Hvorfor CPG-ledere må skille agn fra bygg for sannt å-drevet optimalisering av omsetningsvækst

Optimalisering er ikke lenger bare et moteord. Det er et fullstendig definert og målbart resultat som ikke kan oppnås med foreldede tekniker og uegnede AI-systemer.

————————
Optimalisering av omsetningsvækst er en topprioritet i CPG-sektoren i dag. Usikkerheten drevet av globale økonomiske motvinder, varig inflasjon, leveringskjedeutfordringer og skiftende kjøperatferd har intensivert viktigheten av å forstå hvordan man systematisk kan avkode og navigere i endrede forhold for å drive økt omsetning og fortjeneste.

For CPG-organisasjoner er det grunnleggende å holistisk optimalisere deres viktigste drivere av omsetningsvækststyring (RGM) ved å koordinere prising, promosjoner, medieblanding og forbruksvarepakning med endrede markedsbetingelser. Dette har aldri vært mer komplekst midt i virkningene av endrede forbrukerpreferanser, inflasjon, geopolitiske spenninger, klimaendringer og globale befolkningsendringer – en primær årsak til at over 75% av CPG-produsenter sliter med å håndtere totalt enterprise-modern handelsspenning, og 70% av CPG-ledere er mer stressede i dag enn for fem år siden.

Med kompleksitet som en konstant, prioriterer mange organisasjoner digitalisert omsetningsvækstoptimalisering som en mekanisme for å værme stormen. I Promotion Optimization Institutes 2024 State of the Industry Report, sa 80% av respondentene at de investerte i digitale løsninger eller analytiske kapasiteter for å støtte nye omsetningsvækststyringsprosesser (RGM) og dykke dyptere inn i optimalisert promosjon, prising og pakkevækstanalyse. POI-rapporten fant også at 54% planla å adoptere nye handelsspromosjonsløsninger og 31% ville starte integrering av automatiserte prissætningskapasiteter.

Mange systemer markedsføres som “AI-aktiverede optimaliseringssystemer” som kan effektivt lindre inflasjonspress og forsterke omsetning. Men i virkeligheten er det ikke tilfelle. Ettersom avanserte analytiker som muliggjøres av sofistikerte matematikk og AI har blitt stadig mer integrert i bedrifters teknologi og forretningsprosesser, er det klart at ikke alle matematiske tekniker og AI kan levere faktisk omsetningsvækstoptimalisering i skala. CPG-ledere lærer at deres definisjon av optimalisering er foreldet og uakkurat. Bransjen har historisk sett definert “optimalisering” som bruk av yesterdagens regresjonsmodellering og forretnings-scenarie-simuleringer. De innser at disse eldre teknikkene bare er prognose-teknikker som ikke optimaliserer noe. De lærer også at Generative AI og neurale nett ikke utfører optimalisering, men kan være verdifulle teknikker i å assistere andre komponenter av en organisasjons digitale transformasjonsreise.

Analytikerlandskapet endrer raskt. Avanserte analytikerselskaper må hjelpe CPG-partnere med å bygge forståelse og modenhet på bruken og den spesifikke anvendelsen av disse teknologiene innen deres driftsmodeller. Optimalisering er ikke lenger bare et moteord. Det er fullstendig definert og dets resultater er bestemmelige og målbare ved å balansere begrensningene til både CPG-produsenten og detaljisten samtidig. Denne graden av begrensning-basert optimalisering og dets tangibile fordeler kan ikke oppnås med foreldede tekniker og uegnede AI-systemer.

Til gjengjeld er det kritisk for organisasjoner å forstå de distinkte kapasitetene til de statistiske matematiske og AI-aktiverede omsetningsvækstoptimaliseringsteknikkene de adopterer. Å skille agn fra bygg i verden av avanserte analytikere og AI vil forbedre din evne til å drive bærekraftig omsetning, værme markedsvolatilitet og overgå industrikonkurrenter.

Det handler om verktøykassen

Å sikre at du har de riktige sofistikerte matematiske og AI-verktøyene i verktøykassen er verdt sin vekt i gull når det gjelder omsetningsvækstoptimalisering. For eksempel, hvis du ønsker å kutte en blokk stål, kunne det teoretisk bli gjort med en håndsag, bortsett fra at det ville ta år å fullføre å kutte gjennom hele blokken. I mellomtiden ville en acetylenbrander skjære gjennom den på sekunder.

Det samme gjelder for AI-aktiverede teknologier. De fleste former for AI som brukes i CPG-omsetningsvækstoptimaliseringssystemer i dag kan ikke håndtere virkelige markedskompleksiteter. De bruker gamle lineære regresjonsteknikker for å løse et problem som er ikke-lineært i naturen, og baserer seg på tradisjonelle statistiske modeller som optimaliserer én, to, tre eller fire statiske begrensninger i stedet for de to til tre dusin begrensninger som reflekterer de virkelige markedsoverveielser som CPG-merker navigerer daglig. Dette fører til grunnleggende analytisk underprestasjon som hindrer effektiv omsetningsvækst-anbefalinggenerering og operasjonell ytelse og ROI for både CPG-produsenten og deres detaljhandelspartnere.

Generative AI (GenAI) er et annet eksempel på denne misaligneringen. CPG-verdikjeden har verdifulle bruksområder for GenAI-applikasjoner, men omsetningsvækstoptimalisering er ikke ett av dem. Dette er fordi GenAI-modeller baserer seg på søkemotorteknikker som er uegnede til å skille “skrald inn fra skrald ut”-problemet og neurale nett maskinlæring som bare ikke utfører optimalisering.

Å fasilitere et matematisk problem

Det er viktig å huske at sannt omsetningsvækstoptimalisering er et begrensning-basert, høydimensjonalt matematisk problem i sin kjjerne. Sofistikerte matematiske og AI-løsninger som utnytter glass-boks maskinlæring er nødvendige for å inkorporere alle begrensningene og variablene som muliggjør optimalisering for å levere verdi for både CPG-produsenten og detaljisten samtidig. Dette sikrer at systemet er designet for å grunnleggende forstå miljøet som en organisasjon opererer i og utføre sannt optimalisering og generere handelspromosjonskalendere som driver verdi for produsenten og detaljisten. Deretter er neste skritt å optimalisere de andre viktige omsetningsvækststyringshåndtakene med hverdagspriser, handelsspromosjoner, medieblanding og utvalg for å produsere holistiske anbefalinger som er tilpasset forbrukeretterspørsel under betingelser som strekker den normale hverdagsprisen.

Denne tilpassede tilnærmingen tar hensyn til å navigere marked-usikkerhet som for eksempel forlenget leveringstid fra en eskalerende geopolitisk konflikt eller uventede prisstigninger fra en klimarelatert hendelse. Hvis en tørke langs Panamakanalen bidrar til å øke kostnadene for råvarer, kan systemet hjelpe til å bestemme en ny optimal prisstruktur som 1) akkommoderer forbrukerpakning for økte produksjonskostnader samtidig som det opprettholder marginer, og 2) motivere forbrukerne til å velge deres merke over industrikonkurrenter via effektive promosjonsteknikker.

Å måle effekten: Post-hendelse effektivitet

Å bestemme ROI-impakten av omsetningsvækstoptimaliseringsteknikker krever en omfattende og beregnet tilnærming. Først, fokus på post-hendelse-analyse av core KPI-er som nettøkning i salg, fortjeneste, detaljhandels-hylle-dollar og markedspenetrering som genereres fra deres handelsspromosjonsutgift. Ytelse over disse fire søyler vil indikere impakten av deres implementeringsstrategi og identifisere områder som trenger forbedring.

Den andre store kategorien er handels-effektivitetsforhold. For hver dollar brukt i handel, hva gjennomsnittlig avkastning produserer det? Dette er kritisk for å skalerer omsetningsvækstoptimaliseringsteknikkene over tid. Å utføre begge aspektene i samspill vil posisjonere organisasjoner til å suksessfullt navigere ekstern volatilitet og kapre marked-andel over industrikonkurrenter. En sterk ROI er ikke bare om tall – det handler også om å få en konkurransefordel i deres segment.

Å optimalisere omsetning over CPG-landskapet er uten tvil komplekst. Mens digitalisering tilbyr løfter for å forenkle det, må bedriftsledere ha en sterk forståelse av de sofistikerte matematiske og AI-verktøyene de utnytter. Kunnskap er makt, og det vil til slutt heve deres merke og selskapsverdi over resten.