Miksi CPG-johtajien on erotettava kaura sekä akanoista todellisen AI-välitteisen liikevaihdon kasvun optimoinnin saavuttamiseksi

Optimointi ei ole enää pelkästään buuzzisanat. Se on täysin määriteltävissä oleva ja mitattavissa oleva tulos, jota ei voida saavuttaa vanhentuneilla tekniikoilla ja toteuttamattomilla AI-järjestelmillä.

————————
Liikevaihdon kasvun optimointi on tärkein tavoite koko CPG-toimialalla tänään. Epävarmuus, jota aiheuttavat globaalit taloudelliset vastatuulet, jatkuva inflaatio, toimitusketjun haasteet ja muuttuvat ostajakäyttäytymisen, on korostanut ymmärtämisen tärkeyttä siitä, miten järjestelmällisesti dekoodata ja navigoida kehittyvissä olosuhteissa lisätäkseen liikevaihtoa ja voittoa.

CPG-organisaatioille on perustavanlaatuista siihen kriittiseen tarpeeseen kyky holistisesti optimoida heidän liikevaihdon kasvun johtavat tekijät (RGM) kohdistamalla hinnat, kampanjat, media-sekoitus ja kuluttajatuotteiden pakkaus muuttuvien markkinoiden olosuhteiden mukaan. Tämä on koskaan ollut monimutkaisempaa muuttuvien kuluttajapreferenssien, inflaation, geopolitiikkan jännitteiden, ilmastonmuutoksen ja globaalien väestöliikkeiden heijastusvaikutusten keskellä – yksi pääsyy siihen, miksi yli 75% CPG-valmistajista kamppailee hallitakseen kokonaisen modernin kaupan kulutusta, ja 70% CPG-johtajista on enemmän stressaantuneita tänään kuin viisi vuotta sitten.

Monimutkaisuus on jatkuva, ja monet organisaatiot priorisoivat digitalisoitua liikevaihdon kasvun optimointia mekanismina myrskyn selättämiseksi. Promotion Optimization Instituten 2024 State of the Industry Report -raportissa 80% vastaajista sanoi investoivansa digitaalisiin ratkaisuihin tai analytiikkaominaisuuksiin uusien liikevaihdon kasvun hallintaprosessien tukemiseksi ja syventääkseen optimoidun kampanjan, hinnan ja pakkausanalyysin. POI-raportissa todettiin myös, että 54% suunnitteli omaksuvansa uudet kaupan edistämismahdollisuudet ja 31% aloittaisi automaattisten hinnoittelukykyjen integroinnin.

Monet järjestelmät markkinoidaan ”AI-välitteisinä optimointiratkaisuina”, jotka voivat tehokkaasti lieventää inflaatiopaineita ja lisätä liikevaihtoa. Todellisuudessa se ei kuitenkaan ole tapahtumassa. Koska edistyneet analytiikat, joita mahdollistavat sofistikoitu matematiikka ja AI, ovat yhä enemmän integroitu yritysten teknologiaan ja liiketoimintaprosesseihin, on selvää, etteivät kaikki matemaattiset tekniikat ja AI voi toimia todellisen liikevaihdon kasvun optimoinnin saavuttamiseksi laajassa mittakaavassa. CPG-johtajat oppivat, että heidän määritelmänsä optimoinnista on vanhentunut ja epätarkka. Toimiala on historiallisesti määritellyt ”optimoinnin” käytön edellisen päivän regressioanalyysin ja liiketoimintasimulaatioiden avulla. He ovat ymmärtäneet, että nämä vanhemmat tekniikat ovat vain ennustetekniikoita, eivät optimointitekniikoita. He ovat myös oppineet, että Generative AI ja neurverkot eivät suorita optimointia, vaan voivat olla arvokkaita tekniikoita avustamassa muiden osien digitalisaatioprosessissa.

Analytiikka-maasto muuttuu nopeasti. Edistyneiden analytiikka-yritysten on autettava CPG-kumppaneitaan rakentamaan ymmärrystä ja kypsyyttä näiden teknologioiden käytöstä ja soveltamisesta heidän liiketoimintamalleissaan. Optimointi ei ole enää pelkästään buuzzisanat. Se on täysin määriteltävissä oleva ja sen tulokset ovat määriteltävissä ja mitattavissa tasapainottamalla sekä CPG-valmistajan että jälleenmyyjän rajoituksia samanaikaisesti. Tämä rajoitusten perusteella tapahtuva optimointi ja sen konkreettiset hyödyt eivät voida saavuttaa vanhentuneilla tekniikoilla ja toteuttamattomilla AI-järjestelmillä.

Vastavuoroisesti on kriittistä, että organisaatiot ymmärtävät tilastollisen matematiikan ja AI-välitteisten liikevaihdon kasvun optimointityökalujen erityiset ominaisuudet, joita he omaksuvat. Erottaminen kaurasta ja akanoista edistyneen analytiikan ja AI:n maailmassa parantaa kykyäsi ajaa kestävää liikevaihtoa, selviytyä markkinavolatiliteetista ja ohittaa teollisuuden kilpailijat.

Se on kaikki työkalupakistasi

Varmistaminen, että sinulla on oikeat sofistikoitu matematiikka- ja AI-työkalut työkalupakissasi, on arvokasta kultaa liikevaihdon kasvun optimoinnissa. Esimerkiksi, jos haluat leikata teräspalaa, se voidaan teoriassa suorittaa sahalla, mutta se veisi vuosia leikata koko palan läpi. Sama koskee AI-välitteisiä teknologioita. Useimmat AI-muodot, joita käytetään tänään CPG-liikevaihdon kasvun optimointijärjestelmissä, eivät voi ottaa huomioon todellisen markkinoiden monimutkaisuuden. Ne hyödyntävät vanhoja lineaarisia regressiotekniikoita ratkaisemaan ongelman, 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 CPG-brändien päivittäin navigoimia todellisia olosuhteita. Tämä johtaa perustavanlaatuiseen analytiikan heikkouteen, joka haittaa tehokkaan liikevaihdon kasvun suositusten luomista ja toiminnallista suorituskykyä ja ROI:ta sekä CPG-valmistajalle että heidän jälleenmyyjilleen.

Generative AI (GenAI) on toinen esimerkki tästä epäsovusta. CPG-arvoketjulla on arvokkaita sovelluksia 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 neurverkkojen koneoppiminen ei suorita optimointia.

Matemaattisen ongelman helpottaminen

On tärkeää muistaa, että todellinen liikevaihdon kasvun optimointi on rajoitusten perusteella tapahtuva, korkean dimensionaalisuuden matemaattinen ongelma. Sofistikoitu matematiikka- ja AI-ratkaisut, jotka hyödyntävät lasikehäisen koneoppimisen, ovat vaadittuja kaikkien rajoitusten ja muuttujien sisällyttämiseksi, jotka mahdollistavat optimoinnin toimittamisen arvoa sekä CPG-valmistajalle että jälleenmyyjälle samanaikaisesti. Tämä varmistaa, että järjestelmä on suunniteltu ymmärtämään ympäristön, jossa organisaatio toimii, ja suorittamaan todellisen optimoinnin ja luomaan kaupallisia kalentereja, jotka tuottavat arvoa sekä valmistajalle että jälleenmyyjälle. Seuraava askel on optimoida muut liikevaihdon kasvun hallinnan avainvipuja, kuten jokapäiväistä hintaa, kaupan edistämistä, media-sekoitusta ja valikoimaa, tuottaen holistisia suosituksia, jotka ovat linjassa kuluttajien kysynnän kanssa epävarmuuden olosuhteissa, jotka rasittavat normaaleja jokapäiväisiä hintoja.

Tämä soveltamiskykyinen lähestymistapa ottaa huomioon markkinoiden epävarmuuden, kuten pitkittyneet toimitusketjun puutteet eskaloituvasta geopolitiikasta johtuvasta konfliktista tai odottamattomista hintojen nousuista ilmastoilmiön seurauksena. Jos kuivuus Panaman kanavalla auttaa lisäämään raaka-aineiden kustannuksia, järjestelmä voi auttaa määrittämään uuden optimaalisen hinnan, joka 1) sovittaa kuluttajien pakkaamista lisääntyneiden tuotantokustannusten mukaisesti säilyttäen samalla voitot, ja 2) kannustaa kuluttajia valitsemaan brändisi teollisuuden kilpailijoiden sijaan tehokkaiden kampanjatekniikoiden avulla.

Vaikutuksen mittaaminen: tapahtuman jälkeinen tehokkuus

Liikevaihdon kasvun optimointityökalujen ROI-vaikutuksen määrittäminen vaatii kattavan ja laskennallisen lähestymistavan. Ensinnäkin, keskity post-tapahtuma-analyysiin perus-KPI:hen, kuten nettoincrementaalisista myyntien, voittojen, myyntihyllydollarien ja markkinoiden penetrointiin, jotka ovat peräisin kaupan edistämismenosta. Suorituskyky näiden neljän pilarin yli osoittaa toteutusstrategian vaikutusta ja osoittaa alueita, joissa on parantamisen tarve.

Toinen tärkeä kategoria on kaupan tehokkuus-suhde. Jokaiselle dollariin, joka käytetään kaupassa, mikä on keskimääräinen tuotto, jonka se tuottaa? Tämä on olennaista liikevaihdon kasvun optimointityökalujen skaalauttamiseksi ajassa. Molempien osien suorittaminen yhdessä asemoidaan organisaatiot onnistuneesti navigoimaan ulkoisen volatiliteetin yli ja vangitsemaan markkinosuuden teollisuuden kilpailijoista. Vahva ROI ei ole vain luku – se on myös kilpailun etu omassa segmentissä.

Liikevaihdon optimointi koko CPG-maastossa on kiistatta monimutkainen. Vaikka digitalisointi lupailee yksinkertaisuutta, yritysjohtajien on oltava vahva ymmärrys sofistikoituneista matematiikasta ja AI-työkaluista, joita he hyödyntävät. Tieto on valtaa, ja se lopulta korostaa brändisi ja yrityksen arvoa muun joukon yläpuolelle.