Anwendungsfälle für prädiktive Analysen in der Konsumgüterindustrie (CPG)

How predictive analytics drives CPG industry success and digital transformation

The global consumer packaged goods industry (CPG ) is witnessing waves of transformation. Powered by changing consumer demographics, advancing technology and changed shopper behavior, these new dynamics are demanding companies to rethink their business models.

This is offering consumer packaged goods giants an opportunity to revamp their marketing and operations using advanced cpg analytics solutions like predictive analytics, to enable up to a 32% increase in price-to-earnings ratio for CPG leaders who scale data, analytics, and AI strategically.

This helps insightful Consumer Goods companies get in a better position to systematically allocate R&D investment and to maximize their supply-chain efficiency.

Additionally, CPG Data Analytics allows the players to avoid the push strategy in the market and move towards the pull strategy to attract their customers, with improved returns on their marketing efforts.

Wichtigste Herausforderungen und Chancen bei der Implementierung von Predictive Analytics in der Konsumgüterindustrie

Accenturewies darauf hin, dass Konsumgüterunternehmen in den nächsten 5–10 Jahren vollständig auf datenbasierte Analysen umstellen müssen, um ihren Marktanteil zu halten – geschweige denn auszubauen. Um die Chancen, die prädiktive Analysen für Konsumgüter bieten, optimal zu nutzen, müssen Unternehmen daher die Informationsbarrieren abbauen.

Herausforderungen für prädiktive Analysen in der Konsumgüterindustrie

Dies setzt jedoch ein zuvor implementiertes, schlüssiges Datenmanagementsystem voraus, wie es beispielsweise Kraft Heinz praktiziert. Sie sind von der lokalen Hadoop-Plattform zurSchneeflocke-Cloud gewechselt. Dies verdeutlicht, wie wichtig Data-Warehouse- oder Data-Lake-Dienste sind, bevor man über die Einführung von Analysetools nachdenkt.

Darüber hinaus ermöglicht die fortgeschrittene Datenanalyse im Konsumgüterbereich (CPG) die Entwicklung eines korrelierten Ansatzes mithilfe von Zeitreihenregression und maschinellem Lernen, um wertvolle und umsetzbare Handlungsempfehlungen für Unternehmen zu liefern. Sie schlägt die optimale Entscheidung vor, die Ihr Umsatzwachstum um ca. 10 % maximiert und gleichzeitig Ineffizienzen reduziert. All dies eröffnet Konsumgüterherstellern zusätzliche Wachstumschancen.

Die wichtigsten Anwendungsfälle für prädiktive Analysen in der Konsumgüterindustrie

1. Personalisierte Angebote zur Steigerung der Markenbindung

>>> 86 %der Käufer sind bereit, für ein besseres Kundenerlebnis mehr zu bezahlen.

Um dem Kunden ein wirklich personalisiertes Erlebnis zu bieten, müssen Sie aktiv auf seinen Geschmack, seine Bedürfnisse und Vorlieben eingehen. Predictive Analytics hilft Ihnen dabei, proaktive Strategien auf Basis umfassender Einblicke in das Kaufverhalten zu entwickeln.

Nutzen Sie Kundeninformationen wie Kaufhistorie, demografische Daten usw., um Prognosemodelle wieWarenkorbanalysenzu erstellen und die Ergebnisse an den Kundenservice weiterzugeben. So können gezielte Paketangebote basierend auf den Kundenpräferenzen erstellt werden. Dies hilft Ihnen dabei:

- Das Kundenverhalten im Kaufzyklus verstehen.

- Prozessoptimierung für ein erstklassiges Kundenerlebnis,

- Builds customer loyalty by reducing the customer’s propensity to churn and increase the average customer lifetime value.

Dies führt zu einer besseren Markenassoziation und damit zu einem Umsatzwachstumvon 40 %.

2. Das Geschäftsmodell in jeder Phase mithilfe datengestützter Erkenntnisse überarbeiten

„Bis 2026 wird mehr als ein Viertel der Chief Data and Analytics Officers (CDAOs) der Fortune-500-Unternehmen für mindestens ein umsatzstarkes Produkt verantwortlich sein, das auf Daten und Analysen basiert.“ ~ Gartner

Die von Konsumgüterherstellern produzierten Produkte durchlaufen auf ihrem Weg vom Werk zum Verbraucher verschiedene Phasen. In jeder dieser Phasen lassen sich Daten gewinnen. Dazu gehören Daten aus Lieferungen (die den Weg vom Lager zum Händler oder Verbraucher nachverfolgen), Scan-Tracking-Daten (an den Kassensystemen des Einzelhändlers), Umfragedaten (die vor Ort erhoben werden und qualitative sowie quantitative Daten umfassen), digitale Daten und Haushaltspaneldaten (die mithilfe registrierter Nutzer deren Kaufverhalten erfassen).

Durch den Einsatz von Predictive Analytics in jeder Phase Ihres Geschäftsmodells können Sie Erkenntnisse gewinnen, die die Effizienz steigern, das Kundenerlebnis verbessern und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen.

Mal sehen, wie:

Durch den Einsatz prädiktiver Analysen entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Konsumgüterindustrie können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen und jede Phase ihres Geschäftsmodells transformieren. Dies versetzt sie in die Lage, nicht nur auf Marktveränderungen zu reagieren, sondern die Zukunft aktiv zu antizipieren und zu gestalten – für einen Wettbewerbsvorteil, der Kunden begeistert und nachhaltiges Wachstum fördert.

3. Effizientes Bestandsmanagement und schlanke Lieferkette mithilfe prädiktiver Erkenntnisse

Die lückenlose Bestandsverfolgung – von Rohmaterialien über Halbfertigprodukte bis hin zu Endprodukten – ist für den Erfolg von Konsumgüterunternehmen unerlässlich. Vorausschauende Analysen unterstützen nicht nur die Vorwärts-, sondern auch die Rückwärtslogistik und tragen so zu einem schlanken Lagerbestand bei. Dadurch bleibt Ihre Lieferkette reibungslos und störungsfrei.

Mal sehen, wie:

Dies erfordert von Unternehmen die Konsolidierung von Daten aus ERP-Systemen und den Aufbau von Systemen auf Basis von Erkenntnissen aus der Vertriebspipeline. Darüber hinaus führt ein reduzierter Lagerbestand letztendlich zu geringeren Kosten und einem verbesserten Geschäftsergebnis.

4. Nutzung neuer Kundenkontaktpunkte für Vertriebs- und Marketingmaßnahmen

Mit dem Aufstieg sozialer Medien und des Internets der Dinge (IoT) hat sich das Einkaufsverhalten der Menschen grundlegend verändert. Während Millennials direkter Werbung misstrauen und eher auf Empfehlungen von Freunden und Bekannten vertrauen, ist die Generation Z vom Motto „Alle Kanäle, überall, jederzeit“ geprägt. Dadurch entstehen zahlreiche Kontaktpunkte zwischen dem ersten Kontakt des Kunden mit dem Produkt und dem endgültigen Kauf.

Im heutigen Zeitalter der rasanten Verbreitung von Informationen besteht die Herausforderung für Konsumgüterunternehmen darin, dass sie weder die Reaktionen der neuen Influencer noch die Wirkung der von ihnen verbreiteten Botschaften kontrollieren können. Daher ist es für diese Unternehmen wichtig, nicht nur über aktuelle und zukünftige Entwicklungen informiert zu sein, sondern auch die besten Möglichkeiten zu erkennen, die Markenwahrnehmung aktiv zu beeinflussen.

Wie beispielsweise Dove in seiner Kampagne „Real Beauty Project“, mit der das Unternehmen sein Image auffrischen und jüngere Zielgruppen authentisch erreichen wollte. Dazu nutzte Dove verschiedene Kundenkontaktpunkte (soziale Medien, Website, Verpackung), um eine einheitliche und authentische Botschaft zu vermitteln. Mithilfe von Predictive Analytics identifizierte das Unternehmen die passenden Influencer und passte die Inhalte gezielt an die Zielgruppe an. Durch die Nutzung von Daten und das Verständnis der Zielgruppe agierte Dove im Influencer-Marketing effektiv, erzielte ein positives Markenimage und ein Umsatzwachstum von 7 % – ein Beweis für die Wirksamkeit des Ansatzes.

Die Analyse von Daten (neuen und traditionellen) ermöglicht es Konsumgüterunternehmen, die Entscheidungsfindung an den zahlreichen Kontaktpunkten zu beeinflussen. Predictive Analytics unterstützt die Entwicklung von Kampagnen mithilfe von Erkenntnissen aus dem Multi-Channel-Marketing. Dies führt zu einem optimierten Einkaufserlebnis und begleitet den potenziellen Kunden auf seinem Weg zum Kaufabschluss.

Um diesen Vorteil nutzen zu können, müssen die Unternehmen neben den traditionellen strukturierten Kundendaten auch unstrukturierte und semistrukturierte Daten aus sozialen Medien, dem Web und dem Internet der Dinge verarbeiten.

Dies wird den Führungskräften der Konsumgüterindustrie helfen:

- Die Kaufentscheidungen der Kunden beeinflussen

- Sie bei ihrem Ziel zu unterstützen, ihre Kunden besser zu verstehen, um deren Kundenerlebnis zu verbessern, und

- Ihre Strategien entsprechend gestalten

Starten Sie jetzt mit der Implementierungsexpertise von Polestar Analytics.

Mit unserer Beratungskompetenz im BereichCPG-Analytics in den Bereichen Datenmanagement, Visualisierung, fortgeschrittene Analytik und vernetzte Planung für die Branche streben wir danach, personalisierte Lösungen anzubieten, die optimal zu Ihrem Unternehmen auf diesem Weg der digitalen Transformation passen.