Por qué los líderes de CPG deben separar el trigo de la paja para una verdadera optimización del crecimiento de los ingresos impulsada por la IA

La optimización ya no es sólo una palabra de moda. Es un resultado totalmente definible y mensurable que no se puede lograr con técnicas anticuadas y sistemas de inteligencia artificial inviables.

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Optimizar el crecimiento de los ingresos es hoy en día una de las principales prioridades en todo el sector CPG. La incertidumbre impulsada por los vientos económicos en contra, la inflación persistente, los desafíos de la cadena de suministro y el comportamiento cambiante de los compradores ha intensificado la importancia de comprender cómo decodificar y navegar sistemáticamente las condiciones cambiantes para impulsar mayores ingresos y ganancias.

Para las organizaciones de CPG, lo fundamental para esa necesidad crítica es la capacidad de optimizar de manera integral sus principales impulsores de la gestión del crecimiento de ingresos (RGM) alineando los precios, las promociones, la combinación de medios y el empaque de productos de consumo con las condiciones cambiantes del mercado. Esto nunca ha sido más complejo en medio de los efectos en cadena de la evolución de las preferencias de los consumidores, la inflación, las tensiones geopolíticas, el cambio climático y los cambios demográficos globales, una razón principal por la que más de El 75% de los fabricantes de CPG están luchando por gestionar el gasto total en comercio moderno de la empresa, y El 70% de los ejecutivos de CPG están más estresados ​​hoy que hace cinco años.

Dado que la complejidad es una constante, muchas organizaciones están dando prioridad a la optimización del crecimiento de los ingresos digitalizados como mecanismo para capear la tormenta. En el Instituto de Optimización de Promoción Informe sobre el estado de la industria 2024, el 80% de los encuestados dijeron que estaban invirtiendo en soluciones digitales o capacidades analíticas para respaldar nuevos procesos de gestión del crecimiento de ingresos (RGM) y profundizar en la promoción optimizada, los precios y el análisis del crecimiento de los paquetes. El informe de POI también encontró que el 54% planeaba adoptar nuevas soluciones de gestión de promoción comercial y el 31% se embarcaría en la integración de capacidades de fijación de precios automatizadas.

Muchos sistemas se comercializan como “soluciones de optimización habilitadas por IA” que pueden aliviar eficazmente las presiones inflacionarias y amplificar los ingresos. Sin embargo, en realidad, ese simplemente no es el caso. A medida que los análisis avanzados habilitados por matemáticas sofisticadas y la IA se han integrado cada vez más en la tecnología y los procesos comerciales de las empresas, está claro que no todas las técnicas matemáticas y la IA pueden ofrecer una optimización real del crecimiento de los ingresos a escala. Los líderes de CPG están aprendiendo que su definición de optimización está obsoleta e inexacta. Históricamente, la industria ha definido la “optimización” como el uso de modelos de regresión y simulaciones de escenarios comerciales del pasado. Se están dando cuenta de que estas técnicas más antiguas son meras técnicas de previsión que no optimizan nada. También están aprendiendo que la IA generativa y las redes neuronales no realizan optimización, pero pueden ser técnicas valiosas para ayudar a otros componentes del viaje de transformación digital de una organización.

El panorama analítico está cambiando rápidamente. Las empresas de análisis avanzado deben ayudar a los socios de CPG a desarrollar comprensión y madurez sobre el uso y la aplicación específica de estas tecnologías dentro de sus modelos operativos. La optimización ya no es sólo una palabra de moda. Es totalmente definible y sus resultados son determinables y mensurables equilibrando las limitaciones tanto del fabricante como del minorista de CPG simultáneamente. Este grado de optimización basada en restricciones y sus beneficios tangibles no se pueden lograr con técnicas anticuadas y sistemas de IA inviables.

A su vez, es fundamental que las organizaciones comprendan las distintas capacidades de las matemáticas estadísticas y las herramientas de optimización del crecimiento de ingresos basadas en IA que están adoptando. Separar el trigo de la paja en el mundo del análisis avanzado y la IA mejorará su capacidad para generar ingresos sostenibles, capear la volatilidad del mercado y superar a los competidores de la industria.

Se trata de tu caja de herramientas

Asegurarse de tener las herramientas matemáticas y de inteligencia artificial sofisticadas adecuadas en su caja de herramientas vale su peso en oro cuando se trata de optimizar el crecimiento de los ingresos. Por ejemplo, supongamos que desea cortar un bloque de acero. En teoría, podría lograrse con una sierra para metales, excepto que llevaría años cortarlo completamente con éxito. Mientras tanto, un soplete de acetileno lo cortaría en segundos.

Lo mismo ocurre con las tecnologías basadas en IA. La mayoría de las formas de IA utilizadas en los sistemas de optimización del crecimiento de los ingresos de CPG en la actualidad no pueden dar cuenta de la complejidad del mercado del mundo real. Aprovechan las antiguas técnicas de regresión lineal para resolver un problema que es de naturaleza no lineal, basándose en modelos estadísticos tradicionales que optimizan una, dos, tres o cuatro restricciones estáticas en lugar de las dos o tres docenas de restricciones que reflejan las consideraciones del mundo real que Las marcas de CPG navegan a diario. Esto conduce a un bajo rendimiento analítico fundamental que dificulta la generación efectiva de recomendaciones de crecimiento de ingresos y el rendimiento operativo y el retorno de la inversión tanto para el fabricante de CPG como para sus socios minoristas.

La IA generativa (GenAI) es otro ejemplo de esta desalineación. La cadena de valor de CPG tiene casos de uso valiosos para las aplicaciones GenAI, pero la optimización del crecimiento de los ingresos no es uno de ellos. Esto se debe a que los modelos GenAI se basan en técnicas basadas en motores de búsqueda que son incapaces de discernir el problema de “la basura que entra y la que sale” y en el aprendizaje automático de redes neuronales que simplemente no realizan optimización.

Facilitar un problema matemático

Es importante recordar que la optimización del crecimiento de los ingresos es, en esencia, un problema matemático complejo y basado en restricciones. Se requieren matemáticas sofisticadas y soluciones de IA que aprovechen el aprendizaje automático de caja de cristal para incorporar todas las restricciones y variables que permiten la optimización y generar valor tanto para el fabricante como para el minorista de productos de consumo masivo. Esto garantiza que el sistema esté diseñado para comprender a fondo el entorno en el que opera una organización, realizar una optimización real y generar calendarios de promociones comerciales que generen valor tanto para el fabricante como para el minorista. El siguiente paso es optimizar los demás factores clave de la gestión del crecimiento de los ingresos, como la fijación de precios diarios, la promoción comercial, la combinación de medios y el surtido, para generar recomendaciones integrales alineadas con la demanda del consumidor en condiciones que presionan el precio diario habitual.

Este enfoque de adaptación al propósito explica cómo sortear la incertidumbre del mercado, como la escasez prolongada de suministro debido a un conflicto geopolítico en escalada o aumentos inesperados de precios debido a un evento relacionado con el clima. Si una sequía a lo largo del Canal de Panamá ayuda a aumentar el costo de las materias primas, el sistema puede ayudar a determinar una nueva estructura de precios óptima que 1) se adapte a los envases para el consumidor para mayores costos de producción mientras mantiene los márgenes, y 2) incentiva a los consumidores a seleccionar su marca en lugar de competidores de la industria a través de técnicas de promoción efectivas.

Medición del impacto: eficacia posterior al evento

Determinar el impacto del ROI de las herramientas de optimización del crecimiento de los ingresos requiere un enfoque integral y calculado. En primer lugar, concéntrese en el análisis posterior al evento de los KPI principales, como los aumentos incrementales netos en las ventas, las ganancias, el dinero en las estanterías del comercio minorista y la penetración en el mercado que se genera a partir de su gasto en promoción comercial. El desempeño en estos cuatro pilares indicará el impacto de su estrategia de implementación e identificará áreas de mejora necesarias.

La segunda categoría principal es el índice de efectividad comercial. Por cada dólar invertido en comercio, ¿qué retorno promedio genera? Esto es crucial para escalar las herramientas de optimización del crecimiento de ingresos a lo largo del tiempo. Ejecutar ambas facetas simultáneamente permitirá a las organizaciones gestionar con éxito la volatilidad externa y ganar cuota de mercado frente a sus competidores. Un buen retorno de la inversión (ROI) no se trata solo de cifras, sino también de obtener una ventaja competitiva en su segmento.

Optimizar los ingresos en todo el panorama de CPG es innegablemente complejo. Si bien la digitalización ofrece la promesa de simplificarla, los líderes empresariales deben tener un sólido conocimiento de las sofisticadas herramientas matemáticas y de inteligencia artificial que están aprovechando. El conocimiento es poder y, en última instancia, elevará la valoración de su marca y de su empresa por encima del resto.