Miksi CPG-johtajien on erotettava kaura ja ruoka todellisen AI-vetoisen liikevaihdon kasvun optimoinnin saavuttamiseksi

Optimointi ei ole enää pelkästään buuzzisanan vaan täysin määriteltävissä oleva ja mitattavissa oleva tulos, jota ei voida saavuttaa vanhentuneilla menetelmillä ja ei-toimivilla AI-järjestelmillä.

————————
Liikevaihdon kasvun optimointi on tärkein prioriteetti CPG-sektorilla tänään. Epävarmuus, jota aiheuttavat globaliset taloudelliset vastatuulet, pysyvä inflaatio, toimitusketjun haasteet ja muuttuvat ostajakäyttäytymisen, on korostanut ymmärtämisen tärkeyttä siitä, miten dekoodata ja navigoida kehittyvissä olosuhteissa lisätäkseen liikevaihtoa ja voittoa.

CPG-organisaatioille on perustavanlaatuista tämän kriittisen tarpeen saavuttamiseksi holistisesti optimoida heidän liikevaihdon kasvun hallinnan (RGM) tärkeimmät ajurit sopimalla hinnoittelun, kampanjat, media-seoksen ja kuluttajatuotteiden pakkaamisen muuttuvien markkinoiden olosuhteiden mukaan. Tämä on koskaan ollut monimutkaisempaa muuttuvien kuluttajien mieltymysten, inflaation, geopolitiikan jännitteiden, ilmastonmuutoksen ja maailman väestön muutosten aiheuttamien vaikutusten keskellä – tärkein syy siihen, miksi yli 75% CPG-valmistajista kamppailee hallitakseen kokonaisen modernin kaupan kulutuksen, ja 70% CPG-johtajista on enemmän stressaantuneita tänään kuin viisi vuotta sitten.

Monet organisaatiot priorisoivat digitalisoitua liikevaihdon kasvun optimointia mekanismina sään selättämiseksi. Promotion Optimization Instituten 2024 State of the Industry Report -raportissa 80% vastaajista sanoi investoivansa digitaalisiin ratkaisuihin tai analyyttisiin kykyihin tukeakseen uusia liikevaihdon kasvun hallinnan (RGM) prosesseja ja syventääkseen optimoidun kampanjan, hinnoittelun ja pakkaamisen analyysiä. POI-raportissa todettiin myös, että 54% suunnitteli ottaa käyttöön uudet kaupan edistämisen hallintaratkaisut ja 31% aloittaisi automaattisen hinnoittelukykyjen integroinnin.

Monet järjestelmät markkinoidaan “AI-käyttöön ottavina optimointiratkaisuina”, jotka voivat tehokkaasti lieventää inflaatiopaineita ja lisätä liikevaihtoa. Todellisuudessa se ei kuitenkaan ole niin. Koska edistyneet analytiikat, joita tukevat sofistikoituneet matematiikat ja AI, ovat yhä enemmän integroitu yritysten teknologiaan ja liiketoimintaprosesseihin, on selvää, etteivät kaikki matemaattiset tekniikat ja AI:t voi toimia todellisen liikevaihdon kasvun optimoinnin saavuttamiseksi mittakaavassa. CPG-johtajat ovat oppineet, että heidän määritelmänsä optimoinnista on vanhentunut ja epätarkin. Teollisuus on historiallisesti määritellyt “optimoinnin” edellisen päivän regressioanalyysin ja liiketoimintasimulaatioiden käytön. He ovat myös oppineet, että generatiivinen AI ja neuroniverkot eivät suorita optimointia, vaan voivat olla arvokkaita tekniikoita avustaessaan muiden osien digitaalista muutosmatkaa.

Analyyttinen maisema muuttuu nopeasti. Edistyneiden analytiikkaan erikoistuneiden yritysten on autettava CPG-kumppaneitaan rakentamaan ymmärrystä ja kypsyyttä näiden teknologioiden käytöstä ja soveltamisesta heidän liiketoimintamalleissaan. Optimointi ei ole enää pelkästään buuzzisanan vaan täysin määriteltävissä oleva ja mitattavissa oleva tulos, jota voidaan saavuttaa tasapainottamalla sekä CPG-valmistajan että jälleenmyyjän rajoituksia samanaikaisesti. Tämä rajoitusten perusteella tapahtuva optimointi ja sen konkreettiset hyödyt eivät voida saavuttaa vanhentuneilla menetelmillä ja ei-toimivilla AI-järjestelmillä.

Sen vuoksi on tärkeää, että organisaatiot ymmärtävät tilastollisen matematiikan ja AI-käyttöön perustuvien liikevaihdon kasvun optimointityökalujen erityiset ominaisuudet, joita he ottavat käyttöön. Erottaminen viljasta ja ruokasta edistyneiden analytiikka- ja AI-maailmassa parantaa kykyäsi ajaa kestävää liikevaihtoa, selviytyä markkinavolatiliteetista ja ohittaa kilpailijoita.

Se on kaikki työkalupakistasi

Varmistaa, että sinulla on oikeat sofistikoituneet matematiikat ja AI-työkalut työkalupakissasi, on arvokasta kuin kulta liikevaihdon kasvun optimoinnissa. Esimerkiksi, jos haluat leikata teräspalaa, se voidaan teoriassa suorittaa sahalla, mutta se veisi vuosia leikata se kokonaan läpi. Samaan aikaan asetyleenipolttimen leikkaa sen sekunneissa.

Sama koskee AI-käyttöön otettavia teknologioita. Useimmat CPG-liikevaihdon kasvun optimointijärjestelmissä käytettävät AI-muodot eivät voi ottaa huomioon todellisen markkinoiden monimutkaisuuden. Ne käyttävät vanhoja lineaarisia regressioanalyysitekniikoita ratkaisemaan ongelmaa, joka on luonteeltaan epälineaarinen, ja nojaavat perinteisiin tilastollisiin malleihin, jotka optimoivat yhden, kaksi, kolme tai neljä staattista rajoitusta sen sijaan, että ne ottaisivat huomioon kaksi- tai kolmekymmentä rajoitusta, jotka heijastavat todellisen maailman huomioita, joita CPG-brändit navigoivat päivittäin. Tämä johtaa perustavanlaatuiseen analyyttiseen suorituskykyyn, joka haittaa tehokkaan liikevaihdon kasvun suositusten generointia ja toiminnallista suorituskykyä ja ROI:ta sekä CPG-valmistajalle että heidän jälleenmyyjilleen.

Generatiivinen AI (GenAI) on toinen esimerkki tästä epäsovusta. CPG-arvoketjulla on arvokkaita käyttötapauksia GenAI-sovelluksille, mutta liikevaihdon kasvun optimointi ei ole yksi niistä. Tämä johtuu siitä, että GenAI-mallit nojaavat hakukonepohjaisiin tekniikoihin, jotka eivät voi erottaa “roskaa sisään, roskaa ulos” -ongelmaa, ja neuroniverkkojen koneoppimisesta, joka yksinkertaisesti ei suorita optimointia.

Matemaattisen ongelman helpottaminen

On tärkeää muistaa, että todellinen liikevaihdon kasvun optimointi on rajoitusten perusteella tapahtuva, korkean ulottuvuuden matemaattinen ongelma sen ytimessä. Sofistikoituneiden matematiikka- ja AI-ratkaisujen on käytettävä lasinmukaisia koneoppimismenetelmiä kaikkien rajoitusten ja muuttujien sisällyttämiseksi, jotta optimointi voi toimia ja tuottaa arvoa sekä CPG-valmistajalle että jälleenmyyjälle samanaikaisesti. Tämä varmistaa, että järjestelmä on suunniteltu ymmärtämään perusteellisesti ympäristöä, jossa organisaatio toimii, ja suorittamaan todellisen optimoinnin ja generoida kaupallisia kalentereita, jotka tuottavat arvoa sekä valmistajalle että jälleenmyyjälle. Sen jälkeen seuraava askel on optimoida liikevaihdon kasvun hallinnan muut tärkeät vipuvipu, kuten päivittäinen hinnoittelu, kaupallinen edistäminen, media-seos ja valikoima, jotta voidaan tuottaa holistisia suosituksia, jotka ovat linjassa kuluttajien kysynnän kanssa olosuhteissa, jotka rasittavat normaaleja arkipäivän hintoja.

Tämä soveltamiskykyinen lähestymistapa ottaa huomioon markkinoiden epävarmuuden, kuten pidentyneiden toimitusketjun puutteiden aiheuttamat eskaloituvat geopolitiikan konfliktit tai odottamattomat hintojen nousut ilmastonmuutoksen aiheuttamasta tapahtumasta. Jos kuivuus Panaman kanavalla auttaa lisäämään raaka-aineiden kustannuksia, järjestelmä voi auttaa määrittämään uuden optimaalisen hinnoittelurakenteen, joka 1) sovittaa kuluttajien pakkauksia lisääntyneisiin tuotantokustannuksiin säilyttäen samalla voitot, ja 2) kannustaa kuluttajia valitsemaan brändisi kilpailijoiden sijaan tehokkaiden kampanjatekniikoiden avulla.

Vaikutuksen mittaaminen: jälkikäteen tapahtuvan tehokkuuden arviointi

Liikevaihdon kasvun optimointityökalujen ROI-vaikutuksen määrittäminen vaatii kattavan ja laskennallisen lähestymistavan. Ensinnäkin keskity post-tapahtuma-analyysiin perus-KPI:hen, kuten netto-incrementaalisiin myyntiin, voittoihin, jälleenmyyjän hyllydollareihin ja markkinoiden penetrantioon, jotka on generoitu kaupan edistämiseen käytetystä kulutuksesta. Näiden neljän pilarin suorituskyky osoittaa toteutusstrategian vaikutuksen ja osoittaa parantamistarpeita.

Toinen tärkeä kategoria on kaupan tehokkuusaste. Jokaiselle käytetylle dollarille kaupassa, mikä on keskimääräinen tuotto, jonka se tuottaa? Tämä on tärkeää liikevaihdon kasvun optimointityökalujen skaalauttamiseksi yli ajan. Molempien osien suorittaminen yhdessä asemoidaan organisaatiot menestyksekkäästi navigoimaan ulkoisten tekijöiden volatiliteetista ja saavuttamaan markkinosuuden kilpailijoita vastaan. Vahva ROI ei ole vain luku – se on myös kilpailukykyinen etu segmentissäsi.

Liikevaihdon optimointi CPG-maailmassa on kiistämättä monimutkainen. Vaikka digitalisointi lupailee yksinkertaisuutta, yritysjohtajien on oltava vahva otteessaan sofistikoituneista matematiikasta ja AI-työkaluista, joita he hyödyntävät. Tieto on valtaa, ja se lopulta korottaa brändisi ja yrityksen arvon ylemmäs joukon yläpuolelle.