ผู้นำทางความคิด
ทำไมผู้นำ CPG ต้องแยกแยะระหว่างข้อที่เป็นประโยชน์และไม่เป็นประโยชน์เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้ด้วย AI ที่แท้จริง
การเพิ่มประสิทธิภาพไม่ใช่แค่คำพูดที่น่าสนใจอีกต่อไป แต่เป็นผลลัพธ์ที่สามารถกำหนดและวัดได้อย่างชัดเจน ซึ่งไม่สามารถบรรลุได้ด้วยเทคนิคที่ล้าสมัยและระบบ AI ที่ไม่เหมาะสม
————————
การเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้เป็นเป้าหมายหลักในภาค CPG ในปัจจุบัน ความไม่แน่นอนซึ่งถูกขับเคลื่อนด้วยปัจจัยทางเศรษฐกิจโลก ความตึงเครียดด้านการเงิน อุปสรรคด้านการผลิต และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภค ทำให้ความสำคัญของการเข้าใจวิธีการถอดรหัสและนำทางสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างไร้ขอบเขตเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตรายได้และกำไรเพิ่มขึ้น
สำหรับองค์กร CPG การมีความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้โดยการปรับให้เหมาะสมระหว่างการกำหนดราคา การส่งเสริมการขาย สื่อ และการบรรจุภัณฑ์ผลิตภัณฑ์ให้สอดคล้องกับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา เป็นสิ่งจำเป็น ซึ่งไม่เคยซับซ้อนมาก่อน เนื่องจากผลกระทบจากความชอบของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลง อัตราเงินเฟ้อ ความตึงเครียดทางการเมืองระหว่างประเทศ การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ และการเปลี่ยนแปลงของประชากรโลก – สาเหตุหลักที่ทำให้มากกว่า 75% ของผู้ผลิต CPG ต้องดิ้นรนในการจัดการค่าใช้จ่ายการค้าสมัยใหม่ทั้งหมด และ 70% ของผู้บริหาร CPG รู้สึกกดดันมากขึ้นในวันนี้มากกว่าเมื่อ 5 ปีที่แล้ว
ด้วยความซับซ้อนที่เป็นค่าคงที่ องค์กรหลายแห่งจัดลำดับความสำคัญของการเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้ด้วยระบบดิจิทัลเป็นกลไกในการรับมือกับสถานการณ์ ในรายงาน 2024 State of the Industry Report ของ Promotion Optimization Institute 80% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าพวกเขากำลังลงทุนในโซลูชันดิจิทัลหรือความสามารถในการวิเคราะห์เพื่อสนับสนุนกระบวนการ Revenue Growth Management (RGM) ใหม่ๆ และเจาะลึกการวิเคราะห์การส่งเสริมการขาย การกำหนดราคา และการเติบโตของบรรจุภัณฑ์ รายงานของ POI ยังพบว่า 54% มีแผนที่จะนำโซลูชันการจัดการการส่งเสริมการค้าใหม่มาใช้ และ 31% จะเริ่มรวมความสามารถในการกำหนดราคาอัตโนมัติ
ระบบหลายระบบถูกตลาดเป็น “โซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI” ที่สามารถบรรเทาแรงกดดันจากอัตราเงินเฟ้อและเพิ่มรายได้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ในความเป็นจริง นั่นไม่ใช่กรณี เมื่อการวิเคราะห์ขั้นสูงโดยใช้เลขคณิตและ AI ที่ซับซ้อนเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทางธุรกิจและเทคโนโลยีขององค์กร มันชัดเจนว่าเทคนิคทางคณิตศาสตร์และ AI ไม่สามารถนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้จริงๆ ได้ ผู้นำ CPG กำลังเรียนรู้ว่าคำจำกัดความของการเพิ่มประสิทธิภาพของตนเองนั้นล้าสมัยและไม่ถูกต้อง อุตสาหกรรมได้กำหนด “การเพิ่มประสิทธิภาพ” ในอดีตว่าเป็นการใช้แบบจำลองการถดถอยและสถานการณ์ทางธุรกิจที่จำลองขึ้นมาใหม่ พวกเขากำลังตระหนักว่าเทคนิคเก่าเหล่านี้เป็นเพียงเทคนิคการคาดการณ์เท่านั้น และไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอะไรเลย พวกเขายังได้เรียนรู้ด้วยว่า Generative AI และเครือข่ายประสาทเทียมไม่สามารถทำการเพิ่มประสิทธิภาพได้ แต่สามารถเป็นเทคนิคที่มีคุณค่าในการช่วยเหลือส่วนประกอบอื่นๆ ของการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลขององค์กร
ภูมิทัศน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว บริษัทการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงต้องช่วยให้พันธมิตร CPG สร้างความเข้าใจและความเติบโตในเรื่องการใช้งานและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ภายในแบบจำลองการดำเนินงานของตน การเพิ่มประสิทธิภาพไม่ใช่แค่คำพูดที่น่าสนใจอีกต่อไป แต่เป็นผลลัพธ์ที่สามารถกำหนดและวัดได้อย่างชัดเจน โดยการสร้างสมดุลระหว่างข้อจำกัดของทั้งผู้ผลิต CPG และผู้ค้าปลีกพร้อมๆ กัน การเพิ่มประสิทธิภาพที่มีข้อจำกัดและผลประโยชน์ที่เป็นรูปธรรมนี้ไม่สามารถบรรลุได้ด้วยเทคนิคที่ล้าสมัยและระบบ AI ที่ไม่เหมาะสม
ในทางกลับกัน สิ่งสำคัญสำหรับองค์กรคือการเข้าใจความสามารถที่แตกต่างกันของเครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลและ AI ที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้ การแยกแยะระหว่างข้อที่เป็นประโยชน์และไม่เป็นประโยชน์ในโลกของการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงและ AI จะช่วยให้คุณสามารถขับเคลื่อนรายได้ที่ยั่งยืน รับมือกับความผันผวนของตลาด และแซงหน้าผู้แข่งขันในอุตสาหกรรม
ทั้งหมดเกี่ยวกับกล่องเครื่องมือของคุณ
การมีเครื่องมือเลขคณิตและ AI ที่ซับซ้อนในกล่องเครื่องมือของคุณมีค่ามากกว่าทองคำเมื่อพูดถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณต้องการตัดก้อนเหล็ก สามารถทำได้ด้วยเลื่อย แต่นั่นจะใช้เวลาหลายปีในการตัดผ่านไปได้สำเร็จ ในขณะที่การใช้ไฟแช็กอาซิติลีนจะผ่านไปในเวลาเพียงไม่กี่วินาที
สิ่งเดียวกันใช้ได้กับเทคโนโลยี AI ที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้ของ CPG ในปัจจุบัน เทคโนโลยี AI ส่วนใหญ่ไม่สามารถคำนึงถึงความซับซ้อนของตลาดในโลกแห่งความเป็นจริงได้ พวกมันใช้เทคนิคการถดถอยเชิงเส้นแบบเก่าในการแก้ปัญหาที่ไม่ใช่เชิงเส้น โดยอาศัยแบบจำลองทางสถิติแบบดั้งเดิมที่เพิ่มประสิทธิภาพข้อจำกัดที่ไม่เคลื่อนไหว 1, 2, 3 หรือ 4 ข้อ แทนที่จะใช้ข้อจำกัด 2-3 โหลที่สะท้อนถึงข้อพิจารณาในโลกแห่งความเป็นจริงที่แบรนด์ CPG ต้องเผชิญทุกวัน สิ่งนี้นำไปสู่การทำงานวิเคราะห์ที่ไม่เพียงพอ ซึ่งทำให้การสร้างคำแนะนำการเติบโตรายได้และประสิทธิภาพการดำเนินงาน serta ROI สำหรับทั้งผู้ผลิต CPG และผู้ค้าปลีกไม่ได้ผล
Generative AI (GenAI) เป็นตัวอย่างอีกอย่างหนึ่งของการไม่สอดคล้องกัน มีการใช้งาน GenAI ที่มีคุณค่าในห่วงโซ่คุณค่าของ CPG แต่การเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้ไม่ใช่หนึ่งในนั้น เนื่องจากโมเดล GenAI พึ่งพาเทคนิคการค้นหาที่อาศัยเครื่องมือค้นหาและเครือข่ายประสาทเทียมที่ไม่สามารถทำการเพิ่มประสิทธิภาพได้
การอำนวยความสะดวกในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์
สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือการเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้ที่แท้จริงเป็นปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่มีข้อจำกัดและมีหลายมิติในแก่นแท้ของมัน ต้องการความสามารถทางคณิตศาสตร์และ AI ที่ซับซ้อนซึ่งใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องแบบกล่องแก้วเพื่อรวมข้อจำกัดและตัวแปรทั้งหมดที่ทำให้การเพิ่มประสิทธิภาพสามารถสร้างมูลค่าให้กับทั้งผู้ผลิต CPG และผู้ค้าปลีกพร้อมๆ กัน สิ่งนี้รับประกันว่าระบบได้รับการออกแบบมาเพื่อเข้าใจสภาพแวดล้อมที่องค์กรดำเนินงาน และสามารถทำการเพิ่มประสิทธิภาพที่แท้จริงได้ รวมถึงสร้างปฏิทินส่งเสริมการค้าที่ขับเคลื่อนมูลค่าให้กับทั้งผู้ผลิตและผู้ค้าปลีก จากนั้นขั้นตอนต่อไปคือการเพิ่มประสิทธิภาพตัวบังคับอื่นๆ ของการเติบโตรายได้ เช่น การกำหนดราคา การส่งเสริมการขาย สื่อ และการผสมผสานสินค้า เพื่อสร้างคำแนะนำที่สอดคล้องกับความต้องการของผู้บริโภคภายใต้สภาพที่กดดันราคา
การเข้าใกล้นี้คำนึงถึงการนำทางความไม่แน่นอนของตลาด เช่น การขาดแคลนการผลิตที่ยืดเยื้อจากความขัดแย้งทางการเมืองที่รุนแรงขึ้น หรือการเพิ่มขึ้นของราคาที่ไม่คาดคิดจากเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับสภาพภูมิอากาศ หากการแล้งในคลองปานามาเพิ่มต้นทุนของวัตถุดิบ ระบบสามารถช่วยกำหนดโครงสร้างราคาใหม่ที่เหมาะสมซึ่ง 1) ช่วยให้สามารถบรรจุภัณฑ์สำหรับต้นทุนการผลิตที่เพิ่มขึ้นได้ ในขณะเดียวกันก็รักษาอัตรากำไรไว้ และ 2) กระตุ้นให้ผู้บริโภคเลือกแบรนด์ของคุณมากกว่าผู้แข่งขันในอุตสาหกรรมผ่านเทคนิคการส่งเสริมการขายที่มีประสิทธิภาพ
การวัดผลกระทบ: ประสิทธิผลหลังเหตุการณ์
การกำหนดผลกระทบของ ROI ต่อเครื่องมือการเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้ต้องใช้แนวทางที่ครอบคลุมและคำนวณอย่างรอบคอบ อันดับแรก มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์หลังเหตุการณ์ของ KPI หลัก เช่น การเพิ่มขึ้นของยอดขาย รายได้ และการเติบโตของตลาดที่สร้างขึ้นจากค่าใช้จ่ายในการส่งเสริมการค้าของคุณ ประสิทธิภาพในหมวดหมู่เหล่านี้จะบ่งชี้ถึงผลกระทบของกลยุทธ์การดำเนินการของคุณ และระบุพื้นที่ที่ต้องการการปรับปรุง
หมวดหมู่หลักที่สองคืออัตราประสิทธิผลของการค้า สำหรับทุกๆ ดอลลาร์ที่ใช้ในการค้า จะได้รับผลตอบแทนเฉลี่ยเท่าใด นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการขยายเครื่องมือการเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตรายได้เมื่อเวลาผ่านไป การดำเนินการทั้งสองอย่างพร้อมๆ กันจะช่วยให้องค์กรสามารถรับมือกับความผันผวนของตลาดได้สำเร็จ และแซงหน้าผู้แข่งขันในอุตสาหกรรม
การเพิ่มประสิทธิภาพรายได้ในภาค CPG เป็นเรื่องที่ซับซ้อนอย่างไม่ต้องสงสัย ในขณะที่การดิจิทัลให้ความหวังในการทำให้สิ่งนี้ง่ายขึ้น ผู้นำองค์กรต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และ AI ที่ซับซ้อนที่พวกเขาใช้ ความรู้คือพลัง และสุดท้ายจะช่วยยกระดับแบรนด์และมูลค่าองค์กรของคุณให้สูงกว่าผู้อื่น
