Warum CPG-Führungskräfte die Spreu vom Weizen trennen müssen, um eine echte KI-gestützte Optimierung des Umsatzwachstums zu erreichen

Optimierung ist nicht länger nur ein Schlagwort. Es handelt sich um ein vollständig definierbares und messbares Ergebnis, das mit veralteten Techniken und nicht umsetzbaren KI-Systemen nicht erreicht werden kann.

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Die Optimierung des Umsatzwachstums hat im gesamten Konsumgütersektor heute höchste Priorität. Die durch globalen wirtschaftlichen Gegenwind, anhaltende Inflation, Herausforderungen in der Lieferkette und verändertes Käuferverhalten verursachte Unsicherheit hat die Bedeutung des Verständnisses, wie sich sich verändernde Bedingungen systematisch entschlüsseln und meistern lassen, um Umsatz und Gewinn zu steigern, noch verstärkt.

Für CPG-Unternehmen ist die Fähigkeit, ihre wichtigsten Treiber des Umsatzwachstumsmanagements (RGM) ganzheitlich zu optimieren, indem sie Preise, Werbeaktionen, Medienmix und Verpackungen von Konsumgütern an die sich ändernden Marktbedingungen anpassen, von grundlegender Bedeutung für dieses kritische Bedürfnis. Angesichts der Auswirkungen sich ändernder Verbraucherpräferenzen, Inflation, geopolitischer Spannungen, des Klimawandels und globaler Bevölkerungsverschiebungen war dies noch nie so komplex – ein Hauptgrund, warum mehr als 75 % der CPG-Hersteller haben Schwierigkeiten, die gesamten modernen Handelsausgaben des Unternehmens zu verwalten, und 70 % der CPG-Führungskräfte sind heute gestresster als vor fünf Jahren.

Da die Komplexität eine Konstante ist, priorisieren viele Unternehmen die Optimierung des digitalen Umsatzwachstums als Mittel, um den Sturm zu überstehen. Im Promotion Optimization Institute Branchenbericht 202480 % der Befragten gaben an, dass sie in digitale Lösungen oder Analysefunktionen investieren, um neue Prozesse für das Umsatzwachstumsmanagement (RGM) zu unterstützen und tiefer in die Analyse optimierter Werbung, Preise und Packungswachstum einzutauchen. Der POI-Bericht ergab auch, dass 54 % die Einführung neuer Lösungen für das Handelsförderungsmanagement planen und 31 % mit der Integration automatisierter Preisfunktionen beginnen wollen.

Viele Systeme werden als „KI-gestützte Optimierungslösungen“ vermarktet, die den Inflationsdruck effektiv verringern und den Umsatz steigern können. In Wirklichkeit ist das jedoch einfach nicht der Fall. Da fortgeschrittene Analysen, die durch ausgefeilte Mathematik und KI ermöglicht werden, zunehmend in die Technologie und Geschäftsprozesse von Unternehmen integriert werden, ist klar, dass nicht alle mathematischen Techniken und KIs eine tatsächliche Umsatzwachstumsoptimierung im großen Maßstab liefern können. Führungskräfte im Konsumgüterbereich lernen, dass ihre Definition von Optimierung veraltet und ungenau ist. Die Branche hat „Optimierung“ in der Vergangenheit als die Verwendung von Regressionsmodellen und Geschäftsszenariosimulationen von gestern definiert. Sie erkennen, dass diese älteren Techniken lediglich Prognosetechniken sind, die nichts optimieren. Sie lernen auch, dass generative KI und neuronale Netze keine Optimierung durchführen, aber wertvolle Techniken sein können, um andere Komponenten der digitalen Transformation eines Unternehmens zu unterstützen.

Die Analyselandschaft verändert sich rasant. Unternehmen, die sich auf erweiterte Analysen spezialisiert haben, müssen ihren CPG-Partnern dabei helfen, Verständnis und Reife für die Nutzung und spezifische Anwendung dieser Technologien innerhalb ihrer Betriebsmodelle zu entwickeln. Optimierung ist nicht mehr nur ein Schlagwort. Sie ist vollständig definierbar und ihre Ergebnisse sind bestimmbar und messbar, indem die Beschränkungen sowohl des CPG-Herstellers als auch des Einzelhändlers gleichzeitig ausgeglichen werden. Dieser Grad an einschränkungsbasierter Optimierung und ihre greifbaren Vorteile können mit veralteten Techniken und nicht umsetzbaren KI-Systemen nicht erreicht werden.

Im Gegenzug ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die unterschiedlichen Fähigkeiten der von ihnen eingesetzten Tools zur Umsatzwachstumsoptimierung mithilfe statistischer Mathematik und KI zu verstehen. Wenn Sie in der Welt der erweiterten Analytik und KI die Spreu vom Weizen trennen, können Sie nachhaltige Umsätze erzielen, Marktvolatilitäten überstehen und Branchenkonkurrenten hinter sich lassen.

Es dreht sich alles um Ihren Werkzeugkasten

Wenn Sie Ihr Umsatzwachstum optimieren möchten, ist es Gold wert, die richtigen, hochentwickelten Mathematik- und KI-Tools in Ihrem Werkzeugkasten zu haben. Angenommen, Sie möchten einen Stahlblock zerschneiden. Theoretisch wäre das mit einer Metallsäge möglich, allerdings würde es Jahre dauern, bis man den Block vollständig durchgeschnitten hätte. Ein Acetylenbrenner hingegen würde ihn in Sekundenschnelle zerschneiden.

Dasselbe gilt für KI-gestützte Technologien. Die meisten Formen der KI, die heute in Systemen zur Umsatzwachstumsoptimierung für Konsumgüter eingesetzt werden, können die Komplexität des realen Marktes nicht berücksichtigen. Sie nutzen alte lineare Regressionstechniken, um ein Problem zu lösen, das nichtlinearer Natur ist, und verlassen sich auf traditionelle statistische Modelle, die ein, zwei, drei oder vier statische Einschränkungen optimieren, anstatt auf die zwei bis drei Dutzend Einschränkungen, die die realen Überlegungen widerspiegeln, mit denen Konsumgütermarken täglich konfrontiert sind. Dies führt zu einer grundlegenden analytischen Unterleistung, die die Entwicklung effektiver Empfehlungen zur Umsatzsteigerung sowie die Betriebsleistung und den ROI sowohl für den Konsumgüterhersteller als auch für seine Einzelhandelspartner behindert.

Generative KI (GenAI) ist ein weiteres Beispiel für diese Fehlausrichtung. Die CPG-Wertschöpfungskette bietet wertvolle Anwendungsfälle für GenAI-Anwendungen, aber die Optimierung des Umsatzwachstums gehört nicht dazu. Dies liegt daran, dass GenAI-Modelle auf suchmaschinenbasierten Techniken basieren, die nicht in der Lage sind, das Problem „Garbage In“ von „Garbage Out“ zu unterscheiden, und auf maschinellem Lernen mit neuronalen Netzen, die einfach keine Optimierung durchführen.

Eine mathematische Aufgabe lösen

Es ist wichtig, sich bewusst zu machen, dass echte Umsatzwachstumsoptimierung im Kern ein einschränkungsbasiertes, hochdimensionales mathematisches Problem ist. Ausgefeilte Mathematik und KI-Lösungen, die Machine Learning nutzen, sind erforderlich, um alle Einschränkungen und Variablen zu berücksichtigen, die eine Optimierung ermöglichen, die sowohl für den Hersteller als auch für den Händler von Verbrauchsgütern einen Mehrwert schafft. Dadurch wird sichergestellt, dass das System das Umfeld eines Unternehmens grundlegend versteht, echte Optimierungen durchführt und Handelsaktionskalender generiert, die den Wert für Hersteller und Händler steigern. Der nächste Schritt besteht darin, die anderen wichtigen Hebel des Umsatzwachstumsmanagements wie alltägliche Preisgestaltung, Handelsaktionen, Medienmix und Sortiment zu optimieren, um ganzheitliche Empfehlungen zu erstellen, die auf die Verbrauchernachfrage unter Bedingungen abgestimmt sind, die den normalen Alltagspreis belasten.

Dieser zielgerechte Ansatz berücksichtigt die Bewältigung von Marktunsicherheiten wie etwa länger anhaltenden Versorgungsengpässen aufgrund eines eskalierenden geopolitischen Konflikts oder unerwarteten Preissteigerungen aufgrund eines klimabedingten Ereignisses. Wenn eine Dürre entlang des Panamakanals zu steigenden Rohstoffkosten beiträgt, kann das System dabei helfen, eine neue optimale Preisstruktur zu ermitteln, die 1) die Verbraucherverpackungen an die gestiegenen Produktionskosten anpasst und gleichzeitig die Margen beibehält und 2) durch effektive Werbetechniken Verbraucher dazu anregt, Ihre Marke gegenüber Branchenkonkurrenten zu bevorzugen.

Wirkungsmessung: Effektivität nach der Veranstaltung

Um die Auswirkungen von Tools zur Umsatzwachstumsoptimierung auf den ROI zu ermitteln, ist ein umfassender und kalkulierter Ansatz erforderlich. Konzentrieren Sie sich zunächst auf die Analyse der wichtigsten KPIs nach der Veranstaltung, wie z. B. Nettozunahmen bei Umsatz, Gewinn, Einzelhandelsumsatz und Marktdurchdringung, die durch Ihre Ausgaben für Handelsförderung erzielt werden. Die Leistung in diesen vier Säulen zeigt die Auswirkungen Ihrer Implementierungsstrategie an und identifiziert Bereiche, in denen Verbesserungen erforderlich sind.

Die zweite wichtige Kategorie ist die Handelseffektivitätsquote. Welche durchschnittliche Rendite wird für jeden ausgegebenen Dollar erzielt? Dies ist entscheidend für die Skalierung der Tools zur Umsatzwachstumsoptimierung im Laufe der Zeit. Die gemeinsame Umsetzung beider Aspekte versetzt Unternehmen in die Lage, externe Volatilität erfolgreich zu meistern und Marktanteile gegenüber Branchenkollegen zu gewinnen. Ein starker ROI hängt nicht nur von Zahlen ab – es geht auch darum, einen Wettbewerbsvorteil in Ihrem Segment zu erlangen.

Die Umsatzoptimierung im gesamten Konsumgüterbereich ist zweifellos eine komplexe Angelegenheit. Die Digitalisierung verspricht zwar eine Vereinfachung, doch Unternehmensleiter müssen die komplexen Mathematik- und KI-Tools, die sie einsetzen, gut beherrschen. Wissen ist Macht und wird Ihre Marke und Ihren Unternehmenswert letztlich aus der Masse herausheben.