为什么 CPG 的收入增长管理现在比以往任何时候都更加重要

超过 80% 的 CPG 首席执行官对其收入增长管理 (RGM) 结果不满意。但研究表明，通过 RGM 计划，公司可以增加 80% 的 SKU，降低 50% 的 BAU 成本。那么，有什么问题呢？

现实情况是，许多消费品公司由于过于专注于传统的收入增长管理而没有利用更大的收入增长机会。它起作用了；然而，它为传统工具留下了很大的潜力，可以更好地管理 RGM 杠杆。因此，RGM 团队开始在收入增长管理策略中探索现代解决方案，从而找到一种整体方法来优化所有 RGM 杠杆，例如：定价、促销、产品分类和分销管理。

现在这个方法是什么？让我们来看看吧！

如何优化 RGM 杠杆？

在讨论该方法之前，让我们先从一个事实开始。与行业需求保持同步的 RGM 可以产生显着的效益——研究表明毛利润可能增加 3% 到 5%。那么，现在的问题是你如何应对这种情况？

关键是整合 RGM 的主要要素，创建一个增强整体有效性的强大框架。

1. 投资组合价格包架构

这种集成方法的一个重要组成部分是投资组合价格包架构 (PPA)。重新思考您的 PPA 包括确定优先顺序、规划和采取行动以增强重点和有效性。通过提出关键问题，您可以明确您的优先事项并相应地调整您的行动。

考虑这些基本方面：

时间——消费者什么时候决定购买哪种产品？
品牌保护伞——基于产品组合的品牌类别是什么？

SKU 尺寸 - 什么尺寸适合哪个活动和哪个品牌？
价格——考虑到以上所有因素后应该设定什么价格？
渠道——根据以上内容，产品可以在哪里销售？

现在，有了更好的理解，您可以利用 RGM 中使用的 AI 和 ML 模型来预测价格和包装变化的销售影响、映射竞争对手、按渠道一次性优化定价。

2. 贸易推广优化

贸易推广对于 CPG 公司来说是一项巨额支出，通常占收入的 11% 至 27% 以上，使其成为损益表中的第二大项目。为了优化这笔支出，公司应该采用强大的数据验证、集成和建模技术。

例如——利用回归分析、时间序列预测等统计方法，可以准确预测各种折扣策略对销售的影响。蒙特卡洛模拟等技术可以帮助评估不同促销场景的风险和可变性，从而做出更明智的决策。

采用机器学习算法将帮助您分析历史促销数据，识别可提供最佳降价策略和理想促销计划的模式。这种全面的方法使公司能够确保有效地分配促销资源，以获得最大的投资回报。

3. 产品分类管理

尽管大多数组织都有某种分类管理工具。但由于高度依赖历史销售数据和预测未来需求的猜测，这些遗留规划平台未能提供整体的企业视图。这具有明显的局限性，例如有限的未来可见性、静态的分类规划以及导致行动延迟的反应性方法，最终面临错失销售机会并降低客户信任的风险。

为了克服这些盲点，我们采取主动规划来优化品种。这里使用场景规划和需求预测可以帮助公司根据潜在事件或竞争对手的策略模拟不同的市场场景。

通过分析营销渠道和促销对销售业绩的影响，纳入市场组合建模 (MMM) 进一步丰富了这一策略。

这样可以全面了解因素如何影响需求，从而实现数据驱动的决策。通过利用这些分析技术，公司可以拥有更好的产品集群，最大限度地提高销售机会和客户满意度，从而可以进行先发制人的调整以实现主动的品种优化。

4. 分配优化

现在，让合适的产品到达合适的消费者也同样重要。因此，一旦对产品、价格和促销有了清晰的了解，下一步就是调整库存、分类和货架图，以提高产品类别的表现。通过识别并处理表现不佳的投资组合，就有机会减少资本和成本。

为此，至少在尝试价格和投资组合优化后，利用分层聚合计划的需求预测来实现更好的预测准确性。

现在与销售数据、季节性、市场趋势等集成，使用异常检测等技术进行异常值识别，使用多臂老虎机算法进行资源分配，以优化渠道策略并防止蚕食。

增长的未来 X CPG 的收入增长管理

现在可以更好地了解优化内容以及如何优化以获得更好的结果。必须考虑到，实施这些措施需要可靠的 CPG 分析。因此，希望加强收入增长管理的公司需要做一些功课。

作为收入增长管理方面的专家，我们了解虽然有许多可用的人工智能解决方案可以产生结果，但并非所有解决方案都适合每个组织。

因此，您可能需要与Polestar 解决方案等专业供应商合作，他们擅长了解行业的细微差别，拥有完善的分析领域专业知识，以及提供快速准确结果的工具，从而获得优势，增强其在任何市场的地位 –美国或国外，最终带来更强劲的收入增长和业务绩效。