CPG 리더들이 진정한 AI 기반 수익 성장 최적화를 위한 가치와 쓰레기를 구분해야 하는 이유

최적화는 더 이상 버즈워드가 아니다. 그것은 완전히 정의 가능한 결과이며 측정 가능한 결과이기 때문에 구식 기술과 불가능한 AI 시스템으로는 달성할 수 없다.

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수익 성장 최적화는 현재 CPG 부문에서 최우선 순위이다. 글로벌 경제적 악화, 지속적인 인플레이션, 공급망 문제, 소비자 행동의 변화로 인해 불확실성이 증가하여 수익과 이익을 증가시키기 위해 진화하는 조건을 해독하고 탐색하는 방법을 이해하는 것이 중요해졌다.

CPG 조직에서는 수익 성장 관리(RGM)의 주요 운전자인 가격, 프로모션, 미디어 믹스, 소비자 제품 포장 등을 변경 가능한 시장 조건과 일치시키는 것이 중요하다. 이는 소비자 선호도, 인플레이션, 지緣 정치적 긴장, 기후 변화, 세계 인구 이동의 파급 효과로 인해 더 복잡해졌다. 이는 75%의 CPG 제조업체가 총 기업 현대 무역 지출을 관리하는 데 어려움을 겪고 있으며 70%의 CPG 경영진이 5년 전보다 더 스트레스를 받고 있기 때문이다.

복잡성이不断하다. 많은 조직은 디지털화된 수익 성장 최적화를 우선순위로 하고 있다. 프로모션 최적화 연구소의 2024년 산업 현황 보고서에 따르면, 80%의 응답자는 새로운 수익 성장 관리 프로세스를 지원하기 위해 디지털 솔루션 또는 분석 기능에 투자하고 있으며 54%는 새로운 무역 프로모션 관리 솔루션을 채택할 계획이며 31%는 자동 가격 설정 기능을 통합할 계획이다.

많은 시스템은 “AI 기반 최적화 솔루션”으로 광고되고 있으며 인플레이션 압력을 완화하고 수익을 증대할 수 있다고 주장한다. 그러나 실제로는 그렇지 않다. 고급 분석과 AI가 기업의 기술과 비즈니스 프로세스에 통합됨에 따라, 모든 수학적 기법과 AI가 실제 수익 성장 최적화를 제공할 수 있는 것은 아니다. CPG 리더들은 최적화의 정의가 구식이고 부정확하다는 것을 깨닫고 있다. 이 산업은 역사적으로 “최적화”를昨日の 회귀 모델링과 비즈니스 시나리오 시뮬레이션의 사용으로 정의했다. 그러나 이러한 구식 기법은 최적화를 제공하지 않는 예측 기법에 불과하다. 또한 생성적 AI와 신경망은 최적화를 수행하지 않지만, 조직의 디지털 변환 여정의 다른 구성 요소에서 유용한 기법일 수 있다.

분석 랜드스케이프는 빠르게 변화하고 있다. 고급 분석 회사들은 CPG 파트너들이 이러한 기술을 사용하고 적용하는 방법에 대한 이해와 성숙도를 높여야 한다. 최적화는 더 이상 버즈워드가 아니다. 그것은 완전히 정의 가능한 결과이며 측정 가능한 결과이기 때문에 구식 기술과 불가능한 AI 시스템으로는 달성할 수 없다.

따라서 조직은 수익 성장 최적화를 위한 통계 수학과 AI 기반 도구의 구체적인 능력을 이해하는 것이 중요하다. 고급 분석과 AI의 세계에서 가치와 쓰레기를 구분하면, 지속 가능한 수익을 창출하고 시장 변동성을 극복하며 산업 경쟁자를 앞서갈 수 있다.

도구 상자에 대한 모든 것

수익 성장 최적화를 위한 적절한 고급 수학과 AI 도구를 보유하는 것은 금과 같은 가치이다. 예를 들어, 강판을 자르려면 해삭기를 사용할 수 있지만, 그 작업은 수년이 걸릴 것이다. 한편, 아세틸렌 토치는 몇 초 만에 강판을 자를 수 있다.

同じ 원리가 AI 기반 기술에도 적용된다. 현재 CPG 수익 성장 최적화 시스템에서 사용되는 대부분의 AI 형태는 실제 시장 복잡성을 설명하지 못한다.它们는 구식 선형 회귀 기법을 사용하여 비선형 문제를 해결하며, 전통적인 통계 모델을 사용하여 2-4개의 정적 제약 조건을 최적화한다. 그러나 실제 세계에서는 20-30개의 제약 조건이 존재한다. 이는 분석적 성능 저하로 이어져, 효과적인 수익 성장 추천 생성과 운영 성능 및 ROI를 방해한다.

생성적 AI(GenAI)는 또 다른 예이다. CPG 가치 사슬에는 GenAI 애플리케이션의 유용한 사용 사례가 있지만, 수익 성장 최적화는 그 중 하나가 아니다. 이는 GenAI 모델이 검색 엔진 기반 기법을 사용하여 “쓰레기 입력-쓰레기 출력” 문제를 식별하지 못하며, 신경망 기계 학습이 최적화를 수행하지 못하기 때문이다.

수학 문제를 촉진시키는 것

진정한 수익 성장 최적화는 본질적으로 제약 기반의 고차원 수학 문제이다. 고급 수학과 AI 솔루션은 모든 제약 조건과 변수를 포함하여 CPG 제조업체와 소매업체 모두에게 최적화를 제공하는 데 필요하다. 이를 통해 시스템은 조직이 운영되는 환경을 근본적으로 이해하고, 진정한 최적화를 수행하며, 제조업체와 소매업체 모두에게 가치를 제공하는 무역 프로모션 캘린더를 생성할 수 있다. 다음 단계는 일상 가격, 무역 프로모션, 미디어 믹스, 제품군을 최적화하여 소비자 수요와 일치하는 전체 추천을 생성하는 것이다.

이 접근 방식은 시장 불확실성을 탐색하는 데 도움이 된다. 예를 들어, 장기적인 공급 부족이나 기후 관련 이벤트로 인한 예상치 못한 가격 상승이 발생할 경우, 시스템은 새로운 최적의 가격 구조를 결정하는 데 도움이 될 수 있다. 이는 소비자 패키징을 위한 증가한 생산 비용을 수용하면서 마진을 유지하고, 효과적인 프로모션 기술을 통해 소비자가 산업 경쟁자보다 귀하의 브랜드를 선택하도록 유도하는 데 도움이 된다.

영향 측정: 사후 효과성

수익 성장 최적화 도구의 ROI 영향을 결정하는 데에는 포괄적이고 계산된 접근 방식이 필요하다. 먼저, 무역 프로모션 지출에서 생성된 순 증가된 판매, 이익, 소매 셀프 달러, 시장 침투와 같은 핵심 KPI의 사후 분석에 초점을 맞춘다. 이러한 네 가지 기둥의 성과는 구현 전략의 영향을 나타내고, 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 된다.

두 번째 주요 카테고리는 무역 효과성 비율이다. 무역에 지출된 每 달러당 평균적으로 어떤 수익을 생성하는가? 이는 수익 성장 최적화 도구를 확장하는 데 중요하다. 이러한 두 가지 측면을 모두 수행하면, 조직은 외부 변동성을 성공적으로 탐색하고 산업 경쟁자보다 시장 점유율을 획득할 수 있다. 강력한 ROI는 숫자에만 있는 것이 아니라, 또한 세그먼트에서 경쟁 우위를 점하는 것이다.

CPG 랜드스케이프에서 수익을 최적화하는 것은 분명히 복잡하다. 디지털화는 이를 단순화하는 약속을 제공하지만, 기업 리더들은 자신이 사용하는 고급 수학과 AI 도구를 강력하게 이해해야 한다. 지식은 권력이며, 궁극적으로 귀하의 브랜드와 회사 가치를 산업의 다른 회사보다 높게 만든다.