CPG-succes: kunnen AI en data-analyse de optimalisatie van handelspromoties transformeren?

Nielsen Holdings benadrukt dat 40% van de uitgaven aan handelsbevordering in de sector van consumentengoederen (CPG)Realm slaagt er niet in de beoogde resultaten te behalen.

Dagelijks worden besluitvormers in de sector geconfronteerd met een veelheid aan vragen, zoals:

• Wat is de prestatie van de retailer op een bepaalde locatie gedurende een specifieke periode en voor een specifiek product?
• 1+1 gratis of 50% korting — welke toepassing moet ik gebruiken en waar?
• Wat is de effectiviteit van mijn eerdere promotiecampagne? Zal deze opnieuw werken voor een ander product of in een andere situatie?
• Hoe optimaliseren mijn concurrenten hun handelsacties, hoe ziet hun actiekalender eruit?
• Wat is mijn verwachte omzet als ik merk A de komende 6 maanden tegen de basisprijs aanhoud en merk B de komende 1 maand promoot met een 'koop er één, krijg er één gratis'-actie?

In de consumentengoederenindustrie voelt het aanpakken van de 5 P's van marketing als het kraken van een code.Het bereiken van een alomvattende, datagestuurde besluitvorming klinkt goed, maar het is bijna een onmogelijke missie.

Uitgaven aan handelsbevordering zijn een aanzienlijke investering, een goudmijn voor bedrijven. Fabrikanten worstelen echter met het vinden van de beste manier om het rendement op hun investering te maximaliseren en vertrouwen daarbij op ervaringen uit het verleden, onderbuikgevoelens en onvolledige informatie.

Er zijn talloze uitdagingen –Van gefragmenteerde datasystemen tot het werken met ondermaatse analysesoftware. Het lichtpuntje? Kunstmatige intelligentie, big data en hun superheldenteam zorgen voor de nodige ommekeer door ons te helpen data als nooit tevoren te benutten. Het is alsof een superheld op het gebied van werving en promotie de optimale middelen voor zeer winstgevende acties aanwijst.

Kort samengevat onderzoekt deze blog oplossingen voor de optimalisatie van handelsbevordering (Trade Promotion Optimization, TPO), waarbij obstakels en uitdagingen worden besproken en wordt uitgelegd hoe AI een cruciale rol speelt bij het aanpakken ervan. Blijf op de hoogte!

Zeg vaarwel tegen de hoofdpijn van handelsbevordering: ontvang ons eenvoudig te volgen raamwerk en onze beste werkwijzen.

Overzicht van handelspromoties

In de sector van consumentengoederen (CPG) duidt "handel" op de interactie tussen fabrikanten en detailhandelaren. Handelspromotie omvat de gezamenlijke marketingstrategieën die in winkels worden ingezet om de vraag naar producten te stimuleren. Diverse factoren, waaronder prijsstelling, presentatie in de winkel, extraatjes en meer, worden in handelspromotie-inspanningen in overweging genomen.

Volgens DeloitteOrganisaties besteden gemiddeld 7-10% van hun bruto-omzet aan promotieactiviteiten.

Trade Promotion Optimization (TPO) omvat het analyseren van historische prestaties om modellen te ontwikkelen die toekomstige resultaten kunnen voorspellen. TPO draait om het identificeren van de optimale combinatie voor elk product, elke regio en elke SKU, met als doel promoties te creëren die het volume, de omzet, de winst en diverse andere cruciale parameters maximaliseren, binnen een bepaald budget.

Verhoog uw ROI: begin vandaag nog met geavanceerde analyses voor handelsacties.

Kernelementen van succesvolle TPO in de consumentenproductenindustrie

• Gegevens vastleggen en uitlijnen
• Het beoordelen van de effectiviteit van promoties
• Promoties analyseren
• Planning
• Optimalisatie

Bron: CPG Vision

Laten we het nu hebben overHandelsbevorderingsmanagement (TPM)In tegenstelling tot TPO, richt TPM zich op de details van de interne uitvoering en operationele aspecten van handelspromoties. Dit omvat het verdelen van budgetten over verschillende fasen binnen diverse afdelingen, het toezicht houden op retailactiviteiten, het bijhouden van de financiën, het goedkeuren van betalingen en meer. Het is in feite de operationele kant achter de schermen die ervoor zorgt dat alles soepel verloopt in de wereld van handelspromoties.

Verhoog uw ROI: begin vandaag nog met geavanceerde analyses voor handelsacties.Klik hier

Belangrijkste implementatie-uitdagingen voor de optimalisatie van handelsbevordering

Volgens een recent onderzoek van het Promo Optimization Institute ondervindt meer dan 65% van de retailers problemen bij het integreren van handelsacties met andere aspecten van de retailuitvoering. Dit leidt tot een gebrek aan afstemming met het prijsbeleid, het supply chain management en het assortimentsbeheer.

Het doel van het optimaliseren van handelsbevordering is om deze hiaten te overbruggen, waarbij de nadruk ligt op de noodzaak van naadloze coördinatie tussen de verschillende aspecten van de bedrijfsvoering van een retailer voor een grotere effectiviteit.

Beschikbaarheid en kwaliteit van gegevens:TPO is afhankelijk van nauwkeurige gegevens uit diverse bronnen, maar organisaties worden vaak geconfronteerd met inconsistenties en hiaten, wat de effectiviteit van het algoritme beïnvloedt.

Probleem met gegevensformaat:Besluitvormers maken nog steeds gebruik van beperkte hulpmiddelen zoals spreadsheets, wat de toegang tot gegevens en de integratie ervan in werkprocessen bemoeilijkt.

Afhankelijkheid van geschoold personeel:Zakelijke gebruikers zijn vaak sterk afhankelijk van IT- of MIS-teams voor dagelijkse toegang tot gegevens en aangepaste rapporten, en beschikken niet over de mogelijkheid om dashboards zelfstandig bij te werken.

Ontbrekende 'wat-als'-analyse:Veel strategieën voor handelsbevordering vereisen het voorspellen van de impact van specifieke acties, zoals een 'koop er één, krijg er één gratis'-actie voor een winstgevend product. Veel tools missen echter een diepgaande analyse en bieden algemene inzichten die geen concrete zakelijke waarde opleveren.

Onvolledige inzichten voor nieuwe plannen:Organisaties ondervinden problemen bij het meten van de effectiviteit van handelsbevordering als gevolg van onvoldoende gegevens en ineffectieve voorspellende intelligentie. Dit leidt tot een gebrek aan datagestuurde optimalisatie, waarbij besluitvormers afhankelijk zijn van ervaringen uit het verleden of onvolledige informatie.

Integratiecomplexiteit:Het integreren van TPO-systemen met de bestaande IT-infrastructuur kan complex zijn en effectieve optimalisatie belemmeren.

Complexiteit van de marktdynamiek:TPO-oplossingen moeten flexibel zijn om zich aan te passen aan dynamische markten met veranderende consumentenvoorkeuren, concurrentie en economische omstandigheden.

Communicatie-uitdagingen voor retailers:Samenwerking met retailers vereist effectieve communicatie, het delen van gegevens en onderhandelingen, wat de complexiteit van geoptimaliseerde promotieplannen vergroot.

Continue monitoring en verbetering:TPO vereist voortdurende monitoring en verfijning om zich aan te passen aan veranderende marktomstandigheden en zo succes op lange termijn te garanderen.

Hoewel we de uitdagingen van het implementeren van handelsbevorderingsoptimalisatie hebben besproken, heeft u ook al nagedacht over hoe u deze kunt overwinnen en waarom AI wel eens het geheime wapen zou kunnen zijn? Laten we dat eens nader bekijken.

Het optimaliseren van handelsbevordering met behulp van AI als geheim wapen.

Zowel fabrikanten als detailhandelaren zijn het erover eens dat veel promoties niet effectief zijn. Dit speelt al decennia en de uitgaven aan promoties zijn in de loop der tijd toegenomen.

Hieronder vindt u enkele essentiële elementen van een robuuste TPO-oplossing.

1. Verzamelt gegevens uit diverse bronnen voor CPG Analytics:Een toonaangevend drankenbedrijf dat bijvoorbeeld de promotiecampagnes voor zijn nieuwe energiedranklijn wil optimaliseren, heeft een oplossing nodig die gegevens verzamelt uit diverse contactpunten met de consument. Denk hierbij aan verkoopgegevens van retailpartners, feedback van klanten op sociale media en markttrends uit brancherapporten. Door informatie uit deze bronnen te integreren, kan het bedrijf een nauwkeurigere en gerichtere promotiestrategie ontwikkelen, waardoor het succes van de acties in een concurrerende markt wordt gewaarborgd.

Bron - Acuvaat

2. Digitale gegevens verzamelen:In de consumentengoederenindustrie is het, met de opkomst van digitale marketing, cruciaal om het consumentensentiment op platforms zoals Twitter en Facebook te volgen. Traditionele Trade Promotion Optimization (TPO)-oplossingen missen vaak deze realtime, ongestructureerde data. Bij de keuze van een leverancier is het belangrijk om prioriteit te geven aan diegenen die digitale data effectief vastleggen en benutten. Daarnaast kampt TPO met uitdagingen zoals gefragmenteerde data in afzonderlijke systemen, zoals POS-systemen, syndicated data en data van digitale marketingcampagnes. Een ideale TPO-oplossing biedt een uniform overzicht, met één centraal punt voor gemakkelijke toegang tot diverse datatypes en rapporten.

3. Het voorspellen van de omzet van consumentengoederen:Een ideale TPO-oplossing moet de omzet, winst en kosten van verschillende promotieaanbiedingen kunnen voorspellen door interne gegevensbronnen (verleden verkopen, promoties, campagnes) te combineren met externe gegevens van aanbieders zoals Nielsen, Kantar, IMS en aanvullende bronnen zoals weergegevens, evenementen en sociale media.

4. Aanbevelingen voor handelsacties:Voor CPG Analytics moet een robuuste TPO-oplossing promoties optimaliseren op basis van voorspelde combinaties. Het moet promoties aanbevelen rekening houdend met beperkingen zoals regionale budgetten en doelstellingen zoals volumegroei of marktaandeelwinst. De planner moet scenario's kunnen simuleren en de beste selecteren door de verwachte omzetstijging en winst te voorspellen. Zo zou het bijvoorbeeld een 'koop er één, krijg er één gratis'-promotie in een specifieke regio kunnen voorstellen om de omzet binnen een bepaald budget te maximaliseren.

5. Automatisering van de analyse na het evenement:Analyse na een promotie is een essentieel onderdeel van TPO-oplossingen, maar de meeste missen automatisering, wat leidt tot handmatige gegevensverzameling en een extra belasting voor de buitendienstteams.

Volgens onderzoek van POI integreert slechts 39% van de CG-bedrijven een zekere mate van automatisering in hun TPO-oplossingen.

• Geautomatiseerde data-analyse met behulp van kunstmatige intelligentie maakt frequente en uitgebreide evaluaties van promoties mogelijk, waardoor de werkdruk voor buitendienstteams wordt verlaagd en potentiële fouten worden geëlimineerd.


• Een goede TPO-oplossing moet ook zelfservice bieden, waardoor de afhankelijkheid van IT-, MIS- of data science-teams wordt verminderd en gebruiksgemak en een verbeterde gebruikerservaring worden gegarandeerd.


• Geavanceerde visualisaties, zoals bellendiagrammen en heatmaps, vereenvoudigen de analyse van grote datasets en zorgen voor snellere inzichten in vergelijking met traditionele TPO-oplossingen.

Praktische toepassingen van AI in TPO voor consumentengoederen

Procter & Gamble (P&G):

De wereldwijde gigant in consumentengoederen P&G gebruikt AI en machine learning om uitgebreide historische verkoop- en promotiegegevens te analyseren. Deze aanpak helpt P&G bij het identificeren van effectieve promoties voor verschillende producten en regio's, wat leidt tot beter onderbouwde beslissingen, optimalisatie van middelen en verbeterde verkoopresultaten.

Nestelen:

Het bedrijf gebruikt AI om handelsacties te optimaliseren door verkoopgegevens, markttrends en externe factoren die van invloed zijn op het consumentengedrag te analyseren. Dit resulteert in nauwkeurigere vraagvoorspellingen, verbeterd voorraadbeheer en geoptimaliseerde promotiestrategieën, waardoor de effectiviteit van promoties uiteindelijk wordt verhoogd en onnodige kosten worden verlaagd.

Walmart:

Winkelketen Walmart gebruikt AI voor dynamische prijsstelling en promoties in al haar winkels. Machine learning-algoritmes analyseren historische verkoopcijfers, prijzen van concurrenten en markttrends, waardoor Walmart in realtime concurrerende prijzen kan aanbieden en tegelijkertijd de omzet kan maximaliseren. Deze dynamische prijsstrategie, mogelijk gemaakt door machine learning voor het optimaliseren van promoties, helpt Walmart haar positie als prijsleider in de detailhandel te behouden.

Amazon:

E-commercepionier Amazon gebruikt AI om promoties te personaliseren met behulp van aanbevelingsalgoritmes. Door klantgedrag te analyseren, stemt Amazon productaanbevelingen af op individuele klanten en optimaliseert het dynamisch prijsstrategieën in reactie op marktveranderingen. Dit verbetert de klantervaring en leidt tot hogere verkoopvolumes.

Coca-Cola:

Drankengigant Coca-Cola gebruikt AI om promotiestrategieën te optimaliseren. Het bedrijf analyseert verkoopgegevens, historische resultaten en externe factoren zoals weersomstandigheden. Deze AI-gestuurde aanpak stelt Coca-Cola in staat om promoties op maat te maken voor maximale impact, de nauwkeurigheid van de vraagvoorspelling te verbeteren en de algehele effectiviteit van de promoties te verhogen.

De optimalisatie van handelsbevordering speelt een cruciale rol voor de FMCG-industrie.

In de sector van consumentenverpakte goederen (CPG),Effectieve optimalisatie van handelsbevordering (TPO)is essentieel voor duurzame groei. Polestar Analytics biedt als betrouwbare partner een Trade Promotions Management (TPM)-tool van enterprise-niveau voor de FMCG-sector, met gedetailleerde gegevens op SKU-/klantniveau en geavanceerde basismodellen.

Polestar heeft een succesvolle staat van dienst in het implementeren van analyses voor meer dan 50 merken in de FMCG-sector en maakt gebruik van geavanceerde machine learning-algoritmen om de incrementele impact van handelsbevorderingsinitiatieven te simuleren.

Wie de effectiviteit van handelsuitgaven wil verhogen zonder onnodige complicaties, kan het beste deskundig advies inwinnen.

Onze oplossing legt de nadruk op het combineren van menselijke inzichten met machinaal gestuurde optimalisatie, waardoor een strategische en duurzame aanpak van handelsbevorderingsstrategieën in de FMCG-sector wordt bevorderd.