Por que os líderes de CPG devem separar o joio do trigo para uma verdadeira otimização do crescimento da receita baseada em IA

A otimização não é mais apenas uma palavra da moda dos fornecedores. É um resultado totalmente definível e mensurável que não pode ser alcançado com técnicas antiquadas aproveitadas por sistemas de IA de tamanho único.

Otimizar o crescimento da receita é hoje uma prioridade máxima em todo o setor de CPG. A incerteza impulsionada pelos ventos contrários da economia world, pela inflação persistente, pelos desafios da cadeia de abastecimento e pelas mudanças nos comportamentos dos compradores intensificaram a importância de compreender como descodificar e navegar sistematicamente pelas condições em evolução para gerar maiores receitas e lucros.

Para as organizações de CPG, a base para essa necessidade crítica é a capacidade de otimizar holisticamente seus principais impulsionadores de gerenciamento de crescimento de receita (RGM), alinhando preços, promoções, combine de mídia e embalagens de produtos de consumo com condições mutáveis ​​de mercado. Isto nunca foi tão complexo em meio aos efeitos em cascata da evolução das preferências dos consumidores, das tensões geopolíticas, das mudanças climáticas e das mudanças populacionais globais – uma das principais razões pelas quais mais de 75% dos fabricantes de CPG estão lutando para gerenciar o gasto whole do comércio moderno das empresas, e 70% dos executivos de CPG estão mais estressados ​​hoje do que há cinco anos.

Com a complexidade sendo uma constante, muitas organizações estão priorizando a otimização do crescimento da receita digitalizada como um mecanismo para enfrentar a tempestade. No Relatório sobre o Estado da Indústria de 2024 do Promotion Optimization Institute, 80% dos entrevistados disseram que estavam investindo em soluções digitais ou recursos analíticos para apoiar novos processos de gerenciamento de crescimento de receita (RGM) e se aprofundar em promoções otimizadas, preços e análises de crescimento de embalagens. O relatório POI também descobriu que 54% planeavam adotar novas soluções de gestão de promoção comercial e 31% embarcariam na integração de capacidades de preços automatizadas. O problema é que muitos destes sistemas são comercializados como “soluções de otimização baseadas em IA” que supostamente servem como a ferramenta perfeita para aliviar as pressões inflacionárias e ampliar as receitas.

No entanto, na realidade, isso simplesmente não é o caso.

À medida que a inteligência synthetic se torna cada vez mais integrada na tecnologia e nos processos de negócio das empresas modernas, os líderes do CPG estão a aprender que nem todas as IA podem proporcionar uma verdadeira otimização do crescimento das receitas em escala. A otimização não é mais apenas uma palavra da moda dos fornecedores. É um resultado totalmente definível e mensurável que não pode ser alcançado com técnicas antiquadas aproveitadas por sistemas de IA de tamanho único.

Por sua vez, é elementary que as organizações compreendam as capacidades distintas das ferramentas de otimização do crescimento das receitas de IA que estão a adotar. Separar o joio do trigo no mundo da IA ​​avançada aumentará ou prejudicará sua capacidade de gerar receitas sustentáveis, resistir à volatilidade do mercado e superar os concorrentes do setor.

É tudo uma questão de sua caixa de ferramentas

Garantir que você tenha as ferramentas de IA certas em sua caixa de ferramentas vale seu peso em ouro quando se trata de otimização do crescimento da receita. Por exemplo, digamos que você queira cortar um bloco de aço. Teoricamente, isso poderia ser feito com uma serra, exceto que levaria anos para ser cortado com sucesso. Enquanto isso, uma tocha de acetileno iria cortá-lo em segundos.

O mesmo se aplica às tecnologias habilitadas para IA. A maioria das formas de IA utilizadas hoje em sistemas de otimização de crescimento de receitas de CPG não consegue dar conta da complexidade do mercado do mundo actual. Eles aproveitam antigas técnicas de regressão linear para resolver um problema de natureza não linear, contando com modelos tradicionais de IA que otimizam uma, duas, três ou quatro restrições estáticas, em vez das 28 ou 30 restrições que as marcas de CPG enfrentam diariamente. Isto leva a gargalos fundamentais que prejudicam o desempenho operacional e o ROI.

A IA generativa (GenAI) é outro exemplo desse desalinhamento. Existem hoje casos de uso da cadeia de valor de CPG para aplicativos GenAI, mas a otimização do crescimento da receita não é um deles. Isso ocorre porque os modelos GenAI dependem de técnicas baseadas em mecanismos de pesquisa que são incapazes de discernir o problema “lixo que entra e lixo que sai”. É como lançar uma enorme rede de pesca ao oceano em busca de um peixe-espada. Você pode pegar um, mas também pescará tubarões, baleias, atum, garrafas plásticas e uma infinidade de outras coisas que são irrelevantes para o resultado desejado.

Facilitando um problema de matemática

É importante lembrar que a verdadeira otimização do crescimento da receita é um problema matemático de alta dimensão em sua essência. Soluções de IA que aproveitam o aprendizado de máquina de caixa de vidro são necessárias para incorporar todas as restrições e variáveis ​​que permitem a otimização para agregar valor simultaneamente ao fabricante e ao varejista de CPG. Ele garante que o sistema seja projetado para compreender fundamentalmente o ambiente em que uma organização opera e, em seguida, implementar e adaptar de forma autônoma estratégias de tomada de decisão com base nas condições em evolução. Depois, pode optimizar as principais alavancas do crescimento das receitas com preços prescritos, promoção comercial, combine de meios de comunicação e recomendações de sortimento alinhadas com a procura do consumidor em condições que colocam pressão sobre o preço regular diário.

Isto explica a incerteza do mercado, como a escassez prolongada de oferta devido a um conflito geopolítico crescente ou aumentos inesperados de preços devido a um evento relacionado com o clima. Se uma seca ao longo do Canal do Panamá aumentar o custo das matérias-primas, o sistema pode ajudar a determinar uma nova estrutura de preços perfect que 1) acomode o aumento dos custos de produção, mantendo ao mesmo tempo as margens e 2) incentive os consumidores a selecionar a sua marca em detrimento dos concorrentes do setor.

Medindo o Impacto

Determinar o impacto do ROI das ferramentas de otimização do crescimento da receita requer uma abordagem abrangente e calculada. Primeiro, concentre-se na análise dos principais KPIs, como aumentos incrementais líquidos em vendas, lucros, dólares de varejo e penetração de mercado gerados a partir de seus gastos com promoção comercial. O desempenho nestes quatro pilares indicará o impacto da sua estratégia de implementação e identificará áreas de melhoria necessária.

A segunda categoria principal é o rácio de eficácia comercial. Para cada dólar gasto no comércio, que retorno médio ele produz? Isto é essential para dimensionar as ferramentas de otimização do crescimento da receita ao longo do tempo. A execução simultânea de ambas as facetas posicionará as organizações para navegar com sucesso pela volatilidade externa e conquistar participação de mercado em relação aos pares do setor. Um forte ROI não se trata apenas de números – trata-se também de obter uma vantagem competitiva em seu segmento.

Otimizar a receita em todo o cenário de CPG é inegavelmente complexo. Embora a digitalização seja promissora para simplificá-la, os líderes empresariais devem se aprofundar para separar ferramentas eficazes de soluções de óleo de cobra. Conhecimento é poder e, em última análise, elevará sua marca acima da concorrência.