CPG의 수익 성장 관리가 그 어느 때보다 중요한 이유

CPG CEO의 80% 이상이 수익 성장 관리(RGM) 결과에 만족하지 않습니다. 그러나 연구에 따르면 기업은 RGM 이니셔티브를 통해 SKU를 80% 확보하고 BAU 비용을 50% 절감할 수 있습니다. 그래서, 문제는 무엇입니까?

현실은 많은 CPG 회사가 전통적인 수익 성장 관리에 너무 집착하기 때문에 더 큰 수익 성장 기회를 활용하지 못하고 있다는 것입니다. 효과가 있었습니다. 그러나 RGM 레버를 더 잘 관리하기 위한 기존 도구에는 많은 잠재력이 남아 있습니다. 이로 인해 RGM 팀은 수익 성장 관리 전략 에서 최신 솔루션을 탐색하기 시작하여 가격 책정, 판촉, 제품 분류 및 유통 관리와 같은 모든 RGM 수단을 최적화하는 전체적인 접근 방식을 발견했습니다.

이제 그 접근 방식은 무엇입니까? 알아봅시다!

RGM 레버를 어떻게 최적화할 수 있습니까?

접근 방식을 논의하기 전에 사실부터 시작하겠습니다. 업계 요구에 부응하는 RGM은 상당한 이점을 창출할 수 있습니다. 연구에 따르면 총 이익이 3~5% 증가할 가능성이 있는 것으로 나타났습니다. 그렇다면 이제 문제는 어떻게 상황에 대처할 것인가 하는 것입니다.

핵심은 RGM의 주요 요소를 통합하여 전반적인 효율성을 향상시키는 강력한 프레임워크를 만드는 것입니다.

1. 포트폴리오 가격 팩 아키텍처

이 통합 접근 방식의 중요한 구성 요소 중 하나는 PPA(Portfolio Price Pack Architecture)입니다. PPA를 재고하려면 우선순위를 정하고, 계획하고, 초점과 효율성을 높이기 위한 조치를 취해야 합니다. 중요한 질문을 하면 우선순위를 명확히 하고 이에 따라 행동을 조정할 수 있습니다.

다음과 같은 필수 측면을 고려하십시오.

시간 – 소비자는 언제 어떤 제품을 구매할지 결정합니까?
브랜드 우산 – 제품 포트폴리오를 기준으로 브랜드 카테고리는 무엇입니까?

SKU 사이즈 - 어떤 이벤트, 어떤 브랜드에 어떤 사이즈가 적합한가요?
가격 – 위의 사항을 모두 고려한 후 어떤 가격을 책정해야 합니까?
채널 - 위 내용을 바탕으로 제품을 어디에서 판매할 수 있나요?

이제 더 나은 이해를 바탕으로 RGM에서 사용되는 AI 및 ML 모델을 활용하여 가격 및 포장 변경이 판매에 미치는 영향을 예측하고, 경쟁업체를 매핑하고, 채널별 가격을 한 번에 최적화할 수 있습니다.

2. 무역진흥 최적화

무역 판촉은 CPG 회사에게 상당한 비용이며, 일반적으로 매출의 11%에서 27% 이상을 차지하며 손익계산서에서 두 번째로 큰 항목입니다. 이러한 지출을 최적화하려면 기업은 강력한 데이터 검증, 통합 및 모델링 기술을 통합해야 합니다.

예를 들어 회귀 분석, 시계열 예측 등의 통계적 방법을 사용하면 다양한 할인 전략의 매출 영향을 정확하게 예측할 수 있습니다. 몬테카를로 시뮬레이션과 같은 기술은 다양한 판촉 시나리오의 위험과 변동성을 평가하는 데 도움이 되므로 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

ML 알고리즘을 사용하면 과거 프로모션 데이터를 분석하여 최적의 가격 인하 전략과 이상적인 프로모션 계획을 알려주는 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 그리고 이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 기업은 판촉 자원을 효율적으로 할당하여 투자 수익을 극대화할 수 있습니다.

3. 상품구색관리

대부분의 조직에는 일종의 구색 관리 도구가 있습니다. 그러나 이러한 레거시 계획 플랫폼은 과거 판매 데이터에 대한 의존도가 높고 미래 수요를 예측하기 위한 추측으로 인해 전체적인 기업 관점을 제공하지 못했습니다. 이는 제한된 미래 가시성, 정적 분류 계획, 대응적 접근 방식과 같은 명백한 한계를 갖고 있어 조치가 지연되어 궁극적으로 판매 기회를 놓치고 고객 신뢰가 저하될 위험이 있습니다.

이러한 맹점을 뛰어넘기 위해 우리는 구색 최적화를 위한 사전 예방적 계획을 채택합니다. 여기에서 시나리오 계획과 수요 예측을 사용하면 회사는 잠재적인 이벤트나 경쟁사 전략을 기반으로 다양한 시장 시나리오를 시뮬레이션하는 데 도움이 됩니다.

MMM(Market MixModeling)을 통합하면 마케팅 채널과 프로모션이 판매 성과에 미치는 영향을 분석하여 이 전략을 더욱 강화할 수 있습니다.

이를 통해 요인이 수요에 어떻게 영향을 미치는지 포괄적으로 이해할 수 있어 데이터 기반 결정이 가능해집니다. 이러한 분석 기술을 활용함으로써 기업은 제품 클러스터링을 개선하고 판매 기회와 고객 만족도를 극대화하여 사전 대응적인 구색 최적화를 위한 선제적인 조정을 할 수 있습니다.

4. 분포 최적화

이제 올바른 제품이 올바른 소비자에게 전달되는 것도 마찬가지로 중요합니다. 따라서 제품, 가격 및 판촉 행사에 대한 명확한 이해가 이루어지면 다음 단계는 재고, 구색 및 플래노그램을 조정하여 제품 카테고리 성능을 향상시키는 것입니다. 실적이 저조한 포트폴리오를 식별하고 이에 대한 작업을 수행하면 자본과 비용을 줄일 수 있는 기회가 있습니다.

그렇게 하려면 최소한 가격 및 포트폴리오 최적화를 실험한 후 계층적 집계 계획으로 수요 예측을 활용하여 예측 정확도를 높이십시오.

이제 판매 데이터, 계절성, 시장 동향 등과 통합되어 이상치 식별을 위한 이상 탐지, 자원 할당을 위한 다중 무장 산적 알고리즘과 같은 기술을 사용하여 채널 전략을 최적화하고 식인 행위를 방지합니다.

성장의 미래 X CPG 매출 성장 관리

이제 더 나은 결과를 위해 무엇을 최적화하고 어떻게 최적화해야 하는지 더 잘 이해하게 되었습니다. 이러한 조치를 실행하려면 견고한 CPG 분석이 필요하다는 점을 고려해야 합니다. 따라서 수익 성장 관리를 강화하려는 기업에게는 몇 가지 숙제가 있습니다.

수익 성장 관리 전문가로서 우리는 결과를 제공하는 수많은 AI 솔루션이 있지만 모두가 모든 조직에 적합한 것은 아니라는 점을 이해합니다.

따라서 업계의 미묘한 차이를 이해하는 데 전문 지식이 있고 탄탄한 분석 도메인 전문 지식과 빠르고 정확한 결과를 제공하여 모든 시장에서 우위를 점할 수 있는 도구를 갖춘 Polestar 솔루션 과 같은 전문 제공업체와 파트너 관계를 맺어야 할 수도 있습니다. 미국 또는 해외에서 궁극적으로 더 강력한 매출 성장과 비즈니스 성과로 이어집니다.