
Problemstellung
Der Kunde ist die GCC eines weltweit führenden Süßwarenherstellers und verantwortlich für die Preis- und Vertriebsstrategie in den globalen Einzelhandelsmärkten. Steigende Inflation, erhöhte Warenkosten und uneinheitliche Preisentscheidungen beeinträchtigten die Rentabilität, die Abstimmung mit den Einzelhändlern und die Preisflexibilität.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, implementierte Polestar Analytics ein KI-gestütztes Revenue Growth Management (RGM)-Framework, das eine schnelle Preis- und Preispaketarchitektur-Szenario-Simulation (PPA), eine Nachfrageauswirkungsanalyse und eine datengestützte kommerzielle Entscheidungsfindung ermöglichte.

Wichtigste Herausforderungen
- Inflationsbedingte Preisschwankungen beeinflussen die Preisstrategien
- Steigende Herstellungskosten setzen Rentabilität und Margen unter Druck.
- Fragmentierte Preisgestaltung und PPA-Entscheidungsfindung über verschiedene Teams hinweg
- Unfähigkeit, mehrere Preisszenarien parallel zu simulieren
- Begrenzte Transparenz hinsichtlich der Reaktionsdynamik von Käufern und Wettbewerbern
- Risiko der Unzufriedenheit der Einzelhändler und des Verlusts von Regalfläche
- Veraltete Methoden verlangsamen die Geschäftsentscheidungsprozesse.
- Fehlen eines einheitlichen Rahmens zur Identifizierung profitabler „Triple-Win“-Ergebnisse

Lösung implementiert
- Einführung eines KI-gestützten Frameworks für Umsatzwachstumsmanagement (RGM).
- Ermöglichte die schnelle Simulation von Preis- und Preispaketarchitektur-Szenarien (PPA).
- Implementierte Nachfrageelastizitäts- und Wettbewerbswirkungsmodellierung
- Analyse der Reaktionsdynamik von Käufern und Einzelhändlern im Hinblick auf verschiedene Preisstrategien
- Vor dem Livegang wurden verschiedene Preis-, Packungs- und Größenkombinationen simuliert.
- Identifizierte optimale „Triple Win“-Empfehlungen, die den Wert für Hersteller, Einzelhändler und Käufer in Einklang bringen.
- Beschleunigte datengestützte Geschäftsentscheidungen durch integrierte Analysen
Architektur mit dem besten Technologie-Stack
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