Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Aktuell nutzen 40 % der Unternehmen in der Branche Datenanalysen, bis 2025 werden es voraussichtlich über 80 % sein. Offensichtlich liegt der zukünftige Erfolg der Konsumgüterindustrie in der Nutzung des Potenzials von Daten und prädiktiver Analytik.
Egal, ob Sie ein Datenenthusiast oder ein erfahrener CPG-Profi sind, dieser Blog ist Ihr Sprungbrett, um zu verstehen, wie prädiktive Analysen Ihr Unternehmen verändern können.
Die globale Konsumgüterindustrie befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel. Angetrieben durch veränderte demografische Gegebenheiten, fortschreitende Technologien und ein verändertes Kaufverhalten, zwingen diese neuen Dynamiken die Unternehmen dazu, ihre Geschäftsmodelle zu überdenken.
Dies bietet den Konsumgütergiganten die Möglichkeit, ihr Marketing und ihre Abläufe mithilfe fortschrittlicher CPG-Analyselösungen wie Predictive Analytics zu modernisieren und so eine Steigerung des Kurs-Gewinn-Verhältnisses um bis zu 32 % für die CPG-Marktführer zu ermöglichen, die Daten, Analysen und KI strategisch skalieren.
Dies hilft vorausschauenden Konsumgüterunternehmen, ihre F&E-Investitionen systematischer zu verteilen und die Effizienz ihrer Lieferkette zu maximieren.
Darüber hinaus ermöglicht die CPG-Datenanalyse den Akteuren, die Push-Strategie im Markt zu vermeiden und stattdessen auf die Pull-Strategie umzusteigen, um ihre Kunden zu gewinnen und so die Rendite ihrer Marketingbemühungen zu verbessern.
Accenture wies 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
Datensilos über verschiedene Funktionen und Kunden hinweg sowie mangelnde Integration zwischen ihnen.
| Die Komplexität der Datenintegration über mehrere Kanäle hinweg behindert Entscheidungen und Geschäftsergebnisse.
| Probleme mit der Modellgenauigkeit und Verzerrungen führen zu einer negativen Wahrnehmung und Vertrauensproblemen bei den Nutzern.
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Dies setzt jedoch ein zuvor implementiertes, schlüssiges Datenmanagementsystem voraus, wie es beispielsweise Kraft Heinz praktiziert. Sie sind von der lokalen Hadoop-Plattform zur Snowflake -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 Infografik unterstreicht die Bedeutung von Datenanalysen bei der Optimierung von Konsumgüterstrategien. 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 wie Warenkorbanalysen zu 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,
- Stärkt die Kundenbindung, indem die Abwanderungsneigung verringert und der durchschnittliche Kundenwert erhöht wird.
Dies führt zu einer besseren Markenassoziation und damit zu einem Umsatzwachstum von 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:
| Anwendungsfälle | Zu analysierende Daten | Wie prädiktive Analysen helfen |
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| Optimierung von Angebot und Nachfrage | Die Analyse interner Daten wie Verkaufsdaten und operativer Kennzahlen dient dem Verständnis der Bedarfsplanung und Ressourcenzuweisung, während externe Daten zu Trends, Stimmungen und Wettbewerbern die Optimierung der Lieferkette und die Reaktionsfähigkeit auf den Markt unterstützen. | Prognostizieren Sie die zukünftige Nachfrage nach Produkten mithilfe von Predictive Analytics, um Fehlbestände und Überbestände zu vermeiden und sicherzustellen, dass Sie über die richtige Menge an Lagerbestand verfügen. |
| Dynamischer Lagerbestand | Die Analyse interner Daten wie Umsatz, Lieferzeiten und Verkaufszahlen ermöglicht die Ermittlung individueller Produktbedürfnisse, während externe Faktoren (Lebenszyklen, Trends) die Gesamtstrategie für die Lagerhaltung zur dynamischen Optimierung steuern. | Um Überbestände zu minimieren und Kapital für andere Zwecke freizusetzen, sollten auf Basis von Echtzeitdaten präzise Nachbestellpunkte für Produkte festgelegt werden. |
| Produktlebenszyklusmanagement | Datenpunkte wie Retouren, Webverhalten und Garantieansprüche geben Aufschluss über die Produktleistung, während Stimmungs- und Wettbewerbsanalysen die Produktentwicklung aufzeigen. | Produktlebenszyklen vorhersagen, um die Produktion proaktiv zu planen und die Lagerbestände anzupassen, um verfallende Produkte und Verschwendung zu vermeiden. |
| Transparenz der Lieferzeit | Verfolgen Sie unmittelbare Engpässe anhand von Daten wie Lieferantenleistung und Transportwesen und identifizieren Sie weitergehende Störungen anhand von Regulierungs- und Zolldaten sowie verschiedenen ökopolitischen Ereignissen. | Potenzielle Verzögerungen in der Lieferkette identifizieren, um proaktive Maßnahmen zur Minderung dieser Risiken zu ergreifen und die Liefertermine einzuhalten. |
| Zykluszeitverbesserung | Für eine präzise Zykluszeitoptimierung analysieren Sie den Produktionsprozess, die interne Logistik, das Personal und die Qualitätsdaten. Gleichzeitig fließen Marktanforderungen und die Lieferantenleistung in die Gesamtproduktionsplanung für einen effizienten Ablauf ein. | Identifizieren Sie Engpässe und Ineffizienzen in Ihrem Produktionsprozess, um die Abläufe zu optimieren und die Durchlaufzeiten zu verkürzen. |
| Analyse der gemeinsamen Nutzung des Geldbeutels | Interne Daten (Warenkorbanalyse, Ergebnisse von Werbeaktionen, Loyalitätstrends) offenbaren Kaufmuster und Präferenzen der Kunden, während externe Erkenntnisse (Marktforschung, Strategien der Wettbewerber) eine umfassende Analyse des Kundenanteils und gezielte Angebote ermöglichen. | Prognostizieren Sie Kaufmuster und Produktkombinationen Ihrer Kunden, um Cross-Selling und Werbeaktionen zu optimieren und Umsatz und Kundennutzen zu maximieren. |
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.
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Entdecken Sie jetzt unsere Lösung 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
Mit unserer Beratungskompetenz im Bereich CPG-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.
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