Почему управление ростом доходов в сфере потребительских товаров сейчас важно как никогда

Более 80% генеральных директоров CPG не удовлетворены результатами управления ростом доходов (RGM). Но исследования показывают, что благодаря инициативам RGM компании могут получить 80% прибыли от SKU и снизить стоимость BAU на 50%. Итак, в чем подвох?

Реальность такова, что многие компании потребительского спроса не извлекают выгоду из более крупных возможностей роста доходов из-за того, что они слишком зациклены на традиционном управлении ростом доходов. Это сработало; однако это оставило большой потенциал для традиционных инструментов для лучшего управления рычагами RGM. По этой причине команды RGM начали изучать современные решения в своих стратегиях управления ростом доходов , что привело их к открытию целостного подхода к оптимизации всех рычагов RGM, таких как ценообразование, продвижение, ассортимент продукции и управление дистрибуцией.

Что это за подход? Давайте узнаем!

Как можно оптимизировать рычаги RGM?

Прежде чем обсуждать подход, давайте начнем с факта. RGM, идущая в ногу с потребностями отрасли, может принести значительную выгоду: исследования показывают потенциальное увеличение валовой прибыли на 3–5 %. Итак, теперь возникает вопрос: как оказаться на высоте?

Ключевым моментом является интеграция основных элементов RGM для создания надежной структуры, повышающей общую эффективность.

1. Архитектура ценового пакета портфеля

Одним из важнейших компонентов этого интегрированного подхода является архитектура ценового пакета портфеля (PPA). Переосмысление вашего PPA включает в себя расстановку приоритетов, планирование и принятие мер для повышения концентрации и эффективности. Задавая критические вопросы, вы можете прояснить свои приоритеты и соответствующим образом согласовать свои действия.

Учитывайте следующие важные аспекты:

Время. В какое время потребитель решает, какой продукт купить?
Зонтик бренда. Какова категория бренда на основе портфеля продуктов?

Размер SKU -Какой размер подходит для какого мероприятия и какого бренда?
Цена – какую цену следует установить с учетом всего вышеперечисленного?
Каналы – где можно продавать продукцию, исходя из вышеизложенного?

Теперь, лучше понимая, вы можете использовать модели искусственного интеллекта и машинного обучения, используемые в RGM, для одновременного прогнозирования влияния на продажи изменений цен и упаковки, картирования конкурентов, оптимизации цен по каналам.

2. Оптимизация торгового продвижения

Продвижение торговли является существенным расходом для компаний потребительского спроса, обычно составляющим от 11% до более 27% доходов, что делает его второй по величине статьей в отчете о прибылях и убытках. Чтобы оптимизировать эти расходы, компаниям следует внедрить надежные методы проверки, интеграции и моделирования данных.

Например: использование статистических методов, таких как регрессионный анализ и прогнозирование временных рядов, позволяет точно предсказать влияние на продажи различных стратегий скидок. Такие методы, как моделирование Монте-Карло, могут помочь оценить риск и изменчивость различных рекламных сценариев, позволяя принимать более обоснованные решения.

Использование алгоритмов машинного обучения поможет вам проанализировать исторические данные о рекламных акциях, выявив закономерности, которые определяют оптимальные стратегии уценки и идеальные планы продвижения. И этот комплексный подход позволяет компаниям обеспечить эффективное распределение рекламных ресурсов для максимальной отдачи от инвестиций.

3. Управление ассортиментом продукции

Хотя у большинства организаций есть какие-то инструменты управления ассортиментом. Однако эти устаревшие платформы планирования не обеспечивают целостного представления о предприятии из-за высокой зависимости от исторических данных о продажах и догадок для прогнозирования будущего спроса. Это имеет очевидные ограничения, такие как ограниченная видимость будущего, статическое планирование ассортимента и реактивные подходы, которые приводят к задержке действий, что в конечном итоге приводит к риску упустить возможности продаж и снизить доверие клиентов.

Чтобы выйти за пределы этих «слепых зон», мы применяем упреждающее планирование оптимизации ассортимента. Здесь использование сценарного планирования и прогнозирования спроса помогает компаниям моделировать различные рыночные сценарии на основе потенциальных событий или стратегий конкурентов.

Включение Market MixModeling (MMM) еще больше обогащает эту стратегию за счет анализа влияния маркетинговых каналов и рекламных акций на эффективность продаж.

Это позволяет получить полное представление о том, как факторы влияют на спрос, и принимать решения на основе данных. Используя эти аналитические методы, компании могут улучшить кластеризацию продуктов, максимизировать возможности продаж и удовлетворенность клиентов, что позволяет заранее вносить коррективы для активной оптимизации ассортимента.

4. Оптимизация распределения

Сейчас не менее важно, чтобы правильные продукты доходили до нужных потребителей. Следовательно, как только появится четкое понимание продукта, цены и рекламных акций, следующим шагом будет согласование запасов, ассортимента и планограмм для повышения эффективности категорий продуктов. Выявляя неэффективные портфели и работая над ними, можно сократить капитал и затраты.

Для этого используйте прогноз спроса с помощью иерархических планов агрегирования, поэкспериментировав хотя бы с оптимизацией цен и портфеля, чтобы добиться большей точности прогноза.

Теперь при интеграции с данными о продажах, сезонности, рыночных тенденциях и т. д. используются такие методы, как обнаружение аномалий для идентификации выбросов и алгоритмы многорукого бандита для распределения ресурсов для оптимизации стратегий каналов и предотвращения каннибализации.

Будущее роста X Управление ростом доходов в сфере потребительских товаров

Теперь мы лучше понимаем, что и как оптимизировать для достижения лучших результатов. Следует учитывать, что реализация этих мер требует надежной CPG-аналитики. Таким образом, компаниям, стремящимся улучшить управление ростом доходов, придется проделать определенную домашнюю работу.

Как эксперт в области управления ростом доходов, мы понимаем, что, хотя существует множество решений искусственного интеллекта, дающих результаты, не все из них подходят для каждой организации.

Следовательно, вам, возможно, придется сотрудничать со специализированными поставщиками, такими как решения Polestar , которые понимают нюансы отрасли, имеют солидный опыт в аналитической области и инструменты для предоставления быстрых и точных результатов, чтобы одержать верх и укрепить свои позиции на любом рынке. США или за границей, что в конечном итоге приведет к более быстрому росту доходов и эффективности бизнеса.