Γιατί οι Ηγέτες των CPG Πρέπει να Διακρίνουν το Σιτάρι από το Άχυρο για Αληθινή Βελτιστοποίηση της Αύξησης των Εσόδων με τη Δύναμη του AI

Η βελτιστοποίηση δεν είναι πλέον ένα μόδα. Είναι ένα πλήρως ορισμένο και μετρήσιμο αποτέλεσμα που δεν μπορεί να επιτευχθεί με παρωχημένες τεχνικές και μη πρακτικά συστήματα AI.

————————
Η βελτιστοποίηση της αύξησης των εσόδων είναι μια πρώτη προτεραιότητα σε ολόκληρο τον τομέα των CPG σήμερα. Η αβεβαιότητα που οδηγείται από τις παγκόσμιες οικονομικές ανέμους, την παραμονή της πληθωρισμού, τις προκλήσεις της αλυσίδας εφοδιασμού και την μεταβαλλόμενη συμπεριφορά των αγοραστών έχει εντείνει τη σημασία της κατανόησης του πώς να αποκωδικοποιήσει και να πλοηγηθεί στις εξελισσόμενες συνθήκες για να οδηγήσει στην αύξηση των εσόδων και του κέρδους.

Για τις οργανώσεις CPG, θεμελιώδες σε αυτήν την κρίσιμη ανάγκη είναι η ικανότητα να ολοκληρώσει τη βελτιστοποίηση των κορυφαίων οδηγών της διαχείρισης της αύξησης των εσόδων (RGM) από την ευθυγράμμιση των τιμών, των προώθησεων, του μείγματος των μέσων ενημέρωσης και της συσκευασίας των καταναλωτικών προϊόντων με τις μεταβαλλόμενες αγορικές συνθήκες. Αυτό δεν έχει υπάρξει ποτέ πιο σύνθετο εν μέσω των κυματικών επιπτώσεων των εξελισσόμενων προτιμήσεων των καταναλωτών, της πληθωρισμού, των γεωπολιτικών तनιών, της κλιματικής αλλαγής και των παγκόσμιων δημογραφικών μεταβολών – ένας πρωταρχικός λόγος για τον οποίο περισσότεροι από το 75% των κατασκευαστών CPG αγωνίζονται να διαχειριστούν το σύνολο της σύγχρονης εμπορικής δαπάνης, και 70% των εκτελεστών CPG είναι πιο στρεσμένοι σήμερα από ότι πριν από πέντε χρόνια.

Με τη σύνθετη ως σταθερή, πολλές οργανώσεις προτεραιοποιούν την ψηφιοποίηση της βελτιστοποίησης της αύξησης των εσødων ως μηχανισμό για την αντιμετώπιση της θύελλας. Στο 2024 State of the Industry Report του Promotion Optimization Institute, το 80% των απαντησάντων ανέφερε ότι επένδυαν σε ψηφιακές λύσεις ή αναλυτικές ικανότητες για την υποστήριξη νέων διαδικασιών διαχείρισης της αύξησης των εσόδων (RGM) και να εμβαθύνουν περισσότερο στην βελτιστοποιημένη προώθηση, τις τιμές και την ανάλυση της αύξησης των πακέτων. Η αναφορά του POI βρήκε επίσης ότι το 54% σχεδίαζε να υιοθετήσει νέες λύσεις διαχείρισης εμπορικών προώθησεων και το 31% θα ξεκινήσει την ενσωμάτωση αυτοματοποιημένων ικανοτήτων τιμολόγησης.

Πολλά συστήματα προωθούνται ως “λύσεις βελτιστοποίησης με τη δύναμη του AI” που μπορούν αποτελεσματικά να ανακουφίσουν τις πληθωριστικές πιέσεις και να ενισχύσουν τα έσοδα. Ωστόσο, στην πραγματικότητα, αυτό απλά δεν είναι η περίπτωση. Όπως οι προηγμένες αναλύσεις που ενεργοποιούνται από τις sophistikated μαθηματικές και το AI έχουν γίνει ολοένα και περισσότερο ενσωματωμένες στις τεχνολογίες και τις επιχειρηματικές διαδικασίες των επιχειρήσεων, είναι σαφές ότι δεν όλες οι μαθηματικές τεχνικές και τα AI μπορούν να παραδώσουν πραγματική βελτιστοποίηση της αύξησης των εσόδων σε κλίμακα. Οι ηγέτες των CPG μαθαίνουν ότι η ορισμός της βελτιστοποίησης είναι παρωχημένος και ανακριβής. Ο τομέας έχει ιστορικά ορίσει τη “βελτιστοποίηση” ως τη χρήση των μοντέλων παλινδρόμησης της χθες και των επιχειρηματικών σεναρίων. Καταλαβαίνουν ότι αυτές οι παλαιότερες τεχνικές είναι απλώς τεχνικές πρόβλεψης που δεν βελτιστοποιούν τίποτα. Μαθαίνουν επίσης ότι το Generative AI και τα νευρωνικά δίκτυα δεν πραγματοποιούν βελτιστοποίηση, αλλά μπορούν να είναι πολύτιμες τεχνικές στην υποστήριξη άλλων στοιχείων του ψηφιακού μετασχηματισμού μιας οργανώσης.

Το τοπίο των αναλύσεων αλλάζει γρήγορα. Οι προηγμένες εταιρείες αναλύσεων πρέπει να βοηθήσουν τους συνεργάτες CPG να κατασκευάσουν κατανόηση και ωριμότητα στη χρήση και την ειδική εφαρμογή αυτών των τεχνολογιών εντός των λειτουργικών μοντέλων τους. Η βελτιστοποίηση δεν είναι πλέον ένα μόδα. Είναι πλήρως ορισμένο και τα αποτελέσματά του είναι ορισμένα και μετρήσιμα με την ισορροπία των περιορισμών και των CPG κατασκευαστών και των λιανοπωλητών ταυτόχρονα. Αυτό το επίπεδο βελτιστοποίησης με βάση τους περιορισμούς και τα ουσιαστικά οφέλη δεν μπορεί να επιτευχθεί με παρωχημένες τεχνικές και μη πρακτικά συστήματα AI.

Αντίθετα, είναι κρίσιμο για τις οργανώσεις να κατανοήσουν τις διακριτές ικανότητες των μαθηματικών και των εργαλείων βελτιστοποίησης της αύξησης των εσόδων με τη δύναμη του AI που υιοθετούν. Η διάκριση του σιταριού από το άχυρο στον κόσμο των προηγμένων αναλύσεων και του AI θα βελτιώσει την ικανότητά σας να οδηγήσετε βιώσιμα έσοδα, να αντιμετωπίστε την ταλάντωση της αγοράς και να ξεπεράσετε τους ανταγωνιστές της βιομηχανίας.

Όλα Γύρω από το Toolbox Σας

Η διασφάλιση ότι έχετε τα σωστά sophistikated μαθηματικά και εργαλεία AI στο toolbox σας αξίζει το βάρος του σε χρυσό όταν πρόκειται για βελτιστοποίηση της αύξησης των εσόδων. Για παράδειγμα, αν ήθελες να κόψεις ένα μπλοκ χάλυβα. Θα μπορούσε θεωρητικά να επιτευχθεί με ένα πριόνι, εκτός από το ότι θα πήρε χρόνια για να κόψει επιτυχώς ολόκληρο το δρόμο. Εν τω μεταξύ, ένα ασετυλενίου καύσιμο θα έκοβε μέσα σε δευτερόλεπτα.

Το ίδιο ισχύει για τις τεχνολογίες AI. Οι περισσότερες μορφές AI που χρησιμοποιούνται σε συστήματα βελτιστοποίησης της αύξησης των εσόδων των CPG σήμερα δεν μπορούν να λογαριαστούν για την πραγματική αγορική复雑ότητα. Χρησιμοποιούν παλιές τεχνικές γραμμικής παλινδρόμησης για να λύσουν ένα πρόβλημα που είναι μη γραμμικό στη φύση, βασίζοντας τις παραδοσιακές στατιστικές μοντέλα που βελτιστοποιούν ένα, δύο, τρία ή τέσσερα στατικά περιορισμοί αντί για τους δύο έως τρεις δώδεκα περιορισμούς που αντανακλούν τις πραγματικές συνθήκες που οι μάρκες CPG πλοηγούνται καθημερινά. Αυτό οδηγεί σε θεμελιώδη ανάλυση υποπεριόδου που εμποδίζει την αποτελεσματική σύσταση της αύξησης των εσόδων και την επιχειρησιακή απόδοση και το ROI για cả τον κατασκευαστή CPG και τους εταίρους λιανικής.

Το Generative AI (GenAI) είναι ένα άλλο παράδειγμα αυτής της αποσύνδεσης. Η αλυσίδα αξίας των CPG έχει πολύτιμες περιπτώσεις χρήσης για εφαρμογές GenAI, αλλά η βελτιστοποίηση της αύξησης των εσόδων δεν είναι μια από αυτές. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι τα μοντέλα GenAI βασίζονται σε τεχνικές που βασίζονται σε μηχανές αναζήτησης που δεν είναι ικανές να διακρίνουν το “σκουπίδι μέσα από σκουπίδι” πρόβλημα και τα νευρωνικά δίκτυα μηχανικής μάθησης που απλώς δεν πραγματοποιούν βελτιστοποίηση.

Διευκολύνοντας ένα Μαθηματικό Πρόβλημα

Είναι σημαντικό να θυμόμαστε ότι η πραγματική βελτιστοποίηση της αύξησης των εσόδων είναι ένα πρόβλημα μαθηματικών με βάση τους περιορισμούς, υψηλής διάστασης, στην καρδιά του. Sophistikated μαθηματικά και λύσεις AI που χρησιμοποιούν glass-box μηχανική μάθηση απαιτούνται για την ενσωμάτωση όλων των περιορισμών και των μεταβλητών που επιτρέπουν τη βελτιστοποίηση για να παραδώσουν αξία για cả τον κατασκευαστή CPG και τον λιανοπωλητή ταυτόχρονα. Αυτό διασφαλίζει ότι το σύστημα είναι σχεδιασμένο για να κατανοήσει θεμελιωδώς το περιβάλλον στο οποίο λειτουργεί μια οργάνωση και να πραγματοποιήσει πραγματική βελτιστοποίηση και να παράγει ημερολόγια εμπορικών προώθησεων που οδηγούν αξία για τον κατασκευαστή και τον λιανοπωλητή. Τότε, ο επόμενος βήμα είναι να βελτιστοποιήσει τις άλλες βασικές ρυθμίσεις της διαχείρισης της αύξησης των εσόδων με τις καθημερινές τιμές, τις εμπορικές προώθησεις, το μείγμα των μέσων ενημέρωσης και την ποικιλία για να παράγει ολιστικές συστάσεις που ευθυγραμμίζονται με την ζήτηση των καταναλωτών υπό συνθήκες που στρεσάρουν την κανονική καθημερινή τιμή.

Αυτή η προσέγγιση που ταιριάζει για τον σκοπό λογαριασμού για την πλοήγηση της αγορικής αβεβαιότητας, όπως η παρατεταμένη έλλειψη εφοδιασμού από μια αυξανόμενη γεωπολιτική σύγκρουση ή απροσδόκητες αύξησεις τιμών από μια κλιματική εκδήλωση. Αν μια ξηρασία κατά μήκος της διώρυγας του Παναμά βοηθά στην αύξηση του κόστους των πρώτων υλών, το σύστημα μπορεί να βοηθήσει στην καθοδήγηση μιας νέας βελτιστοποιημένης δομής τιμολόγησης που 1) προσεγγίζει την συσκευασία των καταναλωτικών προϊόντων για την αύξηση του κόστους παραγωγής ενώ διατηρεί τα περιθώρια, και 2) ενθαρρύνει τους καταναλωτές να επιλέξουν την εταιρεία σας έναντι των ανταγωνιστών της βιομηχανίας μέσω αποτελεσματικών τεχνικών προώθησης.

Μέτρηση του Επιπτώματος: Μετα-Γεγονός Αποτελεσματικότητα

Η καθοδήγηση του επιπτώματος του ROI των εργαλείων βελτιστοποίησης της αύξησης των εσόδων απαιτεί μια綜合 και υπολογισμένη προσέγγιση. Πρώτα, εστιάστε στην μετα-γεγονός ανάλυση των βασικών KPI όπως οι καθαρές επικεφαλής αύξηση των πωλήσεων, των κερδών, των εσόδων των ραφιών λιανικής και της διείσδυσης της αγοράς που παράγεται από την εμπορική δαπάνη σας. Η απόδοση σε αυτά τα τέσσερα πυλώνα θα δείξει το επίδραση της στρατηγικής υλοποίησής σας και θα αναγνωρίσει τις περιοχές που χρειάζονται βελτίωση.

Η δεύτερη κύρια κατηγορία είναι το trade effectiveness ratio. Για κάθε δολάριο που δαπανώνται σε εμπόριο, ποια είναι η μέση απόδοση που παράγει; Αυτό είναι κρίσιμο για την κλιμάκωση των εργαλείων βελτιστοποίησης της αύξησης των εσόδων με την πάροδο του χρόνου. Η εκτέλεση και των δύο πτυχών σε συνδυασμό θα θέσει τις οργανώσεις σε θέση να πλοηγηθούν επιτυχώς την εξωτερική ταλάντωση και να κατακτήσουν μερίδιο αγοράς έναντι των ανταγωνιστών της βιομηχανίας. Ένα ισχυρό ROI δεν είναι μόνο για τα νούμερα – είναι επίσης για την απόκτηση ενός ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος στο τμήμα σας.

Η βελτιστοποίηση των εσόδων σε ολόκληρο το τοπίο των CPG είναι αναμφισβήτητα σύνθετη. Ενώ η ψηφιοποίηση προσφέρει υποσχόμενη για την απλοποίησή της, οι ηγέτες των επιχειρήσεων πρέπει να έχουν μια ισχυρή κατανόηση των sophistikated μαθηματικών και των εργαλείων AI που χρησιμοποιούν. Η γνώση είναι δύναμη, και θα αναβαθμίσει τελικά την εταιρεία σας και την αξία της εταιρείας σας πάνω από τον όχλο.