لماذا يجب على قادة الصناعة الغذائية الفصل بين الحبوب والقش من أجل تحقيق نمو إيرادات مدفوع بالذكاء الاصطناعي

التنظيم ليس مجرد كلمة شائعة nữa. إنه نتيجة قابلة للتعريف والقياس بشكل كامل، ولا يمكن تحقيقها باستخدام تقنيات عفا عليها الزمن وأنظمة الذكاء الاصطناعي غير المجدية.

————————
تحقيق نمو الإيرادات هو الأولوية الأولى في قطاع الصناعة الغذائية اليوم. الزيادة في عدم اليقين الناجم عن رياح اقتصادية عالمية، والتضخم المستمر، وتحديات سلاسل التوريد، وتغير سلوك المشتري، قد زادت من أهمية فهم كيفية فك الشفرة والتنقل في الظروف المتطورة لتحقيق إيرادات وربح متزايدين.

لمنظمات الصناعة الغذائية، الأساسي لتلك الحاجة الحاسمة هو القدرة على تحقيق نمو إيرادات شاملة من خلال محاذاة الأسعار والترويج وخلط الإعلام وتغليف المنتج مع ظروف السوق المتغيرة. هذا لم يكن أكثر تعقيدا في ظل تأثيرات التغيرات في تفضيلات المستهلكين والتضخم والتوترات الجيوسياسية وتغير المناخ والتحولات السكانية العالمية – السبب الرئيسي لما يزيد على 75% من مصنعي الصناعة الغذائية الذين يجدون صعوبة في إدارة إنفاق التجارة الحديثة للمشروعات، و70% من كبار المسؤولين التنفيذيين في الصناعة الغذائية الذين يشعرون بالتوتر أكثر اليوم مما كانوا عليه قبل خمس سنوات.

مع استمرار التعقيد، فإن العديد من المنظمات ت ưu tiên تحقيق نمو إيرادات رقمي كآلية لمواجهة العاصفة. في تقرير 2024 State of the Industry Report الصادر عن معهد Promotion Optimization، قال 80% من المستجيبين إنهم يستثمرون في الحلول الرقمية أو القدرات التحليلية لدعم عمليات إدارة نمو الإيرادات الجديدة (RGM) والغوص أعمق في تحليل نمو الترويج والأسعار والتغليف. كما وجد تقرير POI أن 54% منهم يخططون لتبني حلول جديدة لإدارة الترويج التجاري و31% سيتخذون خطوات لتكامل القدرات التلقائية للأسعار.

هناك العديد من الأنظمة التي تُسوق على أنها “حلول تحسين مدفوعة بالذكاء الاصطناعي” التي يمكن أن تخفف بشكل فعال من الضغوط التضخمية وتعزز الإيرادات. ومع ذلك، في الواقع، فإن ذلك ببساطة ليس هو الحال. مع زيادة دمج التحليلات المتقدمة التي تمكنها الرياضيات المتطورة والذكاء الاصطناعي في العمليات التكنولوجية والعملية للمشروعات، من الواضح أن ليس جميع التقنيات الرياضية والذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى تحقيق نمو إيرادات مدفوع بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. قادة الصناعة الغذائية يدركون أن تعريفهم للتحسين هو قديم وغير دقيق. لقد عرف المجال تاريخيا “التنظيم” على أنه استخدام نماذج الانحدار من الأمس ومحاكاة السيناريوهات التجارية. إنهم يدركون أن هذه التقنيات القديمة هي مجرد تقنيات للتنبؤ ولا تحقق أي تحسين. كما يدركون أن الذكاء الاصطناعي التوليدي والشبكات العصبية لا تؤدي إلى تحسين، ولكن يمكن أن تكون تقنيات قيمة في مساعدة مكونات أخرى من رحلة التحول الرقمي للمنظمة.

منظور التحليلات يتغير بسرعة. تحتاج الشركات المتقدمة في التحليلات إلى مساعدة شركائها في الصناعة الغذائية على بناء الفهم والنضج في استخدام وتطبيق هذه التكنولوجيا داخل نماذج عملياتهم. التنظيم ليس مجرد كلمة شائعة nữa. إنه قابلة للتعريف بشكل كامل، ويمكن قياسه بالتوازن بين القيود التي تفرضها كل من شركة الصناعة الغذائية والتاجر بشكل متزامن. لا يمكن تحقيق هذا المستوى من التحسين القائم على القيود ومنافعها الملموسة باستخدام تقنيات قديمة وأنظمة ذكاء اصطناعي غير مجدية.

في المقابل، من الحاسم للمنظمات أن تفهم القدرات المحددة لأدوات التحسين المدفوعة بالذكاء الاصطناعي والرياضيات الإحصائية التي تتبناها. فصل الحبوب عن القش في عالم التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي سيعزز khả năngك لتوليد إيرادات مستدامة، ومواجهة تقلبات السوق، وتجاوز منافسي الصناعة.

كل شيء يتعلق بأدواتك

ضمان وجود الأدوات الرياضية المتطورة والذكاء الاصطناعي الصحيح في صندوق أدواتك يستحق وزنه من الذهب عندما يتعلق الأمر بتحسين نمو الإيرادات. على سبيل المثال، إذا كنت تريد قطع كتلة من الفولاذ، يمكن أن يتم ذلك نظريا باستخدام منشار، إلا أن ذلك سيتطلب سنوات لقطع كل الطريق. في حين أن لهب الأستيلين سيكون قادرا على قصه في ثوان.

نفس الشيء ينطبق على التكنولوجيا المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. معظم أشكال الذكاء الاصطناعي المستخدمة في أنظمة تحسين نمو الإيرادات في الصناعة الغذائية اليوم لا يمكنها أن تاخذ في الاعتبار تعقيدات السوق في العالم الحقيقي. إنها تستخدم تقنيات الانحدار الخطي القديمة لحل مشكلة غير خطية، وتعتمد على نماذج إحصائية تقليدية تحسن قيودا ثابتة واحدة أو اثنتين أو ثلاث أو أربع، بدلا من القيود العشرين أو الثلاثين التي تعكس الاعتبارات في العالم الحقيقي التي تتنقلها العلامات التجارية للصناعة الغذائية يوميا. هذا يؤدي إلى أداء تحليلي أساسي يمنع توليد توصيات فعالة لنمو الإيرادات وأداء تشغيلي و ROI لكلا من شركة الصناعة الغذائية وشركائها التجار.

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مثال آخر على هذا الخلاف. سلسلة قيمة الصناعة الغذائية لها حالات استخدام قيمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ولكن تحسين نمو الإيرادات ليس واحدًا منها. هذا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تعتمد على تقنيات محرك البحث التي لا تستطيع التمييز بين “القمامة الداخلة والخارجة” والتعلم الآلي للشبكات العصبية الذي ببساطة لا يؤدي إلى تحسين.

تسهيل مشكلة رياضية

من المهم أن نتذكر أن تحسين نمو الإيرادات الحقيقي هو مشكلة رياضية قائمة على القيود وبأبعاد عالية في جوهره. تحتاج الحلول الرياضية المتقدمة والذكاء الاصطناعي التي تعتمد على تعلم الآلة الزجاجي إلى دمج جميع القيود والمتغيرات التي تمكن من التحسين لتسليم قيمة لكلا من شركة الصناعة الغذائية والتاجر بشكل متزامن. هذا يضمن أن النظام مصمم بشكل جوهري لفهم البيئة التي تعمل فيها المنظمة وأداء تحسين حقيقي وتوليد تقويمات ترويجية تجارية تدر عوائد للشركة المصنعة والتاجر. ثم الخطوة التالية هي تحسين المفاتيح الرئيسية الأخرى لإدارة نمو الإيرادات، مثل التسعير اليومي والترويج والترويج الإعلامي والتنوع، لإنتاج توصيات شاملة متوافقة مع الطلب على المستهلك في ظروف تؤثر على السعر العادي اليومي.

هذا النهج المناسب للغرض يأخذ في الاعتبار التنقل في عدم اليقين السوقي، مثل نقص الإمدادات المطولة الناجم عن صراع جيوسياسي متصاعد أو زيادات أسعار غير متوقعة ناجمة عن حدث متعلق بالمناخ. إذا ساعد جفاف على قناة بنما في زيادة تكلفة المواد الخام، يمكن للنظام أن يساعد في تحديد هيكل تسعير مثالي جديد يتوافق مع 1) التغليف للمستهلك لتكلفة الإنتاج المتزايدة مع الحفاظ على الهامش، و2) حث المستهلكين على اختيار علامتك التجارية على منافسي الصناعة من خلال تقنيات ترويج فعالة.

قياس الأثر: فعالية ما بعد الحدث

تحديد تأثير عائد الاستثمار من أدوات تحسين نمو الإيرادات يتطلب نهجا شاملا وحاسما. أولا، ركز على تحليل ما بعد الحدث للمؤشرات الرئيسية مثل الزيادات الصافية في المبيعات والأرباح ودولارات رفوف التاجر والاختراق السوقي الناجم عن إنفاق الترويج التجاري. الأداء عبر هذه الأربعة ركائز سوف يُظهر تأثير استراتيجية التنفيذ ويساعد في تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

الفئة الثانية الرئيسية هي نسبة فعالية الترويج. لكل دولار يتم إنفاقه في الترويج، ما هو العائد المتوسط الذي ينتجه؟ هذا أمر بالغ الأهمية لتوسيع أدوات تحسين نمو الإيرادات مع مرور الوقت. تنفيذ كلا الجانبين معا سوف يضع المنظمات في موقع لتحقيق نجاح في التنقل في التقلبات الخارجية واكتساب حصة سوقية على منافسي الصناعة. عائد استثمار قوي ليس فقط حول الأرقام – إنه أيضا حول الحصول على ميزة تنافسية في قطاعك.

تحقيق نمو الإيرادات عبر مناظير الصناعة الغذائية لا يُصدق تعقده. بينما تقدم الرقمنة وعدا بالتسهيل، يجب على قادة المشروعات أن يكونوا على دراية قوية بالأدوات الرياضية المتطورة والذكاء الاصطناعي التي يعتمدونها. المعرفة هي السلطة، وسوف ترتفع في النهاية علامتك التجارية وتقييم الشركة فوق الباقي.