) có thể xuất hiện ở nhiều lĩnh vực bán lẻ, với những nguyên nhân rất khác nhau.

Những xung đột giữa Marketing và các bộ phận như Sales hay Operation có thể xuất hiện ở nhiều lĩnh vực bán lẻ.
Ảnh minh hoạ tạo bởi AI

Chẳng hạn, trong ngành nữ trang và trang sức cao cấp, Marketing đề xuất chiến dịch flash sale giảm giá sốc online để thu hút lượng truy cập lớn dịp Lễ Tình Nhân. Tuy nhiên, team Operation lập tức phản đối vì cửa hàng vật lý không có chương trình tương tự sẽ ảnh hưởng doanh số offline, đồng thời giảm giá sâu làm ảnh hưởng định vị thương hiệu xa xỉ.

Ở ngành thời trang bán lẻ, Marketing hào hứng đề xuất chiến dịch Retail Marketing tập trung 100% ngân sách ra mắt bộ sưu tập Thu-Đông với mẫu mã hoàn toàn mới. Khối Kho và Sales lắc đầu ngao ngán vì kho hàng đang tồn đọng 40% số lượng áo khoác Xuân-Hè cần thanh lý gấp để thu hồi vốn.

Hay với ngành F&B, Marketing triển khai chương trình tích điểm đổi quà phức tạp qua ứng dụng di động với mục tiêu tăng traffic vào khung giờ thấp điểm. Tuy nhiên, cơ chế tích điểm có quyền lợi không đủ hấp dẫn khiến khách hàng không mặn mà. Kết quả, traffic không tăng như kỳ vọng. Đến buổi review, chương trình lại phải được điều chỉnh để phù hợp hơn với thực tế.

Tương tự trong mô hình cửa hàng tiện lợi thực phẩm, Marketing triển khai campaign quay số trúng thưởng với điều kiện hóa đơn từ 400.000 VNĐ (+VAT). Ngay lập tức, quản lý bán lẻ các khu vực thành phố lớn (Hà Nội, TP.HCM) cho rằng mức này quá thấp, khách hàng dễ dàng đạt được khiến ngân sách quà tặng cạn kiệt chỉ sau vài ngày. Trong khi đó, các khu vực tỉnh lẻ lại cho rằng mức này quá cao so với giá trị giỏ hàng trung bình (Average Order Value - AOV) tại địa phương, khiến khách hàng không đủ điều kiện tham gia nhiều và khó tư vấn và muốn chỉnh giá trị hoá đơn phù hợp hơn.

Những trường hợp này thường xuất phát từ việc Marketing đang thiếu (hoặc chưa đủ) sự thấu hiểu về các Stakeholder (các bên liên quan). Khi thiếu góc nhìn này, kế hoạch Marketing dễ trở nên rời rạc, làm phân tán nguồn lực và có thể chưa giải quyết được những pain point (điểm đau) chủ đạo mà thương hiệu bán lẻ đang gặp phải.

Ví dụ với bảng dữ liệu này, Stakeholder quan tâm điều gì ở một Retail Marketing Plan?
Nguồn: Brand Camp

Vai trò cốt lõi của Stakeholder

Từ những vấp váp thực tế trên, bài học rút ra là: Khi phân tích dữ liệu kinh doanh và xây dựng kế hoạch Marketing bán lẻ để tăng trưởng, tuyệt đối không thể bỏ qua việc tìm hiểu vai trò của các Stakeholder (các bên liên quan).

Dữ liệu thô từ hệ thống POS, CRM hay ERP (Enterprise Resource Planning) chỉ phản ánh một chiều thực trạng kinh doanh. Để dữ liệu “cất tiếng nói” thực tiễn, người làm kế hoạch phải đối chiếu nó với góc nhìn của các Stakeholder chính trong nội bộ doanh nghiệp:

• Khối Vận hành cửa hàng (Store Operations): Họ quan tâm đến năng lực xử lý đơn hàng, thời gian phục vụ, tải trọng nhân sự và trải nghiệm thực tế tại điểm bán. Dữ liệu Marketing phải trả lời câu hỏi: Chiến dịch này có làm quá tải nhân viên ca trực không? Vận hành dễ không?…
• Khối Kinh doanh bán lẻ: Họ quan tâm đến doanh số, một số nơi quan tâm cả biên lợi nhuận gộp (gross margin), tốc độ quay vòng hàng tồn kho (inventory turnover) hoặc cả lượt traffic kéo tới cửa hàng có “đủ nhiều” hay không. Dữ liệu Marketing phải chứng minh: Chương trình này giúp thúc đẩy tăng trưởng doanh số như nào hay tăng traffic ra sao? Số quà khuyến mãi nhiều không? Tính “hot” của cơ cấu khuyến mãi?…
• Khối Tài chính và Kho vận (Finance & Supply Chain): Họ quan tâm đến chi phí và hiệu quả chương trình ví dụ bỏ A đồng thì thu về bao đồng? Marketing ROI…

Khi thấu hiểu tường tận vai trò và KPI của các Stakeholder này thông qua khung hình “Hiểu vai trò đối tác” (Stakeholders Understanding), người làm Marketing sẽ biết cách thiết kế các chương trình vừa đạt mục tiêu thương hiệu, vừa giải quyết trọn vẹn bài toán vận hành của toàn doanh nghiệp.

Ứng dụng mô hình CRISP-MIX 7 bước

Khung quy trình CRISP-MIX 7 bước phân tích dữ liệu giúp người làm Marketing tiếp cận kế hoạch từ bài toán kinh doanh, hiểu nhu cầu của các bên liên quan, xác định dữ liệu cần thiết và từng bước chuyển hóa dữ liệu thành cơ sở cho kế hoạch Marketing. Quy trình này cũng giúp kế hoạch có tính khả thi hơn khi được đưa ra thảo luận với các phòng ban và Ban Giám đốc.

Quy trình CRISP-MIX 7 bước phân tích dữ liệu.
Nguồn: Brand Camp

• Hiểu về kinh doanh (Business Understanding): Nắm vững bức tranh tổng thể của mô hình kinh doanh và xác định những yếu tố có thể tác động để thúc đẩy tăng trưởng.
• Hiểu vai trò đối tác (Stakeholders Understanding): Xác định các phòng ban liên quan như Sales, Operations, Finance… đồng thời thấu hiểu vai trò, phạm vi công việc (Scope of Work – SOW) và KPI riêng của từng bộ phận. Từ đó, người làm Marketing có thể nhận diện những điểm có khả năng chồng chéo hoặc xung đột lợi ích, đồng thời đưa ra định hướng hoạt động Marketing bán lẻ phù hợp với nhu cầu và công việc của các bên liên quan.
• Lựa chọn tiêu chí dữ liệu (Data Understanding & Criteria Selection): Xác định các nguồn dữ liệu cần khai thác, và khi có rất nhiều dữ liệu, cần hiểu rõ đâu dữ liệu nhánh quan trọng cần phân tích kỹ.
• Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation): Xác định khung thời gian và phạm vi dữ liệu cần sử dụng, sau đó làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để sẵn sàng cho bước phân tích.
• Phân tích và trực quan hóa (Data Analysis & Modeling): Phân tích dữ liệu và trực quan hóa kết quả để tìm ra những insight phục vụ việc xác lập mục tiêu kinh doanh, từ đó xác định mục tiêu Marketing bán lẻ.
• Đánh giá insight từ dữ liệu (Evaluation): Kiểm định tính khả thi và lựa chọn phương án giải pháp.
• Triển khai ứng dụng kết quả dữ liệu (Deployment): Đưa các insight và mô hình dữ liệu vào trong kế hoạch Marketing chính thức, thiết lập hệ thống KPI đồng bộ gắn kết giữa Marketing và Sales. Đây là bước chuyển kết quả phân tích thành mục tiêu và hoạt động Marketing bán lẻ cụ thể.

Để tìm hiểu thêm về mô hình CRISP-MIX và nâng cao năng lực phân tích dữ liệu cũng xây dựng Retail Marketing Plan hiệu quả, bạn có thể tham khảo workbook chi tiết trong Buổi 6 của khoá “Retail Marketing Plan for Growth: Lập Kế hoạch Marketing Bán lẻ để Tăng trưởng”.

Tham khảo workbook hướng dẫn chi tiết trong Buổi 6 của khoá “Retail Marketing Plan for Growth”.
Nguồn: Brand Camp