Perché i Leader CPG Devono Separare il Grano dalla Pula per un’Optimizzazione della Crescita dei Ricavi basata sull’Intelligenza Artificiale

L’ottimizzazione non è più solo un termine di moda. È un risultato completamente definibile e misurabile che non può essere raggiunto con tecniche antiquate e sistemi di intelligenza artificiale inadeguati.

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L’ottimizzazione della crescita dei ricavi è una priorità assoluta in tutto il settore CPG oggi. L’incertezza causata dalle difficoltà economiche globali, dall’inflazione persistente, dalle sfide della catena di approvvigionamento e dal cambiamento del comportamento degli acquirenti ha intensificato l’importanza di capire come decodificare e navigare sistematicamente le condizioni in evoluzione per guidare un aumento dei ricavi e del profitto.

Per le organizzazioni CPG, fondamentale per tale esigenza critica è la capacità di ottimizzare in modo olistico i principali driver della gestione della crescita dei ricavi (RGM) allineando prezzi, promozioni, mix dei media e confezionamento dei prodotti per il consumatore con condizioni di mercato in continua evoluzione. Ciò non è mai stato più complesso a causa degli effetti a catena delle preferenze dei consumatori in evoluzione, dell’inflazione, delle tensioni geopolitiche, del cambiamento climatico e degli spostamenti della popolazione globale – un motivo principale per cui più del 75% dei produttori CPG stanno lottando per gestire la spesa totale dell’impresa per il commercio moderno, e il 70% degli esecutivi CPG sono più stressati oggi di quanto non lo fossero cinque anni fa.

Con la complessità costante, molte organizzazioni stanno dando priorità all’ottimizzazione della crescita dei ricavi digitalizzata come meccanismo per superare la tempesta. Nel Rapporto sullo stato dell’industria 2024 dell’Istituto di ottimizzazione delle promozioni, l’80% degli intervistati ha affermato di stare investendo in soluzioni digitali o capacità analitiche per supportare nuovi processi di gestione della crescita dei ricavi (RGM) e approfondire l’analisi della crescita ottimizzata delle promozioni, dei prezzi e dei pacchetti. Il rapporto POI ha anche rilevato che il 54% prevede di adottare nuove soluzioni di gestione delle promozioni commerciali e il 31% intraprenderà l’integrazione di funzionalità di prezzi automatizzati.

Molti sistemi sono commercializzati come “soluzioni di ottimizzazione abilitate all’intelligenza artificiale” che possono alleviare efficacemente le pressioni inflazionistiche e amplificare i ricavi. Tuttavia, in realtà, ciò non è semplicemente il caso. Poiché l’analisi avanzata abilitata da matematiche sofisticate e intelligenza artificiale è diventata sempre più integrata nei processi tecnologici e commerciali delle imprese, è chiaro che non tutte le tecniche matematiche e le intelligenze artificiali possono fornire un’ottimizzazione reale della crescita dei ricavi su larga scala. I leader CPG stanno imparando che la loro definizione di ottimizzazione è superata e inaccurata. L’industria ha storicamente definito “ottimizzazione” come l’uso della modellazione di regressione di ieri e delle simulazioni degli scenari aziendali. Stanno anche imparando che l’intelligenza artificiale generativa e le reti neurali non eseguono l’ottimizzazione, ma possono essere tecniche preziose nell’assistenza ad altri componenti del percorso di trasformazione digitale di un’organizzazione.

Il panorama analitico sta cambiando rapidamente. Le aziende di analisi avanzate devono aiutare i partner CPG a costruire comprensione e maturità sull’uso e l’applicazione specifica di queste tecnologie all’interno dei loro modelli operativi. L’ottimizzazione non è più solo un termine di moda. È completamente definibile e i suoi risultati sono determinabili e misurabili bilanciando i vincoli sia del produttore CPG che del dettagliante contemporaneamente. Questo livello di ottimizzazione basata sui vincoli e i suoi benefici tangibili non può essere raggiunto con tecniche antiquate e sistemi di intelligenza artificiale inadeguati.

A sua volta, è fondamentale per le organizzazioni capire le capacità distintive degli strumenti di ottimizzazione della crescita dei ricavi abilitati all’intelligenza artificiale e alla matematica statistica che stanno adottando. Separare il grano dalla pula nel mondo dell’analisi avanzata e dell’intelligenza artificiale migliorerà la vostra capacità di guidare ricavi sostenibili, superare la volatilità del mercato e superare i concorrenti del settore.

Si Tratta del Vostro Set di Strumenti

Assicurarsi di avere gli strumenti matematici e di intelligenza artificiale sofisticati giusti nel proprio set di strumenti vale il suo peso in oro quando si tratta di ottimizzazione della crescita dei ricavi. Ad esempio, se si volesse tagliare un blocco di acciaio, ciò potrebbe essere teoricamente realizzato con una sega a mano, tranne che ciò richiederebbe anni per tagliarlo completamente. Nel frattempo, un cannello ossiacetilene lo taglierebbe in pochi secondi.

Lo stesso vale per le tecnologie abilitate all’intelligenza artificiale. La maggior parte delle forme di intelligenza artificiale utilizzate nei sistemi di ottimizzazione della crescita dei ricavi CPG oggi non può tener conto della complessità del mercato reale. Sfruttano vecchie tecniche di regressione lineare per risolvere un problema che è di natura non lineare, basandosi su modelli statistici tradizionali che ottimizzano uno, due, tre o quattro vincoli statici invece dei due o tre dozzine di vincoli che riflettono le considerazioni del mondo reale che i marchi CPG navigano quotidianamente. Ciò porta a un fondamentale sottorendimento analitico che ostacola la generazione efficace di raccomandazioni per la crescita dei ricavi e le prestazioni operative e il ROI sia per il produttore CPG che per i suoi partner di dettaglio.

L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) è un altro esempio di questo disallineamento. La catena di valore CPG ha casi d’uso preziosi per le applicazioni GenAI, ma l’ottimizzazione della crescita dei ricavi non è uno di essi. Ciò è perché i modelli GenAI si basano su tecniche basate sui motori di ricerca che non sono in grado di discernere il problema “spazzatura dentro, spazzatura fuori” e le reti neurali dell’apprendimento automatico che semplicemente non eseguono l’ottimizzazione.

Facilitare un Problema Matematico

È importante ricordare che la vera ottimizzazione della crescita dei ricavi è un problema matematico basato sui vincoli e ad alta dimensionalità nel suo nucleo. Sono richieste soluzioni di matematica sofisticata e intelligenza artificiale che sfruttano il machine learning “glass-box” per incorporare tutti i vincoli e le variabili che consentono all’ottimizzazione di fornire valore sia per il produttore CPG che per il dettagliante contemporaneamente. Ciò garantisce che il sistema sia progettato per comprendere fondamentalmente l’ambiente in cui opera un’organizzazione e eseguire una vera ottimizzazione e generare calendari promozionali che guidano il valore per il produttore e il dettagliante. Quindi, il passo successivo è ottimizzare gli altri principali leve di gestione della crescita dei ricavi con prezzi quotidiani, promozioni commerciali, mix dei media e assortimento per produrre raccomandazioni olistiche allineate con la domanda dei consumatori in condizioni che stanno stressando il prezzo normale quotidiano.

Questo approccio adatto allo scopo tiene conto della navigazione dell’incertezza del mercato, come ad esempio le carenze di approvvigionamento prolungate a causa di un conflitto geopolitico in escalation o aumenti di prezzo inaspettati a causa di un evento legato al clima. Se una siccità lungo il Canale di Panama aiuta ad aumentare il costo delle materie prime, il sistema può aiutare a determinare una nuova struttura di prezzi ottimale che 1) accoglie la confezionazione per i consumatori per i costi di produzione aumentati mantenendo i margini, e 2) incentiva i consumatori a selezionare il proprio marchio rispetto ai concorrenti del settore tramite tecniche promozionali efficaci.

Misurare l’Impatto: Effettività Post-Evento

Determinare l’impatto del ROI degli strumenti di ottimizzazione della crescita dei ricavi richiede un approccio complessivo e calcolato. In primo luogo, concentrarsi sull’analisi post-evento dei KPI chiave come aumenti netti incrementali delle vendite, dei profitti, dei dollari sugli scaffali dei dettaglianti e della penetrazione del mercato generati dalla spesa per le promozioni commerciali. Le prestazioni in questi quattro pilastri indicheranno l’impatto della strategia di implementazione e identificheranno le aree di miglioramento necessarie.

La seconda categoria principale è il rapporto di effettività delle promozioni commerciali. Per ogni dollaro speso nel commercio, quale ritorno medio produce? Ciò è cruciale per scalare gli strumenti di ottimizzazione della crescita dei ricavi nel tempo. Eseguire entrambi gli aspetti in unisono posizionerà le organizzazioni per navigare con successo la volatilità esterna e catturare la quota di mercato rispetto ai pari del settore. Un forte ROI non è solo una questione di numeri – è anche una questione di guadagnare un vantaggio competitivo nel proprio segmento.

L’ottimizzazione dei ricavi in tutto il paesaggio CPG è indiscutibilmente complessa. Mentre la digitalizzazione offre promesse per semplificarla, i leader aziendali devono avere una solida comprensione degli strumenti di matematica sofisticata e intelligenza artificiale che stanno utilizzando. La conoscenza è potere e alla fine eleverà il vostro marchio e la valutazione della società al di sopra del resto.