3 “điểm mù” thương hiệu ngành Làm đẹp cần lưu ý khi phân tích dữ liệu TMĐT 

Theo Báo cáo thị trường TMĐT Việt Nam 2025 của Metric, ngành Làm đẹp dẫn đầu toàn sàn với doanh số hơn 74.486 tỷ đồng, tăng gần 30% và đạt sản lượng hơn 564 triệu sản phẩm so với năm 2024. Tuy nhiên, đằng sau mức tăng trưởng ấn tượng là nhiều “bẫy dữ liệu” dễ khiến doanh nghiệp hiểu sai thị trường nếu chỉ nhìn vào doanh thu bề nổi. Bài viết này phân tích ba điểm mù phổ biến nhất khi đọc dữ liệu TMĐT ngành Làm đẹp, giúp doanh nghiệp tối ưu chiến lược, phân bổ ngân sách hiệu quả và ra quyết định chính xác hơn.

4 nguyên nhân khiến dữ liệu TMĐT có thể bị đọc sai đối với ngành Làm đẹp

Ngành Làm đẹp có những đặc thù riêng biệt khiến việc phân tích dữ liệu TMĐT trở nên phức tạp hơn nhiều so với các ngành hàng khác. Hiểu rõ những nguyên nhân này là bước đầu tiên để tránh những sai lầm nghiêm trọng trong việc đọc và diễn giải dữ liệu.

Thứ nhất, doanh số cao nhưng phụ thuộc bởi các chiến dịch ngắn hạn

Ngành Làm đẹp thường ghi nhận doanh số ấn tượng và chiếm tỷ trọng cao trong tổng giá trị hàng hóa của các sàn TMĐT. Theo Báo cáo thị trường TMĐT Việt Nam 2025 của Metric, ngành Làm đẹp dẫn đầu toàn sàn với doanh số hơn 74.486 tỷ đồng và sản lượng bán ra hơn 564 triệu sản phẩm, duy trì mức tăng trưởng tích cực gần 30%. 

Làm đẹp dẫn đầu doanh số toàn sàn TMĐT Việt Nam năm 2025 – Nguồn: Metric.vn

Tuy nhiên, đằng sau những con số ấn tượng này là được thúc đẩy bởi các chiến dịch mang tính ngắn hạn như Mega Sale, Brand Day, ngày đôi như 9.9, 10.10, 11.11, hoặc các dịp lễ Tết, 8/3, 20/10. 

Theo dữ liệu từ Metric từ ngày 01/12/2025 – 31/12/2025 trên sàn Shopee, doanh số ngành Làm đẹp trước ngày sale giữa tháng (15/12) duy trì ở mức trung bình khoảng 120-125 tỷ đồng/ngày. Tuy nhiên, ngay sau 3 ngày sale giữa tháng 15/12, doanh số tăng mạnh lên hơn 200 tỷ đồng/ ngày, tương đương mức tăng hơn 60% so với doanh số ngày thường. Biên độ tăng trưởng mạnh trong thời gian ngắn cho thấy doanh thu không phân bổ đều theo ngày mà tập trung mạnh vào một số thời điểm cao điểm trong tháng. Điều này phản ánh tác động đáng kể của các hoạt động kích cầu ngắn hạn đến doanh số của ngành.

Doanh số các ngày sale cao hơn so với ngày thường – Nguồn: Metric.vn

Thứ hai, biến động giá sâu do khuyến mãi và trợ giá

Ngành Làm đẹp có mức độ biến động giá rất lớn vì chịu tác động từ nhiều lớp ưu đãi như voucher sàn, mã giảm giá của shop, hoàn tiền ngân hàng, xu tích lũy, quà tặng kèm và combo. Theo báo cáo của iPrice Insights về hành vi mua sắm tại Đông Nam Á, ngành Làm đẹp và Thời trang là hai ngành hàng có mức giảm giá thực tế sâu nhất, thường xuyên chạm mức 35% – 45% trong các kỳ Mega Sale. Trong khi đó, các ngành như Điện tử hay Đồ gia dụng chỉ có biên độ dao động giá khoảng 10% – 15%.

Thứ ba, livestream tạo đỉnh doanh số bất thường

Livestream bán hàng và KOL ngày càng giữ vai trò quan trọng trong phân phối ngành Làm đẹp, đặc biệt trên TikTok Shop và Shopee. Một phiên livestream thành công có thể giúp sản lượng và tổng giá trị giao dịch (GMV) tăng mạnh trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, mức tăng trưởng này phần lớn đến từ giảm giá sâu và hiệu ứng truyền thông tức thời. 

TikTok live Dashboard – Nguồn: Internet

Ví dụ, một sản phẩm bán được 10,000 đơn trong 2 giờ livestream với giá 99K không có nghĩa là nó có thể duy trì khối lượng đó với giá thường 299K. Vì vậy, sản lượng bán ra trong vài giờ livestream không thể đại diện cho sức mua ở mức giá niêm yết. Nếu không tách bạch dữ liệu theo từng mô hình bán hàng, doanh nghiệp rất dễ nhầm lẫn giữa tăng trưởng tức thời và nhu cầu dài hạn của thị trường.

Thứ tư, mã sản phẩm thay đổi liên tục

Ngành Làm đẹp có đặc thù là sản phẩm rất đa dạng về dung tích, kích cỡ, combo, phiên bản hoặc bộ quà tặng theo mùa. Cùng một sản phẩm, chẳng hạn sản phẩm nước tẩy trang có thể tồn tại dưới nhiều dạng: full size 30ml, mini size 10ml, combo 2 chai, combo kèm toner, phiên bản Tết hoặc phiên bản mùa hè. 

Trong nhiều trường hợp, doanh số tăng không hẳn đến từ nhu cầu cao hơn, mà từ việc ra mắt phiên bản dung tích nhỏ với mức giá dễ tiếp cận hơn. Số lượng đơn hàng có thể tăng nhanh, nhưng doanh thu hoặc sức bán của dòng sản phẩm cốt lõi không tăng tương ứng. 

>>> Xem thêm: Từ dữ liệu hiển thị trên sàn TMĐT đến báo cáo nội bộ: dữ liệu được chuẩn hóa ra sao?

Ba điểm mù thường gặp khi đọc dữ liệu TMĐT để lập kế hoạch ngành Làm đẹp

Với những đặc thù phức tạp của ngành Làm đẹp, có ba “điểm mù” chính mà hầu hết các doanh nghiệp thường gặp phải khi phân tích dữ liệu TMĐT. Những điểm mù này nếu không được nhận diện và xử lý đúng cách có thể dẫn đến những quyết định chiến lược sai lầm nghiêm trọng.

Điểm mù #1 – Khó khăn trong việc chuẩn hóa giữa “Dữ liệu ảo” và “Nhu cầu thực”

Số lượng bán có thể bao gồm đơn ảo hoặc giao dịch kỹ thuật

Trong ngành Làm đẹp, việc xây dựng niềm tin thông qua số đơn bán và đánh giá (reviews) là cực kỳ quan trọng. Điều này dẫn đến tình trạng “buff đơn” hay tạo giao dịch kỹ thuật để cải thiện thứ hạng hiển thị và uy tín gian hàng. Nếu thiếu kỹ thuật xử lý dữ liệu, chỉ số về “số lượng đã bán” hiển thị trên các sàn TMĐT không hoàn toàn phản ánh nhu cầu thực tế. 

Tỷ lệ hủy hoàn và độ trễ của dữ liệu làm sai lệch doanh thu thực

Trong ngành Làm đẹp, hành vi mua sắm chịu ảnh hưởng lớn từ cảm xúc và tác động truyền thông, đặc biệt trên nền tảng nội dung như TikTok Shop. Điều này khiến quyết định mua có thể thay đổi sau khi đặt hàng. Khách hàng có thể hủy đơn và hoàn hàng sau khi cân nhắc lại về nhu cầu, lo ngại về hạn sử dụng, nguồn gốc xuất xứ, thành phần, mức độ phù hợp với làn da.

Tỷ lệ đơn hàng không thành công trên Shopee – Nguồn: Internet

Dữ liệu trên sàn thường có độ trễ vài ngày, nghĩa là một đơn hàng được ghi nhận tại thời điểm phát sinh có thể bị hủy hoặc hoàn sau đó, nhưng vẫn được tính vào số liệu ban đầu.  Nếu đánh giá hiệu quả chiến dịch quá sớm, doanh nghiệp có thể ghi nhận mức tăng trưởng cao hơn so với kết quả thực tế.

Flash sale tạo khối lượng đột biến nhưng không phản ánh nhu cầu bền vững

Flash sale là công cụ kích cầu phổ biến trong ngành Làm đẹp, có khả năng tạo ra mức tăng trưởng doanh số đột biến trong thời gian rất ngắn. Tuy nhiên, phần lớn kết quả này đến từ mức giá giảm sâu và yếu tố khan hiếm theo thời điểm, hơn là nhu cầu mua sắm tự nhiên của thị trường. Vì vậy, sản lượng đạt được trong các khung giờ flash sale không thể được xem là đại diện cho sức mua thông thường, mà cần được đặt trong đúng bối cảnh của một hoạt động kích cầu ngắn hạn.

Livestream kéo lượng truy cập và đơn hàng tức thời

Livestream có thể tạo ra lượng đơn hàng lớn trong thời gian ngắn nhờ yếu tố giải trí, tương tác trực tiếp và ưu đãi độc quyền. Một phiên live có KOL với hàng trăm nghìn lượt xem hoàn toàn có thể mang về hàng nghìn đơn chỉ sau vài giờ. Điều này khiến nhiều thương hiệu tự cho rằng họ đã tìm ra “công thức tăng trưởng” và mạnh tay tăng ngân sách cho kênh này.

Chỉ số doanh thu và lượt người xem livestream trên TikTok – Nguồn: Internet

Tuy nhiên, phần lớn đơn hàng trong các phiên live có KOL đến từ cộng đồng người theo dõi của người ảnh hưởng và sức hút tại thời điểm phát sóng. Kết quả này không hoàn toàn phản ánh nhu cầu ổn định của thị trường và thường khó duy trì khi thương hiệu tự triển khai mà không có yếu tố tương tự. Vì vậy, tăng trưởng từ livestream cần được nhìn nhận như một động lực ngắn hạn, thay vì một nền tảng tăng trưởng bền vững nếu không có chiến lược dài hạn đi kèm.

Combo và trợ giá làm tổng giá trị hàng hóa tăng nhanh trong vài ngày

Các chương trình như mua 2 tặng 1, combo giảm sâu hoặc trợ giá từ sàn thường giúp tổng giá trị giao dịch (GMV) tăng mạnh trong thời gian ngắn. Trong tuần cao điểm, doanh số có thể tăng gấp nhiều lần so với bình thường. Tuy nhiên, mức tăng này chủ yếu đến từ cơ chế khuyến khích mua nhiều hơn nhờ ưu đãi giá, thay vì phản ánh sự gia tăng tự nhiên của nhu cầu thị trường.

Điểm mù #2 – Giá trị đơn hàng sai lệch do các chiến dịch khuyến mãi và quà tặng

Giá trị đơn hàng trung bình lớn không có nghĩa khách chi tiêu nhiều hơn

Khi thương hiệu triển khai các chương trình như “mua 2 giảm 30%” hay combo 3 món giá bằng 2, giá trị đơn hàng trung bình (AOV) có thể tăng mạnh, từ vài trăm nghìn lên gấp đôi. Thực tế, AOV có thể tăng đơn giản vì thương hiệu chạy combo, tặng quà, đặt ngưỡng freeship hoặc tham gia các đợt trợ giá lớn từ sàn. Giá trung bình lúc này không phản ánh đúng mức chi trả tự nhiên của thị trường, mà bị đẩy lên bởi yếu tố khuyến mãi. Nếu không tách rõ phần chi tiêu thực và phần giá trị từ khuyến mãi, doanh nghiệp rất dễ hiểu sai về sức mua và mức độ sẵn sàng chi trả của khách hàng.

Giá trị đơn hàng trung bình tăng nhưng tệp khách hàng không mở rộng

Một bẫy phổ biến khác khi phân tích dữ liệu TMĐT mà doanh nghiệp thường gặp phải là AOV tăng nhưng số lượng người mua không tăng tương ứng. Khi đó, doanh thu tăng chủ yếu đến từ việc mỗi khách hàng chi tiêu nhiều hơn trong một lần mua, thay vì thương hiệu thu hút thêm khách mới. Hơn nữa, nếu giá trị đơn hàng tăng nhưng số lượng khách hàng không tăng, điều đó có thể phản ánh vấn đề về định giá hoặc mức độ phù hợp sản phẩm với thị trường. 

Sai lệch giá do trợ giá sàn và các đợt sale lớn

Trong các đợt Mega Sale như ngày đôi 11/11 hay 12/12, mức giá mà khách hàng thực trả thường thấp hơn rất nhiều so với giá niêm yết nhờ vào các lớp voucher cộng dồn từ sàn, từ nhà bán và từ các đối tác thanh toán. Tuy nhiên, dữ liệu thô trên hệ thống không phải lúc nào cũng phản ánh đầy đủ phần trợ giá này, hoặc có độ trễ trong cập nhật giá thực thu. Nếu không chuẩn hóa để bóc tách giá thực thu, doanh nghiệp dễ hiểu sai ngưỡng chấp nhận giá của người tiêu dùng và biên lợi nhuận thực tế.

Điểm mù #3 – Sự đứt gãy dữ liệu giữa các nền tảng và thách thức từ mã sản phẩm

Sự không đồng nhất trong phân loại ngành hàng và tên gọi

Một thách thức lớn khi phân tích dữ liệu TMĐT là sự thiếu nhất quán trong cách phân loại ngành hàng và đặt tên sản phẩm giữa các sàn. Cùng một sản phẩm serum vitamin C có thể được xếp vào những danh mục hoàn toàn khác nhau tùy theo từng nền tảng, khiến việc tổng hợp dữ liệu đa kênh trở nên phức tạp ngay từ bước đầu.

Bên cạnh đó, tên sản phẩm do người bán tự đặt cũng không nhất quán. Một dòng serum có thể xuất hiện dưới nhiều cách gọi khác nhau như “Serum Vitamin C 20% Trắng Da”, “Vitamin C Serum Dưỡng Trắng”, hoặc “Tinh Chất Vitamin C Làm Sáng”.  Nếu không có hệ thống chuẩn hóa và đối chiếu phù hợp, một sản phẩm có thể bị ghi nhận thành 3 mã sản phẩm khác nhau, hoặc ngược lại, 3 sản phẩm khác nhau bị gộp chung thành một.

Biến động dữ liệu theo phiên bản sản phẩm

Như đã đề cập ở trên, ngành Làm đẹp đặc trưng bởi sự đa dạng về biến thể mã sản phẩm: khác kích cỡ, khác combo, phiên bản giới hạn, thay đổi bao bì hoặc cải tiến công thức. Mỗi biến thể thường được tạo thành một mã sản phẩm riêng trên từng sàn, dẫn đến dữ liệu bị chia nhỏ và phân tán.

Khi doanh nghiệp muốn đánh giá hiệu suất của một dòng sản phẩm, chẳng hạn “Serum vitamin C đang hoạt động ra sao”, họ cần phải tổng hợp dữ liệu từ hàng chục mã khác nhau, trên nhiều nền tảng. Mỗi mã lại có vòng đời riêng: mã mới ra mắt, mã bán ổn định, mã sắp ngừng kinh doanh. Điều này khiến việc tính toán tăng trưởng, so sánh theo năm hay xác định thị phần trở nên phức tạp hơn rất nhiều.

Bên cạnh đó, các combo và phiên bản giới hạn chỉ tồn tại trong thời gian ngắn, khiến dữ liệu thiếu tính liên tục. Một combo bán tốt trong tháng 11 không thể dùng làm cơ sở dự báo cho tháng 12 khi sản phẩm đó không còn tồn tại. Việc thay đổi bao bì hoặc tái định vị thương hiệu cũng tạo ra mã sản phẩm mới, dù sản phẩm bên trong không thay đổi đổi. Điều này làm cho quá trình theo dõi hiệu suất dài hạn trở nên phức tạp nếu không có hệ thống chuẩn hóa và liên kết dữ liệu chặt chẽ.

Khác biệt về hành vi tiêu dùng giữa kênh Livestream và kênh tìm kiếm

Hành vi và đặc điểm của khách hàng mua qua livestream rất khác so với khách mua qua tìm kiếm tự nhiên. Nhóm mua qua livestream thường trẻ hơn, quyết định nhanh hơn và dễ bị tác động bởi yếu tố cảm xúc, ưu đãi tức thời. Trong khi đó, nhóm mua qua tìm kiếm chủ động thường có xu hướng nghiên cứu kỹ, cân nhắc nhiều yếu tố trước khi ra quyết định và có tỷ lệ mua lại cao hơn.

Nếu gộp chung dữ liệu của hai kênh, các chỉ số có thể gây hiểu nhầm. Ví dụ, giá trị đơn hàng trung bình toàn kênh có thể ở mức 400.000 đồng, nhưng thực tế AVO của livestream chỉ khoảng 250.000 đồng, trong khi kênh tìm kiếm tự nhiên lên tới 600.000 đồng. Khi đó, chiến lược định giá, danh mục sản phẩm và thông điệp truyền thông cho từng kênh rõ ràng không thể giống nhau.

Vai trò của chuẩn hoá dữ liệu thị trường TMĐT ngành Làm đẹp

Để tránh những “điểm mù” khi đọc dữ liệu và xây dựng kế hoạch chiến lược, doanh nghiệp Làm đẹp cần một hệ thống nghiên cứu thị trường TMĐT có khả năng chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu một cách bài bản. Chỉ khi dữ liệu được xử lý đúng, doanh nghiệp mới có thể nhìn chính xác quy mô thị trường và bối cảnh cạnh tranh.

Quá trình này bao gồm việc loại bỏ đơn ảo và đơn hủy để phản ánh đúng lượng bán thực tế; điều chỉnh giá về mức giao dịch thực sau khuyến mãi để xác định đúng phân khúc cạnh tranh; chuẩn hóa phân loại sản phẩm giữa các nền tảng để đảm bảo so sánh đồng nhất; tách riêng dữ liệu livestream khỏi bán hàng thông thường nhằm tránh nhầm lẫn giữa đỉnh doanh số ngắn hạn và nhu cầu bền vững; đồng thời duy trì liên kết giữa các phiên bản sản phẩm để không làm đứt gãy dữ liệu lịch sử khi thay đổi bao bì hoặc dung tích.

Trên thị trường hiện nay, các nền tảng nghiên cứu dữ liệu TMĐT chuyên sâu như Metric Market Research được phát triển nhằm giải quyết chính những bài toán này, đặc biệt phù hợp với ngành Làm đẹp có cấu trúc sản phẩm phức tạp. Hệ thống tự động làm sạch dữ liệu, liên kết các biến thể sản phẩm, cấu trúc dữ liệu theo nhiều chiều phân tích và theo dõi động thái đối thủ theo thời gian thực. 

Nhờ dữ liệu đã được chuẩn hóa, doanh nghiệp có thể dự báo xu hướng, xác định khoảng trống thị trường, xây dựng chiến lược giá và kênh phân phối phù hợp, đồng thời lập kế hoạch ra mắt sản phẩm mới dựa trên cơ sở thực chứng thay vì cảm tính.

>>> Xem thêm: Nghiên cứu thị trường Làm đẹp: Chìa khóa cạnh tranh và tăng trưởng bền vững 2026

Kết luận

Phân tích dữ liệu thương mại điện tử trong ngành Làm đẹp không phải là việc đơn giản như nhìn vào bảng điều khiển và đọc các con số. Đằng sau những con số tổng giá trị hàng hóa, khối lượng và giá trị đơn hàng trung bình ấn tượng là vô vàn bẫy và điểm mù có thể dẫn đến những quyết định chiến lược sai lầm nghiêm trọng.

Lợi thế cạnh tranh không đến từ việc có nhiều dữ liệu hơn, mà đến từ việc hiểu đúng dữ liệu. Khi được chuẩn hóa và làm sạch, dữ liệu trở thành nền tảng để nhìn rõ quy mô thị trường, xác định chính xác vị thế cạnh tranh và xây dựng chiến lược tăng trưởng bền vững.

Để tiếp cận nguồn dữ liệu TMĐT đã được chuẩn hóa, khám phá xu hướng, định hướng R&D sản phẩm và đánh giá hiệu quả từng kênh bán trong ngành Làm đẹp, thương hiệu vui lòng để lại yêu cầu tư vấn về cho Metric qua email: marketing@metric.vn, hoặc website.

———————————————-

Về Metric.vn

Công ty Cổ phần Khoa học Dữ liệu (Metric) là đơn vị cung cấp nền tảng tổng hợp và khai thác dữ liệu thông minh, ứng dụng công nghệ Big Data & AI để cung cấp các giải pháp Market Intelligence và Business Intelligence.

Metric hiện đang hỗ trợ hơn 1.500 doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam, đặt mục tiêu chạm mốc 10.000 doanh nghiệp vào năm 2030 và tiếp tục khẳng định vị thế là đối tác chiến lược của các tổ chức uy tín như Hiệp hội Thương mại Điện tử Việt Nam (VECOM), Cục Phát triển Thương mại điện tử & Kinh tế số (Bộ Công Thương), các nền tảng TMĐT hàng đầu.

• Website: https://www.metric.vn
• Email: info@metric.vn
• Phone Number: 0338 062 221