09/09/2026
Nội dung nổi bật / Nội dung nổi bật JP / Nội dung nổi bật vi / Tin tức & Báo cáo mới nhất
Bình luận: Không có bình luận.
Việt Nam là một thị trường hấp dẫn đối với các doanh nghiệp Nhật Bản đang tìm cách gia nhập hoặc mở rộng hoạt động kinh doanh, nhờ được hỗ trợ bởi dân số trẻ khoảng 100 triệu người và thị trường tiêu dùng đang phát triển. Gần đây, số lượng yêu cầu tư vấn từ các doanh nghiệp Nhật Bản cân nhắc gia nhập thị trường thông qua hợp tác, đầu tư và M&A với các doanh nghiệp Việt Nam địa phương cũng gia tăng.
Đồng thời, có nhiều trường hợp những khó khăn ở giai đoạn nghiên cứu thị trường sơ bộ đã ảnh hưởng đến các quy trình tiếp theo như lựa chọn đối tác và quyết định đầu tư, cuối cùng buộc doanh nghiệp phải xem xét lại toàn bộ kế hoạch kinh doanh.
Bài viết này phân tích năm mô hình thất bại phổ biến thường gặp trong nghiên cứu thị trường Việt Nam, đồng thời giải thích nguyên nhân và cách phòng tránh từng trường hợp.
Vì sao nghiên cứu thị trường Việt Nam dễ thất bại?
Có một số yếu tố mang tính cơ cấu khiến nghiên cứu thị trường tại Việt Nam trở nên khó khăn. Trước hết, mức độ sẵn có của các số liệu thống kê chính thức do Chính phủ Việt Nam và các tổ chức ngành công bố chưa phát triển và được hệ thống hóa tốt như tại Nhật Bản; dữ liệu chi tiết theo ngành và khu vực vẫn còn thiếu ở nhiều lĩnh vực. Bên cạnh đó, hành vi người tiêu dùng khác biệt đáng kể giữa khu vực đô thị và nông thôn, đồng thời do kinh tế đang tăng trưởng nhanh, các báo cáo được lập chỉ vài năm trước đã có thể không còn phản ánh đúng thực tế thị trường hiện tại.
Hơn nữa, các kênh phi chính thức, chẳng hạn như các cửa hàng nhỏ lẻ và hoạt động bán hàng qua mạng xã hội, vẫn chiếm tỷ trọng đáng kể trong hoạt động bán lẻ và phân phối, khiến việc nắm bắt toàn cảnh thị trường chỉ dựa trên thông tin công khai trở nên khó khăn.
Trong môi trường như vậy, việc đơn giản áp dụng cùng một phương pháp được sử dụng cho nghiên cứu thị trường tại Nhật Bản có thể khiến các kế hoạch kinh doanh được triển khai mà không có đủ thông tin chính xác để ra quyết định. Các phần sau sẽ phân tích những mô hình thất bại cụ thể này.
Thất bại ①: Đưa ra kết luận chỉ dựa trên dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu thị trường Việt Nam
Các số liệu thống kê công khai và báo cáo ngành hiện có hữu ích trong việc hình thành hiểu biết ban đầu về thị trường, nhưng bị hạn chế về tần suất cập nhật và mức độ chi tiết. Đặc biệt tại Việt Nam, thường có độ trễ trước khi các số liệu thống kê được phản ánh, và ở một số ngành, dữ liệu theo khu vực còn cực kỳ hạn chế. Do đó, việc chỉ dựa vào dữ liệu thứ cấp để đánh giá nhu cầu thị trường hoặc bối cảnh cạnh tranh có thể khiến kế hoạch được triển khai dựa trên những giả định khác với tình hình thực tế của thị trường.
Để tránh thất bại này, cần thiết phải kết hợp quy trình kiểm chứng các giả thuyết được xây dựng thông qua nghiên cứu tại bàn bằng thông tin sơ cấp, chẳng hạn như phỏng vấn tại địa phương, quan sát cửa hàng và khảo sát định lượng đơn giản. Ngay từ đầu, nên xác định rõ rằng dữ liệu thứ cấp chủ yếu là “đầu vào để xây dựng giả thuyết”, thay vì là “bằng chứng để đưa ra kết luận”.”
Thất bại ②: Áp dụng xu hướng đô thị cho thị trường toàn quốc
Trong nghiên cứu thị trường Việt Nam, dữ liệu có xu hướng thiên lệch về hai thành phố lớn là Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh do thông tin tại đây dễ tiếp cận hơn. Đúng là các khu vực đô thị đại diện cho những thị trường lớn đối với các doanh nghiệp Nhật Bản. Tuy nhiên, có sự khác biệt đáng kể về mức thu nhập, hành vi mua sắm và quy trình ra quyết định giữa hai thành phố này với các thành phố địa phương và khu vực nông thôn. Vì vậy, việc áp dụng trực tiếp xu hướng đô thị cho toàn quốc có thể dẫn đến đánh giá quá cao nhu cầu thị trường.
Một cách hiệu quả để giải quyết vấn đề này là xác định rõ “đang nhắm đến những khu vực nào” ngay từ giai đoạn đầu của nghiên cứu và xây dựng các thiết kế nghiên cứu khác nhau cho khu vực đô thị và địa phương, bao gồm sự khác biệt về hồ sơ người trả lời và chủ đề phỏng vấn. Doanh nghiệp càng cân nhắc mở rộng trên toàn quốc thì thiết kế nghiên cứu càng cần tính đến sự khác biệt giữa các khu vực, bởi những khác biệt này có thể ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác của kết quả.
Thất bại ③: Ủy thác nghiên cứu thị trường Việt Nam mà không xác định rõ mục đích
Khi một doanh nghiệp ủy thác cho một công ty nghiên cứu với mục tiêu mơ hồ như “chúng tôi muốn hiểu tình hình thị trường”, doanh nghiệp rất dễ nhận được một báo cáo có nội dung toàn diện nhưng khó áp dụng vào việc ra quyết định thực tế. Về cơ bản, nghiên cứu không nên được thiết kế theo hướng suy ngược từ câu hỏi “chúng ta nên nghiên cứu điều gì”, mà từ câu hỏi “dựa trên kết quả nghiên cứu, chúng ta cần đưa ra quyết định nào?”
Ví dụ, việc nghiên cứu nhằm hỗ trợ quyết định có nên gia nhập thị trường hay thu hẹp danh sách các đối tác tiềm năng sẽ dẫn đến những yêu cầu hoàn toàn khác nhau về mức độ chi tiết của dữ liệu và phương pháp nghiên cứu. Trước khi ủy thác nghiên cứu, việc xác định rõ trong nội bộ doanh nghiệp sẽ sử dụng kết quả nghiên cứu để đưa ra những quyết định nào là điểm mấu chốt đầu tiên quyết định chất lượng của nghiên cứu.
Sai lầm ④: Áp dụng trực tiếp mô hình kinh doanh thành công của Nhật Bản vào thị trường Việt Nam
Cũng có nhiều trường hợp doanh nghiệp cố gắng chuyển giao một mô hình kinh doanh đã thành công tại Nhật Bản hoặc một quốc gia khác sang Việt Nam mà chưa xem xét đầy đủ những khác biệt về giá cả, cơ cấu phân phối và môi trường pháp lý. Chẳng hạn, một chiến lược giá hiệu quả tại Nhật Bản có thể không được thị trường Việt Nam chấp nhận nếu áp dụng nguyên trạng, do sự khác biệt về mức thu nhập khả dụng và thói quen mua sắm.
Những thất bại như vậy có thể dễ dàng được phòng tránh hơn bằng cách xác định “các giả định nền tảng trong mô hình kinh doanh của doanh nghiệp” ngay trong giai đoạn nghiên cứu, sau đó kiểm chứng riêng lẻ xem từng giả định có phù hợp với thị trường Việt Nam hay không. Việc sử dụng một mô hình kinh doanh thành công làm tham chiếu có thể mang lại hiệu quả, nhưng chuyển giao đơn thuần kết luận mà không xem xét sự khác biệt trong các giả định nền tảng sẽ làm gia tăng rủi ro đánh giá sai nhu cầu.
Sai lầm ⑤: Cho rằng đã hoàn tất nghiên cứu thị trường Việt Nam chỉ sau khi nghiên cứu bằng AI
Bằng cách đặt câu hỏi cho AI tạo sinh, doanh nghiệp có thể nhanh chóng thu thập thông tin được hệ thống hóa về tổng quan thị trường và các số liệu thống kê cơ bản. Tuy nhiên, tại thị trường Việt Nam, nơi tình trạng bất cân xứng thông tin còn đáng kể, các phản hồi của AI có thể chỉ dừng ở việc tổng hợp dữ liệu công khai và chưa phản ánh đầy đủ độ trễ trong cập nhật thông tin cũng như thực trạng tại các khu vực địa phương và khu vực phi chính thức. Nếu không được kiểm chứng phù hợp mà đã sử dụng thông tin này làm cơ sở ra quyết định, các kế hoạch có thể được triển khai nhưng vẫn xa rời tình hình thị trường thực tế.
AI đặc biệt hiệu quả trong việc hệ thống hóa các vấn đề trọng tâm và xây dựng giả thuyết ở giai đoạn đầu. Tuy nhiên, thay vì coi các phản hồi của AI là kết luận cuối cùng, doanh nghiệp cần bổ sung một bước vào quy trình nghiên cứu để kiểm chứng các phản hồi đó bằng thông tin sơ cấp tại địa phương và nhận định của chuyên gia.
3 góc nhìn nhằm tránh thất bại trong nghiên cứu thị trường Việt Nam
Năm sai lầm nêu trên đều bắt nguồn từ việc triển khai nghiên cứu mà chưa xác định rõ nguồn thông tin và mục đích nghiên cứu. Có ba điểm chính cần được hệ thống hóa trước khi bắt đầu.
Thứ nhất, xác định trước kết quả nghiên cứu sẽ được sử dụng để hỗ trợ những quyết định nào.
Thứ hai, kết hợp dữ liệu thứ cấp và thông tin sơ cấp, cũng như dữ liệu đô thị và dữ liệu khu vực, để thiết kế nghiên cứu mà không phụ thuộc vào một nguồn thông tin duy nhất.
Thứ ba, xác định rõ vai trò tương ứng của các công cụ nâng cao hiệu quả, bao gồm AI: sử dụng các công cụ này trong giai đoạn xây dựng giả thuyết, đồng thời bảo đảm các đầu vào cuối cùng cho việc ra quyết định được kiểm chứng với tình hình thực tế tại hiện trường.
So sánh các phương pháp nghiên cứu thị trường tại Việt Nam
| Phương pháp | Đặc điểm chính | Thời gian dự kiến | Mục đích phù hợp |
|---|---|---|---|
| Nghiên cứu tại bàn (Thu thập dữ liệu thứ cấp) | Thu thập số liệu thống kê, báo cáo ngành và thông tin công khai để tìm hiểu toàn cảnh thị trường | 1–2 tuần | Xây dựng giả thuyết ban đầu và hiểu khái quát về quy mô thị trường |
| Nghiên cứu định lượng (Khảo sát) | Thu thập dữ liệu số từ một số lượng người trả lời xác định để định lượng các xu hướng | 3–4 tuần | Ước tính quy mô nhu cầu và tìm hiểu các xu hướng chung trong hành vi mua sắm |
| Nghiên cứu định tính (Phỏng vấn / Thảo luận nhóm) | Tiến hành phỏng vấn chuyên sâu với một số lượng nhỏ người trả lời để tìm hiểu tâm lý và quá trình ra quyết định tiềm ẩn | 4–6 tuần | Tìm hiểu lý do đằng sau các quyết định mua sắm và đánh giá phản ứng đối với sản phẩm và dịch vụ |
| Quan sát tại hiện trường / Thăm cửa hàng | Quan sát trực tiếp các cửa hàng thực tế và dòng lưu chuyển thương mại để hiểu rõ thực trạng thị trường không được phản ánh trong thông tin công khai | Vài ngày đến khoảng 1 tuần | Tìm hiểu thực trạng của các kênh không chính thức và kiểm tra các sáng kiến tại cửa hàng của đối thủ cạnh tranh |
| Phỏng vấn chuyên gia / các bên liên quan trong ngành | Thu thập thông tin chuyên sâu dựa trên hiểu biết thực tế từ những cá nhân am hiểu sâu sắc về động lực nội tại của ngành | Vài ngày đến khoảng 2 tuần | Bổ sung những thông tin không có sẵn công khai, chẳng hạn như xu hướng quản lý và thông lệ trong ngành |
Nguồn: B&Company
Việc nên kết hợp những phương pháp nào trên thực tế sẽ tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu. Đặc điểm của các phương pháp tiêu biểu được tóm tắt dưới đây. Thay vì cố gắng đưa ra kết luận chỉ bằng một phương pháp duy nhất, việc kết hợp các phương pháp này theo mục tiêu nghiên cứu cũng có thể giúp đồng thời phòng tránh Thất bại ① (phụ thuộc quá mức vào dữ liệu thứ cấp) và Thất bại ② (thiên lệch về dữ liệu đô thị). Chỉ cần ghi nhớ ba điểm này và quan điểm lựa chọn phương pháp cũng có thể cải thiện đáng kể cả độ chính xác của nghiên cứu lẫn độ tin cậy của quá trình ra quyết định sau đó.
Kết luận: Làm thế nào để nghiên cứu thị trường Việt Nam thành công
Nhiều thất bại trong nghiên cứu thị trường Việt Nam không bắt nguồn từ bản thân các phương thức thu thập thông tin, mà từ cách xác định mục tiêu nghiên cứu và cách kết hợp các nguồn thông tin khác nhau. Dữ liệu thứ cấp, dữ liệu đô thị, các mô hình kinh doanh trước đây của doanh nghiệp và các phản hồi do AI tạo ra đều có thể là những nguồn thông tin đầu vào hữu ích khi được sử dụng riêng lẻ, nhưng việc lấy chúng làm cơ sở để đưa ra kết luận mà không hiểu rõ những hạn chế tương ứng có thể trở thành nguyên nhân dẫn đến thất bại.
Đối với những lĩnh vực khó đưa ra đánh giá nội bộ, việc tìm kiếm thông tin chuyên sâu từ các chuyên gia am hiểu thực trạng thị trường địa phương cũng là một lựa chọn để đảm bảo tính chính xác của quá trình ra quyết định.
Đọc thêm
* Nếu bạn muốn trích dẫn bất kỳ thông tin nào trong bài viết này, vui lòng trích dẫn nguồn cùng với liên kết đến bài viết gốc để tôn trọng bản quyền.
| B&Company
Công ty Nhật Bản đầu tiên chuyên về nghiên cứu thị trường tại Việt Nam kể từ năm 2008. Chúng tôi cung cấp nhiều dịch vụ bao gồm báo cáo ngành, phỏng vấn ngành, khảo sát người tiêu dùng, kết nối doanh nghiệp. Ngoài ra, chúng tôi gần đây đã phát triển một cơ sở dữ liệu với hơn 1,000,000 công ty tại Việt Nam, có thể được sử dụng để tìm kiếm đối tác và phân tích thị trường. Vui lòng liên hệ với chúng tôi nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào. info@b-company.jp + (84) 24 3978 5165 |

