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

La optimización ya no es solo un término de moda. Es un resultado completamente definible y medible que no se puede lograr con técnicas anticuadas y sistemas de IA ineficaces.

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La optimización del crecimiento de ingresos es una prioridad principal en el sector de CPG hoy en día. La incertidumbre generada por los vientos económicos globales, la inflación persistente, los desafíos de la cadena de suministro y el comportamiento cambiante de los compradores ha intensificado la importancia de entender cómo decodificar y navegar sistemáticamente las condiciones en evolución para impulsar el aumento de los ingresos y las ganancias.

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

Con la complejidad como constante, muchas organizaciones están priorizando la optimización digital del crecimiento de ingresos como un mecanismo para capear la tormenta. En el Informe del Estado de la Industria 2024 del Instituto de Optimización de Promociones, el 80% de los encuestados dijo que estaban invirtiendo en soluciones digitales o capacidades analíticas para respaldar nuevos procesos de gestión del crecimiento de ingresos (RGM) y profundizar en el análisis de promociones, precios y crecimiento de embalaje optimizados. El informe de POI también encontró que el 54% planeaba adoptar nuevas soluciones de gestión de promociones comerciales y el 31% emprendería la integración de capacidades de precios automatizados.

Muchos sistemas se comercializan como “soluciones de optimización habilitadas para IA” que pueden aliviar efectivamente las presiones inflacionarias y amplificar los ingresos. Sin embargo, en realidad, eso simplemente no es el caso. A medida que los análisis avanzados habilitados por matemáticas sofisticadas y IA se integran cada vez más en la tecnología y los procesos comerciales de las empresas, está claro que no todas las técnicas matemáticas y las IA pueden ofrecer una verdadera optimización del crecimiento de ingresos a gran escala. Los líderes de CPG están aprendiendo que su definición de optimización es obsoleta e inexacta. La industria ha definido históricamente “optimización” como el uso de modelado de regresión de ayer y simulaciones de escenarios comerciales. Están aprendiendo que esas técnicas más antiguas son simplemente técnicas de pronóstico que no optimizan nada. También están aprendiendo que la IA Generativa y las redes neuronales no realizan la optimización, pero pueden ser técnicas valiosas para ayudar a otros componentes del viaje de transformación digital de una organización.

El panorama de análisis está cambiando rápidamente. Las empresas de análisis avanzadas necesitan ayudar a los socios de CPG a construir comprensión y madurez sobre el uso y la aplicación específica de estas tecnologías dentro de sus modelos operativos. La optimización ya no es solo un término de moda. Está completamente definida y sus resultados son determinables y medibles al equilibrar las restricciones de ambos, el fabricante de CPG y el minorista, simultáneamente. Este grado de optimización basada en restricciones y sus beneficios tangibles no se puede lograr con técnicas anticuadas y sistemas de IA ineficaces.

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

Todo se trata de su caja de herramientas

Asegurarse de tener las herramientas de matemáticas sofisticadas y IA adecuadas en su caja de herramientas vale su peso en oro cuando se trata de la optimización del crecimiento de ingresos. Por ejemplo, digamos que quería cortar un bloque de acero. Teóricamente, podría lograrse con una sierra, excepto que tomaría años cortar todo el camino. Mientras que una antorcha de acetileno lo cortaría en segundos.

Lo mismo ocurre con las tecnologías habilitadas para IA. La mayoría de las formas de IA utilizadas en los sistemas de optimización del crecimiento de ingresos de CPG hoy en día no pueden tener en cuenta la complejidad del mercado real. Utilizan técnicas de regresión lineal antigua para resolver un problema que es no lineal en la naturaleza, confiando 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 subdesempeño analítico fundamental que obstaculiza la generación efectiva de recomendaciones de crecimiento de ingresos y el desempeño operativo y la rentabilidad para ambos, el fabricante de CPG y sus socios minoristas.

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

Facilitar un problema matemático

Es importante recordar que la verdadera optimización del crecimiento de ingresos es un problema matemático basado en restricciones y de alta dimensión en su núcleo. Las soluciones de matemáticas sofisticadas y IA que aprovechan el aprendizaje automático de “caja de vidrio” son necesarias para incorporar todas las restricciones y variables que permiten que la optimización entregue valor para ambos, el fabricante de CPG y el minorista, simultáneamente. Esto garantiza que el sistema esté diseñado para comprender fundamentalmente el entorno en el que opera una organización y realizar una verdadera optimización y generar calendarios promocionales que generen valor para el fabricante y el minorista. Luego, el siguiente paso es optimizar las otras palancas clave de la gestión del crecimiento de ingresos con precios cotidianos, promociones comerciales, mezcla de medios y surtido para producir recomendaciones holísticas alineadas con la demanda del consumidor en condiciones que están estresando el precio cotidiano normal.

Este enfoque de ajuste a propósito tiene en cuenta la navegación de la incertidumbre del mercado, como las escasez de suministro prolongadas de un conflicto geopolítico en aumento o los aumentos de precios inesperados de 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) acomode el embalaje del consumidor para los costos de producción aumentados mientras mantiene los márgenes, y 2) incentive a los consumidores a seleccionar su marca sobre los competidores de la industria a través de técnicas promocionales efectivas.

Medir el impacto: Efectividad posterior al evento

Determinar el impacto de ROI de las herramientas de optimización del crecimiento de ingresos requiere un enfoque integral y calculado. Primero, centrarse en el análisis posterior al evento de los KPI clave, como los aumentos netos incrementales en las ventas, las ganancias, los dólares de estantería minorista y la penetración del mercado que se genera del gasto en promociones comerciales. El desempeño en estos cuatro pilares indicará el impacto de la estrategia de implementación y identificará las áreas de mejora necesarias.

La segunda categoría principal es la relación de efectividad comercial. Por cada dólar gastado en comercio, ¿qué retorno promedio produce? Esto es crucial para escalar las herramientas de optimización del crecimiento de ingresos con el tiempo. Ejecutar ambas facetas en unión posicionarán a las organizaciones para navegar con éxito la volatilidad externa y capturar la participación de mercado sobre los pares de la industria. Un ROI sólido no se trata solo de números – también se trata de ganar una ventaja competitiva en su segmento.

Optimizar los ingresos en todo el paisaje de CPG es indudablemente complejo. Mientras que la digitalización ofrece promesa para simplificarlo, los líderes empresariales deben tener una comprensión sólida de las herramientas de matemáticas sofisticadas y IA que están aprovechando. El conocimiento es poder, y finalmente elevará su marca y la valoración de la empresa por encima del paquete.