Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
✔ Warum traditionelles RGM nicht ausreicht – Erfahren Sie, warum herkömmliche Analysemethoden und KI-Tools Schwierigkeiten haben, mit der schnelllebigen Marktlandschaft von heute Schritt zu halten.
✔ Wie Agentic AI für RGM das Spiel verändert – Entdecken Sie, wie intelligente, autonome Agenten Preisgestaltung, Werbeaktionen und Portfoliostrategien in Echtzeit optimieren.
✔ Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle von Agentic AI im RGM? – Erfahren Sie, wie führende Unternehmen Agentic AI für die Marktmix-Modellierung, die dynamische Preis- und Paketarchitektur und die Optimierung von Handelsförderungsmaßnahmen einsetzen.
✔ Welche Auswirkungen hat die Implementierung von Agentic AI auf RGM? – Erfahren Sie, wie Agentic AI die Entscheidungsfindung beschleunigt, den ROI von Werbemaßnahmen verbessert und die Effektivität der Preisgestaltung steigert.
✔ Wie starte ich mit Agentic AI Revenue Growth Management? – Erfahren Sie die wichtigsten Schritte für die erfolgreiche Integration von Agentic AI für RGM, ohne Ihr bestehendes Analyse-Ökosystem zu beeinträchtigen.
Betrachten wir die Fakten. Trotz millionenschwerer Investitionen in RGM-Kapazitäten sind mehr als 80 % der CEOs mit ihren aktuellen RGM-Ergebnissen unzufrieden, da nur etwa 1 von 10 Marken systematisch Wachstum bei Marktanteil, Kategorieführerschaft und Gewinn erzielen.
Da Unternehmen voraussichtlich über 2,5 Milliarden US-Dollar in KI- und Machine-Learning-Technologien investieren werden, erwarten sie natürlich mehr als die grundlegende Analyse, die herkömmliche KI-Systeme derzeit bieten – etwa die Frage , welche Werbeaktion in welchem Geschäft und zu welchem Preis durchgeführt werden soll . Die eigentliche Frage lautet: Wie greifen all diese Komponenten ineinander, um die Gesamtleistung des Unternehmens zu maximieren?
Wir müssen die Opportunitätskosten verzögerter Entscheidungen verstehen. Über 65 % der Einzelhändler verfügen nicht über Echtzeitdaten ihrer Lieferkette , was ihre Fähigkeit beeinträchtigt, schnell auf Erkenntnisse zu reagieren. Dies wirkt sich negativ auf ihr Umsatzwachstumspotenzial im Vergleich zu Wettbewerbern aus, die ein bis zu fünffach höheres Umsatzwachstum verzeichnen.
Natürlich sind diese traditionellen Analysemethoden nach wie vor wichtig für eine solide analytische Grundlage. Denn sie speichern jahrelang Daten auf Artikelnummernebene, Analysen zur Wirkung von Werbeaktionen und händlerspezifische Erkenntnisse . Wir behaupten nicht, dass sie keine Ergebnisse mehr liefern, denn ihre Anwendung hat in der Vergangenheit zuverlässige Resultate geliefert, die zu messbaren Erfolgen im Umsatzwachstumsmanagement von Konsumgütern geführt haben.
Doch nun hat sich das Spiel verändert.
Die Präferenzen der Verbraucher ändern sich über Nacht, Wettbewerbsstrategien erfolgen in Echtzeit, und die explosionsartige Zunahme digitaler Kanäle hat eine beispiellose Komplexität geschaffen. Selbst die fortschrittlichsten traditionellen Analysemethoden haben Mühe, mit diesem Tempo Schritt zu halten .
Warum? Weil diese traditionellen und einige KI-basierte RGM-Systeme nicht für die Dynamik und Komplexität des heutigen Marktes ausgelegt sind. Diese Systeme – basierend auf Regressionstechniken, Zeitreihenprognosen und statischen Optimierungsalgorithmen – haben die Entscheidungsqualität zwar schrittweise verbessert , bleiben aber im Kern reaktiv statt proaktiv und episodisch statt kontinuierlich.
Hier kommt die agentenbasierte KI ins Spiel – nicht als Ersatz, sondern als transformative Erweiterung Ihrer bestehenden RGM-Fähigkeiten.
Bei der Implementierung von Agentic AI im RGM geht es nicht nur um die Bereitstellung einer neuen Technologie – es bedarf einer soliden Grundlage, wie Marcelle Cruz, Sr. Director – Revenue Growth Management Capabilities (Lateinamerika) bei PepsiCo, betont.
Durch die Erweiterung Ihrer bestehenden Analyseinfrastruktur um autonome, intelligente Agenten erschließen Sie völlig neue Wertschöpfungspotenziale. Traditionelle KI in RGM liefert Ihnen Erkenntnisse und Empfehlungen. Die Integration von Agentic AI ermöglicht Ihnen ein ganzes Ökosystem: spezialisierte intelligente Agenten, die in ihren jeweiligen Bereichen zunehmend autonom planen, argumentieren und handeln .
Ich möchte Ihnen anhand eines Beispiels zeigen, wie führende Konsumgüterunternehmen diese Fähigkeiten einsetzen, um messbare finanzielle Auswirkungen in den wichtigsten RGM-Bereichen zu erzielen.
Die Modellierung des Marketingmixes war schon immer ein wichtiger Bestandteil des Umsatzwachstums, und da 69 % bis 84 % der CMOs unter ständigem Druck stehen, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen , ist es naheliegend, dass CMOs die Modellierung des Marketingmixes nutzen, um datenbasierte Budgetentscheidungen zu treffen.
Obwohl KI bereits eine wichtige Rolle bei der Verbesserung ihrer MMM-Entscheidungsprozesse spielt, erleben viele RGM-Experten eine wachsende Enttäuschung über die aktuellen KI-Implementierungen. Hier ist der Grund:
1. Black-Box-Lösungen: Viele der derzeitigen KI-gestützten MMM-Tools arbeiten als undurchsichtige Systeme. Sie liefern Ergebnisse, ohne die zugrunde liegende Logik zu erläutern, was es RGM-Teams erschwert, den Erkenntnissen zu vertrauen oder sie richtig umzusetzen.
2. Statische Modellierungsparadigmen: Trotz des Einsatzes ausgefeilterer Algorithmen arbeitet das heutige KI-basierte MMM immer noch innerhalb traditioneller Modellierungsrahmen, die periodisch statt kontinuierlich ausgeführt werden.
3. Begrenzte Integration: Die meisten KI-Lösungen für MMM funktionieren als eigenständige Tools und sind nicht mit anderen wichtigen RGM-Systemen wie Preisgestaltung, Werbung und Lieferkettenplanung verbunden.
4. Erkenntnisse ohne Handlung: Selbst die fortschrittlichsten KI-basierten MMM-Tools beschränken sich in der Regel darauf, Erkenntnisse oder Empfehlungen zu liefern und überlassen die Umsetzung und Anpassung den menschlichen Teams.
Das Kernproblem besteht nicht darin, dass KI nicht leistungsstark genug ist – sondern darin, dass traditionelle KI-Ansätze nicht für die vernetzte und dynamische Natur moderner Marketingumgebungen ausgelegt sind.
Eine Multiagentenarchitektur wandelt dies jedoch in ein intelligentes Budgetverteilungssystem um, das das Umsatzwachstum autonom optimiert.
Die Preispaketarchitektur ist eine wichtige Ebene des Revenue Managements, doch viele Unternehmen nutzen sie noch immer nicht voll aus. Das Problem liegt nicht an den Daten oder der Technologie, sondern im System . Überlegen Sie einmal, wie die Preispaketarchitektur typischerweise in den meisten Organisationen funktioniert:
Das Analyseteam führt vierteljährlich Analysen durch, um Optimierungspotenziale zu identifizieren. Es erstellt ansprechende Präsentationen mit Handlungsempfehlungen. Diese Empfehlungen durchlaufen mehrere Prüfungsrunden mit Marketing, Vertrieb und Finanzen.
Dann folgt die Umsetzung. Das Preisteam aktualisiert die Preislisten. Das Vertriebsteam verhandelt mit den Einzelhändlern. Das Handelsmarketingteam passt Werbeaktionen an. Das Supply-Chain-Team optimiert die Produktion. Jeder Schritt führt zu Verzögerungen und Unstimmigkeiten .
Bis die neue Architektur auf den Markt kommt, haben die Wettbewerber bereits auf die Ausgangsbedingungen reagiert, die die Änderungen ausgelöst haben. Die Wahrnehmung der Verbraucher hat sich gewandelt. Kostenstrukturen haben sich weiterentwickelt . Es ist, als würde man Auto fahren, indem man nur in den Rückspiegel schaut – und das mit einem Gremium, in dem jeder eine andere Vorstellung davon hat, wohin man fahren soll.
Hier setzt agentenbasierte KI an und revolutioniert den PPA-Prozess. Anstatt lediglich bessere Analysen oder schnellere Berechnungen zu ermöglichen, schafft sie ein intelligentes System, das den gesamten PPA-Prozess von der Erkenntnisgewinnung über die Umsetzung bis hin zum Lernen orchestriert. Der Unterschied bei agentenbasierter PPA liegt nicht nur in der Technologie selbst, sondern in der Transformation des menschlichen Arbeitsablaufs rund um die Preis-Paket-Architektur.
Erfahren Sie, wie Agentic AI Probleme löst, an die Sie noch gar nicht gedacht haben.
Erfahren Sie, wie agentenbasierte KI-Workflows autonome Intelligenz vorantreiben.
Betreten Sie das Agent AI-Ökosystem Wie dies die PPA als Teil der RGM-Praxis verändert, besteht darin, dass Folgendes bereitgestellt wird
1. Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit
Herkömmliche PPA-Zyklen benötigen von der ersten Erkenntnis bis zur Implementierung 12 bis 16 Wochen. Agentische Systeme verkürzen diesen Zeitraum auf Tage oder Wochen, indem sie Koordinationsengpässe beseitigen und die Ausführungsplanung automatisieren.
2. Dynamische Optimierung
Anstatt statischer Architekturen, die schnell veralten, verfeinern agentenbasierte Systeme die Architektur kontinuierlich auf der Grundlage von Rückmeldungen aus der realen Welt und sich ändernden Marktbedingungen.
3. Funktionsübergreifende Abstimmung
Anstelle sequenzieller Übergaben zwischen Abteilungen schafft das agentenbasierte System ein gemeinsames Verständnis und eine koordinierte Ausführung in der gesamten Organisation.
4. Lernende Organisation
Jede Implementierung wird zu einer Lernmöglichkeit, wobei die gewonnenen Erkenntnisse automatisch in zukünftige Entscheidungen einfließen – so entsteht ein sich ständig verbesserndes System.
Die Optimierung von Handelsausgaben steht aktuell vor einer revolutionären Transformation. Mit Blick auf das Jahr 2025 und darüber hinaus ist eines sicher: Agentische KI wird die Herangehensweise von Unternehmen an Handelsausgaben grundlegend verändern und sie von reaktiven Tools hin zu vorausschauenden, autonomen Systemen führen.
Wussten Sie?
31 % der Einzelhändler berichten von direkten Umsatzeinbußen während der Hochsaison (z. B. Black Friday), die speziell auf fragmentierte Systeme zurückzuführen sind!
Wie wird agentenbasierte KI im RGM die Handelsförderung und die Zusammenarbeit im Einzelhandel verändern?
Hier sind die aufkommenden Anwendungsfälle agentenbasierter KI für das Umsatzwachstumsmanagement, die diese Entwicklung prägen werden:
- Autonome Verhandlungsagenten simulieren Tausende potenzieller Händlerverhandlungen, bevor menschliche Teams eingreifen, und ermitteln so die optimalen Handelsbedingungen für jedes Konto.
- Die dynamische Ausgabenumverteilung erfolgt in Echtzeit, sobald die Agenten Marktveränderungen erkennen und die Aktionsparameter innerhalb vorab genehmigter Richtlinien automatisch anpassen.
- Die portfolioübergreifende Harmonisierung beseitigt das häufige Problem sich widersprechender Werbeaktionen, da Agentennetzwerke ihre Kalender marken- und kategorienübergreifend koordinieren.
Diese Entwicklung bedeutet nichts Geringeres als eine grundlegende Neuausrichtung des Managements von Handelsausgaben. Organisationen, die diese proaktiven Ansätze frühzeitig umsetzen, werden sich durch überlegene Effizienz und Effektivität ihrer Handelsinvestitionen nachhaltige Wettbewerbsvorteile sichern.
Die gute Nachricht ist: Sie stehen nicht mehr am Anfang. Und agentenbasierte KI wird mit Sicherheit Ergebnisse liefern. Dennoch ist es wichtig zu bedenken, dass sie letztendlich ein Werkzeug und keine Wunderlösung ist. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert qualitativ hochwertige Daten, menschliches Fachwissen zur Interpretation der KI-Ergebnisse und einen ethischen Umgang mit KI. Daher ermöglicht die schrittweise Einführung von KI eine kontrollierte Integration und kontinuierliche Optimierung .
Unternehmen, die ihre RGM-Programme mithilfe von KI und Analysen stärken möchten, müssen einige Vorarbeit leisten. Es gibt viele hervorragende Lösungen auf dem Markt, aber nicht alle eignen sich für alle Organisationen. Unternehmen stellen möglicherweise fest, dass ihnen auch internes Fachwissen und der Zugriff auf Datenquellen fehlen.
Daher müssen sie möglicherweise mit spezialisierten Anbietern wie Polestar Analytics zusammenarbeiten, die die Nuancen der Branche verstehen, über fundierte analytische Fachkenntnisse verfügen und die Werkzeuge besitzen, um schnelle und genaue Ergebnisse zu liefern, damit sie sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und ihr „Wachstum“ beschleunigen können.
Agentische KI in RGM kann Probleme in MMM in ein intelligentes Budgetallokations-Ökosystem für das Umsatzwachstum von CPGs lösen mit:
- Der Attributionsagent analysiert kontinuierlich in Echtzeit die inkrementellen Auswirkungen jedes Marketingkanals auf das Kaufverhalten der Konsumenten, die Markenbekanntheit und die Absatzgeschwindigkeit im Einzelhandel.
- Der Budgetoptimierungsagent verteilt Ressourcen dynamisch über verschiedene Kanäle hinweg, basierend auf Leistung, Wettbewerbsaktivitäten und Marktänderungen.
- Der Szenarioplanungsagent simuliert verschiedene Budgetverteilungsszenarien unter Berücksichtigung von Aktionskalendern der Einzelhändler, Produkteinführungen der Wettbewerber und saisonalen Nachfragemustern.
- Integrationsagent: Koordiniert Erkenntnisse mit Preissystemen, Handelsförderungsstrategien und Lieferkettenplanung, um eine ganzheitliche Optimierung zu gewährleisten.
Dadurch wird die Budgetzuweisung in RGM kontinuierlich optimiert, aus jeder Marktinteraktion gelernt und die Umsetzung über Ihre gesamte Vertriebsorganisation hinweg koordiniert.
Unternehmen, die ihr RGM durch agentenbasierte KI stärken möchten, müssen Folgendes beachten:
- Bewerten Sie die aktuellen RGM-Analysen hinsichtlich Dateninfrastruktur, Modellierungsfähigkeiten und funktionsübergreifender Integration.
- Identifizieren Sie wertvolle Anwendungsfälle (wie Preisgestaltung, Verkaufsförderungsmaßnahmen, Marktmodellierung usw.), bei denen eine autonome Optimierung unmittelbare Auswirkungen erzielen kann.
- Wählen Sie spezialisierte Technologiepartner (Polestar Analytics) aus, die die Nuancen der Konsumgüter- und Einzelhandelsbranche, die Dynamik der Käufer und die Komplexität der Vertriebskanäle verstehen.
- Interne Kapazitäten aufbauen, um agentenbasierte KI-Systeme zu verwalten, zu steuern und kontinuierlich zu verbessern
Effektive KI-Lösungen mit Agentenfunktion sind darauf ausgelegt, Ihre bestehende RGM-Analyseinfrastruktur zu ergänzen, nicht zu ersetzen. Sie lassen sich über APIs und Datenintegrationsschichten in Handelsförderungsmanagementsysteme, Preisdatenbanken, Kollaborationsplattformen für Einzelhändler und Business-Intelligence-Tools integrieren. Ziel ist die Schaffung einer intelligenten, autonomen RGM-Ebene, die Erkenntnisse aus Ihren bestehenden Technologieinvestitionen orchestriert.