Perché i Leader del Settore CPG Devono Separare il Grano dalla Pula per una Vera Ottimizzazione del Crescito 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 obsolete e sistemi di intelligenza artificiale inadeguati.

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L’ottimizzazione della crescita dei ricavi è una priorità assoluta nel settore CPG oggi. L’incertezza causata dalle condizioni economiche globali, dall’inflazione persistente, dalle sfide della catena di approvvigionamento e dal cambiamento dei comportamenti degli acquirenti ha aumentato l’importanza di capire come decodificare e navigare le condizioni in evoluzione per aumentare i ricavi e i profitti.

Per le organizzazioni CPG, fondamentale per questo bisogno critico è la capacità di ottimizzare in modo olistico i principali driver della gestione della crescita dei ricavi (RGM) allineando i prezzi, le promozioni, la miscela dei media e l’imballaggio dei prodotti per il consumo con le 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 70% degli esecutivi CPG sono più stressati oggi di quanto non lo fossero cinque anni fa.

Con la complessità costante, molte organizzazioni stanno priorizzando l’ottimizzazione digitale della crescita dei ricavi come meccanismo per affrontare la tempesta. Nel Rapporto sullo stato dell’industria 2024 dell’Istituto per l’ottimizzazione delle promozioni, l’80% dei rispondenti 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 promozione, dei prezzi e della crescita dell’imballaggio. Il rapporto POI ha anche scoperto che il 54% prevede di adottare nuove soluzioni di gestione delle promozioni commerciali e il 31% intraprenderà l’integrazione di capacità 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, non è proprio così. Poiché l’analisi avanzata abilitata da matematica sofisticata e intelligenza artificiale è diventata sempre più integrata nelle tecnologie e nei processi aziendali delle imprese, è chiaro che non tutte le tecniche matematiche e le intelligenze artificiali possono fornire una vera ottimizzazione 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 della simulazione degli scenari aziendali. Stanno anche imparando che la Generative AI 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 dell’analisi sta cambiando rapidamente. Le aziende di analisi avanzate devono aiutare i partner CPG a costruire comprensione e maturità sull’uso e sull’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 rivenditore contemporaneamente. Questo livello di ottimizzazione basata sui vincoli e i suoi benefici tangibili non può essere raggiunto con tecniche obsolete e sistemi di intelligenza artificiale inadeguati.

Inoltre, è fondamentale per le organizzazioni capire le capacità distintive degli strumenti di ottimizzazione della crescita dei ricavi abilitati all’intelligenza artificiale e alla matematica sofisticata 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, affrontare la volatilità del mercato e superare i concorrenti del settore.

Si Tratta del Vostro Set di Strumenti

Assicurarsi di avere gli strumenti giusti di matematica sofisticata e intelligenza artificiale nel proprio set di strumenti è oro quando si tratta di ottimizzazione della crescita dei ricavi. Ad esempio, se si volesse tagliare un blocco di acciaio, potrebbe essere fatto teoricamente con una sega a mano, ma ci vorrebbero anni per tagliarlo completamente. Nel frattempo, un cannello di acetilene 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 tenere conto della complessità del mercato reale. Utilizzano vecchie tecniche di regressione lineare per risolvere un problema che è non lineare per natura, facendo affidamento 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 le marche CPG navigano quotidianamente. Ciò porta a una fondamentale sotto-prestazione analitica che ostacola la generazione efficace di raccomandazioni di crescita dei ricavi e le prestazioni operative e il ROI per sia il produttore CPG che i suoi partner di vendita.

L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) è un altro esempio di questo disallineamento. La catena di valore CPG ha utilizzi 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 su 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 l’apprendimento automatico “glass-box” per incorporare tutti i vincoli e le variabili che consentono di eseguire l’ottimizzazione e generare calendari promozionali che creano valore per sia il produttore CPG che il rivenditore contemporaneamente. Ciò assicura 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 creano valore per il produttore e il rivenditore. Quindi, il prossimo passo è ottimizzare gli altri principali fattori di gestione della crescita dei ricavi con prezzi quotidiani, promozioni commerciali, miscela dei media e assortimento per produrre raccomandazioni olistiche allineate con la domanda dei consumatori in condizioni che stanno mettendo a dura prova il prezzo quotidiano normale.

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 dei prezzi 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 dei prezzi ottimale che 1) tiene conto dell’imballaggio dei prodotti per i costi di produzione aumentati mantenendo i margini, e 2) incentiva i consumatori a selezionare il proprio marchio rispetto ai concorrenti del settore attraverso tecniche promozionali efficaci.

Misurare l’Impatto: Effettività Post-Eventi

Determinare l’impatto del ROI degli strumenti di ottimizzazione della crescita dei ricavi richiede un approccio completo e calcolato. In primo luogo, concentrarsi sull’analisi post-evento dei principali KPI come aumenti netti incrementali delle vendite, dei profitti, dei dollari sugli scaffali dei rivenditori e della penetrazione del mercato generata 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 efficienza commerciale. Per ogni dollaro speso nel commercio, quale rendimento medio produce? Ciò è fondamentale per scalare gli strumenti di ottimizzazione della crescita dei ricavi nel tempo. Eseguire entrambi i facet in unisonerà 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.

Ottimizzare i ricavi in tutto il paesaggio CPG è indubbiamente complesso. Mentre la digitalizzazione offre promesse per semplificarlo, i leader delle imprese 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 gruppo.