Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion – Datensilos, fragmentierte Erkenntnisse und intuitive Strategien hindern Sie daran, Ihren ROI zu maximieren. Aber keine Sorge, datenorientierte Führungskräfte! Dieser Blog enthüllt die Geheimwaffe: KI und fortschrittliche Analysen zur Optimierung von Handelsförderungsmaßnahmen . Von der Entschlüsselung komplexer Marketingprozesse bis hin zur Bewältigung von Hürden bei der Datenintegration bietet er Einblicke in reale KI-Anwendungen bei führenden Konsumgüterherstellern wie Procter & Gamble und Coca-Cola. Erfahren Sie mehr über die Notwendigkeit von Analysen im Bereich des Handelsförderungsmanagements.
Nielsen Holdings hebt hervor, dass 40 % der Ausgaben für Verkaufsförderungsmaßnahmen im Bereich der Konsumgüter (CPG) die angestrebten Ergebnisse nicht erreichen.
Im Arbeitsalltag sehen sich Entscheidungsträger in der Branche mit einer Vielzahl von Anfragen konfrontiert, wie zum Beispiel:
- Wie entwickelt sich die Performance des Einzelhändlers an einem bestimmten Standort für einen bestimmten Zeitraum und für ein bestimmtes Produkt?
- BOGO vs. Halber Preis – was soll ich anwenden und wo?
- Wie effektiv waren meine bisherigen Verkaufsförderungsmaßnahmen? Würden sie auch für ein anderes Produkt oder in einem anderen Szenario funktionieren?
- Wie optimieren meine Konkurrenten ihre Verkaufsförderungsmaßnahmen, wie sieht ihr Aktionskalender aus?
- Wie hoch sind meine prognostizierten Umsätze, wenn ich Marke A für die nächsten 6 Monate zum Basispreis behalte und Marke B für den nächsten Monat im Rahmen einer „Zwei-zum-Preis-von-einem“-Aktion bewerbe?
In der Konsumgüterindustrie gleicht die Anwendung der 5 Ps im Marketing einer unlösbaren Aufgabe. Eine umfassende, datengestützte Entscheidungsfindung klingt vielversprechend, ist aber nahezu unmöglich umzusetzen.
Ausgaben für Verkaufsförderung sind ein bedeutender Faktor und eine wahre Goldgrube für Unternehmen. Hersteller tun sich jedoch schwer, den optimalen ROI zu erzielen und verlassen sich dabei auf Erfahrungswerte, Intuition und unvollständige Informationen.
Es gibt zahlreiche Herausforderungen – von fragmentierten Datensystemen bis hin zu unzureichender Analysesoftware. Doch es gibt auch Hoffnung? Künstliche Intelligenz, Big Data und ihre Superhelden-Truppe, die uns helfen, Daten wie nie zuvor optimal zu nutzen. Es ist, als ob ein Marketing-Superheld die besten Ressourcen für hochwirksame Werbeaktionen aufspürt.
Kurz gesagt, dieser Blog befasst sich mit Lösungen zur Optimierung von Verkaufsförderungsmaßnahmen (TPO), erörtert Hürden und Schwierigkeiten und zeigt auf, wie KI als Lösung für diese Herausforderungen dient. Bleiben Sie dran!
Verabschieden Sie sich von den Problemen bei der Verkaufsförderung: Nutzen Sie unser leicht verständliches Rahmenkonzept und unsere bewährten Methoden.
In der Konsumgüterindustrie bezeichnet „Handel“ die Interaktion zwischen Herstellern und Einzelhändlern. Handelsförderung umfasst alle Marketingstrategien, die im Handel eingesetzt werden, um die Produktnachfrage zu steigern. Dabei werden verschiedene Faktoren berücksichtigt, darunter Preisgestaltung, Warenpräsentation, Zusatzleistungen und vieles mehr.
Laut Deloitte geben Unternehmen durchschnittlich 7-10 % ihres Bruttoumsatzes für Verkaufsförderung aus.
Die Optimierung von Verkaufsförderungsmaßnahmen (Trade Promotion Optimization, TPO) analysiert die bisherige Performance, um Modelle zur Prognose zukünftiger Ergebnisse zu entwickeln. Im Mittelpunkt der TPO steht die Ermittlung der optimalen Kombination für jedes Produkt, jede Region und jede Artikelnummer (SKU). Ziel ist es, Verkaufsförderungsmaßnahmen zu gestalten, die Absatzmenge, Umsatz, Gewinn und weitere wichtige Kennzahlen innerhalb eines vorgegebenen Budgetrahmens maximieren.
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Schlüsselelemente für eine erfolgreiche TPO in der Konsumgüterindustrie
- Datenerfassung und -abgleich
- Beurteilung der Wirksamkeit von Werbemaßnahmen
- Analyse von Werbeaktionen
- Planung
- Optimierung
Quelle: CPG Vision
Kommen wir nun zum Trade Promotion Management (TPM). Im Gegensatz zum Trade Promotion Operations (TPO) konzentriert sich TPM auf die detaillierte interne Durchführung und die operativen Aspekte von Verkaufsförderungsmaßnahmen. Dazu gehören die Budgetverteilung für verschiedene Phasen in unterschiedlichen Abteilungen, die Überwachung der Aktivitäten im Einzelhandel, die Kontrolle der Finanzen, die Freigabe von Zahlungen und vieles mehr. Es handelt sich im Grunde um die operative Abwicklung im Hintergrund, die einen reibungslosen Ablauf im Bereich der Verkaufsförderung gewährleistet.
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Einer aktuellen Umfrage des Promo Optimization Institute zufolge stehen über 65 % der Einzelhändler vor Herausforderungen bei der Integration von Verkaufsförderungsmaßnahmen in andere Bereiche der Vertriebsabwicklung. Dies führt zu mangelnder Abstimmung mit den Richtlinien für Preisgestaltung, Lieferkette und Sortimentsmanagement.
Ziel der Optimierung von Verkaufsförderungsmaßnahmen ist es, diese Lücken zu schließen, wobei die Notwendigkeit einer nahtlosen Koordination verschiedener Aspekte der Geschäftstätigkeit eines Einzelhändlers für eine gesteigerte Effektivität hervorgehoben wird.
Häufige Herausforderungen bei TPO Datenverfügbarkeit und -qualität: TPO ist auf genaue Daten aus verschiedenen Quellen angewiesen, doch Organisationen sehen sich häufig mit Inkonsistenzen und Lücken konfrontiert, was die Effektivität der Algorithmen beeinträchtigt.
Problem des Datenformats: Entscheidungsträger verwenden immer noch eingeschränkte Werkzeuge wie Tabellenkalkulationen, was den Datenzugriff und die Integration in Arbeitsabläufe erschwert.
Abhängigkeit von Fachkräften: Geschäftsanwender sind oft stark auf IT- oder MIS-Teams angewiesen, um täglich auf Daten zuzugreifen und kundenspezifische Berichte zu erstellen. Ihnen fehlt die Möglichkeit, Dashboards selbstständig zu aktualisieren.
Fehlende Was-wäre-wenn-Analyse: Viele Verkaufsförderungsstrategien erfordern Prognosen und Vorhersagen der Auswirkungen spezifischer Maßnahmen, beispielsweise einer „Zwei-zum-Preis-von-einem“-Aktion für ein besonders umsatzstarkes Produkt. Zahlreiche Tools bieten jedoch keine tiefgreifenden Analysen, sondern lediglich allgemeine Erkenntnisse ohne konkreten Geschäftsnutzen.
Unvollständige Erkenntnisse für neue Pläne: Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die Wirksamkeit von Verkaufsförderungsmaßnahmen aufgrund unzureichender Daten und mangelhafter Prognosen zu messen. Dies führt zu einem Mangel an datengestützter Optimierung, da Entscheidungsträger auf vergangene Erfahrungen oder unvollständige Informationen angewiesen sind.
Integrationskomplexität: Die Integration von TPO-Systemen in die bestehende IT-Infrastruktur kann komplex sein und eine effektive Optimierung behindern.
Komplexität der Marktdynamik: TPO-Lösungen müssen flexibel sein, um sich an dynamische Märkte mit sich ändernden Verbraucherpräferenzen, Wettbewerb und wirtschaftlichen Bedingungen anpassen zu können.
Kommunikationsherausforderungen für Einzelhändler: Die Zusammenarbeit mit Einzelhändlern erfordert effektive Kommunikation, Datenaustausch und Verhandlungsgeschick, was die Komplexität optimierter Werbepläne erhöht.
Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung: TPO benötigen eine ständige Überwachung und Weiterentwicklung, um sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen und langfristig erfolgreich zu sein.
Wir haben die Herausforderungen bei der Implementierung von Handelsförderungsoptimierung untersucht. Haben Sie sich aber auch schon Gedanken darüber gemacht, wie diese Herausforderungen bewältigt werden können und warum KI die Lösung sein könnte? Lassen Sie uns das genauer betrachten.
Erkunden Sie die komplexen Dynamiken zwischen den wichtigsten Akteuren – CEO, CMO, CSCO und Vertriebsleiter – während sie die Herausforderungen von Verkaufsförderungsmaßnahmen bewältigen.
Sichern Sie sich Ihr Exemplar Hersteller und Einzelhändler sind sich einig, dass viele Werbeaktionen wirkungslos sind. Dies besteht seit Jahrzehnten, und die Ausgaben für Werbeaktionen sind im Laufe der Zeit gestiegen.
Hier sind einige wesentliche Merkmale einer robusten TPO-Lösung.
1. Sammelt Daten aus verschiedenen Quellen für CPG Analytics: Beispielsweise benötigt ein führendes Getränkeunternehmen, das seine Handelsaktionen für seine neue Energy-Drink-Linie optimieren möchte, eine Lösung, die Daten aus verschiedenen Kundenkontaktpunkten zusammenführt. Dazu gehören Verkaufsdaten von Handelspartnern, Kundenfeedback aus sozialen Medien und Markttrends aus Branchenberichten. Durch die Integration dieser Informationen kann das Unternehmen eine präzisere und zielgerichtete Handelsaktionsstrategie entwickeln und so den Erfolg seiner Werbeaktionen in einem wettbewerbsintensiven Markt sichern.
Quelle - Akupunktur
2. Erfassung digitaler Daten: In der Konsumgüterindustrie ist es angesichts des zunehmenden digitalen Marketings unerlässlich, die Verbraucherstimmung auf Plattformen wie Twitter und Facebook zu verfolgen. Herkömmliche Lösungen zur Optimierung von Handelsaktionen (Trade Promotion Optimization, TPO) erfassen diese unstrukturierten Echtzeitdaten oft nicht. Bei der Auswahl eines Anbieters sollten Sie daher diejenigen priorisieren, die digitale Daten effektiv erfassen und nutzen. Darüber hinaus steht TPO vor der Herausforderung fragmentierter Daten in isolierten Systemen wie Kassensystemen, Marktforschungsdaten und Daten aus digitalen Marketingkampagnen. Eine ideale TPO-Lösung sollte eine einheitliche Sichtweise bieten und einen zentralen Zugriffspunkt für verschiedene Datentypen und Berichte ermöglichen.
3. Prognose des Umsatzes mit Konsumgütern: Eine ideale TPO-Lösung muss Umsatz, Gewinn und Kosten für verschiedene Werbeangebote prognostizieren, indem sie interne Datenquellen (Vergangenheit von Verkäufen, Werbeaktionen und Kampagnen) mit externen Daten von Anbietern wie Nielsen, Kantar, IMS und zusätzlichen Quellen wie Wetter, Ereignissen und sozialen Medien zusammenführt.
4. Empfehlungen für Verkaufsförderungsmaßnahmen: Für CPG Analytics sollte eine leistungsstarke TPO-Lösung Verkaufsförderungsmaßnahmen auf Basis prognostizierter Kombinationen optimieren. Sie sollte Maßnahmen unter Berücksichtigung von Einschränkungen wie regionalen Budgets und Zielen wie Absatzsteigerung oder Marktanteilsgewinn empfehlen. Der Planer sollte Szenarien simulieren und das beste Szenario durch Prognose von Umsatzsteigerung und Gewinn auswählen können. Beispielsweise könnte er eine „Zwei-zum-Preis-von-einem“-Aktion in einer bestimmten Region vorschlagen, um den Umsatz innerhalb eines festgelegten Budgets zu maximieren.
5. Automatisierung der Nachbereitungsanalyse: Die Nachbereitungsanalyse von Werbeaktionen ist ein wichtiger Aspekt von TPO-Lösungen, doch den meisten fehlt es an Automatisierung, was zu einer manuellen Datenerfassung führt und die Außendienstmitarbeiter zusätzlich belastet.
Laut einer Studie von POI integrieren nur 39 % der CG-Unternehmen einen gewissen Automatisierungsgrad in ihre TPO-Lösungen.
- Die automatisierte Datenanalyse mithilfe künstlicher Intelligenz ermöglicht häufige und umfassende Überprüfungen von Werbeaktionen, wodurch die Arbeitsbelastung der Außendienstmitarbeiter reduziert und potenzielle Fehler vermieden werden.
- Eine leistungsfähige TPO-Lösung sollte zudem als Self-Service-Lösung konzipiert sein, um die Abhängigkeit von IT-, MIS- oder Data-Science-Teams zu verringern und so eine einfache Bedienung und ein verbessertes Benutzererlebnis zu gewährleisten.
- Fortschrittliche Visualisierungen wie Blasendiagramme und Heatmaps vereinfachen die Analyse großer Datensätze und ermöglichen im Vergleich zu herkömmlichen TPO-Lösungen schnellere Erkenntnisse.
Verpassen Sie nicht die Chance auf ein ROI-Wachstum von 20 %: Datenanalysen im Konsumgüterbereich treiben den Umsatz explosionsartig an.
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Procter & Gamble (P&G):
Der globale Konsumgüterkonzern P&G nutzt KI und maschinelles Lernen, um umfangreiche historische Verkaufs- und Werbedaten zu analysieren. Dieser Ansatz hilft P&G, effektive Werbeaktionen für verschiedene Produkte und Regionen zu identifizieren, was zu fundierteren Entscheidungen, optimierter Ressourcennutzung und verbesserten Umsatzergebnissen führt.
Schmiegen:
Das Unternehmen nutzt KI, um Verkaufsförderungsmaßnahmen zu optimieren, indem es Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren, die das Konsumverhalten beeinflussen, analysiert. Dies führt zu präziseren Nachfrageprognosen, einem verbesserten Bestandsmanagement und optimierten Werbestrategien, wodurch letztendlich die Effektivität der Werbemaßnahmen gesteigert und unnötige Kosten reduziert werden.
Walmart:
Der Einzelhandelsriese Walmart nutzt KI für dynamische Preisgestaltung und Werbeaktionen in seinen Filialen. Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren historische Verkaufszahlen, Wettbewerbspreise und Markttrends, sodass Walmart in Echtzeit wettbewerbsfähige Preise anbieten und gleichzeitig den Umsatz maximieren kann. Diese dynamische Preisstrategie, die auf maschinellem Lernen zur Optimierung von Handelsaktionen basiert, trägt dazu bei, dass Walmart seine Position als Preisführer im Einzelhandel behauptet.
Amazonas:
Der E-Commerce-Pionier Amazon setzt KI ein, um Werbeaktionen mithilfe von Empfehlungsalgorithmen zu personalisieren. Durch die Analyse des Kundenverhaltens passt Amazon Produktvorschläge individuell an und optimiert Preisstrategien dynamisch in Reaktion auf Marktveränderungen. Dies verbessert das Kundenerlebnis und steigert den Umsatz.
Coca-Cola:
Der Getränkeriese Coca-Cola nutzt KI, um seine Handelsförderungsstrategien zu optimieren. Dabei werden Verkaufsdaten, historische Ergebnisse und externe Faktoren wie Wetterbedingungen analysiert. Dieser KI-gestützte Ansatz ermöglicht es Coca-Cola, Werbeaktionen optimal anzupassen, die Genauigkeit der Nachfrageprognosen zu verbessern und die Gesamteffektivität der Werbemaßnahmen zu steigern.
In der Konsumgüterindustrie ist eine effektive Optimierung von Handelsaktionen (Trade Promotion Optimization, TPO) für nachhaltiges Wachstum unerlässlich. Polestar Analytics bietet als zuverlässiger Partner ein professionelles Tool für das Handelsaktionsmanagement (Trade Promotions Management, TPM) in der Konsumgüterindustrie mit detaillierter Analyse auf Artikel- und Kundenebene sowie fortschrittlichen Basismodellen.
Mit einer erfolgreichen Erfolgsbilanz bei der Implementierung von Analysen für mehr als 50 Konsumgütermarken nutzt Polestar ausgefeilte Algorithmen des maschinellen Lernens, um die inkrementelle Wirkung von Handelsförderungsmaßnahmen zu simulieren.
Wer die Effektivität seiner Handelsausgaben ohne unnötige Komplexität steigern möchte, sollte sich fachkundigen Rat einholen.
Unsere Lösung legt Wert auf die Harmonisierung menschlicher Erkenntnisse mit maschinengesteuerter Optimierung und fördert so einen strategischen und nachhaltigen Ansatz für Handelsförderungsstrategien in der Konsumgüterindustrie.
