CPG における収益成長管理がこれまで以上に重要になっている理由

CPG CEO の 80% 以上が、収益成長管理 (RGM) の結果に満足していません。しかし、調査によると、企業は RGM イニシアチブにより SKU が 80% 獲得され​​、BAU コストが 50% 削減されたことがわかっています。それで、何が問題ですか?

現実には、多くの日用品企業は、従来の収益成長管理にこだわりすぎるため、より大きな収益成長の機会を活用できていません。それはうまくいきました。ただし、RGM レバーをより適切に管理するための従来のツールには多くの可能性が残されています。このため、RGM チームは収益成長管理戦略における最新のソリューションを模索し始め、価格設定、プロモーション、製品の品揃え、流通管理などのすべての RGM 手段を最適化するための総合的なアプローチを発見しました。

さて、そのアプローチとは何でしょうか？調べてみましょう！

RGM レバーを最適化するにはどうすればよいですか?

アプローチについて説明する前に、事実から始めましょう。業界のニーズに合わせた RGM は、大きな利益を生み出す可能性があります。調査によると、粗利益が 3% ～ 5% 増加する可能性があることが示されています。そこで、今問題になっているのは、この状況をどうやって乗り越えるかということです。

重要なのは、RGM の主要な要素を統合して、全体的な有効性を高める堅牢なフレームワークを作成することです。

1. ポートフォリオの価格パックのアーキテクチャ

この統合アプローチの重要なコンポーネントの 1 つは、ポートフォリオ プライス パック アーキテクチャ (PPA) です。 PPA を再考するには、優先順位を付け、計画を立て、行動を起こして焦点と効果を高めることが必要です。重要な質問をすることで、優先順位を明確にし、それに応じて行動を調整することができます。

次の重要な側面を考慮してください。

時間 – 消費者はどの時点でどの製品を購入するかを決定しますか?
ブランドアンブレラ – 製品ポートフォリオに基づくブランドカテゴリーは何ですか?

SKU サイズ - どのサイズがどのイベント、どのブランドに適していますか?
価格 – 上記をすべて考慮した後、どのくらいの価格を設定する必要がありますか?
チャネル – 上記に基づいて製品をどこで販売できますか?

理解が深まったことで、RGM で使用される AI モデルと ML モデルを活用して、価格とパックの変更による売上への影響を予測し、競合他社をマッピングし、チャネルごとの価格設定を一度に最適化できるようになりました。

2. 貿易促進の最適化

貿易促進は日用品企業にとって多額の費用であり、通常は収益の 11% から 27% 以上を占め、損益計算書で 2 番目に大きな項目となっています。この支出を最適化するには、企業は堅牢なデータ検証、統合、モデリング技術を組み込む必要があります。

たとえば、回帰分析や時系列予測などの統計手法を使用すると、さまざまな割引戦略による売上への影響を正確に予測できます。モンテカルロ シミュレーションのような手法は、さまざまなプロモーション シナリオのリスクと変動性を評価するのに役立ち、より多くの情報に基づいた意思決定を可能にします。

ML アルゴリズムを採用すると、過去のプロモーション データを分析し、最適な値下げ戦略と理想的なプロモーション プランを伝えるパターンを特定するのに役立ちます。また、この包括的なアプローチにより、企業はプロモーション リソースを確実に効率的に割り当てて、投資収益率を最大化することができます。

3. 品揃え管理

ただし、ほとんどの組織は何らかの品揃え管理ツールを持っています。しかし、これらの従来の計画プラットフォームでは、将来の需要を予測するために過去の販売データと推測に大きく依存しているため、全体的な企業ビューが提供されていません。これには、将来の見通しの制限、静的な品揃え計画、対応の遅れにつながる事後対応​​のアプローチなど、明らかな制限があり、最終的には販売機会を逃し、顧客の信頼を損なう危険があります。

これらの死角を越えるために、私たちは品揃えを最適化するための積極的な計画を採用しています。ここで、シナリオ計画と需要予測を使用することは、企業が潜在的なイベントや競合他社の戦略に基づいてさまざまな市場シナリオをシミュレーションするのに役立ちます。

マーケット ミックスモデリング (MMM) を組み込むと、マーケティング チャネルとプロモーションが販売実績に与える影響を分析することで、この戦略がさらに強化されます。

これにより、要因が需要にどのような影響を与えるかを包括的に理解できるようになり、データに基づいた意思決定が可能になります。これらの分析技術を活用することで、企業は製品のクラスタリングを改善し、販売機会と顧客満足度を最大化し、先制的な調整を可能にしてプロアクティブな品揃えの最適化を実現できます。

4. 分散の最適化

現在、適切な製品を適切な消費者に届けることも同様に重要です。したがって、製品、価格、プロモーションを明確に理解したら、次のステップは、在庫、品揃え、棚割りを調整して、製品カテゴリのパフォーマンスを向上させることです。パフォーマンスの低いポートフォリオを特定してそれに取り組むことで、資本とコストを削減する機会が得られます。

そのためには、少なくとも価格とポートフォリオの最適化を試した後、階層的な集計計画を使用して需要予測を活用し、より良い予測精度を達成します。

現在、販売データ、季節性、市場傾向などと統合されており、外れ値を特定するための異常検出などの技術が、リソース割り当てのためのマルチアームバンディットアルゴリズムに使用され、チャネル戦略を最適化し、カニバリゼーションを防止します。

成長の未来 X CPG における収益成長管理

より良い結果を得るために何をどのように最適化すればよいかについて、より深く理解できるようになりました。これらの対策を実施するには、しっかりとした CPG 分析が必要であることを考慮する必要があります。したがって、収益成長管理の強化を検討している企業には、いくつかの宿題が必要になります。

収益成長管理の専門家として、私たちは、結果をもたらす利用可能な AI ソリューションが多数ある一方で、すべてがすべての組織に適しているわけではないことを理解しています。

したがって、業界の微妙な違いを理解し、適切な分析領域の専門知識を持ち、市場で優位に立つために迅速かつ正確な結果を提供するツールを備えたポールスター ソリューションのような専門プロバイダーと提携して、あらゆる市場での地位を高める必要がある場合があります。米国でも海外でも、最終的にはより強力な収益成長と業績につながります。