CPG 리더가 진정한 AI 기반 수익 성장 최적화를 위해 밀과 왕겨를 분리해야 하는 이유

최적화는 더 이상 단순한 유행어가 아닙니다. 이는 구식 기술과 실행 불가능한 AI 시스템으로는 달성할 수 없는 완전히 정의 가능하고 측정 가능한 결과입니다.

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매출 성장을 최적화하는 것은 오늘날 CPG 부문 전반에 걸쳐 최우선 과제입니다. 글로벌 경제 역풍, 지속적인 인플레이션, 공급망 문제, 변화하는 구매자 행동으로 인한 불확실성으로 인해 매출과 수익 증대를 위해 진화하는 조건을 체계적으로 해석하고 탐색하는 방법을 이해하는 것이 더욱 중요해졌습니다.

CPG 조직의 경우 이러한 중요한 요구 사항의 기본은 가격 책정, 프로모션, 미디어 믹스 및 소비자 제품 포장을 변화하는 시장 상황에 맞게 조정하여 RGM(수익 성장 관리)의 주요 동인을 전체적으로 최적화할 수 있는 능력입니다. 진화하는 소비자 선호도, 인플레이션, 지정학적 긴장, 기후 변화, 세계 인구 이동의 파급 효과 속에서 이보다 더 복잡한 일은 없었습니다. CPG 제조업체의 75% 전체 기업의 현대 무역 지출을 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. CPG 임원의 70% 5년 전보다 오늘날 더 많은 스트레스를 받고 있습니다.

복잡성이 일정해지면서 많은 조직에서는 폭풍우를 헤쳐나가기 위한 메커니즘으로 디지털화된 수익 성장 최적화를 우선시하고 있습니다. 프로모션 최적화 연구소에서는 2024년 업계 현황 보고서, 응답자의 80%는 새로운 수익 성장 관리(RGM) 프로세스를 지원하고 최적화된 판촉, 가격 책정 및 팩 성장 분석에 더 깊이 들어가기 위해 디지털 솔루션이나 분석 기능에 투자하고 있다고 말했습니다. POI 보고서에 따르면 54%는 새로운 무역 판촉 관리 솔루션을 채택할 계획이고 31%는 자동화된 가격 책정 기능 통합에 착수할 예정입니다.

많은 시스템이 인플레이션 압력을 효과적으로 완화하고 수익을 증폭시킬 수 있는 "AI 지원 최적화 솔루션"으로 판매됩니다. 그러나 실제로는 그렇지 않습니다. 정교한 수학과 AI를 통해 구현되는 고급 분석이 점점 더 기업의 기술과 비즈니스 프로세스에 통합되면서 모든 수학적 기법과 AI가 규모에 맞게 실제 수익 성장 최적화를 제공할 수 없다는 것이 분명해졌습니다. CPG 리더들은 최적화에 대한 정의가 시대에 뒤떨어지고 부정확하다는 사실을 배우고 있습니다. 업계에서는 역사적으로 "최적화"를 어제의 회귀 모델링 및 비즈니스 시나리오 시뮬레이션을 사용하는 것으로 정의해 왔습니다. 그들은 이러한 오래된 기술이 아무것도 최적화하지 않는 예측 기술일 뿐이라는 것을 깨닫고 있습니다. 그들은 또한 생성 AI와 신경망이 최적화를 수행하지는 않지만 조직의 디지털 혁신 여정의 다른 구성 요소를 지원하는 데 귀중한 기술이 될 수 있다는 사실도 배우고 있습니다.

분석 환경은 빠르게 변화하고 있습니다. 고급 분석 회사는 CPG 파트너가 운영 모델 내에서 이러한 기술의 사용 및 특정 적용에 대한 이해와 성숙도를 구축하도록 도와야 합니다. 최적화는 더 이상 단순한 유행어가 아닙니다. CPG 제조업체와 소매업체의 제약 조건을 동시에 균형 있게 조정함으로써 완전히 정의할 수 있으며 그 결과를 결정하고 측정할 수 있습니다. 이러한 수준의 제약 기반 최적화와 그에 따른 실질적인 이점은 구식 기술과 실행 불가능한 AI 시스템으로는 달성할 수 없습니다.

결과적으로, 조직이 채택하고 있는 통계 수학 및 AI 지원 수익 성장 최적화 도구의 고유한 기능을 이해하는 것이 중요합니다. 고급 분석과 AI의 세계에서 밀과 겨를 분리하면 지속 가능한 수익을 창출하고 시장 변동성에 대처하며 업계 경쟁사를 능가하는 능력이 향상됩니다.

도구 상자에 관한 모든 것

도구 상자에 올바른 정교한 수학 및 AI 도구가 있는지 확인하는 것은 수익 성장 최적화에 있어서 금과 같은 가치가 있습니다. 예를 들어, 강철 블록을 절단하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이론적으로는 쇠톱을 사용하여 수행할 수 있지만 성공적으로 절단하려면 수년이 걸립니다. 그러는 동안 아세틸렌 토치는 단 몇 초 만에 그것을 잘라버릴 것입니다.

AI 기반 기술도 마찬가지다. 오늘날 CPG 수익 성장 최적화 시스템에 활용되는 대부분의 AI 형태는 실제 시장 복잡성을 설명할 수 없습니다. 그들은 실제 고려 사항을 반영하는 2~36개의 제약 대신 1, 2, 3 또는 4개의 정적 제약 조건을 최적화하는 전통적인 통계 모델을 사용하여 본질적으로 비선형적인 문제를 해결하기 위해 오래된 선형 회귀 기술을 활용합니다. CPG 브랜드는 매일 탐색합니다. 이는 CPG 제조업체와 소매 파트너 모두의 효과적인 수익 성장 추천 생성, 운영 성과 및 ROI를 방해하는 근본적인 분석 성과 저하로 이어집니다.

GenAI(Generative AI)는 이러한 불일치의 또 다른 예입니다. CPG 가치 사슬에는 GenAI 애플리케이션에 대한 귀중한 사용 사례가 있지만 수익 성장 최적화는 그중 하나가 아닙니다. 이는 GenAI 모델이 "가비지 인에서 쓰레기 아웃" 문제를 식별할 수 없는 검색 엔진 기반 기술과 단순히 최적화를 수행하지 않는 신경망 기계 학습에 의존하기 때문입니다.

수학 문제 해결하기

진정한 매출 성장 최적화는 본질적으로 제약 기반의 고차원 수학 문제라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 소비재 제조업체와 소매업체 모두에게 동시에 가치를 제공할 수 있도록 최적화를 가능하게 하는 모든 제약과 변수를 통합하려면 글래스박스 머신러닝을 활용하는 정교한 수학과 AI 솔루션이 필요합니다. 이를 통해 시스템은 조직의 운영 환경을 근본적으로 이해하고 진정한 최적화를 수행하며 제조업체와 소매업체 모두에게 가치를 창출하는 거래 프로모션 일정을 생성하도록 설계됩니다. 다음 단계는 일상적인 가격 책정, 거래 프로모션, 미디어 믹스, 구색을 통해 매출 성장 관리의 다른 핵심 요소를 최적화하여 일반적인 일상 가격에 부담을 주는 상황에서 소비자 수요에 맞춘 전체적인 권장 사항을 생성하는 것입니다.

이러한 목적에 맞는 접근 방식은 지정학적 갈등의 심화로 인한 공급 부족의 장기화 또는 기후 관련 사건으로 인한 예상치 못한 가격 인상과 같은 시장 불확실성을 헤쳐나가는 데 도움이 됩니다. 파나마 운하의 가뭄으로 인해 원자재 가격이 상승하는 경우 시스템은 1) 마진을 유지하면서 생산 비용 증가를 위해 소비자 포장을 수용하고 2) 소비자가 브랜드를 선택하도록 장려하는 새로운 최적의 가격 구조를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 효과적인 판촉 기법을 통해 업계 경쟁사를 찾아보세요.

영향 측정: 이벤트 후 효율성

수익 성장 최적화 도구의 ROI 영향을 결정하려면 포괄적이고 계산된 접근 방식이 필요합니다. 먼저, 매출, 이익, 소매 진열대 비용의 순 증분 증가, 무역 판촉 지출에서 발생하는 시장 침투 등 핵심 KPI에 대한 이벤트 후 분석에 중점을 둡니다. 이 네 가지 요소에 대한 성과는 구현 전략의 영향을 나타내고 개선이 필요한 영역을 식별합니다.

두 번째 주요 범주는 거래 효과율입니다. 거래에 1달러를 지출할 때 평균 수익률은 얼마일까요? 이는 매출 성장 최적화 도구를 장기적으로 확장하는 데 매우 중요합니다. 두 가지 측면을 동시에 실행하면 기업은 외부 변동성을 성공적으로 헤쳐나가고 동종 업계 경쟁사보다 시장 점유율을 확보할 수 있습니다. 높은 ROI는 단순히 수치만으로 결정되는 것이 아니라, 해당 분야에서 경쟁 우위를 확보하는 것을 의미합니다.

CPG 환경 전반에 걸쳐 수익을 최적화하는 것은 부인할 수 없을 정도로 복잡합니다. 디지털화는 이를 단순화할 수 있는 가능성을 제공하지만 기업 리더는 자신이 활용하는 정교한 수학과 AI 도구를 잘 이해하고 있어야 합니다. 지식은 힘이며 궁극적으로 귀하의 브랜드와 회사 가치를 다른 어떤 것보다 높일 것입니다.