Waarom CPG-leiders het kaf van het koren moeten scheiden voor echte AI-gestuurde optimalisatie van omzetgroei

Optimalisatie is niet langer alleen een modewoord. Het is een volledig definieerbaar en meetbaar resultaat dat niet kan worden bereikt met verouderde technieken en onhaalbare AI-systemen.

————————
Het optimaliseren van omzetgroei is een topprioriteit in de CPG-sector van heute. De onzekerheid die wordt veroorzaakt door mondiale economische tegenwind, aanhoudende inflatie, uitdagingen in de toeleveringsketen en veranderend kopersgedrag, heeft het belang van het systematisch ontcijferen en navigeren van evoluerende omstandigheden om de omzet en winst te verhogen, versterkt.

Voor CPG-organisaties is de mogelijkheid om hun belangrijkste omzetgroei-management (RGM) te optimaliseren door prijzen, promoties, media-mix en consumentenproductverpakkingen aan veranderende marktomstandigheden aan te passen, essentieel. Dit is nog nooit complexer geweest te midden van de gevolgen van evoluerende consumentenvoorkeuren, inflatie, geopolitieke spanningen, klimaatverandering en mondiale bevolkingsverschuivingen – een belangrijke reden waarom meer dan 75% van de CPG-fabrikanten moeite hebben om de totale ondernemingsuitgaven voor moderne handel te beheren, en 70% van de CPG-leiders zich vandaag meer zorgen maken dan vijf jaar geleden.

Met complexiteit als constante, geven veel organisaties prioriteit aan gedigitaliseerde omzetgroei-optimalisatie als mechanisme om de storm te doorstaan. In het 2024 State of the Industry Report van de Promotion Optimization Institute, zei 80% van de respondenten dat ze investeerden in digitale oplossingen of analytische capaciteiten om nieuwe RGM-processen te ondersteunen en dieper in te gaan op geoptimaliseerde promotie-, prijs- en pakketgroei-analyse. Het POI-rapport vond ook dat 54% van plan was om nieuwe oplossingen voor handelspromotiebeheer te adopteren en 31% zou beginnen met het integreren van geautomatiseerde prijsbepalingscapaciteiten.

Veel systemen worden gepromoot als “AI-geactiveerde optimalisatieoplossingen” die effectief inflatoire druk kunnen verlichten en de omzet kunnen verhogen. Echter, in werkelijkheid is dat gewoon niet het geval. Aangezien geavanceerde analyses die worden mogelijk gemaakt door geavanceerde wiskunde en AI, steeds meer worden geïntegreerd in de technologie en bedrijfsprocessen van ondernemingen, is het duidelijk dat niet alle wiskundige technieken en AI’s daadwerkelijke omzetgroei-optimalisatie op grote schaal kunnen leveren. CPG-leiders leren dat hun definitie van optimalisatie verouderd en onnauwkeurig is. De industrie heeft historisch gezien “optimalisatie” gedefinieerd als het gebruik van regressiemodellering en bedrijfsscenario-simulaties van gisteren. Ze realiseren zich dat deze oudere technieken slechts voorspellingsmethoden zijn die niets optimaliseren. Ze leren ook dat Generative AI en neurale netwerken geen optimalisatie uitvoeren, maar waardevolle technieken kunnen zijn bij het ondersteunen van andere onderdelen van de digitale transformatie van een organisatie.

Het analytische landschap verandert snel. Geavanceerde analytische bedrijven moeten helpen om bij CPG-partners inzicht en volwassenheid te creëren over het gebruik en de specifieke toepassing van deze technologieën binnen hun operationele modellen. Optimalisatie is niet langer alleen een modewoord. Het is volledig definieerbaar en de resultaten zijn bepaalbaar en meetbaar door de beperkingen van zowel de CPG-fabrikant als de retailer tegelijkertijd in evenwicht te brengen. Deze mate van beperking-gebaseerde optimalisatie en de meetbare voordelen kunnen niet worden bereikt met verouderde technieken en onhaalbare AI-systemen.

In reactie daarop is het cruciaal voor organisaties om de distincte capaciteiten van de statistische wiskunde en AI-geactiveerde omzetgroei-optimalisatietools te begrijpen die ze adopteren. Het scheiden van het kaf van het koren in de wereld van geavanceerde analyses en AI zal uw vermogen verbeteren om duurzame omzet te stimuleren, marktvolatiliteit te doorstaan en industrieconcurrenten voor te blijven.

Het gaat allemaal om uw gereedschapskist

Het hebben van de juiste geavanceerde wiskunde- en AI-gereedschappen in uw gereedschapskist is goud waard wanneer het gaat om omzetgroei-optimalisatie. Stel dat u bijvoorbeeld een stalen blok wilt doorsnijden. Theoretisch kan dit worden gedaan met een handzaag, behalve dat het jaren zou duren om het blok helemaal door te snijden. Ondertussen zou een acetyleentorch het in seconden doorsnijden.

Hetzelfde geldt voor AI-geactiveerde technologieën. De meeste vormen van AI die vandaag worden gebruikt in CPG-omzetgroei-optimalisatiesystemen, kunnen geen rekening houden met de complexiteit van de werkelijke markt. Ze gebruiken oude lineaire regressietechnieken om een probleem op te lossen dat niet-lineair is, en vertrouwen op traditionele statistische modellen die één, twee, drie of vier statische beperkingen optimaliseren in plaats van de twee tot drie dozijn beperkingen die de werkelijke overwegingen weerspiegelen die CPG-merken dagelijks navigeren. Dit leidt tot fundamentele analytische onderprestatie die effectieve omzetgroei-aanbevelingen en operationele prestaties en ROI voor zowel de CPG-fabrikant als hun retailpartners belemmert.

Generative AI (GenAI) is een ander voorbeeld van deze misalignering. De CPG-waardeketen heeft waardevolle use cases voor GenAI-toepassingen, maar omzetgroei-optimalisatie is daar niet een van. Dit komt omdat GenAI-modellen zijn gebaseerd op zoekmachine-gebaseerde technieken die niet in staat zijn om het “garbage in, garbage out”-probleem te onderscheiden en neurale netwerken machine learning die eenvoudigweg geen optimalisatie uitvoeren.

Het faciliteren van een wiskundig probleem

Het is belangrijk om te onthouden dat echte omzetgroei-optimalisatie in wezen een beperking-gebaseerd, hoogdimensionaal wiskundig probleem is. Geavanceerde wiskunde- en AI-oplossingen die glazen-doosmachinelearning gebruiken, zijn vereist voor het incorporeren van alle beperkingen en variabelen die optimalisatie mogelijk maken om waarde te leveren voor zowel de CPG-fabrikant als de retailer tegelijkertijd. Dit zorgt ervoor dat het systeem is ontworpen om fundamenteel de omgeving te begrijpen waarin een organisatie opereert en echte optimalisatie uit te voeren en handelspromotiekalenders te genereren die waarde opleveren voor de fabrikant en de retailer. Vervolgens is de volgende stap om de andere belangrijke hefbomen van omzetgroei-management te optimaliseren met dagelijkse prijzen, handelspromoties, media-mix en assortiment om holistische aanbevelingen te produceren die zijn afgestemd op consumentenvraag onder omstandigheden die de normale dagelijkse prijs onder druk zetten.

Deze fit-for-doelbenadering houdt rekening met het navigeren van marktonzekerheid, zoals verlengde tekorten aan grondstoffen als gevolg van een escalerende geopolitieke conflict of onverwachte prijsstijgingen als gevolg van een klimaatgerelateerde gebeurtenis. Als een droogte langs het Panamakanaal de kosten van grondstoffen verhoogt, kan het systeem helpen bij het bepalen van een nieuwe optimale prijsstructuur die 1) consumentenverpakkingen voor verhoogde productiekosten in overeenstemming brengt met het behoud van marges, en 2) consumenten ertoe aanmoedigt om uw merk te kiezen boven industrieconcurrenten via effectieve promotietechnieken.

Het meten van de impact: post-evenement effectiviteit

Het bepalen van de ROI-impact van omzetgroei-optimalisatiehulpmiddelen vereist een uitgebreide en berekende aanpak. Ten eerste moet u zich richten op post-evenementanalyse van kern-KPI’s zoals netto incrementele verhogingen van de verkoop, winst, winkelshelf-dollars en marktpenetratie die worden gegenereerd door uw handelspromotie-uitgaven. De prestaties over deze vier pijlers zullen de impact van uw implementatiestrategie aantonen en gebieden van verbetering identificeren.

De tweede belangrijke categorie is de handelseffectiviteitsratio. Voor elke dollar die in handel wordt uitgegeven, wat is het gemiddelde rendement dat het oplevert? Dit is cruciaal voor het schalen van de omzetgroei-optimalisatiehulpmiddelen in de loop van de tijd. Het uitvoeren van beide facetten in combinatie zal organisaties in staat stellen om met succes externe volatiliteit te doorstaan en marktaandeel te winnen ten opzichte van industrieconcurrenten. Een sterke ROI is niet alleen een kwestie van cijfers – het gaat ook om het verkrijgen van een concurrentievoordeel in uw segment.

Het optimaliseren van omzet in de CPG-landschap is onmiskenbaar complex. Terwijl digitalisering beloften biedt om het te vereenvoudigen, moeten ondernemingsleiders een sterk begrip hebben van de geavanceerde wiskunde- en AI-hulpmiddelen die ze gebruiken. Kennis is macht, en het zal uiteindelijk uw merk en bedrijfswaarde verhogen boven de rest.