Neden CPG Liderlerinin Gerçek AI Güçlü Gelir Büyümesi Optimizasyonu için Buğdayı Samandan Ayırmaları Gerektiği

Optimizasyon artık sadece bir moda sözü değil. Tamamen tanımlanabilir ve ölçülebilir bir sonuçtur ve eski yöntemlerle ve uygulanamayan AI sistemleriyle elde edilemez.

————————
Gelir büyümesi optimizasyonu, bugün CPG sektöründe en önemli önceliklerden biridir. Küresel ekonomik headwinds, sürekli enflasyon, tedarik zinciri zorlukları ve değişen alıcı davranışları, artan gelir ve kar elde etmek için değişen koşulları sistematik olarak çözmek ve navigasyon etmek gerektiğini vurgulamıştır.

CPG organizasyonları için, bu kritik ihtiyaca temel olan, gelir büyümesi yönetimini (RGM) optimize etmektir. Bunu, fiyatlandırma, promosyon, medya karışımı ve tüketici ürün ambalajını değişen pazar koşullarıyla uyumlu hale getirerek sağlarlar. Bu, tüketici tercihleri, enflasyon, jeopolitik gerilimler, iklim değişikliği ve küresel nüfus değişiklikleri gibi etkilerin birincil nedeniyledir – bu nedenle %75’ten fazla CPG üreticisi, toplam işletme modern ticaret harcamasını yönetmekte zorluk çekmektedir ve %70’inden fazla CPG yöneticisi, beş yıl öncesine göre daha streslidir.

Çok sayıda organizasyon, dijitalleştirilmiş gelir büyümesi optimizasyonunu, fırtınayı atlatmak için bir mekanizma olarak önceliklendirmektedir. Tanıtım Optimizasyonu Enstitüsü’nün 2024 Sektör Raporunda, répondentlerin %80’i, yeni gelir büyümesi yönetim süreçlerini desteklemek ve optimize edilmiş tanıtım, fiyatlandırma ve paket büyümesi analizine daha derine inmek için dijital çözümler veya analitik yetenekler yatırımı yaptıklarını belirtmiştir. POI raporu ayrıca, %54’ünün yeni ticaret tanıtım yönetimi çözümlerini benimseyeceğini ve %31’inin otomatik fiyatlandırma yeteneklerini entegre edeceğini buldu.

Çok sayıda sistem, “AI destekli optimizasyon çözümleri” olarak pazarlanmaktadır ve enflasyonist baskıları hafifletmek ve geliri artırmak için etkili olabilir. Ancak gerçekte, bu böyle değildir. Gelişmiş analitiklerin, sofistike matematik ve AI tarafından ermöglichtirilen, işletmelerin teknoloji ve iş süreçlerine entegre edildiği medida arttıkça, tüm AI teknikleri ve matematiklerin gerçek gelir büyümesi optimizasyonunu ölçeklenebilir bir şekilde sunamayacağı açık hale gelmiştir. CPG liderleri, optimizasyon tanımının eski ve yanlış olduğunu öğrenmektedirler. Endüstri, historically, “optimizasyon”u dünün regresyon modellemesi ve iş senaryo simülasyonları olarak tanımlamıştır. Bunlar, aslında, optimize etmeyen, sadece tahmin eden tekniklerdir. Ayrıca, Generative AI ve sinir ağlarının, optimize etmediğini, ancak bir organizasyonun dijital dönüşüm yolculuğunun diğer bileşenlerine yardımcı olan değerli teknikler olduğunu öğrenmektedirler.

Analitik peyzaj hızla değişmektedir. Gelişmiş analitik şirketler, CPG ortaklarına, bu teknolojilerin kullanımını ve işletme modellerindeki spesifik uygulamalarını anlamak ve olgunlaşmak konusunda yardımcı olmalıdır. Optimizasyon artık sadece bir moda sözü değil, tamamen tanımlanabilir ve ölçülebilir bir sonuçtur. Bu, hem CPG üreticisi hem de perakendecinin kısıtlarını dengeleyerek elde edilebilir. Bu düzeyde kısıtlama tabanlı optimizasyon ve somut faydaları, eski yöntemlerle ve uygulanamayan AI sistemleriyle elde edilemez.

Bununla birlikte, organizasyonların, gelir büyümesi optimizasyonu araçlarını benimserken, bu araçların distinct yeteneklerini anlamaları kritiktir. Gelişmiş analitik ve AI dünyasında buğdayı samandan ayırmak, sürdürülebilir geliri artırmak, piyasa volatilitesini navigasyon etmek ve endüstri rakiplerini geçmek için yeteneğinizi geliştirecektir.

Bununla ilgili tüm araçlar

Gelir büyümesi optimizasyonu için doğru gelişmiş matematik ve AI araçlarına sahip olmak, altın değerindedir. Örneğin, bir çelik bloğu kesmek istiyorsanız, bunu teorik olarak bir testere ile yapabilirsiniz, ancak bu yıllar alacaktır. Bir asetilen torchu ise bunu saniyeler içinde kesecektir.

Aynı şey, AI destekli teknolojiler için de geçerlidir. Bugün CPG gelir büyümesi optimizasyonu sistemlerinde kullanılan AI formlarının çoğu, gerçek dünya pazar karmaşıklığını hesaba katamaz. Eski lineer regresyon tekniklerini, doğası gereği non-lineer olan bir problemi çözmek için kullanırlar ve geleneksel istatistiksel modellere dayanarak, bir, iki, üç veya dört statik kısıtlamayı optimize ederler, ancak CPG markalarının günlük olarak navigasyon ettiği gerçek dünya koşullarını yansıtan iki veya üç düzine kısıtlamayı hesaba katmazlar. Bu, temel analitik performansı engeller ve etkili gelir büyümesi önerisi oluşturmayı ve operasyonel performansı ve ROI’yi hem CPG üreticisi hem de perakendeci için engeller.

Generative AI (GenAI) başka bir örnektir. CPG değer zincirinde GenAI uygulamaları için değerli kullanım durumları vardır, ancak gelir büyümesi optimizasyonu değildir. Bu, GenAI modellerinin, “çöp içinde çöp” problemini ayırt edemeyen arama motoru tabanlı tekniklere dayanması ve sinir ağları makine öğreniminin optimize etmediği gerçeğinden kaynaklanmaktadır.

Matematik Problemini Kolaylaştırmak

Gerçek gelir büyümesi optimizasyonunun, temelde, kısıtlama tabanlı, yüksek boyutlu bir matematik problemi olduğunu unutmamak önemlidir. Gelişmiş matematik ve AI çözümleri, cam kutu makine öğrenimi kullanarak, optimize etme değerini sunmak için tüm kısıtlamaları ve değişkenleri içerebilmelidir. Bu, sistemlerin, bir organizasyonun işlettiği ortamı temel olarak anlaması ve真正 optimize etme yeteneği ile ticaret tanıtım takvimleri oluşturabilmesi için tasarlandığından emin olunmasını sağlar. Sonra, diğer gelir büyümesi yönetiminin önemli kollarını optimize etmek için sonraki adımdır, her gün fiyatlandırması, ticaret tanıtımı, medya karışımı ve ürün seçimi ile tüketici talebi altında normal fiyatlandırmanın koşullarını üretmek için holistik öneriler oluşturur.

Etkiyi Ölçmek: Etkinlik Sonrası Etkililik

Gelir büyümesi optimizasyonu araçlarının ROI etkisini belirlemek için kapsamlı ve hesaplı bir yaklaşım gerekir. İlk olarak, ticaret tanıtım harcamasından elde edilen net artan satışlar, karlar, perakende rafta dolarlar ve pazar penetrasyonu gibi temel KPI’lerin post-event analizine odaklanın. Bu dört sütun üzerindeki performans, uygulamanızın etkisini ve iyileştirme gereken alanları gösterecektir.

İkinci önemli kategori, ticaret etkinlik oranlarıdır. Her bir ticaret doları için, ortalama olarak ne kadar geri dönüş sağlar? Bu, gelir büyümesi optimizasyonu araçlarını zaman içinde ölçeklendirmek için kritiktir. Her iki yönü de bir arada uygulayarak, organizasyonlar, dış volatiliteyi erfolgreich bir şekilde navigasyon edecek ve endüstri rakiplerini geçecektir. Güçlü bir ROI, sadece rakamlarla ilgili değil, aynı zamanda segmentinizde rekabetçi bir avantaj elde etmektir.

CPG peyzajı boyunca geliri optimize etmek şüphesiz karmaşıktır. Dijitalleşme, bunu basitleştirmeye vaat etmektedir, ancak işletme liderlerinin, kullandıkları gelişmiş matematik ve AI araçlarını güçlü bir şekilde anlamaları gerekmektedir. Bilgi, güçtür ve sonunda markanızı ve şirket değerinizi paketin üzerinde yükseltecektir.